Prof. Dr. Wolfgang Georg Arlt
International Tourism Management


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ITM Bachelor 6. Sem.
9672 Seminar
Arbeitswelt und Tourismus

Mo. 10:00-13.15 h

Audi II

Die Studierenden sollen durch dieses Modul explizit auf den Übergang in die touristische Arbeitswelt vorbereitet werden.

Sie erwerben spezifische Kenntnisse über Aufgabenstellungen, Gegenstände und Strukturen der internationalen touristischen Berufsfelder. Sie entwickeln zudem ihre Analyse-, Reflexions- und Diskursfähigkeiten weiter.



Within the next 10-15 years approximately half of all jobs in the tertiary sector (service industry) are forecasted to disappear.

Three drivers of this development:

Industry 4.0 - Internet of Things, Big Data, Networking

A.I. - Robots and Algorythms taken over human jobs

Customer as Employee - tasks are moved from the company to the customer

Reason: Costs are falling, quality is improving


Beispiel Stewardess: kann 24 Std. arbeiten, kein Jetlag, kein Ruhebereich im Flugzeug/Hotel notwendig, spricht 80 Sprachen, verschüttet weniger Flüssigkeiten beim Eingiessen, unendliche Geduld, kann nicht als Geisel benutzt werden, nicht gewerkschaft-lich organisiert, bleibt im Unglücksfall im Flugzeug zurück.

Beispiel Reisebürokauffrau / Concierge: kann 24 Std. arbeiten, spricht 80 Sprachen, kann während des Gesprächs parallel online Informationen suchen, Tickets buchen, Bonität von Kunden überprüfen, unendliche Geduld, nicht gewerkschaftlich organisiert


How Germany’s Otto uses Artificial Intelligence
(The Economist, April 12, 2017)

A GLIMPSE into the future of retailing is available in a smallish office in Hamburg. From there, Otto, a German e-commerce merchant, is using artificial intelligence (AI) to improve its activities. The firm is already deploying the technology to make decisions at a scale, speed and accuracy that surpass the capabilities of its human employees.

Big data and “machine learning” have been used in retailing for years, notably by Amazon, an e-commerce giant. The idea is to collect and analyse quantities of information to understand consumer tastes, recommend products to people and personalise websites for customers. Otto’s work stands out because it is already automating business decisions that go beyond customer management. The most important is trying to lower returns of products, which cost the firm millions of euros a year.

Its conventional data analysis showed that customers were less likely to return merchandise if it arrived within two days. Anything longer spelled trouble: a customer might spot the product in a shop for one euro less and buy it, forcing Otto to forgo the sale and eat the shipping costs.

But customers also dislike multiple shipments; they prefer to receive everything at once. Since Otto sells merchandise from other brands, and does not stock those goods itself, it is hard to avoid one of the two evils: shipping delays until all the orders are ready for fulfilment, or lots of boxes arriving at different times.

The typical solution would be slightly better forecasting by humans of what customers are going to buy so that a few goods could be ordered ahead of time. Otto went further and created a system using the technology of Blue Yonder, a startup in which it holds a stake. A deep-learning algorithm, which was originally designed for particle-physics experiments at the CERN laboratory in Geneva, does the heavy lifting. It analyses around 3bn past transactions and 200 variables (such as past sales, searches on Otto’s site and weather information) to predict what customers will buy a week before they order.

The AI system has proved so reliable — it predicts with 90% accuracy what will be sold within 30 days — that Otto allows it automatically to purchase around 200,000 items a month from third-party brands with no human intervention. It would be impossible for a person to scrutinise the variety of products, colours and sizes that the machine orders. Online retailing is a natural place for machine-learning technology, notes Nathan Benaich, an investor in AI.

Overall, the surplus stock that Otto must hold has declined by a fifth. The new AI system has reduced product returns by more than 2m items a year. Customers get their items sooner, which improves retention over time, and the technology also benefits the environment, because fewer packages get dispatched to begin with, or sent back.

The initiative suggests that an important role of AI in business may be simply to make existing processes work better. Otto did not fire anyone as a result of its new algorithmic approach: it hired more, instead. In many cases AI will not affect a firm’s overall headcount, but will perform tasks at a level of productivity that people could not achieve. Otto’s experience also underlines that ordinary companies can use AI, not just giants such as Amazon and Google, notes Dave Selinger, a retailing-technology expert and former data scientist at Amazon. The degree to which the company has yielded control to an algorithm, he says, is extremely unusual. But it may not be long before others catch up.



Anybody not yet member of a group, please join Groups 9 or 11

Datum Erste Einheit Zweite Einheit
27.3. Einführung Einführung 4.0 RolandBerger40 Tourism40
3.4. Einführung AI Turing Test: Ex Machina
10.4. Einführung Customer as Employee Globaler Tourismus 2017
17.4. no class
24.4. Presentation Gruppe 1 Airlines Presentation Gruppe 2 Education
1.5. International Workers Day
8.5. no class
15.5. no class
22.5. Presentation Gruppe 3 Sport Tourism Presentation Gruppe 4 Hospitality
29.5. Presentation Gruppe 5 Event Mgmt Presentation Gruppe 6 NTOs
5.6. Pentecost Monday  
9.6. Fr
09:00-17:00 h
Conference Arbeitswelt 4.0 mit Presentation (Gruppe Conference)
12.6. Presentation Gruppe 7 PR Media Presentation Gruppe 8 Retail
19.6. Presentation Gruppe 9 Attractions Presentation Gruppe 10 Headhunter
26.6. Presentation Gruppe 11 Int. Tourism Organisation Presentation Gruppe 12 Ferry / Cruise













Education, Training, University





Sport Tourism Organisers










Event and Fair organiser





National and regional Tourism Organisations





PR and Media





Retail, Duty Free, Shopping Malls





Museums, Theme parks 





Headhunter, Job Agencies





International Tourism Organisations





Ferry / Cruise Companies





Conference Presentation

















The future of employment



Arbeitswelt des Tourismus 1997 - 2017 - 2027


Situation in unterschiedlichen Tourismus-Branchen in Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft:

- Quantitativ Global / Deutschland

- Technologisch

- Benötigte Skills



Arbeitsleistung 60 Std. Präsenz, 150 Std. Eigenarbeit

7 credits


Presentation (30%), Term paper (70%)

Presentation und Term paper (pro TeilnehmerIn 4-6 Seiten)

Abgabetermin Term paper: 3.7.2017

12 Gruppen (davon eine für Konferenz 9.6.), pro Gruppe 6-8 TeilnehmerInnen:

Presentation und Term paper enthalten jeweils pro Zeitraum  
- mindestens ein selbstgeführtes Interview mit relevantem Gesprächspartner
  (persönlich, telefonisch, Skype, falls nicht anders möglich per email, nicht aus
  Publikationen/Websites herauskopiert)
- Darstellung der Vorgehensweise und Ergebnisse zur Informationsgewinnung





Wie wird die Arbeitswelt im Tourismus in zehn Jahren aussehen, wie werden Arbeitsplätze durch den technologischen Fortschritt vernichtet / verändert / neu geschaffen?

Welche Branchenbereiche wachsen / stagnieren / schrumpfen?

Welche Fähigkeiten benötigen menschliche Arbeitskräfte?


Vorgehensweise: Nachvollzug der Situation vor 20 Jahren und der Entwicklung bis heute als Grundlage der Abschätzung der Entwicklung in den kommenden 10 Jahren




a) Grösse und Bedeutung der Branche für den gesamten Tourismus 1997 / 2017 / 2027:
u.a. Anzahl Arbeitskräfte, Gesamtumsatz (letzterreichbares Jahr), wichtigste Firmen/Organisationen, Charakteristika der Branche

b) Welche Kommunikations- und Informationstechnologien wurden/werden benutzt 1997 / 2017 / 2017 von Kunden und Anbietern 1997 / 2017 / 2027?

c) Welche Fähigkeiten wurden / werden benötigt für die Arbeit in der Branche 1997 / 2017 / 2027;  

Ausserdem: Beschreibung der Art und Weise der Informationsermittlung und Vorbereitung der Presentation bzw. des Term papers



Quellen für Darstellung Unternehmen: u.a. Kontakt mit dem Unternehmen, Veröffentlichungen online/offline, falls vorhanden Bilanzen, Interviews

Term paper: Darstellung der Ergebnisse entsprechend der Gliederung der Presentation, auch unter Berücksichtigung

- der Diskussion im Rahmen der eigenen Presentation,
- der übrigen Presentations



Presentation: Die Gruppe gestaltet eine 80 min. Einheit, davon ca. 60 min. Darstellung der Ergebnisse, ca. 20 min. Einbeziehung der   übrigen TeilnehmerInnen (Metaplan, Rollenspiel, Diskussion, Gruppenarbeit, Pro-Contra Diskussion, Talkshow etc.).

Die letzten 10 min. der Einheit dienen der Nachbereitung / Feedback der Presentation




1997 - 2017 - 2027







Einführung Prof. Arlt

  Tourism Scientist.
  Born in West-Berlin 1957, married to Swiss novelist, no kids
  Since 2007 living in Meldorf (cultural capital of Dithmarschen, located south of Heide)
  and Hamburg
  Studies in Berlin, Taiwan, Hong Kong
  M.A. Sinology, PhD Political Sciences FU Berlin

  Former owner of specialized tour operator companies
  (Outbound/Inbound East Asia-Europe)
  Consultant for European companies (mainly Transport, Logistics) in China
  Organizer of fairs and exhibitions in East Asia and in Europe
  Publisher, bookseller, journalist

  Since 1997 lecturer (Intercultural Management, Tourism) in Europe and East Asia
  Since 2002 professor for Leisure and Tourism Management (FH Stralsund)
  Since 2007 professor for International Tourism Management (FHW Westküste)

  Fellow of Royal Geographical Society (London) FRGS
Research Fellow of Japanese Society for the Promotion of Science (Tokyo)
  Research Fellow of the Asia-Pacific Centre for the Study and Training of Leisure of
  Zhejiang University (Hangzhou/China)
  Director of China Outbound Tourism Research Institute (COTRI) 
  Adjunct professor at Yanbian University of Science and Technology (Yanji/China)
  Visiting professor at Ningbo University (Ningbo/China)
  Visiting professor at University of Sunderland (Sunderland/UK)
  Visiting professor at Leeds Beckett University (Leeds/UK)
  Adjunct professor at Tai Poutini University (Greymouth/NZ)


  2008-2013 member of Konvent FHW FB Wirtschaft
  2008-2015 member of Senate of FHW
  2011-2013 Vice Dean FB Wirtschaft










Einführung TEILNEHMER:


- Eigene Arbeitserfahrungen im Tourismus

- Angestrebte Branche / Tätigkeit / MA / PhD nach Bachelorabschluss

- Traumjob










Skills: Welche besonderen Fähigkeiten werden in welchen Tourismusbranchenin zehn Jahren in stärkerem Masse benötigt als heute


















  Contact: Prof. Dr. Wolfgang Georg Arlt FRGS
Bachelor and Master Program International Tourism Management, Office Schanzenstrasse 8, Tel. 0481 8555-513