KI-Agenten in der Hotellerie

KI-Agenten gehören zu den wichtigsten Treibern der digitalen Transformation. Sie können die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend verändern, Prozesse automatisieren und mit verschiedenen Arten von Systemen interagieren. Ob im Gesundheitswesen, im Finanzbereich oder in der Hotellerie – KI-Agenten werden eine zentrale Rolle spielen.

Dabei reagieren KI-Agenten nicht nur auf vordefinierte Befehle, sondern handeln eigenständig, verfolgen klare Ziele und agieren transparent in ihrer Denkweise und Entscheidungsfindung. Menschliche Unterstützung ist dabei kaum noch nötig.

Zudem passen sie sich dank maschinellen Lernens, natürlicher Sprachverarbeitung und Datenanalytik kontinuierlich an. Durch das Lernen aus früheren Interaktionen können sie außerdem auch ohne vorherige Schulung auf neue oder ungewohnte Situationen reagieren.

Der größte Mehrwert liegt aber in ihrer proaktiven Funktionsweise: Dadurch sind KI-Agenten in der Lage, komplexe Aufgaben eigenständig zu lösen. So können sie in der Hotellerie zum Beispiel automatisiert E-Mail-Anfragen von Gästen bearbeiten, gewünschte Änderungen direkt im PMS umsetzen und diese per E-Mail bestätigen.

Wie unterscheiden sich Apps von KI-Agenten?

Apps sind typischerweise Softwarelösungen für klar definierte Aufgaben; ihr Handlungsspielraum ist also begrenzt. Außerdem agieren Apps nicht proaktiv, treffen somit keine Entscheidungen und benötigen stets menschliche Unterstützung, um entsprechend zu funktionieren.

Arten von KI-Agenten:

Es gibt verschiedene Arten von KI-Agenten, in der Praxis lassen sich vor allem fünf unterscheiden: Reflex-, modellgestützte, zielgestützte, nutzengestützte und lernende Agenten. Hier ein kurzer Überblick:

Reflexagenten

Einfache Reflexagenten sind die grundlegendste Form von KI-Agenten. Sie reagieren ausschließlich auf aktuelle Eingaben, besitzen kein Gedächtnis und kommunizieren nicht mit anderen Agenten, falls Informationen fehlen. Ihr Handeln basiert dabei auf festen Regeln, und sie wurden programmiert, um Aufgaben in einem definierten Rahmen zu erledigen.

Ein klassisches Beispiel für einen Reflexagenten wäre das Thermostat.

Modellgestützte Reflexagenten

Im Unterschied zu Reflexagenten verfügen modellgestützte Reflexagenten über ein Gedächtnis, mit dem sie mögliche Ergebnisse und Konsequenzen bewerten können, bevor sie handeln. Ihre Entscheidungen basieren dabei auf einem intern durch Daten erstellten Modell der Welt.

Selbstfahrende Autos sind ein gutes Beispiel für modellgestützte Reflexagenten. Sie nutzen Sensoren, um ihre Umgebung zu erfassen und sich autonom zu bewegen.

Zielgestützte Agenten

Zielgestützte oder regelbasierte Agenten sind KI-Agenten, die Handlungen bezüglich der Realisierung eines vorher definierten Ziels planen. Sie sind dabei immer auf der Suche nach den besten Handlungsketten und eignen sich somit sehr gut für die Lösung besonders komplexer Aufgaben.

Ein Beispiel hierfür wäre unter anderem ein KI-betriebenes Schachtool.

Nutzengestützte Agenten

Nutzengestützte Agenten gehen sogar noch einen Schritt weiter. Mit komplexen Argumentationsalgorithmen vergleichen sie verschiedene Handlungsoptionen nicht nur nach Zielerreichung, sondern auch nach dem konkreten Nutzen. Ziel dabei ist es das Ergebnis zu maximieren und dafür die Lösung (in Form von Handlungsoptionen) zu wählen, die den größtmöglichen Mehrwert für Nutzer:innen bringt.

Ein typisches Beispiel für nutzengestützte Agenten sind dynamische Preissysteme in Hotels, bei denen Zimmerpreise je nach Nachfrage und Marktsituation angepasst werden.

Lernende Agenten

Lernende Agenten können sowohl ziel- als auch nutzengestützt arbeiten. Ihr besonderes Merkmal dabei ist, dass sie kontinuierlich aus neuen Erfahrungen und Feedback lernen sowie ihr Wissen erweitern. Somit können sie ihre Ergebnisse mit jeder Interaktion verbessern und sie sind anpassungsfähig, was ihre Umwelt angeht.

Beispiele hier sind unter anderem ChatGPT und Empfehlungssysteme wie bei Netflix oder im Online-Shopping.

Wie funktionieren KI-Agenten?

KI-Agenten zeichnen sich durch ihre proaktive Arbeitsweise aus; sie agieren also meist autonom und basieren dabei auf großen Sprachmodellen (LLMs). Basierend auf diesen LLMs können sie Entscheidungen treffen und ein Gedächtnis aufbauen, das auf Erfahrungen und Interaktionen beruht und langfristig zu mehr Effizienz führt.

Durch die Anbindung an verschiedene Tools, Systeme und APIs – auch bekannt als Tool Calling – sind sie dabei datentechnisch stets auf dem neusten Stand und können selbst komplexe Aufgaben effizient und präzise lösen.

Die folgenden drei Schritte beschreiben, wie KI-Agenten funktionieren:

Wahrnehmung und Datenerhebung: Über Sensoren, APIs oder andere Quellen sammeln KI-Agenten Informationen aus ihrer Umwelt. Die so gesammelten Daten sind essenziell für das Verständnis des Kontextes und ermöglichen Echtzeitreaktionen sowie das effiziente Lösen von Aufgaben.
Verarbeitung: Mithilfe von Machine Learning analysieren KI-Agenten die gesammelten Daten, erkennen Muster, treffen datenbasierte Entscheidungen und lernen kontinuierlich dazu. Im Laufe der Zeit werden die Algorithmen der KI-Agenten dabei optimiert, was die Genauigkeit und Wirksamkeit ihres Handelns steigert.
Handlung: Für die Ausführung der Handlung treten KI-Agenten nach der Verarbeitung der Daten und Entscheidungsfindung in Interaktion mit ihrer Umwelt. Die Handlung ist dabei effizient und Aufgaben können mit bestmöglichem Ergebnis erledigt werden.

Vorteile von KI-Agenten:

Operative Effizienz

Mit KI-Agenten können manuelle, sich wiederholende Aufgaben automatisiert werden. Das spart nicht nur Zeit, sondern führt auch zu höherer Effizienz und reduziert menschliche Fehler. Da KI-Agenten weitestgehend autonom arbeiten und fast ohne menschliches Eingreifen auskommen, können Mitarbeiter sich so auf strategisch wichtigere bzw. komplexere Aufgaben fokussieren.

Verbesserte Gästeerlebnisse

KI-Agenten sind rund um die Uhr verfügbar und multitasking- sowie lernfähig. Dadurch liefern sie schnelle und konsistente Antworten. Dank ihrer Lernfähigkeit können sie Interaktionen mit Gästen aber auch persönlicher gestalten, was die Gästezufriedenheit zusätzlich steigert.

Informierte Entscheidungsfindung

Durch die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen gewinnen KI-Agenten wertvolle Erkenntnisse, die über die reine Prozessoptimierung hinausgehen. Zudem erkennen sie Trends und können das Verhalten von Gästen besser nachvollziehen, dies führt zu fundierten sowie datenbasierten Entscheidungen.

Flexibilität & Skalierbarkeit

KI-Agenten lernen kontinuierlich aus Daten und sind dadurch in der Lage, sich an neue Anforderungen, unerwartete Herausforderungen oder unbekannte Szenarien anzupassen. Außerdem skalieren sie problemlos mit dem Wachstum und lassen sich einfach in bestehende Systeme, wie zum Beispiel ein PMS, integrieren. Das macht sie zu einer kostengünstigen und nachhaltigen Lösung.

KI-Agenten in der Hotellerie

Seit Anfang 2025 befindet sich die Entwicklung von KI-Agenten in einer Art Übergangsphase. So funktionieren KI-Agenten bereits in bestimmten kontrollierten Umgebungen, sind jedoch noch nicht flächendeckend in allen Anwendungsbereichen und Branchen einsatzfähig. Es besteht also weiterhin eine Lücke zwischen Prototypen und vollständig nutzbaren Lösungen. Zu den Herausforderungen gehören aktuell noch die Koordination mehrerer Agenten sowie das Handeln der Agenten in kritischen Szenarien, also da wo menschliches Eingreifen nach wie vor noch erforderlich ist.

Trotz dieser Herausforderungen besteht aber ein deutlich wachsendes Interesse an KI-Agenten und dem Potenzial, das diese mit sich bringen. Ein klares Zeichen für ihre zukünftige strategische Bedeutung, die sie auch in der Hotellerie haben werden.

In der Hotellerie bieten KI-Agenten ein breites Spektrum vielversprechender Möglichkeiten. So können Gästeerlebnisse deutlich verbessert und gleichzeitig operative Prozesse optimiert sowie automatisiert werden. Darüber hinaus unterstützen KI-Agenten eine datenbasierte Entscheidungsfindung, was eine schnellere und gezieltere Reaktion auf Marktanforderungen ermöglicht.

Konkret heißt das z.B., dass KI-Agenten durch die Analyse von Nachfrage und Mitbewerberpreisen Zimmerpreise dynamisch anpassen können. Das kann wiederum zu einer Optimierung bzw. Maximierung von Umsatz und Auslastung führen.

Das denkt Uli, unser CEO und Mitgründer, über die Zukunft von KI-Agenten in der Hotellerie:

KI-Agenten werden die Art und Weise, wie Menschen ihre Reisen planen und buchen, grundlegend verändern. Für Hotels, die bei der Modernisierung ihres Tech Stacks bisher zögerlich waren, könnte das zum Nachteil werden. Aber jene, die schon heute in die richtigen Grundlagen investieren, werden deutlich profitieren. OTAs können dabei so viel in eigene KI-Projekte investieren, wie sie wollen, doch die Hotels, die jetzt klug agieren, haben mit KI-Agenten die Chance, eine direkte Verbindung zu ihren Gästen aufzubauen.

Den vollständigen Artikel gibt es hier zum Nachlesen: AI agents will forever change the way people plan and book their travel.

Was bedeuten KI-Agenten also konkret für ein Tech Stack? Kurz gesagt: weniger Einschränkungen und mehr Flexibilität.

Die meisten Hoteliers nutzen heute bereits ein PMS, ergänzt durch Systeme wie ein CRM oder RMS, was zunächst wie eine gut integrierte Systemlandschaft wirkt. Dennoch bestehen weiterhin erhebliche Herausforderungen, etwa durch die unterschiedlichen Einschränkungen der einzelnen Systeme, durch starre Business-Logik und isolierte Anwendungen.

Mit dem Einsatz von KI und KI-Agenten verändert sich die Rolle des PMS: Es wird vom zentralen System zu einer reinen Datenquelle für Finanzen, Zahlungen, Compliance und Reporting. Auch CRM- und CDP-Systeme entwickeln sich zu eigenständigen Datenzentren, speziell für Informationen rund um Gästedaten und -verhalten.

Der Einsatz von KI-Agenten markiert somit keinen Umbruch, sondern eine natürliche Weiterentwicklung auf einem langjährigen Weg – von traditionellen On-Premise-PMS-Lösungen über die Cloud-Ära bis hin zu offenen APIs und No-Code-/Low-Code-Lösungen.

Da KI-Agenten auf offene Datenbanken und APIs zugreifen können, übernehmen sie die Business-Logik: Sie interagieren dynamisch mit verschiedenen Systemen, führen Aufgaben aus, treffen Entscheidungen und generieren neue, wertvolle Erkenntnisse. Mit KI-Agenten als Business-Logik werden leistungsstarke Integrationen also für alle zugänglich und das ganz ohne tiefgreifendes technisches Know-how.

Model Context Protocol (MCP) & der Agent Hub

Die Integration von KI-Agenten mit einem PMS oder anderen Systemen ist oftmals komplex und zeitaufwendig. Genau hier setzt das Model Context Protocol (MCP) an: Es vereinfacht die Integration von KI-Anwendungen sowie KI-Agenten deutlich.

Im Kern bietet das MCP eine standardisierte Schnittstelle, mit der KI-Agenten auf Integrationen und externe Datenquellen zugreifen können. Es standardisiert den Zugriff auf Daten und die Interaktion mit externen Anwendungen, etwa einem PMS, und macht den Integrationsprozess dadurch schneller und besser skalierbar.

Unser Agent Hub ist ein zentrales Element des Apaleo-Ökosystems – der erste Marktplatz sowie Kollaborationsraum für KI-Agenten in der Hotellerie. Durch die Nutzung des MCP stärkt er unsere technologische Infrastruktur und schafft ein Umfeld, das KI-getriebene Innovationen wie KI-Agenten und KI-Apps gezielt fördert.

Im Agent Hub können Hoteliers und Entwickler:innen individuelle Lösungen entdecken, implementieren und teilen – Lösungen, die Gästeerlebnisse verbessern, Abläufe optimieren und skalierbares Wachstum unterstützen. Die KI-Agenten übernehmen dabei Aufgaben wie digitale Teammitglieder und arbeiten effizient, zuverlässig sowie genau dann, wenn sie gebraucht werden.

Insgesamt vereint der Agent Hub zwei Arten von Agenten: Low-Code-/No-Code-Agenten und KI-Apps. Low-Code-/No-Code-Agenten sind vollständig lesbar, ihr Code kann heruntergeladen, individuell angepasst und eigenständig bereitgestellt werden. KI-Apps liefern hingegen Ergebnisse, ohne ihre interne Logik offenzulegen. Über den Agent Hub lassen sie sich ganz einfach per Click & Connect mit Apaleo integrieren

Neugierig auf unseren Agent Hub? Dann einfach hier klicken.

Sie haben selbst eine KI-App oder einen Low-Code-/No-Code-Agenten entwickelt, der gut in unseren Agent Hub passen könnte? Dann freuen wir uns, wenn Sie ihn hier mit uns teilen! Voraussetzung bei der KI-App: Diese sollte mit dem Authorization Code Flow entwickelt worden sein.

Empfehlungen & Ausblick

KI-Agenten werden die digitale Landschaft in allen Branchen verändern. Wer ihr Potenzial erkennt und sie strategisch einsetzt, kann dabei neue Maßstäbe in Effizienz, Personalisierung und Innovation setzen. Also, sind Sie bereit, Ihre Reise mit KI zu starten?

Hier sind ein paar Tipps für den Einstieg:

Setzen Sie auf eine offene, flexible Infrastruktur: Stellen Sie sicher, dass Ihre zentralen Systeme wie PMS, CRM über offene APIs verfügen. Das schafft die perfekte Grundlage für die nahtlose Integration von KI-Agenten.
Seien Sie experimentierfreudig: Innovationszyklen sind heute kürzer denn je, und der Einstieg in neue Technologien war noch nie so einfach. Also testen Sie es aus, die ersten Erfolge werden schneller kommen als gedacht.
Denken Sie die Business-Logik neu: Machen Sie sich mit der Funktionsweise von KI-Agenten vertraut und identifizieren Sie die Bereiche, in denen ein sofortiger Mehrwert geschaffen werden kann, z.B. durch Automatisierung sich wiederholender Aufgaben oder der Optimierung von Prozessen.

Die digitale Transformation wird sich immer weiter beschleunigen, was bedeutet, dass traditionelle Systeme neu gedacht werden müssen. Die Zukunft gehört dabei agilen, KI-gesteuerten Plattformen, die sich automatisch an den rasanten technologischen Fortschritt anpassen.

Den kompletten Hotel Yearbook Artikel zu der Zukunft von KI-Agenten in der Hotellerie gibt es hier: Von Apps zu Agenten: Die Top 10 Trends für die Hotelindustrie der Zukunft.