
Integration von Fluggastrecht-Prüfungen in KI-basierten Sprachmodellen durch AirHelp und alpic.ai
Das Fluggastrechte-Portal AirHelp hat in Zusammenarbeit mit dem Cloud-Technologieanbieter alpic.ai ein digitales Prüfinstrument für Entschädigungsansprüche entwickelt, das direkt in die KI-Plattformen ChatGPT und Claude eingebunden ist. Über dieses System können Passagiere nach Flugverspätungen, Annullierungen oder Überbuchungen in Freitextform ermitteln, ob ihnen finanzielle Forderungen gegenüber Fluggesellschaften zustehen. Im Gegensatz zu Standardabfragen bei generativen Sprachmodellen greift das Programm auf verifizierte Flug- und Rechtsdatenbanken des Unternehmens zurück, um Einzelfallprüfungen vorzunehmen. Die Markteinführung erfolgt in einer Phase, in der Verbraucher Informationsabfragen zunehmend von traditionellen Suchmaschinen auf dialogbasierte KI-Systeme verlagern. Zugleich verdeutlichen branchenweite Erhebungen erhebliche Informationsdefizite bei Flugpassagieren sowie eine steigende Ablehnungsquote von Entschädigungsanträgen durch Fluggesellschaften. Technischer Aufbau und Funktionsweise der KI-Erweiterung Das gemeinsam von AirHelp und alpic.ai entwickelte System fungiert als Schnittstelle zwischen den Benutzeroberflächen großer Sprachmodelle und den spezialisierten Datenbanken des Dienstleisters. Während Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude ohne externe Anbindungen lediglich allgemeine Gesetzestexte oder rechtliche Grundprinzipien wiedergeben können, greift die Anwendung auf konkrete Flughistorien, Zeitstempel, Wettermeldungen und rechtliche Präzedenzfälle zu. Reisende können Störungsvorfälle in derzeit acht Sprachen formulieren. Das System identifiziert anhand der Eingaben den betroffenen Flug, gleicht die tatsächlichen Ankunfts- und Abflugzeiten ab und prüft das Vorliegen von Ausnahmegründen wie extremen Wetterlagen oder Flugsicherungsstreiks. Als Ergebnis erhält der Nutzer eine Auskunft darüber, ob ein Anspruch besteht, welche Rechtsgrundlage im individuellen Fall maßgeblich ist und welche Ausgleichszahlung vorgesehen ist. Wird ein Anspruch verneint, liefert das System eine begründete Ablehnung. Durch die Anbindung eigener Daten soll das Risiko von Falschinformationen, wie sie bei rein generativen Textmodellen auftreten können, verringert werden. Veränderung der Informationssuche






