В опубликованном 19 октября подкасте Skift участники обсудили переход искусственного интеллекта от тестирования к работе в основных процессах туристических компаний. Речь шла о бронировании, обслуживании клиентов, платежах и управлении сбоями.
Разговор состоялся на Skift Data + AI Summit Europe в Лондоне. В нём участвовали Бенджамин Кани, вице-президент по продуктовой и бизнес-стратегии AI Delivery Hub в Amadeus, и редактор брендированного контента Skift Санья Лали.
По словам Кани, одной языковой модели недостаточно, чтобы ИИ надёжно работал в производственной среде. Компании должны связать систему с нужными данными и внутренними процессами, определить контекст её работы, настроить управление и мониторинг, а также встроить технологию в повседневную работу.
Участники отдельно рассмотрели переход от поиска и рекомендаций к выполнению действий. Чтобы ИИ-помощник мог решать реальные задачи, ему потребуется подключение к системам с актуальными сведениями о наличии мест и ценах, а также к программам лояльности, платежам, обслуживанию и оформлению поездок.
Чем ближе система к бронированию и другим решениям, затрагивающим клиента, тем важнее надзор и ответственность за её действия. В обсуждении также затронули прозрачность для клиентов и возможность передать запрос сотруднику, если автоматизированная система не должна или не может продолжать его самостоятельно.
Кани призвал начинать внедрение с конкретной проблемы клиента или бизнеса, а не с использования ИИ ради самой технологии. Эффект следует оценивать по результату в выбранном процессе: решение должно создавать измеримую ценность для путешественника или специалиста туристической компании.
Для перехода от пилотного проекта к постоянной работе компаниям также важно учитывать опыт реального использования и заранее закладывать условия для интеграции, доверия и масштабирования. Основной вопрос, который обозначил разговор, — смогут ли ИИ-системы стабильно работать внутри сложной инфраструктуры туристических услуг.
Выпуск подготовлен Skift в сотрудничестве с Amadeus. Обсуждение отражает позицию участников о требованиях к внедрению ИИ, а не результаты независимой оценки конкретных систем.
