Kā Airbnb integrē mākslīgo intelektu kodēšanā un atbalstā

Airbnb tikko konkrēti ieskaitīja to, ko daudzi tehnoloģiju uzņēmumi mēnešiem ilgi bija norādījuši: mākslīgais intelekts vairs nav tikai papildu instruments programmatūras izstrādē. Tas tagad veic lielu daļu darba. Savas 2026. gada pirmā ceturkšņa peļņas apspriedes laikā uzņēmums paziņoja, ka mākslīgais intelekts uzrakstīja 60% no platformā radītā koda, kas ir iespaidīgs pierādījums tam, cik dziļi ģeneratīvie rīki pārveido inženieru komandas.

Uzņēmums arī atklāja, ka tā ar mākslīgā intelekta palīdzību darbināmais klientu apkalpošanas bots tagad atrisina 40% lietotāju problēmu, nesūtot tās cilvēkam. Šī gada sākumā šis rādītājs bija aptuveni 33%, kas liecina, ka Airbnb pakāpeniski paplašina uzticēšanos automatizācijai reālās lietotāju mijiedarbībās.

Izpilddirektors Brian Chesky raksturoja mākslīgo intelektu kā īpaši vērtīgu uzņēmuma saskarnes (API) partneriem, uzņēmumiem un programmatūras piegādātājiem, kas palīdz saimniekiem pārvaldīt sludinājumus, rezervācijas un darbības dažādās sistēmās. Pēc Chesky teiktā šie partneri vēlas labākus rīkus, lai kļūtu par labākiem saimniekiem, un mākslīgais intelekts to padara iespējamu tempā, ko pirms neilga laika būtu grūti iedomāties.

Viņš to pateica tieši. Darbu, kam reiz bija nepieciešama 20 inženieru komanda, dažos gadījumos tagad var veikt viens inženieris, vadot un uzraudzot vairākus mākslīgā intelekta aģentus. Airbnb gadījumā šī pāreja nav tikai par efektivitāti. Tā atver durvis izstrādāt vairāk programmatūras partneriem un paātrināt projektus, kas līdz šim nogulējuši plauktā, jo trūka cilvēku vai resursu, lai tos īstenotu.

Kur Airbnb redz reālu sviru un kur tai vēl neizdodas

Šis optimismas tonis nenozīmē, ka Chesky piekrīt visām mākslīgā intelekta fantāzijām. Viņš arī atzina ne tik ērtu patiesību: mūsdienu tērzēšanas robotu saskarnes joprojām nav ērtākais risinājums ceļošanai un e-komercijai.

Pēc viņa domām nozare vēl nav sapratusi, kā īsti noderīgs mākslīgais intelekts šajās kategorijās izskatītos. Problēmas ir praktiskas, ne teorētiskas. Pārāk daudz pieredzes balstās uz tekstu, kamēr iepirkšanās un ceļojumu plānošana bieži ir ļoti vizuāla. Lietotāji joprojām pārāk daudz raksta, nevis pielāgo filtrus vai slīdņus. Tūkstošu iespēju salīdzināšana tekstuālā sarunā var ātri kļūt mulsinoša. Un ir arī ceļojuma sociālā realitāte. Ceļojumu rezervēšana bieži ir grupas aktivitāte, savukārt lielākā daļa tērzēšanas robotu pieredzes ir veidotas vienai personai mijiedarboties vienatnē. Tās arī nav intuitīvi kartēs balstītas, kas ir būtisks ierobežojums ceļojumu plānošanai.

Šī spriedze padara Airbnb mākslīgā intelekta stratēģiju interesantāku nekā vienkāršu triumfa braucienu. No vienas puses uzņēmums skaidri palielina produktivitāti kodēšanā un klientu atbalstā. No otras puses tas joprojām eksperimentē ar to, kā mākslīgais intelekts var uzlabot meklēšanu platformā, neizspiežot lietotājus saskarnēs, kas ceļošanas lēmumiem šķiet nepiemērotas.

Finanšu fonā palīdz izskaidrot, kāpēc uzņēmums šeit tik aktīvi darbojas. Airbnb paziņoja, ka pirmajā ceturksnī tīrā peļņa bija aptuveni €148 miljoni, pieaugums par 3,9% gada griezumā. Ienākumi pieauga par 18% līdz aptuveni €2,50 miljardiem, savukārt rezervēto nakšu un pieredžu skaits palielinājās par 9% līdz 156,2 miljoniem. Uzņēmums arī sacīja, ka tā jaunā funkcija rezervē tagad, maksā vēlāk veidoja gandrīz 20% no bruto rezervāciju vērtības pēdējā ceturksnī.

Apvienojot visu kopā, rodas skaidrāks attēls. Airbnb neuztver mākslīgo intelektu kā košlu papildinājumu. Tas integrē to uzņēmuma mehānismā, sākot no iekšējās programmatūras izstrādes līdz klientu atbalstam un produktu atklāšanai. Tomēr lielāks stāsts nav par to, ka mākslīgais intelekts var rakstīt kodu. Tā ir par to, ka tādi uzņēmumi kā Airbnb tagad cenšas noskaidrot, kur automatizācija patiesi palīdz, un kur cilvēku ieradumi joprojām atsakās mainīties.