Kann KI Outdoor-Erlebnisse sicherer machen?

Stefan Neubig
21. Oktober 2026
Aktualisiert am 21. Oktober 2026
ca. 8 Min.
Künstliche Intelligenz

Kann ich diese Tour machen?

Hinter dieser einfachen Frage steckt eine komplexe Prüfung: Wie lang ist die Tour? Wie viele Höhenmeter sind zu bewältigen? Wie schwierig ist das Gelände? Gibt es ausgesetzte Passagen? Wie sind Wetter und Wegverhältnisse? Und passt das alles zu meiner Erfahrung, meiner Ausrüstung und meiner aktuellen Verfassung?

Während erfahrene Outdoor-Sportler:innen solche Faktoren meist routiniert prüfen und intuitiv einordnen, neigen weniger Erfahrene dazu, vorhandene Risiken zu unterschätzen oder von der Vielzahl relevanter Informationen schlicht überfordert zu sein. Nicht, weil die notwendigen Informationen grundsätzlich fehlen: Tourenportale liefern Angaben zu Länge, Höhenmetern, Dauer und Schwierigkeit, zeigen Gelände und Wege auf Karten und binden Wetterdaten, aktuelle Hinweise sowie freie Tourenbeschreibungen ein. Sondern weil es Übung und Wissen braucht, um die richtigen Informationen korrekt einzuordnen.

Information gibt es genug.
Orientierung oft nicht.

Die bloße Verfügbarkeit umfangreicher Informationen macht Outdoor-Aktivitäten also nicht automatisch sicherer. Entscheidend ist das Wissen darüber, welche Faktoren relevant sind, wie sie zusammenwirken und wann besondere Vorsicht geboten ist – jener umfangreiche Erfahrungsschatz, der unerfahrenen Outdoor-Fans meist fehlt. Es stellt sich daher automatisch die Frage, ob sich nicht ein Teil dieses Wissens in einen strukturierten Prüfprozess übersetzen und – unterstützt durch Künstliche Intelligenz (KI) – einer breiteren Masse zugänglich machen lässt.

Diesem Thema widmen wir uns bei Outdooractive schon länger: Wie lassen sich strukturierte Tourendaten, kartographisches Wissen, aktuelle Kontextinformationen und freie Texte so verbinden und darstellen, dass selbst unerfahrene Nutzer:innen Risiken besser erkennen und fundierter einschätzen können? Wie lassen sich diese Informationen mit ihrem Können, ihren individuellen Voraussetzungen und ihrer aktuellen Verfassung verknüpfen? Und welche Rolle spielt hier die KI?

Dabei geht es nicht darum, Entscheidungen an KI zu delegieren, sondern darum, digitale Unterstützung besser auf die jeweilige Person und Situation abzustimmen – um Besucher:innen die Möglichkeit zu geben, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Eine Tour ist nicht einfach sicher oder unsicher.

Dieselbe Route kann für eine erfahrene Person gut machbar und für Anfänger:innen riskant sein. Und selbst für denselben Menschen kann die Einschätzung an zwei Tagen unterschiedlich ausfallen: wegen Regen, Schnee, Hitze, Müdigkeit oder fehlender Ausrüstung. Sicherheit ist daher keine feste Eigenschaft einer Route. Sie entsteht aus dem Zusammenspiel von Route, Person und aktueller Situation.

Für digitale Tourenangebote ist das ein entscheidender Perspektivwechsel. Angaben wie Distanz, Dauer, Höhenmeter und Schwierigkeitsgrad bleiben wichtig. Doch sie beantworten noch nicht die Frage, die wirklich zählt: „Passt diese Tour zu mir – heute und unter diesen Bedingungen?” Erst mit der Beantwortung dieser Frage wandelt sich die Toureninformation in echte Entscheidungsunterstützung.

Klare Risiken brauchen keine kreative KI.

Viele Sicherheitsfragen lassen sich mit strukturierten Daten und festen Regeln beantworten. Wenn eine Tour Grödel voraussetzt und jemand keine besitzt, braucht ein Sprachmodell darüber nicht zu philosophieren. Eine regelbasierte Prüfung ist hier nicht nur schneller, sondern auch nachvollziehbarer und zuverlässiger. Der Einsatz eines Sprachmodells würde an dieser Stelle unnötig Raum für Halluzinationen schaffen – und damit genau dort ein Fehlerrisiko einführen, wo wir es am wenigsten gebrauchen können.

Der Grundsatz lautet deshalb: Was sich zuverlässig mit strukturierten Daten und herkömmlichen Algorithmen prüfen lässt, sollte auch auf diese Weise geprüft werden. KI ersetzt diese Logik nicht. Aber sie ergänzt dort, wo einfache Regeln allein nicht ausreichen.

KI versteht, was zwischen den Datenfeldern steht

Nicht jede relevante Information passt in ein Datenbankfeld. Vielleicht steht in einer Tourenbeschreibung, dass die Route über spaltenreiches Gletschergelände führt. Dass im berüchtigten Grand Couloir am Mont Blanc lebensgefährlicher Steinschlag droht. Oder schlichter: dass eine Fahrradtour wegen anhaltenden Regens kaum machbar ist, weil bestimmte Abschnitte im Schlamm nahezu unpassierbar werden. Auch Outdoor-Sportler:innen beschreiben ihre Situation nicht in standardisierten Kategorien. Sie sagen: „Konditionell bin ich fit, aber ausgesetzte Wege bereiten mir Probleme.“ Oder: „Ich suche für morgen eine Tour mit meinem achtjährigen Kind.“

Hier liegt die Stärke von Sprachmodellen. Sie können freie Texte erfassen, persönliche Angaben mit Toureninformationen verknüpfen und erläutern, warum ein bestimmter Aspekt relevant ist. Ein sinnvolles System verbindet deshalb drei Ebenen: Regelbasierte Prüfungen erkennen eindeutige Risiken. KI erschließt freie Texte und persönlichen Kontext, leitet daraus zusätzliche Regeln ab und weist proaktiv auf sicherheitsrelevante Aspekte hin. Die Entscheidung, ob eine Tour angetreten wird, trifft allein der Mensch.

Eine mögliche Rückmeldung eines solchen Systems könnte beispielsweise lauten: „Länge und Höhenmeter liegen in einem Bereich, den du aus früheren Touren kennst. Die Tour umfasst jedoch mehrere ausgesetzte Passagen, die dir deinen Angaben zufolge Schwierigkeiten bereiten. In Verbindung mit der erwarteten Nässe ist dieser Aspekt besonders relevant. Aktuelle Informationen zu den Bedingungen vor Ort, etwa zu Wegsperrungen oder kurzfristigen Beeinträchtigungen, liegen nicht vor.“

Eine gute Antwort liefert kein bloßes Ja oder Nein und gibt keine Empfehlung für oder gegen eine Tour. Sie stellt relevante Zusammenhänge her, erklärt deren Bedeutung und macht Informationslücken sichtbar. Die Entscheidung bleibt bei der Nutzerin oder dem Nutzer.

Je persönlicher die Unterstützung, desto größer die Verantwortung.

Personalisierung klingt präzise. Sie ist aber nur so zuverlässig wie ihre Grundlage. Menschen können ihre Kondition, Erfahrung oder Trittsicherheit falsch einschätzen. Frühere Touren ergeben kein objektives Kompetenzprofil. Und die persönliche Leistungsfähigkeit kann sich von einem Tag auf den anderen verändern – durch Müdigkeit, Krankheit, Stress oder eine Verletzung.

Ein verantwortungsvolles System darf persönliche Angaben deshalb nicht ungeprüft als Fakten behandeln. Es muss bei entscheidenden Lücken nachfragen, Annahmen offenlegen und Unsicherheit sichtbar machen. Vor allem dürfen personalisierte Hinweise nicht sicherer wirken, als sie tatsächlich sind.

KI kann überzeugend klingen – und trotzdem falsch liegen.

Sprachmodelle erzeugen Antworten auf Grundlage von Wahrscheinlichkeiten. Sie können Informationen missverstehen, Datenlücken durch Annahmen füllen oder Angaben übersehen. Gerade im Outdoor-Sport​ ist eine selbstbewusst formulierte, aber falsche Antwort gefährlicher als ein ehrliches „Das lässt sich nicht zuverlässig beurteilen“.

Sicherheitsrelevante Systeme brauchen deshalb mehr als nur ein leistungsfähiges Sprachmodell. Antworten müssen an überprüfbare und möglichst aktuelle Daten gebunden sein. Eindeutige Risiken sollten formal und ohne Einsatz eines Sprachmodells geprüft werden. Vor dem Einsatz muss systematisch getestet werden, wie zuverlässig das System in typischen und kritischen Situationen reagiert. Technische und inhaltliche Guardrails müssen kritische Modellantworten möglichst erkennen und abfangen. Zugleich können sie sicherstellen, dass unverzichtbare Hinweise – etwa zu fehlenden Daten, Unsicherheiten oder verbleibenden Risiken – in der Antwort enthalten sind.

Und: Es muss stets davon ausgegangen und klar kommuniziert werden, dass das Informationsbild unvollständig sein kann und dass immer ein Restrisiko besteht. Vor diesem Hintergrund ist Transparenz besonders wichtig: Für Nutzerinnen und Nutzer muss nachvollziehbar sein, welche Daten verwendet werden und wie sie die angezeigten Hinweise beeinflussen.
 

Die wichtigste Leistung der KI ist nicht die Antwort.

KI eröffnet digitalen Outdoor-Plattformen die Chance, künftig mehr zu leisten als nur Informationen bereitzustellen. Sie kann dabei helfen, aus vielen einzelnen Daten eine verständliche und persönliche Entscheidungsgrundlage zu schaffen: Was ist für diesen Menschen heute besonders relevant – und wie sicher wissen wir das?

Das größte Potenzial von KI liegt deshalb nicht in der Aussage: „Diese Tour ist sicher.“ Eine solche Gewissheit kann sie nicht liefern. Ihr Wert liegt darin, Risiken sichtbar zu machen, Informationslücken aufzuzeigen und Menschen dabei zu unterstützen, bewusster zu entscheiden.

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Stefan Neubig
Head of Data Engineering & AI
Stefan Neubig ist Head of Data Engineering & AI bei Outdooractive und verantwortet dort die Entwicklung und Umsetzung von Künstlicher Intelligenz – von der zugrunde liegenden Daten- und Systemarchitektur bis zur konkreten Anwendung. Im Mittelpunkt seiner Arbeit steht die Frage, wie sich große Sprachmodelle, strukturierte Daten und bestehende Systeme zu intelligenten und verlässlichen Lösungen für Millionen Nutzer und tausende Partner im Tourismus verbinden lassen. Neben seiner Tätigkeit bei Outdooractive forscht Stefan Neubig an der Technischen Universität München an der Schnittstelle von generativer KI, Knowledge Graphen, Ontologien und nachhaltigem Tourismus. Er veröffentlicht regelmäßig wissenschaftliche Arbeiten, begutachtet Beiträge für internationale Journals und Konferenzen und ist Mitglied des Scientific Committee der ENTER-Konferenz, einer der führenden wissenschaftlichen Konferenzen an der Schnittstelle von Tourismus und Informationstechnologie.

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