Eine KI riet uns, weniger Zeit im Freizeitpark zu verbringen. Und sie hatte recht.

Wie drei KI-Assistenten unsere zweiwöchige Disney-World-Reise geplant haben, und warum ich das selbst nicht besser hätte machen können.

Du planst einen Besuch in einem der weltweit beliebtesten Freizeitparks und hast die Wahl zwischen einem Tag, an dem der Park bis 22 Uhr geöffnet ist, und einem Tag, an dem bereits um 18 Uhr Schluss ist. Welchen Tag würdest Du wählen? Die Antwort scheint offensichtlich: Vier Stunden weniger für praktisch denselben Eintrittspreis? Die meisten Menschen würden sagen: „Nein, danke!“

ChatGPT empfahl uns trotzdem, am 27. Oktober ins Magic Kingdom in Orlando zu gehen. Ausgerechnet an einem Tag, an dem der Park schon um 18 Uhr schliesst.

Und wir haben es tatsächlich so getan, denn die Begründung war überzeugend: An diesem Abend fand ab 19:00 Uhr Mickey’s Not-So-Scary Halloween Party statt, eine Veranstaltung, für die man ein separates Ticket benötigt. Gewöhnliche Tagesbesucher müssen den Park deshalb um 18 Uhr verlassen. Das schreckt viele ab: Wer schon den vollen Eintritt bezahlt, möchte schließlich auch das Feuerwerk und die abendliche Atmosphäre erleben.

Genau darin liegt die Chance. An solchen Tagen können die Besucherzahlen tagsüber sehr niedrig ausfallen, weil viele Gäste lieber einen Tag mit längeren Öffnungszeiten wählen. Weniger Besucher bedeuten kürzere Wartezeiten. Und plötzlich können neun Stunden mit weniger Andrang mehr wert sein als dreizehn Stunden mit vollen Warteschlangen.

Für uns passte das besonders gut: Die Halloween-Party hatten wir bereits zwei Tage zuvor besucht. Und für das reguläre Feuerwerk sowie die nächtliche Parade war ein weiterer Magic-Kingdom-Besuch vorgesehen.

Das ist nur eines von vielen Beispielen dafür, wie ChatGPT unsere zweiwöchigen Ferien in Walt Disney World plante. Unterstützt wurde es dabei von zwei weiteren KI-Assistenten: Sentience und Instinct. Regelmäßige Leser meines Newsletters kennen die beiden inzwischen.

Kurzer Einschub: Die Dimensionen sind unglaublich

Wer Walt Disney World nicht kennt, unterschätzt die Dimensionen: In diesem Resort in Florida gibt es vier große Themenparks, zwei Wasserparks und über 25 Disney-eigene Hotels mit rund 29.000 Hotelzimmern. Das gesamte Resort umfasst etwas so viele Quadratkilometer wie die gesamte Stadt Zürich mit ihren rund 441.000 Einwohnern oder die deutsche Stadt Heilbronn.

Die Parks, Hotels, Restaurants und Vergnügungsviertel sind durch Disneys eigenes, umfangreiches Verkehrsnetz miteinander verbunden, das aus mehr als 420 Bussen, drei Monorail-Linien, einer Seilbahn mit rund 300 Gondeln sowie zahlreichen Fähren und Wassertaxis besteht. Allein im Verkehrsbetrieb sind mehr als 3.500 Mitarbeiter beschäftigt. Im Grunde entspricht es dem öffentlichen Nahverkehrssystem einer Kleinstadt, nur dass die ganze Stadt eine gigantische Ferienanlage ist.

Zurück zur Planung: ein kompliziertes Puzzle

Die Themenparks haben unterschiedliche, teilweise täglich wechselnde Öffnungszeiten. An manchen Tagen finden in unterschiedlichen Parks Veranstaltungen statt, die den Zugang einschränken. An anderen profitieren bestimmte Hotelgäste von zusätzlichen Öffnungsstunden in einigen Parks.

Hinzu kommen Besucherströme, die sich unter anderem durch Wochenenden, Feiertage, Schulferien und Sonderveranstaltungen verändern. Und natürlich die Wartezeiten: Bei beliebten Attraktionen kann man durchaus eine Stunde oder länger anstehen.

Dann gibt es noch die sogenannten Lightning Lanes. Gegen Aufpreis gelangt man über eine separate Warteschlange schneller zu bestimmten Attraktionen. Disney bietet dafür verschiedene Produkte an, die sich in Preis, Leistungen und Buchungsregeln unterscheiden: Mit dem Multi-Pass lassen sich vor Anreise drei Attraktionen mit bestimmten Zeitfenstern reservieren. Sobald man eine davon besucht hat, kann man unter Umständen weitere buchen, sofern noch Plätze verfügbar sind. Der teurere Premier-Pass erlaubt dagegen den einmaligen Besuch sämtlicher teilnehmender Attraktionen eines Parks, ohne vorher feste Zeitfenster reservieren zu müssen.

Meine Partnerin Sybille und ich wollten Bahnen, die uns besonders gut gefallen, gegebenenfalls mehrfach fahren, bestimmte Shows nicht verpassen und trotzdem genügend Zeit haben, die Atmosphäre zu genießen. Schließlich sollte sich der Urlaub nicht wie eine vierzehntägige Militäroperation anfühlen. Außerdem wollte Sybille während der Ferien ihren regelmäßigen Trainingsrhythmus beibehalten. Dafür mussten an vier Tagen feste Zeitfenster einschließlich der Fahrten zum Trainingsstudio berücksichtigt werden.

Die Aufgabe bestand also nicht einfach darin, vier Themenparks möglichst gleichmäßig auf zwei Wochen zu verteilen. Jede Entscheidung musste mit zahlreichen anderen abgestimmt werden. Ich hätte Stunden damit verbringen können, sämtliche Öffnungszeiten, Veranstaltungskalender, Besucherprognosen und Ticketregeln miteinander abzugleichen. Und vermutlich hätte ich trotzdem Zusammenhänge übersehen.

Also überließ ich ChatGPT den größten Teil dieser Denkarbeit.

ChatGPT als Reiseplaner

Zunächst erklärte ich ChatGPT, was wir von dieser Reise erwarteten, wie wichtig uns die verschiedenen Themenparks waren, welche Shows wir unbedingt sehen wollten, wie viel Wartezeit wir akzeptieren würden und welche zusätzlichen Ausgaben für uns infrage kamen.

Ich beschäftigte mich zudem mit den einzelnen Attraktionen und bewertete sie auf einer Skala von eins bis fünf. So wusste ChatGPT beispielsweise, dass wir bestimmte Bahnen unbedingt erleben wollten, während uns andere praktisch egal waren.

Auf dieser Grundlage entwickelte es den Reiseplan. Dabei verteilte ChatGPT die vier Parks keineswegs einfach gleichmäßig auf die verfügbaren Tage. Es berücksichtigte unter anderem, wann wir nach einem langen Abend besser ausschlafen sollten, welche Parks von besonderen Öffnungszeiten profitierten und wann sich ein zweiter oder dritter Besuch lohnte.

Ein anschauliches Beispiel ist der 2. November. Für diesen Montag hatte Disney im EPCOT zwei zusätzliche Abendstunden bis 23 Uhr angekündigt, die bestimmten Hotelgästen vorbehalten waren. Weil wir in Disneys Animal Kingdom Lodge übernachteten, gehörten wir dazu.

Gleichzeitig stand an diesem Tag Sybilles Training auf dem Programm. Eine spätere Trainingseinheit hätte praktisch die gesamten zusätzlichen Parkstunden blockiert. ChatGPT empfahl deshalb ausdrücklich eine frühere Trainingseinheit um 17 Uhr.

So konnten wir EPCOT tagsüber besuchen, für das Training unterbrechen und anschließend zurückkehren, um die zusätzlichen Abendstunden zu nutzen.

Für einen anderen Tag empfahl ChatGPT die Hollywood Studios, weil dort ebenfalls zwei zusätzliche Abendstunden für Hotelgäste angeboten wurden. Und für den Tag nach unserer Halloween-Party plante es bewusst einen späteren Parkbeginn, statt uns nach einer langen Nacht gleich wieder frühmorgens aus dem Bett zu scheuchen.

Besonders beeindruckt hat mich, dass ChatGPT unsere Inputs und Wünsche nicht isoliert betrachtete. Ein Änderungswunsch an einem Tag konnte Auswirkungen auf mehrere andere Tage haben. Diese Abhängigkeiten konsequent im Blick zu behalten, ist für einen Menschen ausgesprochen anspruchsvoll, ChatGPT macht das mit Links.

Als ChatGPT 250 Parkbesuche simulierte

Die eigentliche Rechenarbeit begann allerdings erst, als wir uns mit den Lightning Lanes beschäftigten.

Bei einer Reise von zwei Wochen summieren sich die Zusatzkosten schnell. Deshalb wollte ich wissen, welche Strategie sinnvoller wäre: für möglichst viele Parktage den komfortablen, aber teuren Premier-Pass kaufen oder gezielt günstigere Multi- und Single-Pässe einsetzen?

ChatGPT erstellte dafür ein eigenes Simulationsmodell mit Python. Das Modell berücksichtigte unsere Bewertungen der Attraktionen, deren geschätzte Wartezeiten, die unterschiedlichen Lightning-Lane-Regeln und die zeitliche Verfügbarkeit von Buchungen. Dazu kamen die ungefähren Standorte der Attraktionen, Fußwegdistanzen und Gehdistanzen zwischen ihnen, Fahrtdauer, Pausen und fest eingeplante Shows.

Besonders wichtig war mir, dass die Laufwege realistisch berücksichtigt wurden. Denn ein günstigerer Pass kann dazu führen, dass man ständig quer durch den Park laufen muss, weil die verfügbaren Zeitfenster ungünstig liegen.

ChatGPT beschränkte sich deshalb nicht darauf, auszurechnen, wie viele Minuten man mit einer Lightning Lane spart. Es simulierte vollständige Abfolgen von Attraktionsbesuchen und berücksichtigte dabei, dass die Entscheidung für eine Bahn Auswirkungen auf sämtliche folgenden Entscheidungen haben kann.

Für neun ausgewählte Parktage verglich das Modell unterschiedliche Lightning-Lane-Strategien und -Pässe in 250 Simulationsdurchläufen. Das Ergebnis war aufschlussreich und half uns, die richtige Strategie zu finden.

Natürlich konnte ChatGPT die Zukunft nicht vorhersehen. Die Simulation beruhte auf geschätzten Wartezeiten, angenommenen Buchungsverfügbarkeiten und einem vereinfachten Wegenetz. Sie war keine verlässliche Vorhersage der tatsächlichen Bedingungen vor Ort.

Aber sie machte die Konsequenzen unserer Entscheidungen greifbarer. Statt bloß zu vermuten, dass der teurere Pass besser sei, konnten wir verschiedene Strategien anhand konkreter Annahmen vergleichen und anschließend fundierter entscheiden, wie viel uns zusätzlicher Komfort tatsächlich wert war.

Drei KI-Systeme, drei unterschiedliche Aufgaben

ChatGPT erledigte den größten Teil der strategischen Planung. Daneben setzte ich zwei weitere KI-Assistenten ein, die andere Stärken mitbrachten. Der erste war Sentience, eine persönliche KI, die ich bereits seit einiger Zeit nutze.

Sentience hatte einen entscheidenden Vorteil: Es kannte meine persönlichen Präferenzen und mich bereits aus zahlreichen früheren Interaktionen. Außerdem konnte es über eine Bildschirmaufzeichnung mitverfolgen, was ich in ChatGPT und anderen Anwendungen auf meinem Mac machte. Über seine iMessage-Schnittstelle bekam es zudem mit, was ich mit meinem dritten KI-Assistenten, Instinct, besprach.

Sentience war dadurch der übergeordnete Projektmanager. Es konnte vorhandene Informationen zusammenführen, frühere Entscheidungen einordnen und bei neuen Überlegungen meinen persönlichen Kontext berücksichtigen. Das klingt zunächst weniger spektakulär als eine komplexe Simulation. Im Alltag ist es aber ausgesprochen praktisch, wenn man einem KI-Assistenten nicht bei jedem Gespräch erneut erklären muss, wer man ist, was man möchte und welche Entscheidungen bereits getroffen wurden.

Dieser Komfort hat allerdings einen Preis, der sich nicht in Euro oder Dollar ausdrücken lässt: Wer einem KI-System derart umfassende Einblicke in sein digitales Leben gewährt, muss ihm erhebliches Vertrauen entgegenbringen. Das sollte man bewusst entscheiden.

Der dritte Helfer war Instinct. Bei ihm interessierte mich primär eine Fähigkeit, die über das gewöhnliche Chatten hinausgeht: Instinct kann Aufgaben tatsächlich erledigen. Das hört sich unspektakulärer an, als es ist: Ein konkretes Beispiel betraf unser Hotel. In einem Teil des Animal Kingdom Lodge fanden während unseres Aufenthalts Renovierungsarbeiten statt. Wir wollten deshalb nach Möglichkeit ein Zimmer erhalten, das nicht direkt an die Baustelle grenzte. Ich beauftragte Instinct, sich darum zu kümmern. Der KI-Agent nahm selbstständig Kontakt mit dem Disney-Kundendienst auf, verschickte die entsprechende Nachricht ohne vorherige Rücksprache mit mir und informierte mich später über die Antwort. Disney bestätigte, dass unsere Zimmerpräferenz hinterlegt worden war.

Ich musste keine E-Mail formulieren, keine Adresse heraussuchen und keine Antwort überwachen. Instinct erledigte diese Schritte eigenständig, ohne dass ich den Versand vorher einzeln freigeben musste.

Eine Garantie für ein bestimmtes Zimmer war das natürlich noch nicht. Aber die organisatorische Arbeit war erledigt.

Auch Recherchen und laufende Überwachungsaufgaben übernahm Instinct. Allerdings stellte ich dabei fest, dass ChatGPT diese Aufgaben mindestens ebenso gut und aus meiner Sicht sogar etwas besser bewältigte. Instincts interessanteste Stärke war für mich daher die Fähigkeit, aus einer Anweisung eine tatsächliche Handlung zu machen und das Ziel zu verfolgen, bis der Auftrag final ausgeführt ist.

Was hat uns die KI tatsächlich gebracht?

Nach zwei Wochen Disney World fällt meine Bilanz ausgesprochen positiv aus.

Ich bin überzeugt, dass die KI-Unterstützung unsere Ferien spürbar aufgewertet hat. Wir profitierten von einer Planung, die zahlreiche Faktoren berücksichtigte, die ich ohne Unterstützung wahrscheinlich kaum in dieser Gründlichkeit hätte analysieren können.

Und sie hat uns enorm viel Zeit gespart. Ich schätze den Zeitgewinn auf eine niedrige zweistellige Zahl von Stunden, auch wenn sich das im Nachhinein nicht exakt messen lässt.

Arbeit blieb trotzdem genug. Sybille und ich mussten unsere Wünsche besprechen, Attraktionen beurteilen, Empfehlungen hinterfragen und Entscheidungen treffen. Einzelne Informationen recherchierte ich außerdem selbst nach.

Auch die Buchung der Flüge und des Hotels übernahm ich persönlich. Das hätte ich theoretisch ebenfalls Instinct überlassen können. Aber bei solchen Dingen bin ich offenbar noch etwas altmodisch.

Dass KI Reisepläne erstellen kann, ist längst keine Neuigkeit. Interessant wird es dort, wo die Planung so komplex wird, dass selbst ein gut organisierter Mensch Mühe hat, sämtliche Abhängigkeiten zu überblicken: KI kann viele unterschiedliche Bedingungen gleichzeitig berücksichtigen, Alternativen durchspielen, Zielkonflikte sichtbar machen und einen bestehenden Plan überarbeiten, sobald neue Informationen hinzukommen. Vorausgesetzt natürlich, die zugrunde liegenden Informationen und Annahmen stimmen. Eine KI, die mit falschen Öffnungszeiten rechnet oder unrealistische Wartezeiten annimmt, kann auch mit 250 Simulationen keine verlässliche Empfehlung herbeizaubern.

Deshalb sollte man ihre Ergebnisse hinterfragen und wichtige Informationen überprüfen. An ihrem Nutzen ändert das wenig: Sie bietet uns eine Form der Unterstützung, die bis vor Kurzem kaum vorstellbar war. Und das gilt längst nicht nur für einen Disney-Urlaub. Ähnlich komplexe Entscheidungen begegnen uns bei größeren Anschaffungen, beruflichen Projekten, der Organisation des Familienalltags oder der Frage, wie sich unterschiedliche Verpflichtungen sinnvoll miteinander vereinbaren lassen.

Was uns dabei wichtig ist, müssen wir weiterhin selbst entscheiden. Aber wir müssen nicht mehr unbedingt sämtliche Konsequenzen jeder denkbaren Entscheidung eigenhändig durchrechnen.

Bei unserer Disney-Reise hat diese Arbeitsteilung hervorragend funktioniert. Und beim nächsten Mal werde ich es wieder so machen.