Proč cestovní průmysl potřebuje vrstvené přijetí AI, ne závod o autonomii

Diskuse o AI v cestovním odvětví se často soustředí na to, jak technologie může rychle transformovat sektor a přinést vysoce dopadové výsledky. Realita je však složitější. Zatímco AI prokázala hmatatelnou hodnotu v oblastech, jako je personalizace, zákaznický servis a provozní efektivita, ne všichni ji přijímají stejným tempem. Hlavním důvodem je komplexní technologický ekosystém.

Letecké společnosti, online cestovní agentury (OTA) a společnosti pro správu cest (TMC) fungují v propojených sítích budovaných po desetiletí. Mnoho z nich stále spoléhá na roztříštěná datová prostředí a starou infrastrukturu, která omezuje rychlost nasazení a škálování AI. Zvýšené obavy o transparentnost, odpovědnost a spolehlivost situaci ještě zhoršují.

Zatímco většina cestovních firem mluví o AI jako o jediné transformační příběhu, její přijetí se odehrává ve třech odlišných, ale propojených vrstvách: (i) pokrok v automatizaci směrem k zákazníkovi i v provozu, (ii) tření způsobené starou infrastrukturou a (iii) nedostatek institucionální důvěry. Každá z nich postupuje jiným tempem, což vytváří jedinečnou dynamiku vyžadující na míru šité reakce. Porozumění těmto rozdílům poskytuje praktičtější rámec pro identifikaci, kde se pravděpodobně objeví největší příležitosti (a rizika).

1. Hodnocení pokroku

Při hledání letů, správě itinerářů nebo řešení výpadků cestující stále častěji očekávají, že každá interakce bude plynulá, personalizovaná a rychlá. Generativní AI asistenti pomáhají zjednodušovat plánování výletů a zákaznickou podporu. V roce 2025 téměř 40 % amerických cestovatelů použilo generativní AI k plánování cest. Současně modely strojového učení umožňují hyperpersonalizované nabídky na základě chování cestujících, preferencí věrnostních programů a historie nákupů.

AI také vytváří obrovskou hodnotu v zákulisí. Cestovní společnosti využívají pokročilou analytiku k lepšímu předpovídání poptávky, řízení kapacit, posílení plánování pracovních sil a řešení výpadků. Například větší poskytovatel cestovních služeb snížil náklady na rezervaci o 10 % meziročně díky generativní AI, zatímco kanadská letecká společnost zaznamenala 2 % nárůst jednotkových výnosů a 10 % růst výnosů generovaných sítí díky cenotvorbě podpořené AI.

Přesto, i přes rostoucí důkazy o hmatatelné hodnotě, kterou AI může přinést, staré systémy zůstávají významnou překážkou pro široké přijetí.

2. Odstraňování tření

Starší infrastruktura odvětví nebyla navržena tak, aby podporovala real‑time a jednotné datové kanály, které AI vyžaduje. Středem problému je Globální distribuční systém (GDS). Platformy GDS byly vytvořeny před několika desetiletími na protokolech EDIFACT a stále představují dominantní podíl nepřímých prodejů leteckých letenek po celém světě. Integrace New Distribution Capability (NDC) se starým Passenger Service System (PSS) může trvat měsíce testování a vývoje, zejména u leteckých společností nabízejících více tarifových značek nebo doplňkových produktů. Výzva zahrnuje smluvní omezení distribuce obsahu, připravenost organizace a nedostatek standardizovaných dat v různých regionálních trzích.

Nedostatek úplné viditelnosti dat dále omezuje schopnost organizace efektivně škálovat AI.  Průzkum GBTA odhalil, že pouze 12 % firemních nákupců cest mají konsolidovaný přehled o datech svých programů, což je základní omezení, které limituje, co jakýkoli AI systém může dodat, bez ohledu na sofistikovanost modelu.

Letecké společnosti, OTA a TMC tuto situaci řeší přijetím hybridních strategií, které vrství inteligenci na stávající systémy pomocí API připravených na agentní operace. Zatímco hráči zaměření na NDC volí odlišný přístup a budují AI‑řízené služby a dodržování politik přímo do své architektury, čímž snižují závislost na tradičních kanálech GDS.

Ale samotná technologická integrace nezaručuje úspěch. Jak se AI stále hlouběji integruje a začíná ovlivňovat rozhodnutí s vyššími sázkami, objevuje se další výzva: důvěra.

3. Posilování důvěry

Výzkum GBTA ukazuje, že zatímco 92 % cestovních nákupců má zájem o AI‑řízené předpovídání výdajů a 89 % o automatizované řízení výpadků, pouze 57 % z nich se cítí pohodlně s tím, že AI autonomně mění nebo ruší rezervace. Tento kontrast zdůrazňuje základní mezeru v důvěře.

Lídři v cestovním odvětví hledají vysvětlitelné a auditovatelné řešení. Zákazníci mezitím stále častěji požadují transparentnost a odpovědnost. Budování důvěry napříč různými skupinami zúčastněných stran vyžaduje závazek k „zodpovědnému vývoji“, který vyvažuje inovace s transparentností a správou.

To znamená, že organizace, které dosahují největšího pokroku, nejsou nutně ty, které nasazují nejpokročilejší modely nebo postupují nejrychleji. Jsou to spíše ty, které dodržují strukturovaný přístup: posilují datové základy před škálováním AI, ověřují případy použití v kontrolovaném, vysoce dopadovém prostředí a začleňují proporcionální správu do transformační cesty. Na rozdíl od jednotné správy, proporcionální správa organizuje AI agenty do úrovní autonomie, z nichž každá má definované hranice důvěry a požadavky na správu.

Přetvoření ambicí AI na trvalý dopad

Pro cestovní organizace, které směřují k dalšímu fázi, není přijetí tohoto sekvenčního přístupu již volitelné; je to právě to, co odlišuje lídry od zaostávajících. V tomto vznikajícím kontextu hrají partneři pro správu obchodních procesů klíčovou umožňující roli tím, že pomáhají organizacím operacionalizovat AI napříč složitými ekosystémy dat, procesů a lidského rozhodování. Nakonec organizace, které dokáží proměnit disciplinovanou exekuci v trvalou, těžko replikovatelnou výhodu, se stane vítězi.