Banking & Insurance

KI-gestützte Stadtführungen für ein persönliches Reiseerlebnis

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Jahr

2025

Branche

Banking & Insurance

Kunde

Qodebits UG

Vom Hackathon-Konzept zur digitalen Stadtführung

Aus der Münsteraner Techszene entstand mit MEETMÜNSTER die Idee, Stadtführungen neu zu denken und digitale Möglichkeiten stärker für individuelle Erlebnisse im urbanen Raum zu nutzen. Als Gewinner des MS Hack 2023 wurde das Konzept innerhalb der Qodebits UG weiterentwickelt und in einen professionellen Produktrahmen überführt.

kopfhoch3 unterstützte das Projekt als technischer und konzeptioneller Partner. Im Mittelpunkt stand die Ausarbeitung einer App, die klassische Stadtführungen nicht ersetzt, sondern um ein digitales Self-Service-Angebot ergänzt.

Ziel war es, Stadtführungen jederzeit und persönlicher erlebbar zu machen: KI-gestützt, auf individuelle Interessen zugeschnitten und auf Basis verlässlicher Datenquellen.

Projekt im Überblick

Von der Produktidee zur KI-gestützten Stadtführung

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Die Ausgangslage

Klassische Stadtführungen bleiben ein wertvolles Format, sind jedoch in der Regel an feste Zeiten, Orte und vorbereitete Zielgruppen gebunden. Gleichzeitig wächst der Anspruch, Städte spontaner, individueller und digital unterstützt zu entdecken.

Für die AI-Stadtführung entstand daraus die Idee, bestehende Angebote nicht zu ersetzen, sondern um ein Self-Service-Angebot zu ergänzen. Durch eine digitale Lösung mit KI-Individualisierung sollte eine breite Kundschaft mit unterschiedlichen Interessen ansprechbar werden.

kopfhoch3 unterstützte das Projekt dabei, diesen Bedarf in ein digitales Produktkonzept zu übersetzen: flexibel nutzbar, KI-gestützt und darauf ausgelegt, lokale Orte, POIs und Inhalte personalisiert erlebbar zu machen.

Digitale Stadtführung KI-Individualisierung Produktkonzept
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Unser Weg zur Lösung

Im Mittelpunkt der Lösung stand eine App zur KI-gestützten Generierung individueller Stadtführungen. Start-, End- und Zwischenpunkte sind frei zu wählen, sodass Touren nicht statisch vorgegeben werden, sondern auf die jeweilige Nutzungssituation reagieren können.

kopfhoch3 unterstützte die Strukturierung des Nutzungskonzepts mit Fokus auf einen einfachen Einstieg und eine schnelle Individualisierung. Interessen, bekannte POIs, Wegpunkte und optionale Voreinstellungen bilden die Grundlage, um Touren gezielt an die Bedürfnisse der Nutzer:innen anzupassen.

Mithilfe der KI-basierten Logik wird daraus ein individuelles Benutzererlebnis erstellt. Weitere Stationen können auf Basis der Auswahl definiert und anschließend nach Belieben entfernt oder ausgetauscht werden.

Tourplanung Personalisierung
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ChatGPT API, OpenData und selektierte Quellen gezielt verbinden

Die technische Grundlage der App geht über eine reine Nutzung von ChatGPT hinaus. kopfhoch3 unterstützte die Konzeption einer Business Logik, die das Large Language Model gezielt mit OpenData, selektierten Quellen und klaren Qualitätsmechanismen verbindet.

Über die ChatGPT API werden Inhalte nicht ungefiltert generiert, sondern durch vorselektierte webbasierte Quellen, regionale Daten und zusätzliche Prüfmechanismen eingegrenzt. So entsteht ein technischer Rahmen, der individuelle Touren ermöglicht und gleichzeitig Datenqualität, Regionalität und fachliche Verlässlichkeit berücksichtigt.

Für die Ausgestaltung der Touren werden umfangreiche OpenData-Quellen herangezogen. Neben POI-Meta-Daten können dazu beispielsweise Inhalte des Stadtarchivs zählen, um lokale Orte nicht nur sichtbar, sondern auch inhaltlich authentisch erlebbar zu machen.

ChatGPT API LLM
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Datenqualität und Partnerquellen als Basis für authentische Stadtführungen

Neben der technischen KI-Logik wurde das Konzept so angelegt, dass zukünftige Datenquellen, Partnerinhalte und fachliche Prüfprozesse strukturiert ergänzt werden können. Dadurch bleibt die App nicht auf einzelne Inhalte beschränkt, sondern kann perspektivisch mit weiteren Städten, POIs und Partnerangeboten wachsen.

Für kopfhoch3 lag der Beitrag damit nicht nur in der technischen Ausarbeitung der ersten Produktlogik, sondern auch in der konzeptionellen Grundlage für eine erweiterbare Lösung. Selektierte Quellen, OpenData und mögliche Business-Partner-Inhalte können so in einem Rahmen zusammengeführt werden, der Qualität und Skalierbarkeit verbindet.

Damit schafft das Projekt die Basis für digitale Stadtführungen, die klassische Angebote sinnvoll ergänzen, individuelle Touren ermöglichen und zukünftige Partner- sowie Datenquellen strukturiert einbinden können.

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