*Dieser Beitrag basiert auf einem YouTube-Video von Sophie Hundertmark, Expertin für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz mit Fokus auf Chatbots und strategische AI-Anwendungen in Unternehmen und öffentlichen Institutionen. Sophie ist Forscherin und Dozentin an der Hochschule Luzern und promoviert im Bereich Conversational AI an der Universität Fribourg. Der Blogtext wurde mithilfe eines Custom GPT-Modells erstellt, das auf Sophies Video-Inhalte, Sprachstil und Fachwissen trainiert wurde. So entstehen fundierte, aktuelle Beiträge auf Basis eigener Expertise von Sophie Hundertmark.
Den Link zum Video findet ihr am Ende dieses Beitrags.
Reservierungsanfragen beantworten, E-Mails bearbeiten, zwischen unterschiedlichen Systemen wechseln und gleichzeitig für die Gäste vor Ort da sein: Der Alltag in der Gastronomie besteht längst nicht nur aus Kochen und Service. Im Hintergrund fallen zahlreiche administrative Aufgaben an, die Zeit kosten und Mitarbeitende von ihrer eigentlichen Arbeit abhalten.
Genau hier kann Künstliche Intelligenz ansetzen.
In meinem Podcast Sophie Next AI Talk habe ich mit Selim Akyol von Molinoteq GmbH darüber gesprochen, wie KI die Kommunikation und administrative Prozesse in Gastronomiebetrieben automatisieren kann. Besonders spannend finde ich dabei den Ansatz, KI nicht einfach als zusätzliches Tool einzuführen. Stattdessen soll sie bestehende Systeme miteinander verbinden und Mitarbeitenden möglichst viel unnötige administrative Arbeit abnehmen.
Warum KI in der Gastronomie besonders interessant ist
Gastronomie ist eine Branche, in der Menschen weiterhin eine zentrale Rolle spielen. Gäste möchten persönlich betreut werden, Mitarbeitende müssen auf individuelle Situationen reagieren und gerade im Service ist menschlicher Kontakt wichtig.
Gleichzeitig gibt es im Hintergrund zahlreiche Prozesse, für die dieser persönliche Kontakt weniger entscheidend ist.
Ein gutes Beispiel sind Reservierungen. Ist ein Standort ausgebucht, während an einem anderen Standort noch Tische verfügbar sind, kann eine Umbuchung schnell mehrere Kommunikationsschritte auslösen. Es wird telefoniert, über WhatsApp geschrieben oder per E-Mail kommuniziert. Parallel müssen Reservierungssysteme geprüft und Informationen übertragen werden.
Genau solche wiederkehrenden Abläufe eignen sich für die Unterstützung durch KI.
Die Herausforderung: Restaurants arbeiten mit vielen unterschiedlichen Systemen
Eine zentrale Herausforderung bei der Automatisierung liegt laut Selim darin, dass Gastronomiebetriebe mit unterschiedlichen Systemen arbeiten.
Reservierungen befinden sich in einem System, Arbeitszeiten möglicherweise in einem anderen und Aufgaben werden wiederum über eine weitere Anwendung organisiert. Zusätzlich kommen Informationen über E-Mail, Telefon oder andere Kommunikationskanäle herein.
Bislang braucht es häufig einen Menschen, der diese Informationen versteht, zwischen den verschiedenen Systemen wechselt und die notwendigen Schritte durchführt.
Der Ansatz von Molinoteq ist deshalb, KI genau zwischen diesen Systemen einzusetzen. Kommt beispielsweise eine Reservierungsanfrage per E-Mail herein, kann die KI relevante Informationen aus der Nachricht erkennen, mit dem Reservierungssystem abgleichen und anschließend eine passende Antwort vorbereiten.
Damit übernimmt KI nicht nur einzelne Textaufgaben, sondern wird zu einer Verbindung zwischen Kommunikation und bestehenden Unternehmenssystemen.
KI erkennt, worum es in einer E-Mail geht
Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall ist die automatische Klassifizierung eingehender Nachrichten.
Eine KI kann beispielsweise unterscheiden, ob es sich bei einer E-Mail um eine:
- Bewerbung
- Lieferantenrechnung
- Reservierungsanfrage
- Gruppenanfrage
handelt.
Je nach Inhalt können anschließend unterschiedliche Prozesse angestoßen werden.
Bei einer Reservierungsanfrage könnte die KI beispielsweise prüfen, ob ein Tisch verfügbar ist, und eine entsprechende Antwort vorbereiten. Bei Gruppenanfragen lassen sich wiederum Informationen zusammenstellen und beispielsweise passende Gruppenmenüs bereitstellen.
Das zeigt einen wichtigen Unterschied zwischen einer einfachen Automatisierung und einer KI-gestützten Lösung: Die KI kann zunächst den Inhalt einer Nachricht interpretieren und darauf basierend entscheiden, welcher Prozess relevant ist.
Mitarbeitende prüfen zunächst die Vorschläge der KI
Ein interessanter Punkt aus unserem Gespräch betrifft das Vertrauen in die KI.
Selim beschreibt den ersten Monat der Einführung als Lern- und Trainingsphase. Dabei muss nicht nur die KI lernen. Auch die Mitarbeitenden müssen sich mit dem neuen System vertraut machen.
Gerade zu Beginn möchten Mitarbeitende häufig noch jede vorgeschlagene Antwort überprüfen. Sie wollen wissen: Würde ich diese Nachricht genauso verschicken?
Mit der Zeit verändert sich dieser Prozess. Wenn die KI wiederholt passende Vorschläge liefert, wächst das Vertrauen. Antworten können schneller freigegeben werden und der administrative Aufwand reduziert sich zunehmend.
Nach dieser Eingewöhnungsphase zeigt sich laut Selim bereits eine deutliche Zeitersparnis. Mitarbeitende können sich dadurch wieder stärker auf die Gäste vor Ort konzentrieren, anstatt einen großen Teil ihrer Zeit mit E-Mails und administrativen Aufgaben zu verbringen.
Einfache Bedienung ist entscheidend
Bei KI-Projekten sprechen wir häufig über Modelle, Daten und technische Möglichkeiten. Im Arbeitsalltag entscheidet aber noch ein anderer Faktor darüber, ob eine Lösung tatsächlich genutzt wird: die Benutzeroberfläche.
Nicht jeder Mitarbeitende in einem Restaurant beschäftigt sich intensiv mit neuen Technologien. Gleichzeitig muss eine Anwendung in einer hektischen Arbeitsumgebung schnell und unkompliziert funktionieren.
Deshalb wurde die Oberfläche bewusst einfach gestaltet.
Auf dem Smartphone sehen Mitarbeitende verschiedene Kacheln für die für sie relevanten Funktionen. Geht beispielsweise eine Reservierung ein, können sie den entsprechenden Bereich öffnen, den Vorschlag der KI ansehen und bestätigen.
Im Idealfall dauert dieser Vorgang nur wenige Sekunden. Anschließend erhält der Gast bereits eine Antwort oder Reservierungsbestätigung.
KI muss also nicht nur leistungsfähig sein. Sie muss sich auch so in den Arbeitsalltag integrieren, dass Mitarbeitende sie ohne unnötige zusätzliche Komplexität einsetzen können.
Warum die Mitarbeitenden von Anfang an eingebunden werden sollten
Besonders spannend fand ich Selims Antwort auf die Frage, warum die Lösung bei den Mitarbeitenden positiv angenommen wird.
Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist, die späteren Nutzerinnen und Nutzer bereits vom ersten Tag an einzubeziehen.
Das bedeutet: Mitarbeitende sind nicht erst dann beteiligt, wenn die fertige KI-Lösung ausgerollt wird. Sie können bereits beim ersten Brainstorming, beim Prototyp und bei der Weiterentwicklung ihre Erfahrungen einbringen.
Dadurch entsteht eine Lösung, die näher am tatsächlichen Arbeitsalltag liegt.
Gleichzeitig steigt die Akzeptanz. Mitarbeitende bekommen nicht plötzlich ein fertiges System vorgesetzt, sondern waren selbst Teil des Entwicklungsprozesses.
Diese Vorgehensweise lässt sich aus meiner Sicht auf viele KI-Projekte übertragen. Wer Prozesse automatisieren möchte, sollte zuerst mit den Menschen sprechen, die diese Prozesse jeden Tag durchführen.
KI soll Mitarbeitende entlasten und nicht den Gastkontakt ersetzen
Bei der Einführung von KI stellt sich schnell die Frage, wie Mitarbeitende darauf reagieren. Gerade bei Automatisierung entsteht häufig die Sorge, dass Technologie Arbeitsplätze ersetzen könnte.
Im beschriebenen Anwendungsfall zeigt sich ein anderes Bild.
Die KI übernimmt vor allem administrative Tätigkeiten, die Mitarbeitende ohnehin als wenig attraktiv wahrnehmen. Statt Zeit mit wiederkehrenden E-Mails und Systemwechseln zu verbringen, können sie sich stärker um die Gäste kümmern.
Genau darin liegt für mich ein besonders sinnvoller Einsatz von KI: nicht zwingend den Menschen aus einem Prozess zu entfernen, sondern ihm Aufgaben abzunehmen, die wenig Mehrwert schaffen.
Gerade in der Gastronomie kann das entscheidend sein. Denn während administrative Kommunikation automatisiert werden kann, bleibt die persönliche Betreuung des Gastes eine der wichtigsten Aufgaben der Mitarbeitenden.
Noch nicht alles funktioniert perfekt: Schweizerdeutsch bleibt eine Herausforderung
Das Gespräch zeigt aber auch, dass nicht jede KI-Anwendung bereits zuverlässig genug für den produktiven Einsatz ist.
Ein Beispiel ist die telefonische Kommunikation auf Schweizerdeutsch.
Während Hochdeutsch laut Selim inzwischen gut funktioniert, gibt es bei Schweizer Dialekten weiterhin Schwierigkeiten. Sowohl das Verstehen unterschiedlicher Dialekte als auch die Ausgabe einer natürlich klingenden Schweizerdeutschen KI-Stimme entsprechen noch nicht vollständig den gewünschten Anforderungen.
Hinzu kommt eine leichte Verzögerung bei KI-Telefonaten, die das Gespräch unnatürlich wirken lassen kann.
In Tests wird deshalb transparent kommuniziert, dass Anrufende mit einer künstlichen Stimme sprechen. Auch das Klonen beziehungsweise Nachahmen einer realen Stimme wird getestet, um die Kommunikation natürlicher wirken zu lassen.
Das Beispiel zeigt gut: Nur weil eine Technologie grundsätzlich verfügbar ist, bedeutet das nicht automatisch, dass sie für jeden Anwendungsfall bereits die notwendige Qualität erreicht hat.
Ein Tool für Mitarbeitende, viele Systeme im Hintergrund
Ein weiterer wichtiger Gedanke aus unserem Gespräch betrifft die Anzahl der Anwendungen, mit denen Mitarbeitende arbeiten müssen.
Die Vision ist, dass Mitarbeitende langfristig möglichst nur noch eine zentrale Oberfläche verwenden. Die verschiedenen Systeme können im Hintergrund bestehen bleiben und miteinander orchestriert werden.
Mitarbeitende müssen dann beispielsweise nicht mehr separat zwischen Reservierungssystem, Zeiterfassung und Aufgabenmanagement wechseln.
Bei Molinoteq wird deshalb unter anderem daran gearbeitet, weitere Prozesse in die zentrale Oberfläche zu integrieren. Dazu gehören beispielsweise:
- Erfassung von Arbeitsstunden und Spesen
- Aufgabenverteilung für einzelne Standorte
- wiederkehrende tägliche und wöchentliche Tasks
- mögliche Anbindungen an das Lieferantenmanagement
Das zugrunde liegende Prinzip ist spannend: Nicht jedes vorhandene System muss ersetzt werden. Stattdessen kann eine zentrale Oberfläche den Zugang vereinfachen, während die verschiedenen Anwendungen im Hintergrund weiterarbeiten.
Vom Reservierungsmanagement bis zum Lieferantenmanagement
Die Möglichkeiten für KI in der Gastronomie gehen entsprechend weit über das Beantworten von E-Mails hinaus.
Wenn Reservierungen, Kommunikation, Mitarbeitereinsatz und weitere Daten miteinander verbunden werden, entstehen neue Automatisierungsmöglichkeiten.
Perspektivisch könnten beispielsweise Informationen aus Reservierungen stärker mit weiteren betrieblichen Prozessen verbunden werden. Auch das Lieferantenmanagement ist ein möglicher nächster Schritt.
Dabei geht es nicht darum, möglichst viele Prozesse nur deshalb mit KI auszustatten, weil es technisch möglich ist.
Entscheidend ist die Frage, wo tatsächlich Aufwand entsteht und welchen Nutzen eine Automatisierung bringt.
Welcher Prozess kostet euch viel Zeit und bringt wenig?
Zum Abschluss unseres Gesprächs hat Selim eine Frage gestellt, die sich nicht nur Gastronomiebetriebe stellen sollten:
Welcher Prozess kostet mich im Alltag am meisten Zeit und bringt gleichzeitig wenig Mehrwert?
Genau dort lohnt es sich, genauer hinzusehen.
Vielleicht ist es das manuelle Übertragen von Informationen zwischen zwei Systemen. Vielleicht sind es wiederkehrende E-Mails, das Sortieren von Anfragen oder administrative Aufgaben, die jeden Tag nach dem gleichen Muster ablaufen.
Solche Prozesse sind häufig gute Kandidaten für KI-gestützte Automatisierung.
Das gilt nicht nur für Restaurants. Das Prinzip lässt sich auf Freelancer, mittelständische Unternehmen und große Konzerne genauso übertragen.
Der Ausgangspunkt für ein erfolgreiches KI-Projekt muss deshalb nicht die Frage sein: „Wo können wir KI einsetzen?“
Die bessere Frage lautet:
„Welche Aufgabe kostet uns regelmäßig viel Zeit, obwohl sie wenig zusätzlichen Mehrwert schafft?“
Wer diesen Prozess identifiziert, hat möglicherweise bereits einen sehr guten ersten Use Case für KI gefunden. Umsetzung unterstützen.
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