{"id":1065139,"date":"2026-01-05T12:15:42","date_gmt":"2026-01-05T12:15:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=cases&#038;p=1065139"},"modified":"2026-02-12T15:19:38","modified_gmt":"2026-02-12T15:19:38","slug":"groupe-barriere-launching-the-first-tailor-made-generative-agents-kicking-off-groupe-barrieres-ai-roadmap","status":"publish","type":"cases","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/cases\/groupe-barriere-launching-the-first-tailor-made-generative-agents-kicking-off-groupe-barrieres-ai-roadmap\/","title":{"rendered":"<span class=\"highlight\">GROUPE BARRI\u00c8RE<\/span> Einf\u00fchrung der ersten ma\u00dfgeschneiderten generativen Agenten: Startschuss f\u00fcr die AI-Roadmap der Groupe Barri\u00e8re"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"text-decoration: underline;\">Sehen Sie sich die Konferenz replay auf Franz\u00f6sisch an:<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><iframe title=\"YouTube-Video-Player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/faaMhy3bdYk?si=PR0va8Tq54UCI-l_\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/p>\n<p>Joy und Alexandre Barri\u00e8re \u00fcbernahmen die Leitung des Familienunternehmens von ihren Eltern Diane Barri\u00e8re und Dominique Desseigne und hauchten dem Unternehmen neues Leben ein. <a href=\"https:\/\/www.groupebarriere.com\/en\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Barri\u00e8re-Gruppe<\/a> mit einem neuen Ansatz f\u00fcr Innovation. Diese jahrhundertealte Institution leistete Pionierarbeit mit dem Konzept der <strong>\u201cFerienort im franz\u00f6sischen Stil\u201d.\u201d<\/strong> die Hotels, Casinos, Restaurants, Wellness-Einrichtungen und Unterhaltung kombiniert. Im Jahr 2025 hat die Gruppe <strong>33 Gl\u00fccksspieleinrichtungen<\/strong>, <strong>20 Luxushotels<\/strong>, und fast <strong>7.000 Mitarbeiter weltweit<\/strong>.<\/p>\n<p>Vor diesem Hintergrund der Internationalisierung begann die Transformation der Gruppe data und AI. <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/salomon-bentolila-3834518\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Salomon Bentolila<\/a>, Direktor von Data &amp; Acquisition, treibt die Initiative voran. Mit <a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/\">Artefact<\/a> als strategischer und technologischer Partner f\u00fchrt die Barri\u00e8re-Gruppe ihre ersten ma\u00dfgeschneiderten KI-Agenten ein.<\/p>\n<h2>Erstellung einer KI-Roadmap auf der Grundlage von drei Zielen<\/h2>\n<p>Um KI zu nutzen, hat die Barri\u00e8re-Gruppe ihren Ansatz in drei Bereiche unterteilt:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Verbesserung der Produktivit\u00e4t und des Betriebs:<\/strong> Alle Mitarbeiter haben Zugang zu KI, unabh\u00e4ngig von ihrem technologischen Reifegrad. Dies gilt f\u00fcr alle Gesch\u00e4ftsbereiche.<\/li>\n<li><strong>Ver\u00e4ndern Sie das Kunden- und Mitarbeitererlebnis:<\/strong> Chatbots und KI-Supportl\u00f6sungen verbessern die betriebliche Effizienz, ohne die Servicequalit\u00e4t zu beeintr\u00e4chtigen.<\/li>\n<li><strong>Erstellen Sie neue Dienste mit generativer KI:<\/strong> Die Gruppe experimentiert derzeit mit neuen Gesch\u00e4ftsmodellen, um sich zu differenzieren.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Anwendungsf\u00e4lle: Drei Pilot-KI-Agenten f\u00fcr unterschiedliche Gesch\u00e4ftsanforderungen<\/h2>\n<p>In Zusammenarbeit mit Artefact hat die Groupe Barri\u00e8re ein <strong>generative KI-Plattform mit drei Hauptagenten<\/strong>. Jede dieser L\u00f6sungen ist auf bestimmte gesch\u00e4ftliche Herausforderungen ausgerichtet. Sie werden schrittweise in einem Test- und Lernmodus eingef\u00fchrt.<\/p>\n<p><strong>Agent 1 - Barri\u00e8re GPT: KI f\u00fcr alle<\/strong><\/p>\n<p>Basierend auf Gemini, dem <strong>Barri\u00e8re GPT-Agent<\/strong> bietet sicheren Zugriff auf ein fortschrittliches Sprachmodell. Die Plattform integriert Bibliotheken mit Prompts, die Teams gemeinsam nutzen und wiederverwenden k\u00f6nnen. Das Tool wurde bei etwa hundert Mitarbeitern eingesetzt und hat bereits <strong>\u00fcber 4.000 Eingabeaufforderungen erstellt<\/strong>. Diese Pilotphase erm\u00f6glicht die Bewertung der tats\u00e4chlichen Einf\u00fchrung und die Anpassung der Strategie.<\/p>\n<p><em>\u201cWir lernen und kommen sehr schnell voran, wenn wir Dinge in Frage stellen. Google bietet viele Funktionen in seinem Workspace an. Das wirft die Frage auf: Sollen wir Barri\u00e8re GPT beibehalten oder auf native Tools setzen? Wir bleiben agil.\u201d<\/em>- Salomon Bentolila, Direktor von Data &amp; Akquisition, Groupe Barri\u00e8re<\/p>\n<p>Diese <strong>Test-und-Lern-Ansatz<\/strong> erm\u00f6glicht es der Gruppe, angesichts der schnellen Marktver\u00e4nderungen flexibel zu bleiben. Anstatt sich auf eine massive Einf\u00fchrung festzulegen, bewerten die Teams von Salomon Bentolila in Echtzeit, ob die L\u00f6sung weiterhin relevant ist oder ob native Alternativen die Anforderungen besser erf\u00fcllen k\u00f6nnten.<\/p>\n<p><strong>Agent 2 - Call Center: Rationalisierung der Kundenbeziehungen<\/strong><\/p>\n<p>Die <strong>zweiter Agent zielt auf Call Center<\/strong>. Die Berater mussten mehrere Quellen konsultieren: Verfahren, Produktkataloge usw. Sie verschwendeten wertvolle Zeit w\u00e4hrend der Kundengespr\u00e4che.<\/p>\n<p>Das Team von Salomon Bentolila entwickelte <strong>einen Call Center-Agenten, der auf der RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation) basiert<\/strong>. Diese Technologie fasst alle Gesch\u00e4ftsunterlagen zusammen. Die Berater erhalten sofort die Antworten, die sie ben\u00f6tigen; die Bearbeitungszeit f\u00fcr Informationen wird verk\u00fcrzt; die Mitarbeiter k\u00f6nnen sich wieder auf den Verkauf und den Support konzentrieren.<\/p>\n<p>Ergebnis: mehr als <strong>1.000 Prompts von mehr als 60 aktiven Benutzern mit einer Zufriedenheitsbewertung von 3,64\/4<\/strong>. Der Einsatz ist f\u00fcr alle Call Center der Gruppe geplant.<\/p>\n<p><strong>Agent 3 - Barri\u00e8re Play Unterst\u00fctzung: Kontinuierliche Unterst\u00fctzung verf\u00fcgbar<\/strong><\/p>\n<p>Die Barri\u00e8re-Gruppe hat Barri\u00e8re Play entwickelt, eine Anwendung, die <strong>erm\u00f6glicht es Kunden, sich mit einer wiederaufladbaren Geldb\u00f6rse an Spielautomaten anzuschlie\u00dfen<\/strong>. Die Anwendung wird in agilen Sprints st\u00e4ndig weiterentwickelt. Wenn jedoch technische Probleme auftreten, verstehen die Mitarbeiter vor Ort die technischen Aspekte nicht immer gut genug, um sie zu l\u00f6sen. Dies f\u00fchrte zu der Frage: <strong>Wie k\u00f6nnen wir jederzeit wirksame Unterst\u00fctzung gew\u00e4hrleisten?<\/strong><\/p>\n<p>Es wurde beschlossen, eine FAQ zu erstellen. Das daraus resultierende Dokument database wurde in eine RAG aufgenommen. Dieses System bietet <strong>24\/7 KI-Unterst\u00fctzung<\/strong>. Es wurde in drei Pilotkasinos getestet und hat <strong>mehr als 350 Prompts, \u00fcber 30 aktive Benutzer und eine Zufriedenheitsbewertung von 3,77\/4<\/strong>.<\/p>\n<h2>Gesch\u00e4ftliche Akzeptanz ist genauso wichtig wie technische Leistung<\/h2>\n<p>Die Akzeptanz durch die Benutzer ist ebenso wichtig wie die Leistung des Ger\u00e4ts. Das Feedback aus der Praxis erforderte Anpassungen.<\/p>\n<p>F\u00fcr Call Center mussten die Teams von Data und Acquisition <strong>die Qualit\u00e4t des Dokuments zu verbessern databases<\/strong> in den RAGs. Um die Teams zu \u00fcberzeugen, war ein konkreter Beweis f\u00fcr den Mehrwert erforderlich.<\/p>\n<p><em>\u201cUnsere Callcenter-Mitarbeiter haben bereits Zugang zu etwa 32 Tools. Das bedeutete, dass sie ein weiteres Tool beherrschen mussten. Es musste sich also wirklich lohnen.\u201d<\/em> - Salomon Bentolila, Direktor von Data &amp; Akquisition, Groupe Barri\u00e8re<\/p>\n<p>Was den Barri\u00e8re Play-Agenten betrifft, so war die urspr\u00fcngliche Schnittstelle \u00fcber Google Chat f\u00fcr mobile Mitarbeiter nicht geeignet. Daher hat die Gruppe <strong>den Agenten direkt in das Back-Office integriert<\/strong> Tools, die t\u00e4glich verwendet werden, \u00fcber eine API.<\/p>\n<p>Artefact unterst\u00fctzte diese Umschw\u00fcnge, indem es die technische Architektur und die Integrationsmethoden anpasste. Dar\u00fcber hinaus haben sie zwei wesentliche Aspekte angesprochen:<\/p>\n<ol>\n<li>Annahme durch Mitarbeiter<\/li>\n<li>Materialien zur Unterst\u00fctzung des \u00c4nderungsmanagements<\/li>\n<\/ol>\n<h2>LLM als Richter: \u00dcberwachung des KI-Agenten zur Gew\u00e4hrleistung der Qualit\u00e4t<\/h2>\n<p>Die Nachhaltigkeit des Systems h\u00e4ngt von einer rigorosen \u00dcberwachung ab. Artefact und Groupe Barri\u00e8re haben ein <strong>LLM als Ansatz f\u00fcr einen Richter<\/strong> um die Relevanz der Antworten kontinuierlich zu bewerten.<\/p>\n<p>Diese Methodik ist wie folgt aufgebaut:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Informationen<\/strong>: Erstellung von data-Referenzbibliotheken mit Gesch\u00e4ftsbereichen einschlie\u00dflich kommentierter Frage\/Antwort-Paare<\/li>\n<li><strong>Antwort<\/strong>: Generierung von Antworten auf Benutzerfragen \u00fcber den zu bewertenden RAG-Agenten<\/li>\n<li><strong>Bewertung<\/strong>: Automatische Bewertung der Vorhersage auf einer Skala von 1 bis 4 durch einen LLM-Juror, basierend auf dem Wissen dataset. Jede Bewertung ist explizit und begr\u00fcndet.<\/li>\n<li><strong>Rekalibrierung<\/strong>\u00dcberpr\u00fcfung der Begr\u00fcndungen f\u00fcr die Bewertungen und anschlie\u00dfende \u00c4nderung der Kontextaufforderung\/RAG des Agenten (episodische menschliche Aktivit\u00e4t)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese kontinuierliche Verbesserungsschleife st\u00e4rkt das Vertrauen der Benutzer und gew\u00e4hrleistet die langfristige Zuverl\u00e4ssigkeit der KI-Agenten.<\/p>\n<h2>2026: Ein agiler Ansatz f\u00fcr die breite Einf\u00fchrung von KI<\/h2>\n<p>Mit mehr als 5.000 generierten Prompts plant die Groupe Barri\u00e8re, bis 2026 neue Anwendungsf\u00e4lle zu implementieren. Agilit\u00e4t bleibt die Priorit\u00e4t.<\/p>\n<p><em>\u201cAnstatt starr einer Roadmap zu folgen, ziehen wir es vor, Gelegenheiten zu ergreifen, die f\u00fcr unsere Teams interessant sein k\u00f6nnten. Wir legen ein Budget fest, das wir je nach Bedarf agil einsetzen.\u201d<\/em> -Salomon Bentolila, Direktor von Data &amp; Akquisition, Groupe Barri\u00e8re<\/p>\n<p>Diese pragmatische und flexible Methodik erm\u00f6glicht es der Gruppe, ihr KI-Budget dynamisch zuzuweisen, anstatt einer festen Priorisierung zu folgen. Mit dieser Umstellung zeigt die Barri\u00e8re-Gruppe, wie <strong>ein jahrhundertealter Akteur in der Luxushotellerie innovativ sein kann, ohne seine Identit\u00e4t zu verlieren<\/strong>. Indem es die Benutzerakzeptanz in den Mittelpunkt seiner Strategie stellt, h\u00e4lt es dank robuster \u00dcberwachungssysteme hohe Standards f\u00fcr die Qualit\u00e4t seiner Dienste aufrecht.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In Zusammenarbeit mit Artefact hat die Groupe Barri\u00e8re eine generative AI-Plattform mit drei Hauptagenten entwickelt. Jeder dieser Agenten ist auf spezifische gesch\u00e4ftliche Herausforderungen ausgerichtet. Sie werden schrittweise im Rahmen eines \u201eTest-and-Learn\u201c-Ansatzes eingef\u00fchrt.<\/p>","protected":false},"featured_media":1065140,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"categories":[106],"class_list":["post-1065139","cases","type-cases","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-tourism"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/cases\/1065139","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/cases"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/cases"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1065140"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1065139"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1065139"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}