23.SoSe | GKI Branchen Empfehlungen

TEAM:  Kim Melody Caspary, Charleen Jahn, Sandra Jahnke, Olivia Luise Johna, Gina Lefler & Kira Marie Winkler
ABBILDUNG: eigene Darstellung (erstellt vom gesamten Team mit Canva)

Der Wandel hin zu einer immer mehr durch technische Fortschritte geprägte Welt zeigt sich auch in der Tourismusbranche. So ergab eine Befragung des Kompetenzzentrums Tourismus des Bundes schätzen 46% der befragten Tourismus Betriebe die Digitalisierung als wichtigstes Trendthema für die Entwicklung der Branche bis 2030 ein. Außerdem gaben 84 Prozent der befragten Landes- und Destinationsmarketingorganisationen (DMO) an, dass durch die Corona-Krise die Digitalisierung in den Tourismusorganisationen und -verbänden an Bedeutung gewonnen hat. Angesichts dieser Entwicklungen gewinnt die Nutzung von generativer Künstlicher Intelligenz (GKI) im Tourguide-Kontext an Relevanz. Der Einsatz von GKI bei Stadtführungen und Erlebnistouren ermöglicht es, die Rolle des Tourguides zu erweitern, um einzigartige und maßgeschneiderte Touren anzubieten. So kann die Kundenzufriedenheit und die Qualität der Dienstleistung an den aktuellen Trend der Digitalisierung angepasst werden.

Unser Projekt zeigt Anwendungsbeispiele und Handlungsempfehlungen zur Nutzung von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) zur Touren Vorbereitung, Durchführung und Nachbereitung durch einen Tourguide auf. Die Integration der generativen KI in bestehende Tourguide-Systeme ermöglicht eine personalisierte und individuelle Erfahrung für jeden Touristen. Das System nutzt Daten zu Sehenswürdigkeiten, Wetterlage, Veranstaltungen und den Vorlieben der Besucher, um automatisch passende Inhalte und Empfehlungen für die Tour und ihre Teilnehmer zu generieren und spontan auf Änderungen der Tourkonditionen zu reagieren. So kann die KI beispielsweise bei plötzlichen Wetterveränderungen dem Tourguide direkt eine alternative Route vorlegen. Zudem spielt es keine Rolle, wie gut sich ein Tourguide in der Stadt auskennt, denn durch die intensive Vorbereitung zusammen mit der künstlichen Intelligenz kann ein Tourguide heute beliebig in Berlin, morgen in London und übermorgen in Rio de Janeiro global und flexibel eingesetzt werden, Touristen die Stadt näher bringen und selbst noch die Welt erkunden. Die Tour-Abläufe werden dabei kontinuierlich verbessert, indem Feedback der Touristen mit verschiedenen Tools, wie z.B. Google Forms eingeholt wird und zusammen mit den Daten aus den vergangenen Touren analysiert wird. Die generative KI lernt aus vergangenen Fehlern und schlechtem Feedback und kann künftige Stadtführungen und Touren stetig verbessern.

TEAM: A. Andretta, Melanie Franzkowski, Sandra Ullrich, Sevinc Dur, Viet Hoang Qua
ABBILDUNG: Emilia Neubert (eigene Darstellung, erstellt mit Canva)

Das Ziel der Arbeit ist es, Handlungsempfehlungen zu entwickeln, wie die Funktionen der GKI von den Stakeholdern der Filmbranche effektiv genutzt werden können. Dabei werden die spezifischen Herausforderungen der Branche identifiziert (z.B. knappe Budgets, enge Zeitpläne, komplexe Postproduktionsprozesse), verschiedenste GKI-Tools und deren Funktionen analysiert und deren Potenzial zur Lösung dieser Herausforderungen aufgezeigt, sowie eine Übersicht über die verschiedensten Stakeholder der einzelnen Produktionsschritte gegeben (Fokus auf z.B. Komponist in der Postproduktion mit dem Tool AIVA; Filmproduzent in der Vorproduktion mit dem Tool Largo.ai).

Die Ergebnisse der Arbeit zeigen auf, wie die Stakeholder die Funktionen der GKI nutzen können, um die Produktionsprozesse zu optimieren und kreativen Output zu generieren. Die Empfehlungen umfassen beispielsweise die Integration von GKI in den Produktionsprozess, die Nutzung von GKI-Tools zur Verbesserung der Effizienz und Qualität der Filmproduktion, sowie die Berücksichtigung ethischer und künstlerischer Aspekte bei der Anwendung von GKI.

TEAM:Julius Brinkmann, Jonas Gebauer, Tom Kunze, Olivia Peters, Luca Pollerhoff und David Süß
ABBILDUNG: eigene Darstellung (erstellt von Julius Brinkmannmit Canva)

Die Bekleidungsindustrie kämpft mit verschiedenen Herausforderungen, darunter der wachsende Online-Handel, das Aussterben von Innenstädten und der Fachkräftemangel. Der Online-Handel hat in den letzten Jahren stark zugenommen und beeinträchtigt die traditionellen Geschäfte in den Innenstädten erheblich. Zudem wird es immer schwieriger, qualifizierte Mitarbeiter zu finden. Schätzungen zeigen, dass bis 2035 etwa ein Drittel der Stellen im Handel unbesetzt bleiben könnte.

Eine vielversprechende Lösung für diese Probleme ist der Einsatz digitaler Spiegel im Bekleidungseinzelhandel. Obwohl die Technologien für die digitale Anprobe von Kleidung bereits weit verbreitet sind, hat noch kein Unternehmen diese im stationären Handel eingesetzt. Bereits heute bieten verschiedene Anbieter (Mues-Tec, HIMIRROR, BYE COLD) digitale Spiegel zum Kauf an. Durch intelligente Sensoren, generative KI und Datenanalysen kann der digitale Spiegel den Kunden ein völlig neues Kundenerlebnis bieten. Das Ziel besteht darin, den Kunden ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu ermöglichen, indem generative KI verwendet wird. Die intelligenten Sensoren erkennen die richtigen Größen und den Stil des Kunden und ermöglichen die Verknüpfung mit Social-Media-Profilen und dem eigenen Kleiderschrank. Die Einführung des digitalen Spiegels hat das Potenzial, das Einkaufserlebnis nachhaltig zu verändern, indem es eine effektivere und individuellere Beratung ermöglicht und neue Wege zur Kundenbindung schafft.

TEAM: Laurids Levin Pillokat, David Vartan Guedelekian, Tom Jockisch
ABBILDUNG: Eigene Darstellung, erstellt mit Midjourney, erweitert durch Canvas

Der Einsatz von Generativer KI bietet umfassende Möglichkeiten für die Musikindustrie. In unserem Projekt fokussieren wir uns insbesondere auf die Musikproduktion von deutschen Hip-Hop und geben „kleinen“ Produzent*innen, Handlungsempfehlungen, wie diese GKI einsetzen können. Die Relevanz der Branche wird durch die Marktgröße verdeutlicht. Hip-Hop konnte sich im Jahr 2021 auf dem 2. Platz (19,4%) der umsatzstärksten Genres in Deutschland wiederfinden. Bei der Annahme, dass die USA hier die maßgebliche Rolle eines Trendsetters einnehmen, können wir in den kommenden Jahren von weiterem Wachstum ausgehen. Dort ist Hip-Hop mit 27,6% am gesamten Absatz das deutlich größte Genre. KI kann hierbei eine große Rolle spielen.

Ein für den Hip-Hop besonders wichtiger Teilbereich ist das Erstellen einer Melodie oder das Sampling (Teilstücke aus einem bereits existierenden Musikwerk, welche neu interpretiert und verwendet werden). Hierbei können Tools wie Dooploop.ai oder auch Moises.ai unterstützend wirken, indem sie entweder neue Melodien generieren oder auch schnell und problemlos Vocals und Instrumente aus bestehenden Songs extrahieren können. Aber auch das Kreieren eines vollwertigen „Beats“ oder „Mix and Mastering“ sind bereits Gegenstand einiger generativer KI´s. Insgesamt kann die Hip-Hop Industrie durch GKI  Skills kompenisieren, symbiotischer Effekte von bereits vorhandener Skills nutzen, Prozesse effizienter gestalten, und Kosten z.B. in Form von spezifischer Hardware und Platz minimieren.

TEAM: Lukas Dubiel, Sven Friedberg, Simon Dieterle, Jessica Schiemer, Jannis Lindau und Nils Kuhlmey

In unserem Projekt geht es darum, aufzuzeigen, inwieweit sich der Beruf des Content-Managers durch den Einsatz von generativer KI verändert. Generative KI ist ein spannender Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der die Grenzen der Content-Produktion aufhebt. Die zentrale Frage ist, ob die generative KI als „Helfende Hand“ bei verschiedensten Aufgaben oder als Konkurrent um den Arbeitsplatz angesehen werden sollte. Wir wollen aufzeigen, wie konkret mit KI-Tools umgegangen werden kann, welche Anforderungen dafür benötigt werden und wie sich das gesamte Berufsbild des Contentmarketing Managers verändern wird. Arbeitsfelder wie Automatisierung, Content Generierung, Community Management, Performance Analyse, Content Optimierung, generelle Erstellung eines Redaktionsplans und Informationsrecherche stehen dabei im Vordergrund.

Wir werden auf die Veränderungen der Arbeitsprozesse der verschiedenen Arbeitsfelder des Content-Managers eingehen. Beispielweise wäre eine Frage, ob die händische Erstellung von Bildern, die Überarbeitung von bestehendem Content oder die Erstellung eines Redaktionsplans in der Zukunft durch eine KI ersetzt wird oder es weiterhin ein Berufsfeld dafür geben wird. Es ist fraglich, ob die KI in welchem Umfang den Content Marketing Manager obsolet macht oder Hand in Hand als unterstützende Funktion mit ihm zusammenarbeitet, um seine Produktivität zu steigern.

Die konventionelle Landwirtschaft hat schwerwiegende negative Auswirkungen auf die Umwelt. Der übermäßige Einsatz von Pestiziden und Düngemitteln verschmutzt das Grundwasser und schädigt die Biodiversität. Monokulturen führen zu einer Reduzierung der Bodenfruchtbarkeit und erhöhen das Risiko von Ernteausfällen durch Schädlingsbefall oder extreme Wetterbedingungen. Zudem trägt die intensive Viehhaltung zur Freisetzung von Treibhausgasen und zur Entwaldung bei.

Auf den ökologischen Stand des landwirtschaftlichen Betriebs, den Wissenstand und die jeweilige aktuelle Arbeitssituation anpepasst möchten wir mit unserer GKI Lösung konventionellen Landwirten personalisierte Lerneinheiten zur Annahme von umweltfreundlichere Anbaumethoden anbieten. Diese basieren auf nachhaltigen Praktiken und sind wirtschaftlich effektiv und effizient gestaltet. Mithilfe von Sensoren wie Drohnen und künstlicher Intelligenz führen wir eine präzise Bodenanalyse durch, um optimale Anbaumethoden und -zeitpunkte zu bestimmen. Die Integration von künstlicher Intelligenz ermöglicht eine optimierte Ressourcennutzung, verbesserte Pflanzengesundheit und eine nachhaltigere landwirtschaftliche Praxis. Indem Landwirtinnen fundierte Entscheidungen auf Grundlage der erhobenen Daten treffen können, können sie den Ressourceneinsatz optimieren, den Wasserverbrauch effizienter gestalten und die Biodiversität fördern. Durch die Reduzierung der negativen Auswirkungen auf die Umwelt leisten wir einen bedeutenden Beitrag zur Förderung einer nachhaltigen Landwirtschaft, die den Bedürfnissen der heutigen Generation gerecht wird, ohne die Ressourcen zukünftiger Generationen zu beeinträchtigen.