KI-Reallabor-Abschlussbericht 26/01 – Agentische Reiseassistenz mit Interleaved Thinking
KI.M-Abschlussbericht | Projekt 26/01 | Dokumentation und Code-Repository
Wie können Verlagsdaten von generativen Technologien verwertet werden, ohne Datenhoheit abzutreten? Diese Frage steht im Zentrum dieser Machbarkeitsstudie. Der Abschlussbericht dokumentiert die konkrete technische Umsetzung, die Testergebnisse sowie die daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen für Medienunternehmen. Er versteht sich als validierte Gesamtdokumentation.
Projektbeschreibung
Reiseverlage verfügen über einen Wissensbestand, den digitale Plattformen nicht gleichwertig anbieten können: jahrzehntelang kuratierte, redaktionell geprüfte Inhalte zu Reisezielen, Routen und Regionen. In der Praxis setzen Nutzer:innen aber immer mehr auf digitale Lösungen, die sich aus öffentlich verfügbaren Quellen und Online-Communities speisen.
Ausgangspunkt dieser Machbarkeitsstudie in Kooperation mit dem Rother Bergverlag und dem Müller Reiseverlag ist deshalb die Frage, ob proprietäre Verlagsinhalte als Wissensbasis für einen KI-Agenten ein nachweislich besseres Nutzungserlebnis ermöglichen – und ob sich das ohne die Abgabe von Datensouveränität an externe Anbieter realisieren lässt.
Lösungsansatz
Die Antwort der Studie ist ein agentisches KI-System, das nicht nur Wissen abruft, sondern eigenständig plant, abwägt und entscheidet, welche Schritte eine Anfrage erfordert. Mit spezialisierten Werkzeugen greift es gezielt auf die Verlagsinhalte zu und verbindet sie mit Echtzeitinformationen. Dabei wählt das Modell selbst aus, welche Werkzeuge es in welcher Reihenfolge nutzt, und führt die Ergebnisse zu einer zusammenhängenden Empfehlung zusammen.
Der Prototyp läuft vollständig auf eigener Hardware und nutzt ein quelloffenes Sprachmodell, das lokal betrieben wird. Externe Cloud-Dienste kommen bei der Verarbeitung zu keinem Zeitpunkt zum Einsatz. Datenverarbeitung, Sicherheitskonfiguration und die Kontrolle über das Modell verbleiben damit im eigenen Haus. Dieser Betrieb setzt nicht zwingend teure Rechenzentrumshardware voraus: Dasselbe Modell lässt sich mit Einbußen bei der Geschwindigkeit auch auf deutlich günstigeren Geräten betreiben. Die Qualität der Antworten bleibt davon unberührt.
Branchenbedeutung
Die Evaluation liefert eine klare Erkenntnis: Ein agentisches System mit generischen Daten neigt zu Halluzinationen, während hochwertige Verlagsdaten ohne agentische Fähigkeiten ein bloßes Nachschlagewerk bleiben. Erst die Verbindung beider erzeugt verlässliche, nachvollziehbare Empfehlungen.
Für Verlage und Medienhäuser eröffnet das eine konkrete Perspektive: Sie können ihr redaktionell geprüftes Wissen als vertrauenswürdige Grundlage moderner KI-Anwendungen einbringen, statt es unkenntlich über fremde Plattformen ausspielen zu lassen. So bleibt der Bezug zur eigenen Quelle sichtbar, die Bindung der Nutzer:innen erhalten und die Hoheit über die eigenen Daten gewahrt.
Weitere Informationen zum KI-Reallabor des KI-Kompetenzzentrum Medien (KI.M) finden Interessierte auf der entsprechenden Unterseite. Die Bewerbung für eine Machbarkeitsstudie steht allen Medienschaffenden aus Bayern offen.
Bei der Erstellung des Beitragsbildes sowie des Textes kam generative Künstliche Intelligenz unterstützend zum Einsatz.
