Es geht nur um Daten! Ihre Qualität ist die Basis für den künftigen Erfolg, nicht das Volumen. Die Datenfluten werden aber nicht abreissen.Foto: IBM Watson
Berlin/New York. Google ist nur ein Meister im Datensammeln, nicht in der Daten-Analyse. Wer Daten sinnvoll nutzen und aus ihnen neue Ideen und Inspiration ziehen möchte, muss diese kuratieren und im spezifischen Kontext sehen. Angst vor Daten muss niemand haben, sie sind nur Grundlage für eine neue Angebotsqualität im Hotel und/oder für die effiziente Kommunikation mit dem Gast und Mitarbeiter. Digitale Assistenten sind wunderbare Helfer, "aber es nicht sinnvoll, zu versuchen, den menschlichen Verstand zu replizieren", sagt Rob High, Vice President und Chief Technologist von IBM Watson und Cloud Platform, New York. Hoteliers, die sich jetzt erst mit den "emerging technologies" beschäftigen, rät er, mit Machine Learning anzufangen. Nach dem HospitalityInside Think Tank vor zwei Wochen in Berlin stand der hochkarätige Experte der Redaktion für ein separates, exklusives Interview zur Verfügung.
Rob, Sie sagen, dass es nur um die Daten geht. Wenn dem so ist, wie kommt es dann, dass ein Unternehmen wie Google, dem Meister im Datensammeln per se, in der Reisebranche versagt?
Es gibt verschiedene Arten von Daten. Es gibt das, was wir offene Daten oder gemeinsame Daten nennen; es gibt Daten, die Google sammelt, die nicht sehr spezifisch für eine bestimmte Domäne und offen gesagt nicht so tiefgehend über Einzelpersonen sind, während andere Institutionen die Möglichkeit haben, ihre Expertise in die Daten einzubringen, die sie sammeln. Nicht alle Daten sind also gleich und obwohl Google eine grosse Menge davon sammelt, erweisen sie sich als sehr generisch.
Bedeutet das, dass es beim Datensammeln um Quantität vor Qualität geht?
Es geht oft um Qualität. Tatsächlich ist die Daten-Kuratierung der erste grosse Schritt, den jeder unternehmen muss, wenn er Daten sammelt. Natürlich müssen Sie sich um die Privatsphäre kümmern und sicherstellen, dass die Daten, die Sie haben, von den Personen, die sie zur Verfügung stellen, akzeptiert werden, aber das Kuratieren dieser Daten ist entscheidend.
Das Herausfiltern des Mittelwertes für Daten aus der Datenbank ist der Schlüssel. In den meisten Fällen sind sie entweder falsch oder einfach nur bedeutungslos für das eigene Thema. Aber es bedeutet nicht, dass die Daten an sich wertlos sind. Sie können in einem anderen Kontext nützlich sein, aber zuerst müssen Sie die Daten für den Kontext, in dem Sie sich befinden, sozusagen heilen.
Rob High: Daten sind Inspiration.Foto: map
Wie wichtig ist es als Hotelier/Betrieb, Daten zu besitzen? Gibt es eine Möglichkeit für Unternehmen, auch ohne Daten-Analyse erfolgreich zu sein?
Die Art und Weise, über Daten nachzudenken, ist, wie bei jeder anderen natürlichen Ressource, einfach. Ja, sie sind von Wert, wenn sie durch Datamining in ihrer Rohform gewonnen werden. Aber der wahre Wert entsteht, wenn man diese Daten nimmt und analysiert. Es geht dabei nicht nur um die Einsichten, die sie gewähren, sondern auch um Inspiration.
Sie zu nutzen, um neue Ideen zu kreieren und zu inspirativ weiter zu entwickeln, eine neue Sichtweise oder eine neue Perspektive zubekommen… - dann gewinnen sie an Wert. Aber ihr absolut grösster Wert entsteht, wenn man diese Daten nutzt und einen virtuosen Zyklus erschafft, wenn die Daten selbst zusätzliche digitale "Abgase" erzeugen, welche zu den ursprünglichen Daten passen – um so schliesslich den Wert, den Sie aus diesen Daten gewinnen, zu verfeinern und zu multiplizieren.
Gibt es heute aus der Business-Perspektive heraus eine Möglichkeit, ohne Daten-Analyse erfolgreich zu sein?
Nein. In mancher Hinsicht haben wir uns in der Vergangenheit schon immer auf Daten-Analysen verlassen, nur wurde die Analyse früher ausschliesslich von Menschen selbst durchgeführt. Das Problem ist, dass Menschen nur eine begrenzte Menge an Daten erfassen können. Jetzt, angesichts der Menge der Daten, die produziert werden und der Tiefe der erforderlichen Einsicht können Menschen die Vorteile der Maschinen-Analytik als Teil des Prozesses bei der Daten-Analyse für sich nutzen.
Wie sehen Sie die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine?
Nun, es geht definitiv nicht darum, dass Menschen Daten in die Maschine werfen und erwarten, dass die Maschine selbst Inspiration entwickelt, die zu einer besseren Entscheidung führen würde. Aber es kann dem menschlichen Analytiker sicherlich helfen, Schlussfolgerungen zu ziehen, wenn er katalysiert neue Ideen verwendet.
Was würden Sie Hoteliers raten, die Daten nutzen, um sich in ihrem Geschäft zu profilieren?
Die offensichtliche, niedrig hängende Frucht hier ist, wie Sie das Kunden-Erlebnis verbessern. Wie Sie entweder Wissen über diese Person nutzen können, um ein Erlebnis auf sie masszuschneidern oder dieser Person individuelle Aufmerksamkeit zu schenken, indem Sie Tools verwenden, um deren Reaktion oder Begeisterung über Ihr Haus zu messen. Das kann die Loyalität und die Profitabilität steigern, aber auch Referenzen und andere Dinge.
Ein offensichtliches Beispiel ist zu verstehen, wie sich Trends auf das Hotel auswirken, wie man diese in Beeinflussung und Information transformiert. Aber es geht auch darum, wie sie die Ressourcen des Hotels verteilen, von Human Resources bis zu den Einrichtungen. Alle hängen davon ab, wie sich Kunden/Menschen unter verschiedenen Umständen verhalten.
Daten zur Trendanalyse zu nutzen, die Korrelation zwischen Belegung und anderen Events in der Stadt oder in Hotelnähe zu verstehen, das sind alles Beispiele, wie Daten sowohl die Rentabilität als auch die Freude der Menschen während ihres Hotel-Aufenthalts beeinflussen können.
Laut IBM werden 85% aller Kunden-Interaktionen bis zum Jahr 2020 ohne menschlichen Mittler abgewickelt werden. Wie kann ein KI-gestützter automatisierter Kundenservice Loyalität und das Marken-Image verbessern? Und ist das die Zukunft der Beziehung zum Gast?
Die häufigsten Beispiele, bei denen Conversation/digital Agents von der Erfahrung des Menschen/Gastes profitieren, drehen sich um die Fragen, die Menschen stellen. Die meisten davon sind ähnliche, sehr häufige Fragen, wie z.B. "Was sind Ihre Verfügbarkeiten?", "Wie sind die Öffnungszeiten Ihrer Bar oder Ihres Restaurants?" oder "Haben Sie ein Fitnessstudio oder ein Schwimmbad?" usw. Solche Fragen zu beantworten, ist für menschliche Agenten Routine. Setzen Sie zur Beantwortung dieser "FQAs" einen Conversation/digital Agent ein, können ein paar Dinge passieren.
KI findet nur das, was bekannt ist.Foto: Fotolia, Collage HI
Man betrachtet den Gast selbst, der die Antworten direkt und sofort erhält, und es gibt eine gewisse Qualität der Antwort, die vom digitalen Agenten generiert werden kann. Der andere Effekt betrifft die Mitarbeiter am Empfang, die so ein gewisses Mass an Routinearbeit abladen können. Wenn sich also nun Gäste mit komplexeren Frage an sie wenden, sind diese zwar mitunter schwieriger zu beantworten, aber gleichzeitig auch befriedigender. Das reduziert die Abwanderung und schafft Gäste-Zufriedenheit. Somit gibt es eine symbiotische Beziehung, von der der Gast, der menschliche Mitarbeiter und das Haus profitieren.
Ist KI intuitiv oder prognostisch?
KI ist nicht intuitiv. In seiner heutigen Form ist sie sehr "induktiv". Das bedeutet, dass sie Aussagen auf der Grundlage von Beweisen oder Antworten macht, die bereits erfasst wurden. Es könnte eine Antwort sein, die in irgendeiner Form irgendwo angegeben oder aufgeschrieben wurde und die eine KI finden kann, um die jeweilige Frage zu beantworten. Dabei kann es sich um Literatur, Gespräche, die zuvor aufgezeichnet wurden, oder sogar um Daten handeln, die während der Testphase des Systems verwendet wurden. Die Antwort existiert bereits in irgendeiner Form und die KI verwendet ihre Logik, um zu beurteilen, welche unter allen Antworten wahrscheinlich die relevanteste sind, um die gestellte Frage zu beantworten. Das ist nicht intuitiv, sondern durch und durch induktiv. Es ist auch nicht deduktiv. KI nutzt nicht ihr Verständnis aus Wissenschaft, um eine Antwort zu geben; sie findet nur eine Antwort, die bereits bekannt ist.
Sollten Hoteliers anfangen, Daten-Wissenschaftler und Daten-Analysten anstelle von Revenue oder Marketing Managern zu rekrutieren?
Um die Analyse wirklich auf Ihre eigenen unternehmerischen Bedürfnisse zuzuschneiden, sollten Sie auf jeden Fall Zugang zu jemandem haben, der die Daten kuriert, filtert und trainiert, um das System zu trainieren, Einsichten zu gewinnen und Inspiration voranzutreiben. Also ja, ich denke, Daten-Wissenschaftler haben in der Hotellerie ihren Platz, aber auch Psychologen und Soziologen, denn manchmal geht es nicht nur um die Einsichten, die man aus den Daten gewinnt, sondern auch darum, wie diese Einsichten Inspiration fördern und dabei helfen, neue Ideen zu entwickeln. Das erfordert einen gewissen psychologischen Einfluss und hat einen psychologischen Einfluss auf den Menschen.
Übrigens, wenn ich von Inspiration spreche, geht es nicht nur um Inspiration für die Fachleute der jeweiligen Unternehmen, sondern auch um die Gäste selbst. Denn wenn sie eine Frage stellen, geht es im Grunde genommen darum, eine Vorstellung davon zu bekommen, was sie tun können, wie sie ihren Tag gestalten, welche Art von Erlebnis ein Ort verspricht usw. und das inspiriert denjenigen, der hinter dem System steht.
Wie sehen Sie die Zukunft des Reisens mit einem digitalen Assistenten und übernimmt Google dabei die Führung?
Ich denke, dass sich verschiedene Orte den Aufforderungen etwas anders nähern. Es ist auch wichtig zu sehen, wie Conversation Agents interagieren aufgrund der Kommunikationsformen, bei denen wir Menschen uns am wohlsten fühlen. Allerdings müssen wir aus praktischen und vielleicht auch aus ethischen Gründen aufpassen, dass diese KIs nicht versuchen, sich als Mensch auszugeben. Das ist nicht ihre Aufgabe. Sie übernehmen zweifellos Aufgaben, die sonst Menschen ausführen, aber eine KI ist kein Mensch.
Tatsächlich hat die überwiegende Mehrheit der Branche sich heute daraufhin verständigt, dass es nicht sinnvoll ist, zu versuchen, den menschlichen Verstand zu replizieren. Was wir wirklich versuchen, mit KI zu tun, ist, den menschlichen Verstand zu vergrössern und zu verstärken. Aus diesem Grund versuchen wir sicherzustellen, dass Menschen, die mit KI interagieren, nicht vorgegaukelt wird, dass sie es mit echten Menschen zu tun haben.
Hoteliers sind sehr besorgt und klagen oft über Zeitverschwendung bei der Schulung ihrer Mitarbeiter, wie könnte KI hier von Nutzen sein?
Nun, interessanterweise gibt es eine Demokratisierung der Fakten, die bei der Anwendung von KI auftritt. Erstens, weil Sie normalerweise Ihre erfahrensten Ressourcen verwenden, wenn Sie die KI zum Fragen beantworten trainieren. Egal, ob die KI erkennen soll, welche Absichten die Menschen beim Fragen haben oder weil sie wollen, dass die KI die besten Antworten gibt.
Rob High war auch Impulsgeber beim 1. HITT Think Tank in Berlin vor zwei Wochen.Foto: HI R.Knobloch
Damit ermöglichen Sie es nicht nur allen Ihren Gästen, von diesen Antworten zu profitieren, sondern auch allen anderen, einschliesslich anderer Mitarbeiter, die sich im Umfeld oder in der Kette zwischen KI und Gast befinden, weil sie durch solche Antworten informiert werden und das zusätzlich das Personal schult.
Natürlich gibt es theoretisch die Möglichkeit der Anwendung von KI – auch intern –, wenn Mitarbeiter von einem Gast angesprochen werden, um eine Frage zu beantworten, auf die sie die Antwort nicht kennen. Die Mitarbeiter könnten sich dann einfach an eine KI wenden, um die Antwort zu erhalten. Sie können KI als Trainingshilfe für Mitarbeiter wie Gäste einsetzen.
Von KI über IoT bis hin zu Machine Learning und Blockchain... Hoteliers werden von neuen Technologien überrannt und hinterfragen von allem den Nutzen. Welche Technologie empfehlen Sie für den Start?
Ich würde empfehlen, mit dem Grundverständnis des Machine Learning zu beginnen. Es ist eine Algorithmen-Technik, die es seit Jahrzehnten gibt und am häufigsten bei quantitativen Problemen eingesetzt wird, z.B. bei dem Versuch, die numerischen Werte der Belegung oder der Einnahme-Ströme, also verschiedene numerische Grundprobleme, zu betrachten. Machine Learning ist dafür grossartig.
Im KI-Bereich haben wir es wirklich mit den qualitativen Problemen zu tun. Die Probleme der menschlichen Erfahrung, die Probleme des Verstehens, wenn jemand etwas sagt, wie des Verstehens, was die wahre Absicht dahinter ist. Es heisst hier wirklich quantitativ vs. qualitativ.
Aber um auf Ihre Frage zurückzukommen – ich denke, dass es sich lohnt, ein gewisses Hintergrundwissen in Machine Learning zu haben, nur um ein grundlegendes Verständnis dafür zu haben, welche Daten verwendet werden könnten, um Vorhersagen zu treffen.
Was ist mit dem IoT?
In der Welt der menschlichen Erfahrungen, Gäste-Erlebnisse und des Gäste-Engagements ist die IoT-Welt und die der neuen Geräte, die auf den Markt kommen, auch interessant für Hotelzimmer, z.B. bei der Interaktion mit Geräten zum Öffnen und Schliessen der Vorhänge, dem Einschalten des Fernsehers und allen anderen Dingen, die Sie in Ihrem Zimmer tun möchten.
Ich betrachte IoT nicht nur als das Internet der Dinge, sondern ganz allgemein als Randgeräte, denn durch die zusätzliche Rechenleistung, die diese Geräte gewinnen, können wir nun mehr Intelligenz in diese Geräte einbringen. Das ist ein sich erst entwickelnder Bereich, aber er wächst schnell. Wir gehen davon aus, dass es bis 2020 55 Milliarden dieser intelligenten Randgeräte in der Welt um uns herum geben wird. Das bedeutet 55 Milliarden Devices mit integrierter Rechen-Power, über die wir Analytik, KI und jede Basis-Intelligenz einsetzen können, um interessante Dinge zu tun.
Wie kann Watson der Hospitality-Branche nützlich sein? Gibt es auf dem Markt schon etwas Fertiges, das den Hoteliers hilft?
Wir haben mehrere Produkte auf dem Markt. Eines davon ist eine Cloud-Plattform, die besonders für diese Branche sehr nützlich ist. Sie ist für die Fälle, in denen Sie mehr Rechenleistung benötigen, sich aber nicht wirklich die Zeit nehmen oder das Kapital aufstocken wollen, um in Ihre eigenen IT-Ressourcen oder IT-Infrastruktur zu investieren. Alles, was Hoteliers für die IT benötigen, ist vorhanden. Man kann sie einfach abonnieren und die Applikationen sofort anwenden.
Unser anderes Produkt ist ein Set Watson-bezogener KI-Dienste sowie Algorithmen für Machine Learning und Deep Learning, ausserdem gibt es das Watson-Studio, welches einige grundlegende Fähigkeiten des Machine Learning in Form von visueller Erkennung, Spracherkennung und natürlichem Verständnis erfassen kann – ebenso wie das, was wir Gesprächssservices und Discovery Services nennen. Sie alle sind heute bereits jedem zugänglich.
Was können Sie uns über den Watson Assistant sagen?
Wir haben eine Reihe von Möglichkeiten rund um den sogenannten Watson Assistant for Business, der sich speziell auf die Hotellerie konzentriert und sich vor allem mit den Erfahrungen beschäftigt, die Menschen in ihren Gästezimmern suchen, die sich um die IoT Devices drehen, über die wir vorhin gesprochen haben. Er kann beim Öffnen der Vorhänge helfen, kann aber auch verwendet werden, um typische Concierge-Fragen zu beantworten, wie z.B. über das, was um uns herum passiert, über programmierte Veranstaltungen, Empfehlungen für ein gutes Restaurant, basierend auf den spezifischen kulinarischen Vorlieben der Menschen, usw.. All das wird in Angeboten erfasst, die aus dem Watson Assistant for Business stammen.
Vielen Dank für Ihre Zeit, Rob!
Das Interview führte Sarah Douag.