Booking.com setzt auf modulare Agentenstrategie – bereits doppelte Genauigkeit

Schon lange bevor der KI-Agenten‑Trend die Branche ergriff, hatte Booking.com mit einem eigenen, konversationellen Empfehlungssystem den Grundstein gelegt. Diese frühe Erfahrung ermöglicht es dem Unternehmen, sich bewusst von der hektischen Hype‑Welle abzuwenden und stattdessen einen strukturierten, mehrschichtigen Ansatz zu verfolgen.

Die Strategie gliedert sich in drei Ebenen: Kleine, reise‑spezifische Modelle für schnelle, kostengünstige Inferenz; größere Sprachmodelle (LLMs), die komplexe Logik und Verständnis liefern; und maßgeschneiderte, intern entwickelte Evaluierungen, die höchste Präzision garantieren. Durch diese hybride Kombination und gezielte Kooperationen mit OpenAI hat Booking.com die Genauigkeit in Schlüsselbereichen wie Abruf, Ranking und Kundeninteraktion verdoppelt.

Der Leiter der KI-Produktentwicklung, Pranav Pathak, betont, dass das Unternehmen noch die optimale Balance zwischen hochspezialisierten Agenten und vielseitig einsetzbaren Modellen sucht – ein Ziel, das die gesamte Branche bewegt. Gleichzeitig hat Booking.com die traditionellen, eher ratenbasierten Empfehlungssysteme hinter sich gelassen und setzt nun auf tiefgreifende Personalisierung, ohne dabei „creepy“ zu wirken.