TY - GEN A1 - Alpermann, Tamara A1 - Rothbauer, Markus A1 - Barth, Lena A1 - Hentschel, Stefan A1 - Kors, Fabian T1 - Besser stöbern mit Künstlicher Intelligenz: Eine inspirierende Lösung und deren Umsetzung in der Münchner Stadtbibliothek T2 - Themenkreis 4: Bibliotheken – Services und Angebote/ Auf der Suche mit KI: Anwendungen und eine Einordnung (26.06.2025, 14:00 - 16:00, Borgward Saal) N2 - Im vergangenen Jahr wurde innerhalb der Landeshauptstadt München ein innovatives KI-Tool entwickelt, welches den OPAC der Münchner Stadtbibliothek, um eine „Stöbern“-Funktion auf Basis eines AI Recommendation Systems ergänzt. Hiermit wird unser vielfältiger Bestand auf eine visuelle und ansprechende Weise präsentiert. Diese neue Funktion zeigt unseren Nutzer*innen direkt auf der Titelanzeige eines Mediums im Katalog eine Reihe weiterer Titel aus unserem Bestand. Gemeinsam ist diesen Titeln die inhaltliche Ähnlichkeit. Mit einem Klick auf einen empfohlenen Titel gelangt man zum nächsten Medium. Dies kann man beliebig oft fortsetzen. Eine zusätzliche Benutzereingabe ist nicht notwendig. Ziel ist es, unseren Bestand, der auf viele Standorte verteilt ist, visuell zentral erlebbar zu machen. Für die Generierung der Empfehlungen wandelt ein Embedding Modell die Texte in eine Vektordarstellung. Dadurch können die Medien über ihren Vektor in einem mehrdimensionalen Vektorraum angeordnet und dargestellt werden. Je näher die Medien zueinander im Vektorraum liegen, desto ähnlicher sind sich die Texte inhaltlich und somit auch die Medien zueinander. Um sicherzustellen, dass das Tool den Bedürfnissen unserer Nutzer*innen entspricht, haben wir in mehreren Testzyklen zunächst bibliothekarisches Fachpersonal und danach mit Hilfe eines Prototyps auch Kund*innen befragt. Parallel wurde eine Online-Befragung durchgeführt, die die Rückmeldungen der Tester*innen strukturiert und auswertbar erfasste. An diesem Projekt waren innerhalb der Landeshauptstadt München neben dem UX Team der Münchner Stadtbibliothek auch das InnovationLab und das KI Competence Center von IT@M sowie das Statistische Amt beteiligt. In unserem Vortrag möchten wir nicht nur das Tool selbst vorstellen, sondern auch von unseren Erfahrungen während der Umsetzungsphase berichten. Y1 - 2025 ER -