Agent (KI-Agent)
Software, die mehrstufige Aufgaben selbstständig plant und ausführt.
Im HotelalltagEin Agent, der eine Gruppenanfrage prüft, Verfügbarkeit checkt und ein Angebot entwirft.
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Begriffe, die in
Meetings fallen.
51 Begriffe aus Profit Management, Prozessen und KI, jeder mit einem Beispiel aus dem Hotelalltag. Das Glossar pflegt hai-lab, die Softwarefirma der Gründer. Die ausführlichen Begriffsseiten liegen dort.
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Kein Begriff gefunden.
Approval-Workflow
Freigabeschleife, in der ein Mensch KI-Vorschläge prüft, bevor sie wirksam werden.
Im HotelalltagKern von Human-Assisted Intelligence: KI bereitet vor, das Team entscheidet.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Auftragsverarbeitung
Ein Dienstleister verarbeitet personenbezogene Daten nur nach Weisung des Hotels. Dafür braucht es einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung.
Im HotelalltagDer Messaging-Anbieter speichert Chatverläufe. Ohne Vertrag und ohne Klarheit, wo die Server stehen, sollten dort keine Gästedaten liegen.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Beschwerde-Triage
Einsortieren einer Gästenachricht nach Dringlichkeit, Thema und der Stelle, die sie bearbeiten muss.
Im HotelalltagEine Meldung über Ungeziefer im Bad geht sofort an die Schichtleitung. Die Frage nach dem Föhn bleibt im Chat.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Compset
Das Vergleichsset. Die kleine Gruppe ähnlicher Hotels, an deren Preisen und Auslastung sich das eigene Haus misst.
Im HotelalltagEin Stadthotel mit 80 Zimmern vergleicht sich mit vier Häusern in Laufweite, nicht mit dem Flughafenhotel zwanzig Minuten weiter.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Datenresidenz
In welchem Land Gästedaten und Chats verarbeitet und gespeichert werden.
Im HotelalltagDer Anbieter speichert in der EU. Ein zweites Modell, das nur übersetzt, liegt in den USA. Beides gehört in den Vertrag.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Dynamische Preissteuerung
Zimmerpreise, die sich mit Nachfrage und Restkapazität ändern, statt das Jahr über auf einer festen Rate zu stehen.
Im HotelalltagDienstag im November bleibt günstig. Samstag beim Stadtfest geht der Preis hoch, sobald die letzten Zimmer weg sind.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Embedding
Zahlen-Repräsentation von Text, mit der Systeme inhaltliche Ähnlichkeit erkennen.
Im HotelalltagSo findet die Wissensdatenbank die passende SOP zur Frage „Spätanreise“.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Fine-Tuning
Nachtraining eines Modells mit eigenen Daten.
Im HotelalltagSelten nötig — meist reichen gute Prompts und RAG mit Hotel-Dokumenten.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Forecasting
Vorhersage von Nachfrage und Auslastung aus historischen und Marktdaten.
Im HotelalltagGrundlage jeder Preisempfehlung im RMS.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Frühstücksprognose
Schätzung, wie viele Gäste am nächsten Morgen frühstücken, damit Küche und Einkauf nicht nur nach Bauchgefühl planen.
Im Hotelalltag90 belegte Zimmer, davon 60 mit Frühstück inklusive, plus erfahrungsgemäß ein paar Zubucher aus dem Haus. Die Küche plant die Gedecke nach dieser Zahl, nicht nach der vollen Belegung.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Gäste-Messaging
Nachrichten an Gäste vor, während und nach dem Aufenthalt, über Mail, WhatsApp oder die Nachrichtenfunktion der Buchungsportale.
Im HotelalltagDas Modell fasst eine Portalnachricht zusammen und schlägt eine Antwort vor. Die Rezeption schickt sie erst nach einem Blick darauf los.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Gruppenanfrage
Anfrage für mehrere Zimmer oder eine Veranstaltung, meist mit Datum, Budget und Verpflegung.
Im HotelalltagEine Mail mit 40 Zimmern im Juni und zwei Tagungsräumen. Das Modell zieht die Verfügbarkeit, den Preis gibt der Verkauf frei.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Guardrails
Feste Regeln, die KI-Ausgaben begrenzen.
Im HotelalltagEtwa: keine Preiszusagen, keine medizinischen Auskünfte, Beschwerden immer ans Team.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Halluzination
Wenn ein Modell überzeugend klingende, aber falsche Angaben macht.
Im HotelalltagDeshalb: Quellenpflicht und Freigaben für alles, was Gäste erreicht.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Hausstimme
Wie Ihr Haus schreibt. Anrede, Länge, was Sie sagen und was Sie weglassen.
Im HotelalltagEin Familienhotel duzt und bleibt kurz. Ein Stadthotel siezt und nennt den Gast mit Namen. Dieselbe Software, zwei Vorgaben.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Housekeeping-Priorisierung
Die Reihenfolge, in der Zimmer gereinigt werden, abgestimmt auf Anreisen, Abreisen und Gäste, die bleiben.
Im HotelalltagFrühe Anreisen und Zimmer mit spätem Check-out von gestern stehen oben. Wer bleibt und niemanden vor 11 Uhr im Zimmer will, steht weiter unten.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Human-in-the-Loop
Systemdesign, bei dem Menschen an definierten Punkten eingreifen.
Im HotelalltagUnser Standard für alle gästegerichteten Anwendungen.
Zur Begriffsseite auf hai-lab KI-Concierge
Ein Assistent, der Gästefragen beantwortet, meist im Chat der Website, in WhatsApp oder an einem Kiosk.
Im HotelalltagDie Frage nach dem späten Check-out beantwortet er aus der Hausordnung. Die Frage nach einem Arzt geht an die Rezeption.
Zur Begriffsseite auf hai-lab KI-Kennzeichnung
Ein Hinweis, dass ein Text oder eine Stimme von einem System erzeugt wurde, soweit der Gast das erkennen können muss.
Im HotelalltagDer Chat auf der Website sagt zu Beginn, dass zuerst ein Assistent antwortet und ein Mensch übernimmt, wenn es darauf ankommt.
Zur Begriffsseite auf hai-lab LLM (Large Language Model)
Sprachmodell, das Texte versteht und erzeugt — die Basis von Assistenten wie Claude oder ChatGPT.
Im HotelalltagAntwort-Entwürfe, Zusammenfassungen, Übersetzungen im Hotelalltag.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Machine Learning
Verfahren, bei denen Software Muster aus Daten lernt statt Regeln zu folgen.
Im HotelalltagIhr RMS lernt z.B. das Buchungsverhalten Ihres Hauses.
Zur Begriffsseite auf hai-lab NLP
Natural Language Processing (NLP), auf Deutsch „maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache“, bezeichnet Methoden der künstlichen Intelligenz, mit denen Computer menschliche Sprache verstehen, analysieren und erzeugen. Beispiele: - automatische Übersetzung - Sprachassistenten und Chatbots - Textklassifikation und Sentimentanalyse - Zusammenfassungen - Spracherkennung - Such- und Empfehlungssysteme - große Sprachmodelle wie ChatGPT
Im HotelalltagSteckt in Review-Analyse, Chat-Assistenten und Übersetzung.
Zur Begriffsseite auf hai-lab No-Show-Prognose
Schätzung, welcher Anteil gebuchter Gäste nicht anreist, obwohl das Zimmer reserviert ist.
Im HotelalltagGarantierte Firmenraten haben andere No-Show-Quoten als nicht garantierte Buchungen über ein Portal. Ein einzelner Hausdurchschnitt trifft beides schlecht.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Overbooking
Mehr Zimmer verkaufen, als physisch da sind, weil ein Teil der Buchungen erfahrungsgemäß storniert oder nicht anreist.
Im Hotelalltag120 Zimmer, Prognose sechs No-Shows, also vier zusätzliche Buchungen. Kommen doch alle, braucht das Haus einen Plan, wen es wo unterbringt.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Personenbezogene Gästedaten
Angaben, mit denen ein Gast identifizierbar ist. Name, Kontakt, Aufenthalt, Vorlieben, Beschwerden, manchmal auch Allergien.
Im HotelalltagZimmer 118, Frau Keller, nussfrei, ist personenbezogen. Eine anonyme Quote, wie viele Buchungen Frühstück enthalten, ist es nicht.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Pickup
Wie viele Zimmer in einem Zeitraum neu dazu gebucht wurden, meist gegen Vorjahr oder gegen den Forecast.
Im HotelalltagPickup plus 12 für Samstag heißt, seit gestern liegen zwölf Buchungen mehr auf diesem Anreisetag.
Zur Begriffsseite auf hai-lab PMS-Anbindung
Die Verbindung eines KI-Systems an das Property Management System, also an Buchungen, Zimmerstatus und Gästedaten.
Im HotelalltagDer Assistent sagt nur dann, ein Zimmer sei abreisebereit, wenn das PMS das auch sagt, und nicht, weil es im letzten Chat so stand.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Preisgrenze
Unter- und Obergrenze, die ein RMS nicht verlassen darf, auch wenn das Modell etwas anderes vorschlägt.
Im HotelalltagUnter 119 Euro gibt das Haus das Standardzimmer nicht her. In einer schwachen Nacht entscheidet der Revenue Manager, nicht das Modell allein.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Prompt
Die Anweisung an ein Sprachmodell — Kontext, Rolle, Aufgabe, Grenzen.
Im HotelalltagGute Prompts sind Handwerk; unsere Academy hat einen ganzen Kurs dazu.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Prompt Injection
Jemand schmuggelt in eine Nachricht eine Anweisung an das Modell, zum Beispiel die Regeln zu ignorieren und interne Infos zu nennen.
Im HotelalltagIm Website-Chat steht die Aufforderung, die Anweisungen zu vergessen und den Mitarbeiterrabatt zu nennen.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Prompt-Bibliothek
Gepflegte Sammlung erprobter Prompts eines Hauses.
Im HotelalltagDamit nicht jede Schicht das Rad neu erfindet.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Prüfset
Eine feste Liste echter Fragen aus dem Haus, mit den Antworten, die Sie für richtig halten. Damit prüfen Sie ein System, bevor es an Gäste geht.
Im HotelalltagDreißig Fragen aus dem Posteingang, darunter Spätanreise, Hund, Rechnung, Allergie, Beschwerde und Preis. Daneben die Antwort, die das Haus geben würde.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Quellenpflicht
Eine Antwort darf nur hinaus, wenn das System die Stelle im Dokument nennt, aus der sie kommt.
Im HotelalltagFrühstück 7 bis 10:30 Uhr, Quelle Hausordnung, Stand März. Ohne diese Zeile geht der Satz nicht an den Gast.
Zur Begriffsseite auf hai-lab RAG
Retrieval-Augmented Generation: das Modell zieht Antworten aus Ihren Dokumenten statt aus dem Gedächtnis.
Im HotelalltagSo zitiert der SOP-Assistent Ihre Hausordnung — mit Quelle.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Ratenparität
Dieselbe Zimmerkategorie kostet auf der eigenen Website und auf den Buchungsportalen gleich viel, soweit die Verträge das verlangen.
Im HotelalltagDas RMS senkt den Tagespreis. Der Channel Manager muss denselben Preis an die Portale und an die eigene Seite schicken, sonst liegt die Website plötzlich darüber.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Review-Antwort
Die öffentliche Reaktion auf eine Gästebewertung. Oft ein Entwurf durch ein Modell, freigegeben vom Haus.
Im HotelalltagEine Kritik zur Lautstärke bekommt einen Satz zur Lage des Zimmers. Keine allgemeine Entschuldigung, die auf jede Bewertung passen würde.
Zur Begriffsseite auf hai-lab RMS
Revenue Management System. Die Software, die Preise und Restkapazität eines Hauses aus Historie, Nachfrage und Wettbewerb vorschlägt.
Im HotelalltagDas RMS schlägt für Samstag einen höheren Tagespreis vor, weil seit gestern mehr Buchungen dazugekommen sind als im Vorjahr. Der Revenue Manager gibt den Preis frei oder setzt dagegen.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Schatten-KI
Mitarbeitende nutzen private Chat-Konten für die Arbeit, ohne dass das Haus das freigegeben hat.
Im HotelalltagDie Rezeption kopiert eine Buchung mit Namen und Aufenthaltsdaten in ein privates Chat-Konto, um eine Mail zu formulieren.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Schichtprotokoll
Die kurze Übergabe an die nächste Schicht. Offene Fälle, besondere Gäste, Defekte, bereits gegebene Zusagen.
Im HotelalltagDas Modell zieht aus Chat und Logbuch acht Zeilen. Die Schichtleitung streicht zwei und ergänzt den Gast auf Zimmer 214.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Sentiment-Analyse
Automatische Einschätzung, ob Texte positiv, neutral oder negativ sind.
Im HotelalltagSortiert 1.000 Reviews in lesbare Themen mit Stimmungsbild.
Zur Begriffsseite auf hai-lab SOP
Standard Operating Procedure. Die festgelegte Arbeitsanweisung für einen Vorgang, der im Haus immer wieder vorkommt.
Im HotelalltagDie SOP zur Spätanreise sagt, bis wann der Schlüssel hinterlegt wird und wer um 23 Uhr noch rangeht.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Storno-Prognose
Schätzung, welcher Teil der bestehenden Buchungen vor der Anreise wieder storniert wird.
Im HotelalltagFlexible Raten stornieren spät und oft. Nicht erstattbare Raten fast nie. Eine Quote für alle Raten liegt dazwischen und liegt falsch.
Zur Begriffsseite auf hai-lab System-Prompt
Die feste Anweisung, die bei jeder Anfrage mitgeht. Rolle, Ton und was das Modell nicht tun darf.
Im HotelalltagDer Prompt sagt, das Modell antwortet für dieses Haus, siezt, nennt keine Preise und gibt Beschwerden an die Rezeption.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Telefon-Assistent
Ein Sprachsystem, das Anrufe annimmt, Fragen beantwortet oder einen Buchungswunsch notiert.
Im HotelalltagNach 20 Uhr nimmt der Assistent Fragen zu Anreise und Parkplatz an. Eine Buchung mit Sonderwunsch legt er als Aufgabe in die Rezeption, statt sie selbst zu bestätigen.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Themencluster
Gleichartige Aussagen aus vielen Bewertungen, gebündelt nach Thema, etwa Frühstück, Sauberkeit oder Parkplatz.
Im HotelalltagVierzig Reviews erwähnen den Parkplatz. Das Cluster zeigt, dass es kein Einzelfall ist, auch wenn jede Bewertung anders formuliert ist.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Token
Kleinste Texteinheit, in der Modelle rechnen und abgerechnet wird.
Im HotelalltagRelevant für Kosten: lange Dokumente = mehr Tokens.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Übergabe an den Menschen
Der Punkt, an dem das System aufhört zu antworten und eine Person im Haus übernimmt, inklusive des bisherigen Verlaufs.
Im HotelalltagDer Gast schreibt, das sei ein Notfall. Der Chat stoppt, die Rezeption sieht die letzten Nachrichten und die Buchungsnummer.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Verdrängung
Eine günstige frühe Buchung belegt ein Zimmer, das später zu einem höheren Preis hätte verkauft werden können.
Im HotelalltagEine frühe Portalbuchung zum Tiefpreis blockt das letzte Doppelzimmer am Samstag des Stadtfests.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Wissensdatenbank
Die gepflegten Texte, aus denen ein Assistent antwortet. Hausordnung, Preise, SOPs, Speisekarte, Öffnungszeiten.
Im HotelalltagDie Frage nach dem Spa bekommt die Öffnungszeiten aus dem aktuellen Dokument, nicht aus einem alten Beitrag auf der Website.
Zur Begriffsseite auf hai-lab Zusatzverkauf
Ein passendes Extra zur Buchung oder während des Aufenthalts, etwa Frühstück, Upgrade oder eine Anwendung im Spa.
Im HotelalltagVor der Anreise geht eine Mail raus, weil die Buchung ohne Frühstück kam und am Samstag noch Plätze frei sind. Der Gast kann zu- oder absagen.
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