Projekte
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Praktische Belege für Unternehmensprogrammführung — ergänzend zur praxisnahen Transformationsarbeit.
Betriebsintelligenz
JourneyMind AI
Bei Reisestörungen müssen Operatoren Passagierkontext, Tarifregeln und Umbuchungsoptionen schnell abgleichen — manuell ist das langsam und inkonsistent, ein rein generativer KI-Ansatz ist nicht prüfbar. Ich habe JourneyMind beim Amadeus + Contentstack KI-Hackathon gebaut, um zu testen, ob KI Kontext vorbereitet, während ein deterministischer Entscheidungsmotor Empfehlungen liefert, die Operatoren erklären und vertreten können. React/TypeScript und FastAPI, mit Playwright-getesteten Operator-Abläufen.
Problemstellung
Bei Reisestörungen müssen Operatoren schnell Passagierkontext, Tarifregeln und Umbuchungsoptionen abgleichen. Manuell ist das langsam und inkonsistent; ein rein generativer KI-Ansatz ist nicht nachvollziehbar und nicht prüfbar.
Lösungsansatz
KI-Orchestrierung bereitet Kontext und Optionen vor; ein deterministischer Entscheidungsmotor wertet diese gegen explizite Constraints aus und liefert eine begründete Empfehlung, die ein Operator nachvollziehen und vertreten kann.
- Status
- Abgeschlossen
- Zweck
- Portfolio
- Fokus
- Hackathon-Build mit vollständiger Architektur und Kern-Flows; Produktionshärtung und Live-Daten-Integration folgen.
- Technologie-Stack
- React · TypeScript · Vite · Tailwind CSS · FastAPI · Python · REST APIs · Playwright
- Aktualisiert
- Juli 2026
- Links
- GitHub — Auf AnfrageLive-Demo — Auf AnfrageArchitektur — Auf AnfrageFallstudie
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