Ich habe bereits darüber berichtet, dass wir im Jahre 2017 mit Rapidminer bei einer Bergbahn eine Software im Einsatz hatten, wo wir mit neuronalen Netzen die Gästezutritte prognostizieren konnten. Zu einer Zeit, wo wir niemals hätten glauben können, was heute KI wie ChatGPT leisten kann. Wir hatten neben dem Modell mit neuronalen Netzen innerhalb von Rapidminer auch noch ein Modell mit einer Regressions-Analyse im Einsatz.
Bevor wir jedoch Rapidminer mit den aktuellen Daten wie Wetter, Pistenzustand, Temperaturen, etc. gefüttert haben, liessen wir unsere Bergbahnmitarbeiter aufgrund Ihrer jahrelanger Erfahrung und aufgrund Ihres Baugefühls eine Prognose erstellen.
Eine Regressionsanalyse und neuronale Netze – traten gegen die intuitiven Vorhersagen der Bergbahn-Mitarbeiter an. Es war wirklich ein freundschaftlicher Wettbewerb zwischen Datenanalysemethoden und menschlicher Intuition! Mit einem wichtigen Resultat! Viele beschäftigten sich plötzlich freudig und freundschaftlich mit dem wichtigsten Treiber einer Bergbahn: dem Gästezutritt! Adaptierten Ihre Setups in Gastronomie, Bahn und auf den Pisten plötzlich flexibel und studierten die Zusammenhänge!
Es wurde zu einer aufregenden Herausforderung, besonders an Spitzentagen, wer mit seiner Prognose der tatsächlichen Gästezahl am nächsten kam. Dieser freundschaftliche Wettstreit sorgte für Spannung und Spaß im Team.
Bei geringem Gästeaufkommen führte meist die Regressionsanalyse. Bei mittlerem Andrang lagen oft die Einschätzungen der Bergbahn-Mitarbeiter vorn. An Spitzentagen jedoch zeigte das neuronale Netz seine Stärken, besonders nach langen Schlechtwetterperioden gefolgt von sonnigen Tagen. Dies zeigt mir immer wieder, wie schwierig es für Menschen sein kann, sich mental von anhaltend schlechtem zu plötzlich gutem Wetter umzustellen, im Gegensatz zur Flexibilität des neuronalen Netzes.
Ich finde ein gutes Bespiel, dass KI auf eine gute Art und Weise sinnvoll in die Geschäftsabläufe eingebettet werden kann.
Herzlichst, Roman Kalberer
