ÖHV-Generalsekretär Markus Gratzer
© Florian Lechner
Österreichische Hotels sind Vorreiter bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz
Eine Schweizer Studie zeigt, dass die heimische Hotellerie in fast allen abgefragten Bereichen die Nase vorn hat. Damit es auch so bleibt, fordert die ÖHV die Durchsetzung einer engagierten Tourismus- und Digitalisierungs-Politik.
von Alexander Schöpf
05. Dezember 2023
»Es ist lange her, dass die Welt beim Einsatz von Online-Tools im Tourismus nach Österreich schaute«, verweist Markus Gratzer, Generalsekretär der Österreichischen Hoteliervereinigung (ÖHV), an die »Tiscover«-Ära. Damals galt Österreich bei Online-Buchungen als internationaler Maßstab. Jetzt ist es endlich wieder so weit: Bei einer internationalen Untersuchung zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Hotels weisen die österreichischen Teilnehmer beeindruckende Werte auf.
Unterschiedliches Innovationstempo
Der Schweizer Wirtschafts-, Tourismus- und Technologieforscher Prof. Dr. Roland Schegg von der HES-SO Valais-Wallis (HES-SO steht für Haute école spécialisée de Suisse occidentale) hat eine umfassende Umfrage in Österreich, Frankreich, Deutschland, Griechenland und der Schweiz – in Österreich in Zusammenarbeit mit der ÖHV – durchgeführt, um den aktuellen Stand und das Potenzial der Einführung von KI in der Hotellerie aufzuzeigen.
Was auffällt: das unterschiedliche Innovationstempo. Qualitäts- und Kettenhotels führen das Feld an, während sich kleinere Betriebe bei der Integration von KI noch sehr zurückhaltend zeigen. »Diese Studie wurde erstmals durchgeführt und die gewonnenen Daten sind enorm aufschlussreich. Sie bieten den Hotels selbst und der Politik ganz neue Erkenntnisse. Wer eine KI-Strategie für den Tourismus ausarbeiten will, hat damit eine gute Basis«, erklärt Schegg die Motivation dahinter. Egal ob auf der betrieblichen oder überbetrieblichen Ebene – es heißt, auf alle Fälle dabei zu sein: »Es ist eine ungeheure Dynamik im Feld. Es heißt jetzt wahnsinnig schnell, aber smart sein!«
Österreich brilliert im Ländervergleich
Im Ländervergleich steht Österreichs Qualitätshotellerie in vielen Bereichen sehr gut da. Österreichische Hotels nutzen etwa prädiktive Analytik, also die Ableitung von Wahrscheinlichkeiten aus historischen Daten, zu 65 Prozent, während der Gesamtdurchschnitt aller Befragten bei 44 Prozent liegt. Zu 60 Prozent setzen die österreichischen Betriebe Online-Bewertungsanalysen ein, während es im Durchschnitt aller Befragten nur 38 Prozent sind. Im Echtzeit-Umsatzmanagement nutzen Österreicher zu 48 Prozent KI, Hotels aus anderen Ländern nur zu 34 Prozent. Ähnlich verhält es sich bei den anderen abgefragten Feldern, bei personalisierten Dienstleistungen, der Arbeitskräfteplanung, Kundenprofilierung oder der Generierung von Texten.

Die Erfahrungen mit Buchungsplattformen von Anfang der 2000er-Jahre zeigen aber auch: Spitzenpositionen können schnell verloren gehen. Die Nase vorne behalten werde Österreich, wenn die Rahmenbedingungen passen, ist ÖHV-Generalsekretär Gratzer überzeugt: »Wenn wir Schulungen forcieren, wenn die Politik klare Ziele und Maßnahmen definiert, sie laufend evaluiert, Fristen setzt und einhält und Budgets zur Verfügung stellt. Lernen wir aus den Fehlern von damals, machen wir es besser, dann behalten wir diese wichtige Führungsposition!« Mit Leuchtturm-Projekten, Förderungen und einem Tourismusforschungszentrum mit Fokus auf dem Einsatz von KI in der betrieblichen Praxis sieht er gute Chancen dafür.
Enormes Potenzial
Das Um und Auf, sind sich Gratzer und Schegg einig, sind die Implementierung von KI-Tools in der betrieblichen Praxis und der Know-how-Transfer um das enorme Potenzial, das KI für die Qualitätshotellerie birgt, zu heben. Das bestätigen auch die Teilnehmer:innen an der Umfrage. Das größte Potenzial wird übrigens in Prozessen gesehen, die massiv auf die Wertschöpfung wirken können, wo die Nachfrage oder das Preisniveau gehoben werden können. »Das«, so Schegg, »macht die Technologie sowohl betriebs- wie auch ganz besonders volkswirtschaftlich besonders interessant.«
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