KI-gestützte Kurzführungen im Münsterland

Veröffentlicht: 24.09.2025 / zuletzt bearbeitet: 26.09.2025

Projektziele & Projektergebnis

Projektziele:
eines Konzeptes in den Bereichen „Marketing“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung .

Projektergebnis:
Konzeptionsreifes Modell für KI-Kurzführungen (AR, mehrsprachige KI-Navigation, Präferenzlernen) inkl. Datenflussmodell, App-Integrationsleitfaden, Zielgruppenprofilen und Evaluationssetup (QR-/In-App-Feedback); Umsetzung/Go-Live liegt bei Münsterland e.V. und Standortpartnern.

Gesamtprojekt

Personentage

13 Tage

Nicht ausgeführt

3 Tage

2 Tage

Phase

Konzept

Prototyp

Entwicklung

Testen

Implementierung

Beteiligte

Kosten*

0 €

Projektphase ausgeführt

Projektphase nicht ausgeführt

interne Projektbeteiligte

externe Projektumsetzer

Top Erkenntnisse aus dem Projekt

Low-Friction ist besser als Wow: Kurze, klare Mikro-Kapitel + vertraute App-UX schlagen techniklastige Showcases. Single Source of Truth senkt Pflegeaufwand und verbessert KI-Antwortqualität.

Keine neue App vermeidet Hürden, steigert Nutzung und reduziert Betriebskosten. Offline-Fähigkeit ist entscheidend (ländlicher Raum, dicke Mauern). Feedback-Schleifen direkt nach der Führung (QR/In-App) liefern verwertbare Signale.

Privacy by Design: Datenminimierung & lokale Verarbeitung wo möglich. Iterativ testen: Frühe Klickdummys und Dry-Runs sparen teure Nacharbeiten.

Ausgangslage

Es gab neue Anforderungen in den Bereichen ["Informationsqualität"]

Es bestehen Optimierungspotenziale in den Bereichen ["Datenmanagement"]

Die Produktivitätspotenziale wurden nicht ausgeschöpft in den Bereichen ["Innovative Technologiethemen"]

Die Arbeitsweisen mussten überdacht werden in den Bereichen ["Neue Formen der Zusammenarbeit und Kommunikation"]

Zentrale Fragestellungen im Projekt

Wie ermöglichen wir spontane, personalfreie Kurzführungen mit hohem Erlebniswert?

Welche KI/AR-Kombination (NLP/ML/CV + AR-Spots) steigert Nutzen bei minimalem Pflegeaufwand?

Wie integrieren wir die Lösung in die bestehende App (Deep-Links, SDKs, Analytics) ohne Medienbrüche? Welche Inhalte müssen wie tief gepflegt werden (Redaktionsschema, Versionierung, Übersetzungen)?

Projektdetails

Zeitrahmen: -

Ausführender Projektpartner: Münsterland e.V. (mit Fraunhofer IAO) Was wurde entwickelt: Konzeption für modulare, KI-basierte Kurzführungen mit AR-Bausteinen, mehrsprachiger KI-Navigation (NLP), Präferenzlernen (ML), Objekterkennung (CV), nahtlos in die bestehende Schlösser- & Burgen-App integriert (keine neue App, EFRE-Vorgabe). Basis: Datenportal Münsterland. Grund des Projekts: Hohe Außenfrequenz, aber geringe Innenbesichtigungen (60 % außen, 13 % innen) und begrenzte Personalressourcen – Bedarf an flexiblen, personalisierten, personalarmen Formaten. Status/Umsetzung: Konzeption abgeschlossen; Implementierung und Go-Live liegen beim Unternehmen. Evaluation folgt im Anschluss.

Methoden

Ergebnisse der einzelnen Projektphasen

Konzept

Testen

Implementierung

Mögliche Hard- und Software-Lösungen

Software: Apple ARKit, Google ARCore, CoreAR Foundation

Software: NLP (mehrsprachige Sprachsteuerung/Transkription) Sonix, Amberscript, Gospeech

Unternehmensbeschreibung

Name

Münsterland e.V.

Anschrift

Airportallee 1, 48268 Greven

Umsatz pro Jahr

Nicht angegeben

Branche

Gastgewerbe, Tourismus (inkl. Catering, Hotels, Fewo, etc.)

Gründungszeitraum

Nicht angegeben

Beschäftigtenzahl

10 - 49

IT-Investition pro Jahr

Nicht angegeben

Unternehmensangebot

Dienstleistung

Unternehmer*innen Zitat zum Projekt

„Mit den KI-Kurzführungen schaffen wir einen modernen, niedrigschwelligen Zugang zu den Schlössern – personalisiert, mehrsprachig und ohne zusätzlichen Personalbedarf. Das Konzept hilft uns, Innenbesichtigungen spürbar zu steigern und die Betreuung gleichzeitig effizienter zu organisieren.“

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