Персонализирани AI агенти: Модулната стратегия на Booking.com, която удвои точността
Пейзажът на AI разработката се променя бързо, особено при предприятия, които търсят конкурентно предимство чрез изкуствен интелект. Подходът на Booking.com – дисциплинирано, модулно изграждане на персонализирани AI агенти – показва как компаниите могат да повишат точността и нивото на персонализация. Тази статия разглежда стратегическия път на Booking.com при разработването на собствени AI решения, които доведоха до двукратно повишаване на точността и трансформираха обслужването на клиенти и препоръчителните системи.
Защо Booking.com инвестира в персонализирани AI агенти
В епоха, доминирана от шум около AI, Booking.com взема стратегическо решение да развие собствени, „по мярка“ AI агенти. Чрез инвестиция в персонализирани агенти компанията изгражда система, която балансира между обща приложимост и много конкретни бизнес нужди. Основната цел е прецизно и бързо извеждане на резултати (inference), както и възможност за завой или отмяна на решения, без да се влиза в твърд, необратим път. Тази гъвкавост в дизайна на агентите се превръща в сериозно предимство в динамична AI среда.
По думите на ръководителя на продуктовото развитие в AI в Booking.com, изборът да се изгради специализирана, но адаптивна система позволява на компанията да обработва заявки по-ефективно и да подобри своите препоръчителни механизми. Удвояването на точността в ключови задачи като взаимодействие с клиенти и извличане на релевантни заявки показва как финото настройване на AI агенти към конкретни бизнес цели дава измерим резултат.
Дисциплинирана, слоеста архитектура: малки модели, LLM и RAG
Booking.com избягва типичния капан на прекаленото инженерство, като залага на слоеста архитектура на своите AI системи. Компанията внедрява малки, домейн-специфични модели за пътувания, които осигуряват много бързо inference. Интеграцията на LLM „оркестратори“ заедно с retrieval-augmented generation (RAG) носи висока ефективност и прецизност при обработка на заявки.
Микросървисната архитектура и API-first подходът допълнително позволяват „реверсивни“ решения – критично изискване в сектор, в който технологиите бързо остаряват. Тази адаптивност е ключова за предприятията, които искат да останат гъвкави, без да се обвързват с еднопосочни технологични избори.
Как агентите подобряват препоръките и персонализацията
Един от най-силните аспекти на AI системата на Booking.com е значително подобрената персонализация и качество на препоръките, включително чрез идентифициране на нови продуктови сигнали. Например внедряването на филтри с „свободен текст“ извежда на преден план неочаквани клиентски предпочитания, като търсенето на джакузи или горещи вани, което води до нови продуктови предложения.
Същевременно системата стриктно пази личните данни и разчита на информирано потребителско съгласие за управление на дългосрочна памет и персонализирани данни. Така се избягва прекомерна намеса, а персонализацията добавя стойност към клиентското изживяване, без да нарушава поверителността.
Баланс между разработка и готови решения: кога да надграждате и кога да ползвате APIs
Подходът на Booking.com препоръчва да се започне с прости, готови API решения за решаване на първите, най-осезаеми предизвикателства, преди да се премине към по-сложни вътрешни разработки при нужда. Така се намалява излишната сложност и се използват готови възможности за бързо постигане на базова функционалност.
Когато специфични за бранда изисквания – като висока точност или строги правила за поверителност – са критични, Booking.com избира собствени, вътрешно разработени системи. Дизайнът на тези компоненти с фокус върху обратимост и лесна модификация гарантира устойчивост в дългосрочен план.
Оперативни резултати: точност, латентност и оркестрация на агенти
Оперативните ползи от персонализираните AI агенти на Booking.com са значими. Компанията отчита двукратно увеличение на точността при задачи като извличане, класиране и откриване на теми. Допълнително, капацитетът на екипите за поддръжка, подпомогнати от агенти, нараства с над 1,5 пъти благодарение на по-добрата автоматизация.
При определяне на оперативните приоритети Booking.com залага на най-малкия ефективен модел за задачи, където скоростта е критична, и запазва по-големите, по-сложни модели за сценарии, в които точността е по-важна от латентността.
Контролен списък: внедряване на персонализирани AI агенти във вашето предприятие
За да приложите подобен подход във вашата организация:
- Идентифицирайте болките точки: Започнете с най-простите, но с най-голям ефект проблеми.
- Мониторинг и оценка: Използвайте хоризонтални (универсални) решения, където е възможно, и изграждайте собствени системи за ключови, специфични за марката случаи.
- Последователно спазвайте поверителността: Залагайте на информирано съгласие и защита на данните на всеки етап от разработката.
Пътят на Booking.com показва как стратегическото внедряване на AI, съобразено с конкретни бизнес цели, може да комбинира готови решения с гъвкави, персонализирани системи. За да разгледате как персонализираните AI интеграции могат да трансформират бизнес процесите ви, посетете Encorp.ai's Custom AI Integration Services.
За още идеи как AI може да добави стойност към вашата организация, вижте Encorp.ai.
Martin Kuvandzhiev
CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation