Unser Engagement:

 
DIE KOMPLEXITÄT BEI DER ORGANISATION DEINER NÄCHSTEN
REISE ELIMINIEREN.
DIE ZUR ORGANISATION NOTWENDIGE ZEIT MINIMIEREN.
DAS RISIKO VON FEHLERN ODER UNVORHERGESEHENEN PROBLEMEN ELIMINIEREN.


Die Geburt dessen, was wir als künstliche Intelligenz bezeichnen, kann auf einen Artikel zurückgeführt werden, der 1950 in der Zeitschrift Mind von Alan Turing veröffentlicht wurde, betitelt mit COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE. „Ich schlage vor, die Frage zu betrachten: Können Maschinen denken?“. Auf diese Frage antwortete Turing mit einem Nein, indem er erklärte, dass der einzige Weg, die Antworten zu bewerten, darin bestünde, ein „Imitationsspiel“ zu erstellen, genau wie der Titel des Films, der davon inspiriert wurde. Tatsächlich verstehen Algorithmen nicht; sie imitieren, emulieren. Dies kann durch den Aicebo-Effekt erklärt werden, ein Neologismus, der aus der Fusion von AI (künstliche Intelligenz) und Placebo resultiert, und einen Effekt anzeigt, bei dem die Wahrnehmung eines Eingriffs künstlicher Intelligenz die Erfahrung oder Erwartungen einer Person beeinflussen könnte, auch wenn die KI keinen realen oder spezifischen Einfluss hat. Dieses Konzept könnte besonders relevant in Kontexten sein, in denen die bloße Präsenz von KI als Verbesserung oder Qualitätsversprechen angesehen wird, unabhängig von ihren konkreten Auswirkungen. Der Begriff fängt gut die Idee eines durch Technologie induzierten psychologischen Einflusses ein, ähnlich wie ein Placebo im medizinischen Bereich funktioniert.








Der Ansatz, der am häufigsten bei dem, was wir als KI kennen, anzutreffen ist, ist der einer Lösung auf der Suche nach einem Problem. Unser Ansatz ist das Gegenteil: Wir beginnen mit den Problemen, um die besten Lösungen für deren Bewältigung zu suchen. Wir sind uns bewusst, dass der Mensch manchmal abgelenkt und müde wird, aber im Gegensatz zur Maschine ist er in der Lage, die tiefe Bedeutung der Dinge zu verstehen und kreative Lösungen für neue und alte Probleme zu finden. Für uns ist die Maschine eine Art Exoskelett, das die Fähigkeiten des menschlichen Bedieners erheblich steigert. Der menschliche Bediener instruiert die Maschine, bestimmte Aufgaben auszuführen, indem er genauen Sequenzen folgt, ohne Raum für Improvisation zu lassen. Es ist der Mensch, der immer das letzte Wort haben sollte. Wir brauchen keine allwissende Maschine, wie es die Befürworter der AGI wünschen. Aus unserer Sicht ist die natürliche Sprache nur eine Art, sich mit dem Benutzer zu verbinden, indem sie unsere Lösung zugänglich macht, gerade weil er seine alltägliche Sprache verwenden kann. Ansonsten sollte sie sich darauf beschränken, aus dem Gespräch die notwendigen Informationen zu extrahieren, um eine Suche zu starten und die relevantesten Ergebnisse auszuwählen. Dies wird es uns ermöglichen, Informationen aus E-Mails, elektronischen Kalendern zu extrahieren und uns nur mit dem Kunden zu befassen, um zu bestätigen, dass alles, was wir aus dieser Arbeit 'geahnt' haben, seinen tatsächlichen Bedürfnissen entspricht und ihm die möglichen Lösungen zu bieten, die diese Bedürfnisse am besten erfüllen, da wir bereits Kenntnis von seinen persönlichen Vorlieben, dem Kontext seiner Reisen haben; tatsächlich wählt er nicht dieselben Dienstleistungen, wenn er alleine geschäftlich oder mit der Familie reist, und der Reisepolitik des Unternehmens. Die Interaktionszeit mit dem Kunden sollte immer so kurz wie möglich sein, denn wir glauben, dass er seine Zeit besser investieren kann und dass wir diese Arbeit besser und mit geringeren Fehlermöglichkeiten durchführen können, als Fachleute des Sektors mit kontinuierlich aktualisiertem Fachwissen, das nicht öffentlich zugänglich ist.





Bezüglich der sogenannten Backoffice-Arbeit ist es nicht notwendig, über große Intelligenz zu verfügen, sondern es reicht aus, standardisierten, voreingestellten Anweisungen zu folgen, die durch spezifischere Anweisungen ergänzt werden, die vom Kunden bereitgestellt werden. Zum Beispiel muss man kein Genie sein, um zu verstehen, dass bei einer Flugreise mit Zwischenstopp immer die Lösung vorzuziehen ist, die keinen Flughafenwechsel und kürzere Anschlusszeiten beinhaltet. Im Wesentlichen muss sich die sogenannte KI darauf beschränken, den präzisen Anweisungen, die ihr gegeben wurden, pedantisch zu folgen, mit dem Unterschied, dass ihre Fähigkeiten es ihr ermöglichen, bei der Auswahl der besten verfügbaren Optionen schneller und präziser zu sein als jeder menschliche Bediener. Ihr wird die geringste Möglichkeit zur Kreativität verwehrt sein. Wenn sie auf eine nicht kodierte Situation stößt und nicht in der Lage ist zu antworten, muss sie das Management an den menschlichen Bediener übergeben, dem es erlaubt sein wird, kreative Fähigkeiten einzusetzen, um eine Lösung zu finden. Diese kreative Lösung kann später kodiert und von der Maschine eigenständig gehandhabt werden, sollte sich die Situation wiederholen.


Bezüglich der sogenannten KI fragen sich viele, ob wir vor einer neuen spekulativen Blase stehen. Wir können nicht für andere sprechen, aber was uns betrifft, glauben wir das nicht. Wir haben gesagt, dass wir von einer sorgfältigen Analyse der Probleme ausgehen, um Lösungen zu suchen. Daher ist es sehr unwahrscheinlich, dass wir auf eines der größten Startup-Versagensgründe stoßen, nämlich das 'No Market Need'. Obwohl wir uns zunächst auf bestimmte spezifische Märkte und Funktionen konzentrieren werden, ist unser Markt dennoch global; denn, mutatis mutandis, sind die Bedürfnisse überall dieselben. Dies macht es weniger wahrscheinlich, auf einen weiteren möglichen Misserfolgsgrund zu stoßen, den 'Lack of product-market fit' (PMF). Wir befürworten einen sparsamen Ansatz zur sogenannten KI aus zwei Gründen: wirtschaftlich und umweltbedingt. Tatsächlich sind wir kostenbewusst und wollen Rechenleistung nicht unnötig verschwenden, da wir wollen, dass unsere Schöpfung sofort Gewinn erzielt. Wir wissen auch, dass Rechenkapazität negative Auswirkungen auf die Umwelt hat. Da bei der Auswahl der Flüge, die wir vorschlagen werden, auch gebeten wird, deren Auswirkungen auf die Umwelt zu berücksichtigen, könnten wir dies nicht tun, indem wir ignorieren oder ignorieren lassen, wie wir direkt darauf einwirken. Für uns ist auch Transparenz wichtig, beginnend damit, wie die Algorithmen, die wir verwenden, funktionieren. Es muss immer möglich sein, ihre Funktionsmechanismen leicht zu erklären, und sie müssen so weit wie möglich frei von Verzerrungen sein.






Transparenz wird auch die Grundlage unserer Beziehung zu den Kunden sein. Alles muss darauf ausgerichtet sein, eine Übereinstimmung zwischen den Interessen des Kunden und unseren zu erzielen. Die Erfahrung lehrt uns, dass das Vergütungsmodell, das am meisten in Einklang mit diesem steht, das der Servicegebühr und des Abonnements ist, wobei jede Form der Vergütung und/oder Anreize von Anbietern abgelehnt wird. Viele Anbieter in der Branche setzen auf den niedrigsten Preis; wir jedoch wollen auf Klarheit und Transparenz setzen. Auch wir können Tarife anbieten, die zu den günstigsten auf dem Markt gehören, manchmal sogar günstiger als die der Konkurrenz, aber dabei informieren wir immer vorab, dass eine günstigere Tarife fast immer einer restriktiveren Tarif in Bezug auf die Möglichkeit von Stornierungen und freiwilligen Änderungen durch den Passagier entspricht. Wir bieten diese Tarife nicht an, ohne zuvor diese gebührende Warnung zu geben und vor allem bieten wir danach nicht den Verkauf einer 'Cancel for Any Reason'-Versicherungspolice an. In solchen Fällen bieten wir sofort auch einen höheren Tarif an, der jedoch im Falle einer freiwilligen Stornierung durch den Kunden vollständig erstattet werden kann, ohne die Anwendung einer Selbstbeteiligung.






Clive Humby behauptet, Daten seien das neue Öl, und unser Geschöpf könnte als die notwendige Bohranlage angesehen werden, um sie zu extrahieren. Unser Ansatz ist datengetrieben, denn wie W. Edwards Deming sagt: „Ohne Daten sind wir nur Leute mit Meinungen“. Die Extraktionsarbeit ist jedoch nicht einfach; tatsächlich, wie der Vater der modernen Werbung, David Ogilvy, sagt: „Menschen denken nicht, was sie fühlen, sie sagen nicht, was sie denken, und sie tun nicht, was sie sagen“. In der Tat antworten sie meistens auf Umfragen oder Marktforschungen nur, wenn es eine Form von Anreiz gibt, aber selbst in diesem Fall kann man nicht sicher sein, dass sie dies ehrlich tun. Unsere Schöpfung ist in der Lage, Daten aus den Interaktionen, die das Publikum hat, aus den getroffenen Entscheidungen, aus den vom Kunden gestellten Fragen usw. zu extrapolieren und dank ihrer Rechenleistung zu verfeinern, was es möglich macht, immer personalisiertere Angebote zu erstellen.