Beim Skift Asia Forum in Bangkok waren sich Panel-Teilnehmer einig: KI schafft kurzfristig echten Mehrwert vor allem im Backend – bei Pricing und Operations. Wer gewinnt, sind nicht die Anbieter generischer KI-Tools, sondern die mit eigenen Datenpipelines. OTAs zu verdrängen bleibt trotzdem schwerer als gedacht.
Bangkok, Skift Asia Forum, Session 7. Vier Köpfe aus Gründung und Investment diskutieren, was Asien im Travel-Tech als nächstes braucht. Das Ergebnis: weniger Hype, mehr Realismus – und eine klare Warnung an alle, die KI mit ChatGPT-Integration verwechseln.
Das Panel – wer sitzt hier eigentlich?
Ritwik Khare kennt die Supply-Seite der Hotellerie von innen: Er gründete 2023 gemeinsam mit Karan Miglani Elivaas, eine auf Luxus-Ferienvermietung spezialisierte Plattform aus Gurugram. Das Startup hat inzwischen zwei Finanzierungsrunden abgeschlossen – zuletzt eine Series B über 10,4 Millionen US-Dollar, angeführt von Vertex Ventures Southeast Asia & India, mit Beteiligung von Peak XV Partners' Surge und 3one4 Capital.
Steven Hopkinson führt Ryse als CEO und Co-Founder. Darren Soh ist General Partner bei Gharage Ventures, einem Frühphasen-Investor für Travel- und Retail-Technologie. Roger Sharp sitzt dem Chair bei Web Travel Group und North Ridge Partners – und bringt historische Perspektive mit.
Wo KI gerade wirklich hilft – und wo nicht
Der erste Konsens kam schnell: KI hat im Travel kurzfristig ihren stärksten Hebel im Backend. Pricing-Optimierung, Ops-Automatisierung, interne Workflows. Nicht im Consumer-Booking-Flow. Der Grund: Vertrauen.
„[AI is] not a panacea, but it's an inevitability.“
– Steven Hopkinson, CEO & Co-Founder, Ryse
Roger Sharp machte das Vertrauensproblem konkret: Niemand übergibt heute seine Kreditkarte an einen KI-Agenten. Das Nahost-Beispiel zeigt, was passiert, wenn Service-Prozesse auf eine Plattform wandern, die mit Ausnahmen nicht umgehen kann. Buchungsabläufe mit echten Konsequenzen brauchen menschliche Eskalationspfade – das können aktuelle LLMs noch nicht zuverlässig abbilden.
OTAs: Disruption dauert länger als der Hype verspricht
Darren Soh nannte ein aufschlussreiches Marktzeichen: Als OpenAI sich aus ChatGPT-Transaktionen zurückzog, stiegen die Aktien von Expedia und Booking.com sofort. Der Markt signalisiert damit, wie real die wahrgenommene Bedrohung durch KI-Plattformen für große Incumbents ist.
Ritwik Khare bremste trotzdem: Die Supply-Seite der Hotellerie ist zu komplex, um schnell disruptiert zu werden. Verträge, Inventar-Strukturen, regionale Besonderheiten – das lässt sich nicht mit einem LLM-Layer überbrücken.
„The supply side will take a lot of effort and decades to catch up … so I personally feel that it's not going to be so easy to disrupt the incumbents.“
– Ritwik Khare, Founder & CEO, Elivaas
Sharp sieht das großer: Er vergleicht den aktuellen KI-Boom mit den frühen 2000ern, als die ersten großen OTAs entstanden – und sagt, jetzt entstehe „OTA version two“. Nur schneller.
Proprietäre Daten: der eigentliche Wettbewerbsvorteil
Das schärfste Argument des Panels: Nicht wer am lautesten über KI redet, gewinnt – sondern wer eigene Daten hat. ChatGPT-Wrapper, die generische Modelle auf Travel-Interfaces kleben, sind austauschbar. Wer hingegen Reservierungshistorien, Gästeverhalten, Pricing-Signale und regionale Besonderheiten in einer eigenen Datenpipeline konsolidiert, baut einen Vorteil, den kein öffentliches LLM replizieren kann.
- Reservierungsdaten: Eigene Buchungshistorie, Stornierungsquoten, Buchungsfenster
- Gästeprofile: Präferenzen, Wiederbucher-Muster, Ausgabeverhalten
- Pricing-Signale: Demand-Kurven, Kompetitor-Rates, saisonale Muster
- Operationsdaten: Housekeeping-Effizienz, F&B-Verbrauch, Maintanance-Zyklen
Nur wer diese Daten kontrolliert und in eigenen Modellen trainiert, kann KI wirklich differenzierend einsetzen – nicht als generisches Feature, sondern als strukturellen Wettbewerbsvorteil.
Was das für Travel-Brands bedeutet
Das Panel liefert eine klare Diagnose für alle, die gerade KI-Budgets planen. LLMs verändern zuerst, wie Reisen entdeckt werden – Discovery, Inspiration, erste Recherche. Der klassische Google-Buchungspfad verliert dabei schrittweise seine Dominanz. Wer heute noch den Großteil des Performance-Marketing-Budgets in Google Search steckt, riskiert, den nächsten Buchungs-Interface-Shift zu verschlafen.
- Daten-Infrastruktur vor KI-Features bauen – proprietäre Datenpipelines sind die Basis
- Backend-KI (Pricing, Ops) priorisieren – hier ist der ROI heute greifbar
- LLM-Discovery im Blick behalten – wo taucht dein Hotel in AI-Antworten auf?
- Keine generischen Wrapper implementieren – differenzierender Einsatz braucht eigene Daten
- OTA-Beziehungen nicht überstürzt aufkündigen – Supply-Komplexität schützt Incumbents noch Jahre
Der Zeitplan: schnell, aber nicht sofort
Agentic Travel Bookings – also vollständig autonom durch KI-Agenten ausgeführte Buchungen – kommen. Das war Konsens. Aber sie sind noch nicht ausgereift. Das Gap ist kein technisches, sondern ein Vertrauensgap. Die Unternehmen, die dieses Gap zuerst schließen, bauen heute schon die Datenstrukturen dafür – nicht die KI-Features.
Das Rennen um die nächste Buchungsschnittstelle läuft bereits – und es gewinnen die mit den besseren Daten, nicht den besseren Prompts.