AI w hotelu na 2027 rok: widoczność w czatach, skrzynka mailowa i ceny pod kontrolą

Na XIX Hotel Meeting Wojciech Sroka pokazuje na przykładzie konkretnego obiektu, ile pracy kosztuje to, żeby hotel pojawiał się w odpowiedziach Google AI i ChatGPT. Temat trafił do programu polskiej konferencji, bo goście coraz częściej planują podróż z asystentem AI. Pytają go o „spokojny hotel z basenem blisko Gdańska” i dostają trzy, cztery nazwy, a nie dziesięć niebieskich linków. Obiekt spoza tej listy w ogóle nie bierze udziału w wyborze.

Podobnie stawia sprawę Pertlink. Z okazji 26-lecia firma przekształca się w doradztwo technologiczne i AI dla hotelarstwa i nazywa widoczność w AI (ang. AI discoverability) głównym wyzwaniem hoteli na 2027 rok. Kiedy firma doradcza przebudowuje pod ten temat całą ofertę, hotel może się spodziewać, że w najbliższym roku dostanie w tej sprawie sporo ofert. Zanim jakąś podpisze, warto zrozumieć, za co naprawdę płaci.

Hospitality Net publikuje ostrzeżenie: branża może powtórzyć historię czarnego SEO (black hat SEO), czyli sztuczek pod roboty wyszukiwarek, za które Google później karał. Tym razem chodzi o GEO (generative engine optimization), czyli optymalizację pod wyszukiwarki generatywne i duże modele językowe. Kusi prosty pomysł: wygenerować setki podstron „najlepszy hotel dla rodzin w…”, „hotel z parkingiem w…” i liczyć, że model je przeczyta. Autor tekstu przekonuje, że widoczność w modelach językowych zdobywa się treścią konkretną, pisaną dla ludzi i spójną z jasnym pozycjonowaniem obiektu.

Dla polskiego hotelu niezależnego to dobra wiadomość, bo przewaga leży w faktach, których sieć nie skopiuje: odległość pieszo do plaży w minutach, godziny dostępności basenu dla dzieci, liczba stanowisk ładowania aut, nośność windy towarowej dla organizatora targów. Model językowy poleci hotel, o którym umie powiedzieć coś konkretnego. Strona zbudowana z ogólników typu „wyjątkowa atmosfera” i „komfortowe pokoje” nie daje mu nic do powtórzenia, niezależnie od tego, ile takich podstron powstanie.

HiJiffy uruchomił Email Copilot, narzędzie przygotowujące szkice odpowiedzi na maile do hotelu. Pracę dzieli między trzech agentów AI działających po kolei: każdy wykonuje swój etap, a następny dostaje jego wynik. W obiekcie pilotażowym Oliva Nova czas odpowiedzi spadł z pięciu dni do jednego. Ważne słowo to „szkic”: odpowiedź przygotowuje maszyna, a wysyła ją pracownik.

Pięć dni czekania na odpowiedź to w wielu polskich obiektach nic wyjątkowego, szczególnie przy zapytaniach grupowych i MICE, które trafiają do jednej osoby od sprzedaży. Taki gość po dwóch dniach rezerwuje u konkurencji. Najpierw warto policzyć własną skrzynkę: ile maili przychodzi tygodniowo, jaki jest mediana czasu odpowiedzi i ile zapytań nigdy nie dostało odpowiedzi. Bez tej miary nie da się ocenić żadnego copilota, ani tego od HiJiffy, ani konkurencyjnego.

Raport RoomPriceGenie za 2026 rok podaje, że 53 proc. hoteli używa sztucznej inteligencji przy ustalaniu cen pokoi, a tylko 10 proc. zaufałoby jej na tyle, żeby podejmowała większość decyzji cenowych sama. Hotelarze chętnie korzystają z rekomendacji, ale nie chcą oddać kontroli. Taka ostrożność jest rozsądna: system cenowy uczy się na historii, a lokalne zdarzenia, na przykład koncert ogłoszony z tygodniowym wyprzedzeniem czy zamknięcie drogi dojazdowej, często zna tylko recepcja.

Praktyczny model to praca z widełkami. Revenue manager albo właściciel ustala minimalną i maksymalną cenę dla każdego typu pokoju i sezonu, a system porusza się wyłącznie w tym zakresie. Co tydzień porównuje się rekomendacje z decyzjami, które człowiek ręcznie zmienił, i sprawdza, kto miał rację. Po kwartale wiadomo, czy da się zostawić systemowi więcej swobody, a hotel nie ryzykuje tygodnia sprzedaży poniżej kosztu.