AI Agenci szybko stają się jednym z najważniejszych trendów technologicznych w hotelarstwie. Jednak nie każde rozwiązanie wykorzystujące sztuczną inteligencję powstaje z myślą o realnych potrzebach hoteli.

O tym, dlaczego w Profitroom zdecydowaliśmy się stworzyć AI Agenta, czego nauczył nas pierwszy rok jego obecności na rynku i w jakim kierunku będzie rozwijać się to rozwiązanie, rozmawiamy z Katarzyną Raiter-Łukszą, Product Director w Profitroom, oraz Małgorzatą Krajewską, Lead Product Manager odpowiedzialną za AI Agenta.

Kiedy zaczynaliście pracę nad AI Agentem, jaki problem hotelarzy chciałyście przede wszystkim rozwiązać?

Katarzyna Raiter-Łuksza: Nie zaczęliśmy od stwierdzenia: „zbudujmy rozwiązanie oparte na AI”. Zaczęliśmy od bardzo konkretnego problemu: hotele traciły rezerwacje, ponieważ goście nie otrzymywali odpowiedzi wtedy, kiedy ich intencja zakupowa była największa.

Pytania o dostępność, pokoje, możliwość pobytu ze zwierzęciem czy późne wymeldowanie często pojawiają się poza godzinami pracy recepcji. Kiedy pracownik hotelu w końcu może odpowiedzieć, gość nierzadko ma już rezerwację w innym obiekcie.

Ten problem staje się jeszcze większy wraz ze wzrostem liczby podróży międzynarodowych, różnicami stref czasowych, barierami językowymi i zmieniającymi się oczekiwaniami gości. Millenialsi i pokolenie Z coraz częściej preferują wiadomości tekstowe zamiast rozmów telefonicznych i oczekują odpowiedzi natychmiast – najlepiej w swoim języku i przez całą dobę.

Dlatego nasz cel od początku był prosty: zlikwidować lukę pomiędzy momentem, w którym gość chce dokonać rezerwacji, a momentem, w którym otrzymuje potrzebną odpowiedź.

Nie chodziło o automatyzowanie rozmów dla samej automatyzacji. Chcieliśmy sprawić, aby każdy gość mógł natychmiast otrzymać dokładną, zgodną z charakterem marki hotelu odpowiedź, która pomoże mu przejść do rezerwacji. W ten sposób problem operacyjny hotelu może stać się szansą zarówno na zwiększenie przychodów, jak i poprawę doświadczenia gościa.

AI Agenci są dziś ogromnym trendem. Jak uniknąć stworzenia produktu tylko dlatego, że „AI jest modne”?

Katarzyna Raiter-Łuksza: Od początku bardzo świadomie podchodziliśmy do tego, żeby nie stworzyć produktu będącego odpowiedzią wyłącznie na chwilowy trend.

Stosowaliśmy prosty test: czy dana funkcja wpływa na wynik, który rzeczywiście ma znaczenie dla hotelarza?

Czy zwiększa liczbę rezerwacji bezpośrednich? Poprawia konwersję? Zwiększa przychód z zapytania? Oszczędza czas recepcji?

Jeśli nie byliśmy w stanie powiązać danej funkcjonalności z jednym z tych mierzalnych efektów, nie trafiała ona na roadmapę produktu.

Małgorzata Krajewska: Do rozwoju AI Agenta od początku podchodziliśmy jako do rozwiązania hospitality native, czyli stworzonego od podstaw z myślą o hotelarstwie.

To wymaga rzeczywistego zrozumienia tego, jak na co dzień funkcjonują poszczególne działy hotelu – recepcja, rezerwacja, sprzedaż czy marketing.

AI Agent jest też częścią połączonego ekosystemu Profitroom. Nie stworzyliśmy samodzielnego narzędzia działającego gdzieś obok pozostałych systemów. Połączyliśmy AI Agenta z centralnym CRM-em, narzędziem do personalizowanego ofertowania i Unified Inbox.

Dzięki temu rozwiązanie może wspierać cały proces prowadzący do rezerwacji, zamiast ograniczać się do odpowiadania na najczęściej zadawane pytania.

Katarzyna Raiter-Łuksza: I właśnie dlatego możemy dostarczać realną wartość. AI nie działa w oderwaniu od hotelowego ekosystemu. Jest częścią platformy zaprojektowanej specjalnie dla hotelarstwa.

Trend związany z AI z pewnością przyspieszył adopcję takich rozwiązań, ale sam produkt powstał po to, żeby rozwiązywać rzeczywiste problemy operacyjne i sprzedażowe hoteli.

Co AI Agent Profitroom musiał robić inaczej niż tradycyjne chatboty czy ogólne narzędzia AI?

Małgorzata Krajewska: Zauważyliśmy, że uniwersalne narzędzia często zatrzymują się na powierzchni i zawodzą właśnie w tych momentach, które w hotelarstwie są kluczowe.

Dlatego AI Agent musiał przede wszystkim rozumieć bardziej złożoną logikę charakterystyczną dla hoteli. Przykładem może być prawidłowe naliczanie zniżek dla dzieci w zależności od ich wieku.

Drugim ważnym obszarem jest zapobieganie utracie potencjalnej rezerwacji. Typowy chatbot może odpowiedzieć po prostu: „brak dostępnych pokoi”. AI Agent powinien zrobić coś więcej – zaproponować alternatywny termin lub inną długość pobytu i w ten sposób utrzymać zainteresowanie gościa.

Katarzyna Raiter-Łuksza: Od początku wiedzieliśmy, że AI Agent musi być transakcyjny, a nie tylko konwersacyjny.

Nie chodzi o samo odpowiadanie na pytania. Chodzi o to, żeby pomóc gościowi pewnie i płynnie przejść w kierunku dokonania rezerwacji.

Sukcesu nie mierzymy liczbą przeprowadzonych rozmów, ale tym, jak skutecznie AI Agent pomaga hotelom zamieniać zainteresowanie gości w rezerwacje, jednocześnie zapewniając im dobre doświadczenie.

Ogólne narzędzia AI są często zoptymalizowane pod kątem generowania prawdopodobnie brzmiących odpowiedzi. W hotelarstwie „prawdopodobna”, ale nieprawdziwa informacja dotycząca dostępności, ceny czy zasad pobytu może bardzo szybko zniszczyć zaufanie gościa.

Dlatego tak duży nacisk położyliśmy na dokładność, wiarygodność informacji oraz zgodność komunikacji z charakterem marki hotelu.

Dlaczego natywna integracja z Booking Engine była tak ważna?

Katarzyna Raiter-Łuksza: Bo właśnie ona stanowi różnicę między odpowiadaniem na pytania a rzeczywistym pomaganiem gościowi w dokonaniu rezerwacji.

Bez natywnej integracji z Booking Engine chatbot może przekazać informacje, ale później gość i tak musi opuścić rozmowę i samodzielnie przejść przez dalszą część procesu rezerwacyjnego.

Małgorzata Krajewska: Natywna integracja z Booking Engine jest fundamentem skuteczności naszego AI Agenta. Dzięki niej może korzystać z cen i dostępności w czasie rzeczywistym oraz dobierać oferty na podstawie konkretnych kryteriów podanych przez gościa – np. dokładnego wieku dzieci czy zasad dotyczących pobytu ze zwierzęciem.

Jeżeli gość nie jest jeszcze gotowy, żeby od razu sfinalizować rezerwację, AI Agent może również przygotować dopasowaną ofertę i wysłać ją bezpośrednio na jego adres e-mail, zwiększając szansę na późniejszą sprzedaż.

Pierwszą wersję AI Agenta uruchomiliśmy rok temu. Co zmieniło się przez ten czas?

Katarzyna Raiter-Łuksza: Bardzo dużo. Większość zmian wynika bezpośrednio z tego, czego nauczyliśmy się dzięki prawdziwym hotelom i rzeczywistym rozmowom z gośćmi.

Pierwsza wersja pokazała przede wszystkim, że goście są gotowi rozmawiać z AI, pod warunkiem że otrzymywane odpowiedzi są dokładne, trafne i rzeczywiście pomocne.

Od tego czasu rozszerzyliśmy możliwości AI Agenta, pogłębiliśmy jego integrację z całym ekosystemem Profitroom i poprawiliśmy sposób, w jaki wspiera zarówno gości, jak i zespoły hotelowe na kolejnych etapach ścieżki rezerwacyjnej.

Zwiększyliśmy również dokładność odpowiedzi, rozszerzyliśmy obsługę języków i daliśmy hotelom większą kontrolę nad tym, w jaki sposób AI Agent reprezentuje ich markę.

Można powiedzieć, że pierwszy rok był przede wszystkim czasem budowania zaufania. Dziś, kiedy wiemy już, że technologia może skutecznie wspierać zarówno gości, jak i hotele, koncentrujemy się na tym, żeby dostarczała jeszcze większą wartość na całej ścieżce gościa.

Często mówicie, że AI Agent powinien być „proaktywny”. Co to właściwie oznacza?

Katarzyna Raiter-Łuksza: Dla nas proaktywność oznacza pomaganie gościowi w wykonaniu kolejnego kroku, a nie tylko odpowiadanie na jego pytania.

Reaktywny agent czeka na kolejną wiadomość. Proaktywny rozumie kontekst rozmowy i pomaga gościowi znaleźć informacje, oferty lub możliwości najlepiej dopasowane do jego sytuacji.

Małgorzata Krajewska: Proaktywność oznacza również aktywne ratowanie potencjalnej sprzedaży.

Jeżeli hotel nie ma dostępnych pokoi w terminie wybranym przez gościa, AI Agent nie kończy rozmowy na informacji o braku dostępności. Automatycznie może zaproponować inne daty, sąsiedni weekend czy alternatywną długość pobytu.

Chodzi o to, żeby potencjalny gość nie wypadał ze ścieżki rezerwacyjnej tylko dlatego, że jego pierwszy wybór nie jest dostępny.

Katarzyna Raiter-Łuksza: Nie chcemy przy tym, żebyAI Agent był nachalny. Jego zadaniem jest sprawienie, żeby proces rezerwacji był łatwiejszy i bardziej intuicyjny.

Dobrze zaprojektowane doświadczenie powinno mniej przypominać kontakt z automatycznym systemem, a bardziej rozmowę ze świetnym hotelowym concierge, który potrafi przewidzieć, czego gość może potrzebować za chwilę.

Human takeover jest jedną z kluczowych funkcji AI Agenta. Dlaczego tak ważne było pozostawienie zespołu hotelu w rozmowie?

Katarzyna Raiter-Łuksza: Ponieważ hotelarstwo zawsze będzie biznesem opartym na ludziach. Nigdy nie postrzegaliśmy AI Agenta jako rozwiązania, które ma zastąpić pracowników hotelu. Ma ich wspierać.

Małgorzata Krajewska: Zależy nam na tym, żeby AI Agent i pracownicy hotelu funkcjonowali jak jeden zespół.

AI Agent może automatycznie odpowiadać na najczęściej pojawiające się pytania, ale kiedy gość chce porozmawiać z człowiekiem, wycofuje się i umożliwia przejęcie rozmowy pracownikowi.

Zespół hotelu może zrobić to bezpośrednio z panelu Profitroom i jednocześnie widzi całą dotychczasową historię rozmowy. Dzięki temu pracownik nie zaczyna od zera i może zapewnić osobiste wsparcie dokładnie w tym momencie, kiedy gość go potrzebuje.

Katarzyna Raiter-Łuksza: To również niezwykle ważny element budowania zaufania do AI. Hotelarze chcą mieć pewność, że zachowują kontrolę nad relacją z gościem i doświadczeniem swojej marki.

Pełna widoczność rozmów i możliwość ich przejęcia w dowolnym momencie sprawiają, że zespołom łatwiej zaufać technologii i korzystać z niej z większą pewnością.

Na rynku pojawia się coraz więcej AI Agentów dla hotelarstwa. Co wyróżnia rozwiązanie Profitroom?

Małgorzata Krajewska: Bardzo szybko zdaliśmy sobie sprawę, że rynek nie potrzebuje kolejnego efektownego chatbota.

Podłączenie modelu AI, który odpowiada na podstawowe pytania, nie jest dziś szczególnie trudne. Problem polega na tym, że takie niezależne widgety często funkcjonują w oderwaniu od rzeczywistych procesów hotelu.

Naszą największą przewagą jest to, że AI Agent jest natywną częścią ekosystemu Profitroom. Jest bezpośrednio połączony z Booking Engine, CRM-em i procesami rezerwacyjnymi.

Dlatego nie tylko rozmawia. On również działa.

Ostatecznie nasza przewaga nie wynika wyłącznie z samego modelu AI, ale z całej platformy rezerwacyjnej, na której został zbudowany.

Katarzyna Raiter-Łuksza: To szczególnie ważne, ponieważ samo AI przestaje być przewagą konkurencyjną. Prawdziwa wartość wynika z tego, gdzie AI jest osadzone i co dzięki temu może zrobić.

Wiele rozwiązań potrafi odpowiadać na pytania. Nasz AI Agent może komunikować się z gośćmi w wielu kanałach, korzystać z informacji w czasie rzeczywistym, współpracować z zespołem hotelowym w jednym środowisku i pomagać zamieniać rozmowy w rezerwacje bezpośrednie.

I właśnie na tym polega różnica pomiędzy narzędziem AI a platformą wykorzystującą AI.

Jakie zachowania i opinie hoteli oraz gości były dla Was najbardziej wartościowe?

Katarzyna Raiter-Łuksza: Najbardziej zaskoczyło nas to, jak szybko zarówno goście, jak i hotele zaczęli ufać technologii, kiedy przekonali się, że konsekwentnie dostarcza dokładnych i przydatnych odpowiedzi.

Goście okazali się znacznie bardziej otwarci na rozmowę z AI, niż wiele osób w branży początkowo zakładało – pod warunkiem że komunikacja była naturalna, a informacje wiarygodne.

W przypadku hoteli bardzo ważna okazała się natomiast kontrola. Funkcje takie jak human takeover, transparentność działania czy możliwość dostosowania AI Agenta do charakteru marki były równie istotne jak sama technologia.

Bardzo dużo nauczyliśmy się również poprzez obserwowanie zachowań, a nie tylko pytanie użytkowników o opinie. Analiza tego, gdzie goście zadają pytania, co świadczy o intencji rezerwacyjnej i w którym momencie pracownicy hotelu decydują się przejąć rozmowę, miała ogromny wpływ na dalszy rozwój produktu.

Małgorzata Krajewska: Od gości nauczyliśmy się przede wszystkim, że proaktywność ma ogromne znaczenie dla utrzymania potencjalnej sprzedaży.

Goście bardzo dobrze reagują na sytuacje, w których AI automatycznie proponuje alternatywną długość pobytu lub pobliskie terminy, gdy hotel jest w wybranym czasie w pełni zarezerwowany.

Z kolei hotelarze powiedzieli nam bardzo wyraźnie, że potrzebują pełnej widoczności tego, co AI rzeczywiście „wie”. Dlatego zadbaliśmy o transparentność bazy wiedzy oraz mechanizm pokazujący obszary, w których AI Agentowi brakuje informacji potrzebnych do udzielenia odpowiedzi.

Jak widzicie dalszy rozwój AI Agenta i jego rolę w przyszłości hotelarstwa?

Małgorzata Krajewska: Widzę tutaj dużą zmianę – od pomocnego narzędzia do prowadzenia rozmów w kierunku pełnoprawnego, proaktywnego partnera sprzedażowego hotelu.

AI będzie coraz lepiej rozumieć intencje gościa i wykorzystywać możliwości całej naszej platformy do tworzenia hiperpersonalizowanych propozycji pobytu oraz automatycznej obsługi bardziej złożonych zapytań rezerwacyjnych.

Będzie również odgrywać ważną rolę w dostosowaniu hoteli do nowych zachowań cyfrowych gości. Coraz więcej podróżnych wykorzystuje asystentów AI do planowania wyjazdów, dlatego hotele muszą zadbać o to, żeby ich obiekty były w tym świecie łatwe do znalezienia i przedstawiane w prawidłowy sposób.

Katarzyna Raiter-Łuksza: W przyszłości goście prawdopodobnie nie będą nawet zastanawiać się, czy w danym momencie rozmawiają z AI. Będą po prostu oczekiwać szybkiej, trafnej i spersonalizowanej pomocy zawsze wtedy, kiedy jej potrzebują.

W niektórych momentach AI będzie bardzo widoczne, a w innych będzie działać niemal niezauważalnie w tle, wspierając zarówno gości, jak i pracowników hotelu.

Najlepszymi rozwiązaniami AI nie będą te, które mają najdłuższą listę funkcji. Wygrają te, które naprawdę rozumieją branżę, dla której zostały stworzone.

W hotelarstwie oznacza to wspieranie zespołów hotelowych, wzmacnianie relacji z gośćmi i dostarczanie mierzalnych rezultatów biznesowych – przy jednoczesnym zachowaniu tego, czego żadna technologia nie powinna zastępować: ludzkiego wymiaru gościnności.