Dyrektor finansowy Booking Holdings uważa, że firmy wydające najwięcej na sztuczną inteligencję w istocie zgadują, jaki przyniosą zwrot. Mówiąc w czwartek na szczycie Fortune AIQ, odbywającym się na Nowojorskiej Giełdzie Papierów Wartościowych, CFO Ewout Steenbergen stwierdził, że nawet największy wydawcy w branży AI nie mają jasnego obrazu tego, co przyniosą ich ogromne inwestycje.

„Uważam nawet, że hyperskalery, które wydają setki miliardów na rozwój swoich dużych modeli językowych, tak naprawdę nie wiedzą, jaki będzie zwrot z inwestycji” — powiedział Steenbergen. „Mają może pewne założenia i hipotezy, ale cała esencja jest taka, że nie chcesz zostać w tyle.”

Taka niepewność, zasugerował, to dobra wiadomość dla wszystkich pozostałych. Firmy, które korzystają z modeli AI, zamiast je budować, płacą znacznie mniej — pod warunkiem, że pilnują rachunku. „Zwrot pojawi się w tych procesach, które są przeprojektowywane od początku do końca” — powiedział starszej redaktor Fortune Sheryl Estradzie — „ale trzeba też zadbać, aby te koszty z drugiej strony nie wymykały się spod kontroli.”

Booking Holdings, spółka macierzysta Booking.com, Agody, Priceline i OpenTable, powiedział inwestorom, że AI ułatwi klientom podróżowanie i obniży koszty marketingu firmy. Wyniki po stronie klienta pozostają jednak skromne. Podczas sierpniowej konferencji dotyczącej wyników za drugi kwartał Steenbergen powiedział, że polecenia z dużych modeli językowych, płatne i bezpłatne stanowiły mniej niż 1% wszystkich noclegów. Jaśniejsze korzyści, jak powiedział Estradzie, pojawiają się na razie wewnątrz firmy.

Pilnowanie rachunku za tokeny

Ostatnie dwa lata to okres eksperymentów, powiedział Steenbergen. Następna faza oznacza przebudowę procesów „od zera”.

Pierwsza poszła obsługa klienta. Rezerwacje rosną w tempie zbliżonym do dwucyfrowego górnego zakresu, a koszty obsługi klienta lekko spadły, więc koszt na rezerwację obniżył się „bardzo mocno” — powiedział. Satysfakcja klientów w tym samym czasie wzrosła. Tymczasem około 9 000 inżynierów Bookingu wprowadza do produkcji około 30% więcej kodu, licząc wyłącznie merge requesty, które przeszły testy i kontrolę jakości.

Aby kontrolować wydatki na AI, Booking stosuje to, co Steenbergen nazwał „efektywnym routingiem kosztów modeli”. Podstawowe i open-source'owe modele obsługują proste zadania, a droższe modele biorą na siebie te złożone. Grupy inżynierskie są rozliczane z łącznego kosztu IT na merge request, który łączy koszty ludzkie i koszty tokenów AI. Wydatki na tokeny mogą rosnąć — zauważył — o ile koszt każdego merge requesta docierającego do produkcji spada.

„Hotel to wciąż hotel”

AI nie zmieni sposobu, w jaki ludzie podróżują — powiedział Steenbergen — jedynie to, jak planują i rezerwują. „Myślę, że fundamentalnie sposób … w jaki podróże będą się odbywać w przyszłości, nie zmieni się za sprawą AI, ale zmieni się doświadczenie podróżnych” — powiedział. „Hotel to wciąż hotel, linia lotnicza to wciąż linia lotnicza, a wypożyczalnia samochodów to wciąż wypożyczalnia samochodów.”

Podróżni odwiedzają średnio około pięciu platform przed dokonaniem rezerwacji, powiedział. AI mogłoby skrócić ten etap researchu, a następnie zarządzać zakłóceniami — na przykład opóźnionym lotem, który psuje rezerwację w restauracji. Booking nazywa tę wizję „connected trip”.

Około jedna trzecia klientów Bookingu trafia do firmy przez płatne kanały, takie jak wyszukiwarki, media społecznościowe i serwisy metasearch, a firma wydaje nie od 8 do 9 miliardów dolarów rocznie, powiedział. Polecenia z AI, stanowiące jak dotąd mniej niż 1% noclegów, dostarczają tylko ułamek ruchu generowanego przez te kanały. Booking prowadzi nieustanne testy A/B i duże modele optymalizacyjne, aby ustalić, gdzie trafiają te pieniądze. Pozostałe dwie trzecie klientów przychodzi bezpośrednio, a firma wbudowuje narzędzia AI we własne aplikacje, aby ich utrzymać.

Własne narzędzia AI Bookingu przynoszą umiarkowane korzyści, powiedział. Klienci, którzy z nich korzystają, rezerwują nieco szybciej, konwertują nieco wyżej i nieco rzadziej anulują. „To bardzo wczesny etap, więc nie ma dużo danych” — powiedział.

Od transakcyjności do wysokiej częstotliwości

Steenbergen przedstawił większą szansę jako wzrost, a nie oszczędności. Odpowiadając na pytanie z sali o pakiety podróżne, powiedział, że Booking jest dziś „bardziej transakcyjny”, a AI mogłoby uczynić go „biznesem o znacznie wyższej częstotliwości”.

Przedstawił przykład: podróżny ma zaplanowaną wyprawę do Paryża, a prognoza na środę zapowiada złą pogodę. „Możemy aktywnie powiedzieć: «Hej, zmienimy twój plan na środę? Jest zła pogoda, to może zwiedzanie Luwru zrobisz wtedy, a spacer w czwartek?»” Jeśli klient lubiący sport ma wolny dzień, system mógłby zaproponować rezerwację kitesurfingu. To — powiedział — budowałoby „więcej lojalności, więcej zaufania i więcej wartości marki”.

Booking wskazuje na wczesne sygnały w swoich wynikach za drugi kwartał. Transakcje connected trip, w których podróżni rezerwują więcej niż jedną kategorię usług podróżniczych w ramach tej samej podróży, rosły na Booking.com w tempie zbliżonym do dwucyfrowego dolnego zakresu. Rezerwacje merchantskie — transakcje, w których Booking obsługuje płatność klienta — osiągnęły około 73% wartości rezerwacji brutto, a członkowie poziomów Genius 2 i 3, najwyższych rangą programu lojalnościowego Booking.com, stanowili ponad 30% aktywnych klientów. Takie liczby regularnie pojawiają się w kwartalnych raportach firmy, dając inwestorom punkt odniesienia dla strategii connected trip, którą opisał.

Steenbergen uczy się razem z firmą. Powiedział, że ma „trenera AI” i mówi o tym wewnątrz firmy celowo. Ma też dwóch agentów AI pracujących dla niego: jeden, którego nazywa „strategicznym partner do myślenia”, pomaga w prezentacjach dla rady dyrektorów i planach strategicznych; drugi, „krytyczny agent analizy akcyjnej”, pomaga mu przygotowywać się do rozmów o wynikach.

„Nikt o tym nie wie” — powiedział. „Jeśli muszę się uczyć i mam trenera, to jest to całkowicie normalne. Każdy musi się uczyć.”

Uwaga redakcji: W tej historii dziennikarze Fortune użyli generatywnej AI jako narzędzia badawczego. Redaktor zweryfikował dokładność informacji przed publikacją. Ta historia pierwotnie ukazała się na Fortune.com.