Session 04: KI-gestützte Nachhaltigkeit & Klimafolgenabschätzung
Impulsgeber: Bastian Hiller
KI wird auch die Tourismusbranche tiefgreifend verändern. Doch kann diese Technologie helfen, die größten Herausforderungen der Zeit – Klimawandel, Ressourcenknappheit, soziale Ungerechtigkeit und demografischen Wandel – zu meistern? Oder ist sie am Ende ein Brandbeschleuniger für nicht-nachhaltige Praktiken?
Äußerungen zu KI aus den vorherigen Sessions spiegelten eine gewisse Zerrissenheit: Neugier und Hoffnung auf technologische Durchbrüche einerseits, andererseits Skepsis und Angst vor Kontrollverlust, Komplexität und einer möglichen Entmenschlichung. Die zentrale Frage lautet: Wie lässt sich KI gezielt und pragmatisch als Werkzeug nutzen, um eine nachhaltige und regenerative Tourismusentwicklung aktiv zu gestalten?
Bastian Hiller beleuchtete in seinem Impulsvortrag das Spannungsfeld zwischen technologischem Fortschritt und nachhaltiger Transformation. Anhand konkreter Praxisbeispiele zeigte er, dass KI bereits heute in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt wird – etwa zur Reduzierung von Lebensmittelverschwendung in der Gastronomie, zur frühzeitigen Erkennung von Schäden an Wasserleitungen oder zur Verbesserung von Hochwasservorhersagen.
CHANGE = D x V x F > R
Die Beispiele verdeutlichten das Potenzial datenbasierter Systeme, komplexe Herausforderungen effizienter zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Doch Technologie allein bewirkt keine Veränderung.
Mit Verweis auf die Change-Formel von Beckhard-Harris betonte Hiller, dass nachhaltige Transformation nur dann gelingen kann, wenn ein Problembewusstsein, eine attraktive Zukunftsvision und konkrete erste Schritte zusammenkommen. KI verändert diese Grundlogik nicht – sie erweitert nur den Werkzeugkasten, mit dem Veränderungen gestaltet werden können.
KI erhöht die Anforderungen an strukturiertes Denken
KI kann auch im Kontext soziale Nachhaltigkeit und Klimawandelanpassung einen faktischen Mehrwert schaffen – wenn die Prozesse präzise durchdacht und die Anforderungen klar formuliert sind. Entscheidend für den Erfolg beim Einsatz von KI ist die konzeptionelle Vorarbeit.
Das führt dazu, dass sich Arbeitsweisen spürbar verändern: Einerseits ermöglichen KI-Tools das parallele Arbeiten an mehreren Prozessen und steigern Effizienz, andererseits erhöhen sie die kognitive Komplexität und Anforderungen an strukturiertes Denken.
KI zwingt Organisationen dazu, bestehende Prozesse zu hinterfragen und gezielt zu prüfen, wo echte Effizienzgewinne entstehen können.
Der amerikanische Organisationsentwickler Richard Beckhard stellte 1987 seine Veränderungsgleichung vor. Die Formel setzt die Faktoren für eine Veränderung (Change) in eine mathematische Beziehung: C = D x V x F > R.
- C steht für Change, also Veränderung / Wandel
- D für Dissatisfaction, also Unzufriedenheit mit dem Status quo
- V für Vision, also die klare Vorstellung vom Zielzustand
- F für First Steps, erste konkrete und machbare Schritte Richtung Vision
- R für Resistance, den Widerstand gegen die Veränderung.
Die Faktoren D, V und F werden miteinander multipliziert. Das Produkt muss größer sein als der Widerstand R. Das bedeutet: Fällt einer der Faktoren auf Null (weil nicht gegeben), ist das gesamte Produkt Null. Veränderung gelingt nur, wenn D, V und F gemeinsam stärker sind als die Beharrungskräfte/ der Widerstand R.
Die wichtigste Fähigkeit ist die, Prozesse präzise zu durchdenken und Anforderungen klar zu formulieren.
Konkrete Herausforderungen in die Praxis übersetzen
In drei Arbeitsgruppen beleuchteten die Teilnehmer:innen der Session, wo und wie KI im Kontext soziale Nachhaltigkeit und Klimawandelanpassung tatsächlichen Mehrwert schaffen könnte.
- Gruppe 1: Anpassung touristischer Aktivitäten an zunehmende Hitzeereignisse.
- Gruppe 2: Management von Gästeerwartungen angesichts klimabedingter Veränderungen von Natur- und Freizeitangeboten.
- Gruppe 3: KI-gestütztes Such- und Informationssystem für Menschen mit Mobilitätseinschränkungen, um barrierefreie touristische Angebote wie Hotels anhand relevanter Ausstattungsmerkmale gezielt zu finden.
KI ist auf klare Prozesse angewiesen. Um diese zu identifizieren, nutzten die Gruppen die „Prakti-Methode“: Die Teilnehmenden beschrieben zunächst Schritt für Schritt, wie eine Person die jeweilige Aufgabe manuell bearbeiten würde. Auf dieser Grundlage wurden relevante Prozessschritte, Datenquellen und mögliche Einsatzpunkte für KI identifiziert.
Gruppe 1: Klimawandel & Hitze – personalisierte Tourenvorschläge
- Idee: ein KI-Tool, das auf Basis von Wetterprognosen personalisierte Wandervorschläge erstellt.
- „Wenn-dann”: Der Prozess wird ausgelöst, wenn die Wettervorhersage für die nächsten drei Tage Sonne und Temperaturen von über x Grad Celsius anzeigt.
- Datenquellen: Die KI analysiert den Sonnenstand im Tagesverlauf, Höhenmeter, die Verfügbarkeit von schattigen („grünen”) Lagen sowie Infrastruktur wie Einkehrmöglichkeiten und Wasserquellen. Aus den bestehenden Wanderwegen generiert das System konkrete Empfehlungen (z. B. nach Schwierigkeitsgrad). Zusätzlich kann das Tool auf Daten wie die „Body Battery” von Garmin oder Apple zugreifen, um eine final zugeschnittene Tourenempfehlung auszusprechen.
Gruppe 2: Erwartungsmanagement – dynamische Produktanpassung
- Idee: Diese Gruppe fokussierte auf das Problem, dass die Realität vor Ort oft nicht den Hochglanzbildern in Prospekten entspricht. Als prototypisches Beispiel diente ein See, dessen Wasserstand stark schwankt.
- „Wenn-dann”: Wenn kritische Punkte wie ein niedriger Wasserstand oder hoher Gästeandrang festgestellt werden, wird ein Ersatzerlebnis vorgeschlagen oder eine Prognose gegeben, wann die Bedingungen für den Besuch ideal sind.
- Datenquellen: Datenquellen wie Wetterstationen, Wasserstandsmessungen, Besucherzahlen dokumentieren den aktuellen Zustand vor Ort und übermitteln diese Informationen an die lokale Tourismusorganisation.
Gruppe 3: Barrierefreiheit – automatisierte Datenerfassung
- Idee: Konzept zur KI-basierten Prüfung von touristischen Leistungsträgern (z. B. Hotels) auf Barrierefreiheit.
- „Wenn-dann“: Die KI analysiert die Inhalte, vergleicht sie mit definierten Barrierefreiheitskriterien und erzeugt daraus strukturierte Bewertungen der jeweiligen Unterkünfte. Diese können dann weiterverarbeitet werden.
- Datenquellen: Der Prozess sammelt zunächst Stammdaten (z. B. Zimmeranzahl) von der Tourismusorganisation und prüft die Website des Anbieters auf vorhandene Zertifizierungen. Anschließend analysiert die KI bauliche Aspekte mithilfe von Grundrissen, Fotos des Mobiliars in verschiedenen Bereichen (Restaurant, Spa Bereich) und die Anreise- sowie Parkplatzsituation.
KI kommt in diesen Beispielen vor allem bei der Bild- und Textanalyse zum Einsatz, während der Großteil des Prozesses aus klar definierten Automatisierungsschritten besteht. Dadurch bleiben auch die Abläufe nachvollziehbar und kontrollierbar.
KI kann konzeptionelles denken nicht ersetzen
Ein Dämpfer für alle, die meinen, KI sei eine universelle Lösung: KI ist eigentlich nur ein präzises Werkzeug, das aber nur dann wirksam wird, wenn Problemverständnis, Datenbasis und menschliche Entscheidungskompetenz sauber zusammenspielen.
Die abschließende Reflexion der Session machte deutlich, dass KI im Tourismus kein Ersatz für konzeptionelles Denken ist, sondern dessen Verstärker. Nicht jede technische Möglichkeit müsse umgesetzt werden – entscheidend sei die Auswahl jener Tools, die reale Probleme adressieren, sich in Abläufe einfügen lassen und echten Mehrwert schaffen.