Booking.com construye su propia plataforma de agentes de IA

La compañía desarrolló AgentHub, una infraestructura interna diseñada para que sus equipos puedan construir y desplegar agentes especializados sobre capacidades tecnológicas que ya forman parte de su infraestructura tecnológica.

La iniciativa permite observar hacia dónde puede evolucionar la IA agéntica dentro de las grandes empresas del turismo: en lugar de desarrollar soluciones independientes para cada caso de uso, Booking.com busca establecer una capa común capaz de conectar modelos de IA con datos, recomendaciones, contenidos, APIs y otros servicios, y reutilizar esa arquitectura a lo largo del proceso de compra.

AgentHub: la infraestructura de Booking.com para construir agentes de IA

Uno de los objetivos detrás de AgentHub es reducir la necesidad de que cada equipo de Booking.com vuelva a desarrollar desde cero la infraestructura necesaria cada vez que incorpora un nuevo caso de uso de inteligencia artificial generativa.

La plataforma ofrece configuraciones y una infraestructura compartida para que perfiles como desarrolladores, responsables de producto y especialistas en experiencia de usuario puedan crear e iterar agentes.

Guy Nadav, director de Machine Learning e IA de Booking.com, explicó que el concepto consiste en permitir que el agente razone sobre una tarea y determine qué herramientas debe utilizar para resolverla. Entre esas capacidades aparecen los sistemas de recuperación de información, datos de alojamientos, recomendaciones, inteligencia de contenidos, APIs internas y servicios externos.

El punto diferencial es que Booking.com no parte de cero. La compañía ya cuenta con plataformas de machine learning e inteligencia artificial utilizadas para funciones como ranking, recomendaciones e inteligencia de contenidos. AgentHub agrega sobre ellas una nueva capa capaz de decidir cuándo y cómo recurrir a esas capacidades.

De la inspiración a la gestión del viaje

La arquitectura fue pensada para incorporar agentes en distintas instancias del embudo de ventas. Booking.com identifica aplicaciones desde el descubrimiento y la planificación hasta la reserva, el cross-selling y la gestión posterior del viaje, lo que abre la posibilidad de que diferentes agentes intervengan según la necesidad del usuario.

Uno de los primeros casos implementados es el agente de preguntas y respuestas integrado en AI Trip Planner. Su función es responder consultas relacionadas con los alojamientos, pero detrás de esa interacción se ejecuta un proceso que combina diferentes sistemas de Booking.com.

Por ejemplo, el agente puede identificar a qué alojamiento se refiere el usuario, vincularlo con el ID correspondiente dentro de Booking.com, recuperar información de los sistemas internos y calcular distancias o tiempos de viaje hacia puntos de interés y centros de transporte. (Expedia y Booking.com lanzan sus propias apps dentro de ChatGPT: así será el futuro de los viajes con IA)

La diferencia respecto del modelo anterior es relevante: Booking.com reconstruyó un flujo que hasta entonces era determinístico para que sea el propio agente el que decida qué sistemas necesita consultar para responder una pregunta. Según la compañía, el cambio mejoró la relevancia de las respuestas y del contexto, incrementó la precisión factual y redujo la tasa de rechazo del modelo de lenguaje.

Booking.com prepara una arquitectura multiagente

AgentHub todavía se encuentra en evolución. Entre los próximos desarrollos previstos aparecen la colaboración entre múltiples agentes, capacidades multimodales para procesar imágenes y otras entradas además de texto, memoria de largo plazo y mayores niveles de personalización.

Booking.com también trabaja en mejorar los mecanismos mediante los cuales los agentes utilizan herramientas externas y en optimizar la infraestructura que controla su funcionamiento. La evolución hacia sistemas multiagente supone un paso adicional: ya no se trataría únicamente de un agente recurriendo a diferentes herramientas, sino de varios agentes especializados capaces de colaborar para resolver tareas más complejas.

Para el turismo, el desarrollo resulta significativo porque muestra una transición desde casos puntuales de IA generativa hacia infraestructuras pensadas específicamente para operar con agentes a escala.

En el caso de Booking.com, la intención es que esa lógica pueda atravesar progresivamente diferentes momentos del viaje, reutilizando el enorme volumen de datos, sistemas y capacidades tecnológicas que la OTA (Online Travel Agency) ya posee.