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Drei Wochen bis zur Bereitstellung einer 3D-Holobox-Kapsel in einer Hotellobby

So gelangen wir vom Briefing zu einer funktionierenden KI-Begrüßungsinstallation, Avatar-Auswahl, Sprachintegration und Vor-Ort-Inbetriebnahme.

Von Wintouch Engineering-Team
Wintouch Holobox KI digitaler Mensch Bereitstellung
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Eine europäische Boutique-Hotelgruppe wollte eine KI-Begrüßungskapsel in der Lobby von drei Flaggschiff-Hotels. Sie hatten eine Markenstimme im Kopf. Sie hatten kein LLM, keinen Avatar und keine TTS-Pipeline. Wir lieferten drei funktionierende Installationen in drei Wochen.

Woche 1, Briefing und Avatar

Das Kickoff-Gespräch legte die Markenstimme fest (warm, viersprachig: EN/FR/DE/IT), die Anwendungsfälle (Check-in, Wegbeschreibung, Restaurantreservierung) und den Integrationsumfang (PMS-Abfrage für Gästennamen, kein PCI). Wir lieferten drei Avatar-Konzepte in 48 Stunden; die Marke wählte eines aus. Avatar-Rigging und Lippen-Synchronisations-Mapping nahmen den Rest von Woche 1 in Anspruch.

Woche 2, Integration

Wir integrierten ihr bestehendes OpenAI Enterprise-Konto für die Absichtsklassifizierung und ElevenLabs für die Sprachsynthese. Die PMS-Abfrage lief über OAuth zu ihrer Mews-Integration. Die Antwortzeit des Avatars lag bei 800 ms (Ziel war 1,2 s). Der Stresstest lief 72 Stunden ununterbrochen in unserem QC-Raum.

Woche 3, Installation

Drei WT-HC75-Kapseln wurden FOB Dongguan nach Paris, Berlin und Mailand verschifft. Die Vor-Ort-Inbetriebnahme dauerte 4 Stunden pro Standort; die Kalibrierung des IR-Mikrofonarrays für die Lobby-Akustik ist der längste Schritt. Die Markenfreigabe erfolgte am dritten Tag.

Zwei Monate später

Die Engagement-Rate (Gast geht hin und interagiert) liegt bei 38% des Lobby-Fußgängerverkehrs. Die durchschnittliche Sitzung dauert 90 Sekunden. Die beiden am häufigsten gestellten Fragen betreffen die Öffnungszeiten des Restaurants und den Zugang zum Fitnessstudio. Die Hotelgruppe rollt vier weitere Standorte aus.

Quellen und Normen

Externe Normen und Beschaffungsleitfäden zur Prüfung der Terminologie und Auswahlkriterien dieses Artikels.

  1. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) National Institute of Standards and Technology
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Wintouch Engineering-Team

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