Финансовый директор Booking Holdings считает, что компании, тратящие больше всех на искусственный интеллект, по сути, лишь догадываются о своей отдаче. Выступая в четверг на саммите Fortune AIQ, проходившем на Нью-Йоркской фондовой бирже, CFO Эвут Стенберген заявил, что даже крупнейшие инвесторы ИИ-индустрии не имеют четкого представления о том, что принесут их огромные вложения.

«Я даже думаю, что гиперскейлеры, которые тратят сотни миллиардов на разработку своих больших языковых моделей, на самом деле не знают, какова будет ROI, — сказал Стенберген. — У них, возможно, есть некоторые допущения и гипотезы, но весь смысл в том, что ты не хочешь отстать».

Эта неопределенность, по его словам, хорошая новость для всех остальных. Компании, которые используют ИИ-модели, а не разрабатывают их, платят гораздо меньше — при условии, что они внимательно следят за счетом. «Отдача будет для тех процессов, которые перестраиваются от начала до конца, — рассказал он старшему автору Fortune Шерил Эстраде, — но также нужно убедиться, что эти затраты, с другой стороны, не выходят из-под контроля».

Booking Holdings, материнская компания Booking.com, Agoda, Priceline и OpenTable, сообщала инвесторам, что ИИ сделает путешествия удобнее для клиентов, а маркетинг — дешевле для компании. Однако результаты на уровне клиентов пока скромные. На звонке по итогам второго квартала в августе Стенберген сообщил, что переходы из больших языковых моделей, как платных, так и бесплатных, составили менее 1% от общего числа бронированных ночей. Более ощутимые выгоды, как он рассказал Эстраде, проявляются внутри самой компании.

Наблюдая за счетом за токены

Прошлые два года были посвящены экспериментам, сказал Стенберген. Следующий этап предполагает перестройку процессов «с чистого листа».

Первой пошла служба поддержки клиентов. Бронирования растут высокими однозначными темпами, а расходы на клиентский сервис слегка снизились, отметил он, поэтому стоимость одного бронирования упала «значительно». В то же время выросла удовлетворенность клиентов. Тем временем около 9 000 инженеров Booking поставляют примерно на 30% больше кода в продакшн, учитывая только merge requests, прошедшие тестирование и контроль качества.\nЧтобы сдержать расходы на ИИ, Booking применяет то, что Стенберген назвал «эффективной маршрутизацией затрат на модели». Базовые модели и модели с открытым исходным кодом выполняют простые задачи, а более дорогие модели берут на себя сложные. Инженерные команды оцениваются по совокупной стоимости ИТ на один merge request, объединяющей затраты на людей и на ИИ-токены. Расходы на токены могут расти, заметил он, если стоимость каждого merge request, доходящего до продакшна, снижается.

«Отель остается отелем»

ИИ не изменит то, как люди путешествуют, сказал Стенберген, — только то, как они планируют и бронируют. «Я думаю, что в основе то, как… путешествия будут происходить в будущем, не изменится с ИИ, но изменится опыт путешественников», — сказал он. «Отель остается отелем, авиакомпания остается авиакомпанией, а прокатный автомобиль остается прокатным автомобилем».

Путешественники в среднем посещают около пяти платформ перед бронированием, отметил он. ИИ мог бы сократить этот этап исследования, а затем управлять сбоями — например, задержкой рейса, которая ломает бронь в ресторане. Booking называет эту концепцию «связанным путешествием».

Примерно треть клиентов Booking приходит через платные каналы, такие как поиск, социальные сети и метапоисковые сайты, и компания тратит на них от 8 до 9 миллиардов долларов в год, сообщил он. ИИ-переходы, пока составляющие менее 1% бронированных ночей, дают лишь малую долю трафика этих каналов. Booking проводит постоянные A/B-тесты и использует крупные оптимизационные модели, чтобы определить, куда направить эти деньги. Остальные две трети клиентов приходят напрямую, и компания встраивает ИИ-инструменты в собственные приложения, чтобы удержать их.

Собственные ИИ-инструменты Booking показывают скромные результаты, сказал он. Клиенты, которые ими пользуются, тратят чуть меньше времени на бронирование, конвертируются несколько чаще и немного реже отменяют бронь. «Это очень ранняя стадия, поэтому данных немного», — отметил он.

От транзакционности к высокой частоте

Стенберген представил более крупную возможность как рост, а не экономию. Отвечая на вопрос аудитории о туристических пакетах, он сказал, что сегодня Booking «более транзакционная» компания, и ИИ мог бы превратить ее в «гораздо более высокочастотный бизнес».

Он привел пример: у путешественника запланирована поездка в Париж, а прогноз на среду обещает плохую погоду. «Мы можем проактивно сказать: „Эй, не изменить ли нам ваш график на среду? Погода плохая, так почему бы не сходить на экскурсию в Лувр тогда, а пешеходную экскурсию не перенести на четверг?“» Если у клиента, любящего спорт, свободный день, система может предложить забронировать кайтсерфинг. Это, по его словам, сформирует «больше лояльности, больше доверия и больше ценности бренда».

Booking указывает на ранние признаки во второквартальных показателях. Транзакции связанных путешествий, при которых путешественники бронируют более одного направления для одной поездки, росли на Booking.com низкими двузначными темпами. Merchant-бронирования — транзакции, в которых Booking обрабатывает платеж клиента, — достигли около 73% от общих бронирований, а участники уровней Genius 2 и 3, высших уровней программы лояльности Booking.com, составили более 30% активных клиентов. Такие показатели регулярно фигурируют в квартальных отчетах компании, давая инвесторам ориентир для оценки стратегии связанных путешествий, которую он описал.

Стенберген учится вместе с компанией. Он сказал, что у него есть «И-тренер», и он намеренно говорит об этом внутри компании. У него также работают два ИИ-агента: один, который, по его словам, является «стратегическим партнером по размышлениям», помогает с презентациями для совета директоров и стратегическими планами; другой — «критичный агент по исследованию акционерного капитала» — помогает готовиться к звонкам по отчетности.

«Никто об этом не знает, — сказал он. — Если мне нужно учиться и у меня есть тренер, это совершенно нормально. Все должны учиться».

Примечание редакции: для этой статьи журналисты Fortune использовали генеративный ИИ в качестве исследовательского инструмента. Редактор проверил точность информации перед публикацией. Эта история изначально была опубликована на Fortune.com.