KI-Schulung für Mitarbeiter: So schließen Hotels die Lücke

Fast jedes Hotel stellt heute Absolventen ein, die im Studium KI genutzt haben, doch nur wenige haben einen Plan, wie dieses Wissen im Arbeitsalltag ankommt. Genau hier setzt eine KI-Schulung für Mitarbeiter an: nicht als einmaliger Workshop, sondern als Teil davon, wie ein Team seine Tools auswählt, neue Leute einarbeitet und Zeit zum Üben schafft.

Die folgenden Erkenntnisse stammen aus einem Gespräch über den Bericht Future Talent Pipeline, eine Studie zu generativer KI im Talentmanagement für Vertrieb, Marketing und Revenue Management in Hotels. Zwei Personen, die daran mitgewirkt haben, teilen, was die Daten und ihre Praxis zeigen: Michael Goldrich, KI-Berater mit Fokus auf die Hotellerie, und Mike Gamble, CEO im Executive Recruiting für Reisen, Tourismus, Hospitality und Events.

Selbstvertrauen mit KI ist noch keine Kompetenz

Das erste Problem wird leicht übersehen, weil es wie eine Stärke aussieht. Studierende sind mit KI vertraut. Nach Michael Goldrichs Erfahrung haben sich die meisten alles selbst beigebracht: Die Hochschule zeigt ihnen nicht, wie man die Tools nutzt, sie nutzen sie einfach. Das macht sie selbstbewusst, aber ihre Kompetenz liegt womöglich nicht auf demselben Niveau. Meist nutzen sie KI als Schreibhilfe, etwa für Berichte.

“However, when they get to the hotels, it's really all about numbers and analysis.”

Michael Goldrich, 4:14

(Übersetzt: „Doch sobald sie in den Hotels ankommen, dreht sich wirklich alles um Zahlen und Analyse.“)

Das Risiko, das er beschreibt, ist ein falsches Gefühl von Autorität. Wer an der Hochschule nie eine KI-Antwort anzweifeln musste, tut das auch im Hotel nicht, selbst wenn das Ergebnis in eine Preis- oder Prognoseentscheidung einfließt. Ein zweiter Reibungspunkt ist das Tool selbst. Wer ChatGPT oder Claude gewohnt ist und in ein Unternehmen kommt, das nur Copilot erlaubt, fühlt sich plötzlich eingeschränkt. Beides spricht dafür, am ersten Tag Erwartungen zu klären: wie dieses Unternehmen KI nutzt, mit welchem Tool und wo menschliches Urteil das Ergebnis prüfen muss.

Wo die Lücke bei der Vorbereitung am größten ist

Der Bericht hat Studierende aller vier Studienjahre befragt. Die Nutzung wächst mit jedem Jahr, und Studierende im letzten Jahr nutzten KI etwa doppelt so viel wie im dritten. Der Abstand zwischen gefühlter Sicherheit und tatsächlicher Vorbereitung war zu Beginn des Studiums größer und kurz vor dem Abschluss kleiner.

Michael Goldrich führt das auf Abschlussprojekte zurück. Die Arbeit im letzten Jahr verlangt Analyse und ganze Projekte statt nur Texte, und wer solche realistischen Simulationen macht, fühlt sich besser vorbereitet. Sein Rat an Hochschulen und Arbeitgeber: echte Arbeitssimulationen früher einbauen, damit Studierende lernen, was der Job von ihnen erwartet. Hotels können das mit Berufsorientierung für Jugendliche unterstützen.

Für ein Hotel gilt dieselbe Logik in den ersten Wochen einer neuen Stelle:

• Geben Sie neuen Mitarbeitern echte Analyseaufgaben mit KI, nicht nur Schreibaufgaben.
• Zeigen Sie, wie sich das Tool des Unternehmens im Vergleich zu dem verhält, was sie vorher genutzt haben.
• Machen Sie das Prüfen und Hinterfragen der Ergebnisse zu einem festen Teil der Arbeit.
• Stellen Sie ihnen eine Mentorin oder einen Mentor zur Seite, die seit ein paar Jahren im Unternehmen sind.

Der letzte Punkt stammt aus der Praxis von Mike Gamble. Einige seiner Kunden bringen Absolventen mit jüngeren Mentoren statt mit älteren Führungskräften zusammen. Diese Kolleginnen und Kollegen denken ähnlich, wissen aber schon, wie Unternehmen und Marke Arbeit erledigen, sowohl auf der menschlichen Seite als auch mit KI. Nach seinen Worten funktioniert das hervorragend.

Persönliche KI-Agenten, Schatten-KI und die Tool-Lücke

Das Tempo der Entwicklung vergrößert die Lücke bei den Tools. Michael Goldrich verweist auf die ständig aktiven persönlichen Agenten, die große Technologiekonzerne angekündigt haben. Diese Agenten kennen die Arbeit und die Absichten ihrer Nutzer, wodurch Prompting weniger wichtig wird. Wer mit einem solchen Agenten studiert und dann in ein Hotel kommt, das ihn aus Sicherheitsgründen verbietet, reagiert nach seiner Einschätzung auf eine von zwei Arten: heimlich Schatten-Agenten über private Konten nutzen oder sich entfremdet fühlen und schließen, dass das Unternehmen nicht passt. Sein nüchternes Fazit: Die Hotels sind noch nicht so weit.

Die vier T: ein Rahmen für die KI-Schulung der Mitarbeiter

Warum bleibt KI oft in kleinen Ecken eines Unternehmens stecken? Michael Goldrich besuchte Hotelmanagementgesellschaften kurz nach dem Start von ChatGPT, zeigte, was es kann, und stellte ein Jahr später fest, dass sich nichts geändert hatte. Dauerhafter Wandel braucht echte Veränderungsbereitschaft im Hotel. Als sich bei einem Unternehmen doch etwas änderte, waren vier Bedingungen erfüllt. Er nennt sie die vier T (nach den englischen Begriffen):

• Tone from the top. Die Geschäftsführung sagt, dass das wichtig ist und alle mitziehen. Ohne das experimentieren Menschen in kleinen Bereichen, und nichts ist einheitlich.
• Tools. Alle nutzen dasselbe Tool, und Einarbeitung und Lernprogramme bauen darauf auf. Er beobachtet, dass viele Unternehmen Copilot schon haben, es aber kaum jemand wirklich nutzt.
• Training. Einfach erklären, was das gewählte Tool kann. Mike Gamble schätzt das, um alle auf einen Stand zu bringen.
• Time. Der schwierigste Punkt. Die Menschen müssen das Tool täglich nutzen und dafür Zeit bekommen.

Zeit ist schwierig, weil Einführung einer Kurve folgt. Michael Goldrich vergleicht es mit einer neuen Führungskraft, die Delegieren lernt: Am Anfang scheint es schneller, die Arbeit selbst zu machen, statt zu erklären, anzuleiten und Feedback zu geben. Eine gute KI-Schulung für Mitarbeiter muss diesen Einbruch einplanen.

“If you spend the time and you start to learn it and you learn how to adopt everything, then that's when you get the benefit.”

Michael Goldrich, 19:16

(Übersetzt: „Wenn man die Zeit investiert, es lernt und lernt, alles anzuwenden, dann hat man den Nutzen.“)

Onboarding als Weg, Talente zu gewinnen

Ein starkes Einarbeitungsprogramm bereitet nicht nur eine Person vor. Im Gespräch wird die Sicht vertreten, dass die nächste Generation seltener zehn oder zwanzig Jahre bei einem Arbeitgeber bleibt und dass sie sich untereinander austauscht. Wer in einem Unternehmen mit hervorragendem Onboarding und Training auf allen Tools anfängt, erzählt es Freunden und postet darüber, und das zieht bessere Talente an. Ein Unternehmen, das sagt „Bitte schön, viel Glück“, spricht sich genauso herum.

Mike Gamble sieht dasselbe im Recruiting. Unternehmenskultur lässt sich heute leicht recherchieren, und eine Arbeitgebermarke ist für das eigene Team so wichtig wie für die Gäste. Onboarding, Training und der Umgang mit KI sind für Bewerber kein Geheimnis mehr. Er wünscht sich zudem ein Bewerbungsverfahren, das auf jeder Ebene einheitlich ist, sodass schon die Art, wie ein Unternehmen über Technik und KI spricht, zeigt, dass alle auf demselben Stand sind. Die besten Talente einzustellen ist ein Schritt; entscheidend ist nach seiner Ansicht, sie danach zu halten. Er erinnert an die langen Trainingsprogramme, die Hotelunternehmen früher für Absolventen anboten.

“Our companies took a lot of time to make sure we were coming out of college, and they still took a lot of time to make sure that we understood the culture and how things worked.”

Mike Gamble, 9:02

(Übersetzt: „Unsere Unternehmen haben sich viel Zeit genommen, als wir vom College kamen, und sie haben sich weiterhin viel Zeit genommen, damit wir die Kultur verstanden und wussten, wie die Dinge funktionieren.“)

Sein Schluss: Die Branche muss wieder etwas davon zurückholen. Eine moderne KI-Schulung für Mitarbeiter kann der Ort sein, an dem sich diese Investition auszahlt.

Transparenz, Zeit und die menschlichen Fähigkeiten, die entscheiden

Zwei weitere Lehren gelten für jedes Team, das KI-Kompetenz aufbaut. Erstens: offen mit Überwachung umgehen. Der Bericht hob Transparenz darüber hervor, wie ein Unternehmen KI zur Leistungsüberwachung nutzt, und im Gespräch wurde heimliche Überwachung als mögliche Zeitbombe bezeichnet. Michael Goldrich rät, neuen Mitarbeitern klar zu sagen, dass Arbeitsgeräte überwacht werden. Der Bericht stellte auch fest, dass Studierende wissen, dass Arbeitgeber sie mit KI prüfen, sie selbst KI aber kaum nutzen, um die passende Stelle zu finden.

Zweitens: KI als Möglichkeit sehen, Denkzeit zu schaffen. Wer aufsteigt, wird fürs Denken bezahlt, hat dafür aber weniger Zeit. Michael Goldrich beschreibt die Technologie als mögliche Zeitmaschine, sofern man zuerst Zeit investiert. Dasselbe Ziel steht hinter KI in der Hotellerie: mehr Zeit für Gäste. Mike Gamble ergänzt, dass KI die Vorarbeit leisten und Führungskräften eine bessere Ausgangsbasis für strategisches Denken geben kann.

Nichts davon ersetzt menschliche Fähigkeiten. Von Einstiegsjobs bis zur Suche nach einem CEO entscheiden nach Mike Gamble weiterhin EQ, Soft Skills und Instinkt, besonders im Vertrieb. Sie können das ganze Gespräch ansehen oder weitere Folgen der Reihe HSMAI Studio entdecken.

Häufig gestellte Fragen

Was sollte eine KI-Schulung für Mitarbeiter im Hotel enthalten?

Laut KI-Berater Michael Goldrich gehört dazu das eine Tool, das das Unternehmen gewählt hat, einfach erklärt: was es kann und wie das Hotel es nutzt. Dazu kommen Übungen mit echten Analyseaufgaben statt nur Schreibaufgaben und feste Zeit, um das Tool täglich zu nutzen, denn am Anfang wird man langsamer, bevor man schneller wird.

Sind Absolventen in der Hotellerie bereit für KI im Job?

Sie nutzen KI selbstbewusst, doch nach der hier besprochenen Sicht ist das Selbstvertrauen der Kompetenz voraus. Viele Studierende bringen es sich selbst bei und nutzen KI vor allem zum Schreiben von Berichten, während Aufgaben in Vertrieb, Marketing und Revenue Management auf Zahlen und Analyse beruhen. Im letzten Studienjahr wird die Lücke kleiner, wenn die Projektarbeit realistischer wird.

Was ist Schatten-KI?

Schatten-KI bedeutet, dass Beschäftigte eigene KI-Tools oder persönliche Agenten heimlich über private Konten nutzen, weil der Arbeitgeber sie verbietet oder nichts Vergleichbares anbietet. Michael Goldrich erwartet das, wenn Absolventen, die mit solchen Agenten studiert haben, in ein Hotel kommen, das diese aus Sicherheitsgründen untersagt. Die andere Möglichkeit ist, dass sie sich dort fehl am Platz fühlen.

Sollten Hotels neuen Mitarbeitern sagen, wie KI ihre Arbeit überwacht?

Ja. Im Gespräch wurde Transparenz bei der KI-Überwachung als entscheidend bezeichnet und heimliche Überwachung als mögliche Zeitbombe. Michael Goldrich rät, dass neue Mitarbeiter einfach davon ausgehen sollten, dass alles auf einem Arbeitsrechner oder Arbeitsgerät überwacht wird, und dass Arbeitgeber das beim Onboarding offen sagen.