Technologie
Die Hotellerie erkennt zwar die strategische Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) für den zukünftigen Geschäftserfolg, doch die Umsetzung bleibt überwiegend experimentell. Laut einer aktuellen Studie der Schweizer HES-SO Valais-Wallis stecken viele Betriebe in einer sogenannten „Experimentierfalle“ fest. Der Hotelverband Deutschland (IHA) stützt die Ergebnisse, wonach 35 Prozent der Hotels KI-Tools lediglich punktuell testen und weitere 31 Prozent allgemeinen Trends ohne klare Zielsetzung folgen.
Strategisches Vakuum: Nur 10 Prozent der Hotels mit formaler KI-Strategie
Dieser opportunistische Ansatz zeige zwar Innovationsbereitschaft, berge jedoch erhebliche Risiken. Globale Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass dieser Fokus auf zerstreute Pilotprojekte dazu führen kann, dass bis zu 95 Prozent der Investitionen in generative KI-Projekte keinen messbaren ROI (Return on Investment) erbringen. Nur zehn Prozent der befragten Hotels haben Künstliche Intelligenz strategisch in ihre Langzeitplanung integriert.
Die Untersuchung, die auf einer Umfrage zwischen Juli und September 2025 basiert, konzentrierte sich auf europäische Hotels, bei denen es sich mehrheitlich um kleine und mittelständische Betriebe handelt. Die Median-Größe der Häuser liegt bei 37,5 Zimmern. Über 70 Prozent der Befragten halten KI für den Erfolg ihres Hotels innerhalb der nächsten zwei Jahre für wichtig.
Professor Roland Schegg von der HES-SO Valais-Wallis, der die Studie leitete, betont, dass dieses Scheitern bei Hoteliers oft nicht am mangelnden Willen liege. Vielmehr seien es strukturelle Mängel, die eine erfolgreiche Implementierung behindern. Diese Trägheit sei nicht nur auf mangelnde Ressourcen zurückzuführen.
Strukturelle und wissensbasierte Barrieren verhindern Skalierung
Bemühungen zur Ausweitung des KI-Einsatzes werden hauptsächlich durch strukturelle und wissensbasierte Barrieren behindert, darunter ein Mangel an Zeit und Budget, begrenzte technische Expertise und die Schwierigkeit, geeignete KI-Anbieter zu bewerten. Eine weitere zentrale Hürde sei der Umgang mit etablierten Arbeitsweisen: So gaben Befragte an, dass die Schwierigkeit darin bestehe, „bestehende Routinen zu brechen“. Auch das geringe Vertrauen in die Datenqualität und die Fähigkeit, den Return on Investment (ROI) von KI-Lösungen zu bewerten, stelle weiterhin eine signifikante Lücke dar.
Fokus auf Back-Office für höheres ROI-Potenzial
Schegg fordert die Branche auf, sich von einem gängigen Investitionsbias zu lösen. Dieser bevorzuge KI-Investitionen in sichtbare Front-Office-Tools im Vertrieb und Marketing. Das eigentliche ROI-Potenzial liege jedoch oft im weniger sichtbaren Back Office.
Tatsächlich nutzen viele Hotels KI bereits zur Lösung wichtiger betrieblicher Schwachstellen und setzen sie gezielt ein, beispielsweise zur Reduzierung administrativer Arbeitsaufgaben, insbesondere in Bereichen wie Buchhaltung oder Buchungsmanagement. Weiterhin wird KI zur Entlastung überlasteter Kommunikationskanäle (E-Mails, Messaging-Apps) und zur Optimierung von Revenue Management und Forecasting (Vorhersage) eingesetzt.
Klare Nachfrage nach externer, neutraler Unterstützung
Um den Übergang vom sporadischen Experimentieren zur strukturierten Integration zu vollziehen, sehen Hoteliers eine klare Notwendigkeit für externe Unterstützung. Die größte Nachfrage besteht nach Best Practices, anbieterneutralen Leitfäden sowie Schulungsprogrammen. Dieses Unterstützungsbedürfnis spiegelt auch die hohe Unsicherheit wider: 41 Prozent der Befragten sind derzeit noch unentschieden bezüglich konkreter Investitionspläne in prädiktive oder generative KI in den nächsten zwei Jahren.
