Künstliche Intelligenz wird schrittweise im Hotel eingeführt – unter Berücksichtigung von Prozessen, Team, Daten und messbarem geschäftlichem Mehrwert.
CogniVis ist ein fertiges System – Sie können es selbst konfigurieren und in Betrieb nehmen, aber unsere Implementierungsmethodik sieht eine enge Zusammenarbeit mit Ihrem Team vor, damit Sie so schnell wie möglich das volle Potenzial nutzen können.
Die Ersteinrichtung von CogniVis ist vergleichbar mit einer Fabrikmaschine samt Motor und Standardeinstellungen. Eine solche Maschine ist vollständig funktionsfähig – vermutlich könnte man um sie herum eine funktionierende Montagelinie aufbauen. Unsere Implementierungsmethodik verfolgt jedoch einen anderen Ansatz: CogniVis passt sich an Ihre Prozesse an, nicht umgekehrt.
Jedes Systemelement – etwa das Chat-Widget, die Unterstützung bei Bewertungen oder die Integration mit Profitroom – wird in mehreren Phasen implementiert, die eine umfassende Personalisierung ermöglichen.
01
Vorbereitung
Trial
Organisation der Implementierung, Festlegung des Zeitplans für Meetings und Wissensbereiche, Identifizierung der Anbieter Ihrer Systeme sowie Abstimmung der Erwartungen. Diese Phase endet mit der Vorbereitung einer ersten Version der Lösung.
02
Tests
Trial
Erste Tests mit einer kleinen Gruppe Ihrer Mitarbeitenden. Wir führen diese Tests über speziell gesicherte Kanäle durch und greifen nicht in Ihre bestehende Betreuung ein. Diese Phase endet mit dokumentiertem Feedback von Ihrer Seite.
03
Anpassungen
Trial
CogniVis nimmt auf Grundlage des erhaltenen Feedbacks Anpassungen vor. Diese Phase endet mit der Abnahme der überarbeiteten Lösungen und der Freigabe zur Veröffentlichung.
04
Veröffentlichung und Monitoring
Abonnement
Veröffentlichung zur Nutzung durch die vorgesehene Zielgruppe – etwa Website-Nutzer, Gäste vor Ort oder das gesamte interne Team. Die ersten Ergebnisse werden besonders aufmerksam beobachtet; bei nicht kritischen Anpassungsfällen können gegebenenfalls Hotfixes vorgenommen werden. Diese Phase endet eine Woche nach der Veröffentlichung des jeweiligen Elements.
05
Weiterentwicklung und Betreuung
Abonnement
Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung der Lösung auf Grundlage von Beobachtungen, sich verändernden Anforderungen und der technologischen Entwicklung. In dieser Phase setzen wir auch neue Funktionen, komplexere Anpassungen sowie Integrationen mit PMS-, CRM-, HiS- und Booking-Engine-Systemen und weiteren Systemen um. Diese Phase dauert so lange an, wie Sie CogniVis nutzen möchten.
RAG-Suche
Die Technologie von CogniVis basiert auf dem Ansatz Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dieser verbindet die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLM) mit der präzisen Suche in Ihren eigenen Ressourcen. So können wir Antworten liefern, die nicht nur relevant, sondern auch auf aktuellen und geprüften Daten basieren. Unsere RAG-Lösung entwickeln und optimieren wir seit 2023 mit besonderem Fokus auf die Anforderungen der Hotellerie.
Keine Halluzinationen dank eines strikt begrenzten Kontexts
Vollständige Nachvollziehbarkeit – wir wissen immer, woher eine Antwort stammt
Höhere Treffergenauigkeit durch Hybrid Search und Re-Ranking
Sicherheit – Berechtigungssteuerung und Datenmaskierung
01
Suche
Vektorisierung der Inhalte und Auswahl der relevantesten Passagen aus den Quellen.
Hybrid Search: BM25 + Vektoren
Berechtigungs- und Kontextfilter
02
Augmentierung
Normalisierung, Deduplizierung und Komprimierung – das Modell erhält nur die relevanten Informationen.
Re-Ranking und Relevanzbewertung
Schutz vor Datenabfluss
03
Generierung
Vom LLM erstellte Antworten mit optionalen Quellenangaben und ohne Halluzinationen.
Zitate mit Absatznummern
Antwortmodus gemäß den Unternehmensrichtlinien
Vereinfachte CogniVis-Pipeline
1Nutzeranfrage
2Normalisierung und semantische Erweiterung
3Intent-Erkennung, Relevanz- und Berechtigungsprüfung
4Hybride Suche und Re-Ranking
5Zusammenführung und Komprimierung des Kontexts
6Generierung einer passenden Antwort oder Weiterleitung an einen Mitarbeitenden
Beispielantwort
Ohne HalluzinationenQuellenbasiert
In jedem Badezimmer befindet sich ein Haartrockner[1]. Diese Haartrockner sind normalerweise an der Wand montiert oder in einer Schublade unter dem Waschbecken untergebracht[2]. Wenn Sie einen zusätzlichen Haartrockner benötigen oder besondere Anforderungen haben, wenden Sie sich bitte an die Hotelrezeption – sie hilft Ihnen gerne weiter.
Quelle 1Quelle 2
*Die sichtbare Quellenangabe ist eine optionale Funktion, die nach der Testphase deaktiviert werden kann. Die Antworten basieren weiterhin auf Quellen, jedoch ohne sichtbare Zitate.
Flexibilität bei der Auswahl von LLMs
CogniVis ermöglicht die Integration verschiedener Anbieter großer Sprachmodelle (LLM), darunter OpenAI, Anthropic und weitere. Diese Flexibilität erlaubt die Optimierung von Kosten und Leistung sowie eine schnelle Anpassung an technologische Veränderungen.
Kompatibilität mit zukünftigen Modellen
Wir entwickeln Integrationen zukunftssicher. Sobald ein leistungsfähigeres Modell verfügbar ist, können Sie es einbinden, ohne das System neu aufzubauen.
KI-Entwicklung = bessere Leistung in Ihrem Haus
Neue Modellgenerationen liefern präzisere Antworten, verstehen den Kontext besser und ermöglichen eine stärkere Automatisierung von Aufgaben.
Keine Bindung an einen Anbieter
Wenn Anthropic ein besseres Modell als OpenAI veröffentlicht, können Sie den Betrieb mit einer einzigen Entscheidung umstellen – ohne Inhaltsmigration und ohne Ausfallzeiten.
Höhere Kosteneffizienz
Sie wählen den Anbieter mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis. Premium-Modelle für anspruchsvolle Aufgaben, günstigere Modelle für Routineaufgaben.
Geringeres Ausfallrisiko
Bei einer Unterbrechung beim primären Anbieter leiten wir den Datenverkehr auf ein alternatives Modell um. So bleibt der Betrieb ohne manuelle Eingriffe aufrechterhalten.
Experimente und Vergleiche
Sie führen A/B-Tests und Benchmarks zwischen Modellen durch. Ihre Entscheidungen basieren auf Kennzahlen zu Qualität, Zeit und Kosten.
Unterstützte Anbieter
CogniVis + LLM auf Ihrer Infrastruktur
Wir können sowohl CogniVis als auch das LLM-Modell lokal (on-premise) auf Ihrer eigenen Infrastruktur implementieren – ohne Nutzung einer Public Cloud. So behalten Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Daten und können selbst strengste Anforderungen erfüllen.
OpenAI
Starkes Sprachverständnis und ein stabiles Tool-Ökosystem. Für die meisten Anwendungsfälle geeignet.
Anthropic
Teurere Modelle mit Fokus auf Präzision und größtmögliche Treffergenauigkeit.
Amazon
Große Modellvielfalt und Integration mit AWS. Besonders geeignet, wenn Sie bereits die Amazon Cloud nutzen.
Google
Günstigere, leichtere und schnellere Modelle mit leistungsstarker Multimodalität.
Meta
Lokale Modelle, die wir direkt auf Ihrer Infrastruktur und ohne Public Cloud implementieren können.
Microsoft
Modelle aus dem Azure OpenAI Service mit höchsten Sicherheitsstandards in der Cloud.
Deepseek
Sehr günstige und leichte Modelle, die ebenfalls lokal und ohne Cloud betrieben werden können.
Mistral
Europäischer Anbieter mit sehr wettbewerbsfähigen Preisen und leistungsstarken Modellen.
Häufig gestellte Fragen
Welche wichtigen Schritte umfasst die Einführung von KI in einem Hotel oder einer Unterkunft?
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Die Einführung von KI in einem Hotel oder einer anderen Unterkunft umfasst mehrere wichtige Schritte: die Analyse des Bedarfs und der Geschäftsziele, die Prüfung der Wissensquellen, die Auswahl geeigneter Technologien und Anbieter, die Konfiguration und Integration des Systems, die Schulung des Teams sowie die Überwachung und Optimierung der KI-Leistung.
Wie gewährleistet CogniVis die Genauigkeit von KI-Antworten?
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CogniVis AI nutzt fortschrittliche RAG-Suchtechnologien (Retrieval-Augmented Generation), Gedankengänge (Chain-of-Thought) und weitere Verfahren, um präzise und aktuelle KI-Antworten zu gewährleisten, die auf festgelegten Wissensquellen basieren.
KI in den Kanälen, die Sie bereits nutzen
Automatisieren Sie Antworten oder zeigen Sie Antwortvorschläge an, ohne die täglichen Tools Ihres Teams zu ändern.
