ИИ-турагент. Как в MakeMyTrip перевели планирование путешествий на искусственный интеллект

MakeMyTrip — индийская туристическая онлайн-платформа для планирования поездок по всему миру. На рынке с 2000 года. Предоставляет услуги по бронированию туров, отелей, авиаперелётов, автобусных и железнодорожных билетов, а также аренды автомобилей, страхованию и оформлению виз. В команде — более 4300 сотрудников.

Рассказываем, зачем на платформе внедрили многоязычного ИИ-помощника для планирования путешествий и к каким результатам это привело.

Проблема

Традиционный способ планирования поездки на онлайн-платформе включает множество действий: поиск билетов, отелей и трансфера, чтение отзывов, сравнение вариантов. Пользователь переключается между фильтрами и вкладками и тратит время на анализ разрозненной информации. Особенно сложно приходится жителям небольших индийских городов, говорящих на разных диалектах: им неудобно вводить данные на английском. При этом система не учитывает контекст (командировку, семейный отдых, отпуск с друзьями) и ограничения по бюджету, что дополнительно усложняет выбор маршрутов.

Решение

Команда платформы решила перевести взаимодействие пользователей с системой на интеллектуального помощника — Myra (Майра). С ним можно общаться в формате диалога, используя голосовой или текстовый ввод. Ассистент понимает естественную речь и знает несколько языков. В ответ на пользовательский запрос система сравнивает цены, изучает отзывы, составляет персонализированный маршрут и помогает оформить бронирование. Всё происходит в одном интерфейсе приложения.

Работу помощника координируют несколько специализированных ИИ-агентов, каждый из которых отвечает за свою категорию данных (авиабилеты, отели, транспорт, визы и т. д.). Это позволяет системе обрабатывать сложные запросы с учётом индивидуальных предпочтений туристов.

Технологии

• Облачный сервис для корпоративного доступа к большим языковым моделям.
• Специализированные языковые модели (англ. custom language models), обученные на туристическом контенте.
• Мультиагентная архитектура: специализированные ИИ-агенты, которые взаимодействуют друг с другом для решения пользовательских задач с поддержкой разных форматов ввода данных (текста, голоса, изображения, видео).
• Семантический поиск (semantic search), который использует искусственный интеллект и обработку естественного языка (англ. natural language processing, NLP) для понимания смысла и контекста поискового запроса.
• Картографический сервис — для предоставления информации о местоположении, достопримечательностях, погоде.
• API (от англ. application programming interface — «программный интерфейс приложений») — для интеграции с ИИ-моделями, картографическими сервисами, системами бронирования и CRM (от англ. customer relationship management — «управление взаимоотношениями с клиентами»).

Сложности

Главным вызовом для команды проекта стало создание мультиагентной системы с поддержкой на нескольких языках, обеспечивающей релевантные результаты. Чтобы решить эти задачи, команда проекта разработала собственные специализированные модели и обучила ИИ-агентов работе с туристическим контентом.

Этапы работы

• Август 2025 года. Запуск бета-версии ИИ-помощника Myra c поддержкой английского, хинди и хинглиш (от англ. hindi + english). Сбор обратной связи, дообучение моделей, доработка функционала приложения.
• Февраль 2026 года. Интеграция приложения с OpenAI API позволяет ИИ-помощнику перейти от диалогов с пользователями и формирования рекомендаций к операциям по оформлению бронирований в режиме реального времени.

Результаты

Интеграция в приложение ИИ-помощника помогла улучшить клиентский опыт. Пользователям стало проще планировать путешествия, взаимодействие с платформой стало персонализированным. Благодаря автоматизированной обработке запросов у сотрудников первой линии поддержки высвободилось время для решения более сложных клиентских задач.

• Более 50 000 диалогов в день обрабатывает ИИ-помощник, обеспечивая поддержку пользователей в режиме 24/7.
• 50% обращений клиентов с вопросами по отелям и авиабилетам самостоятельно обрабатывает мультиагентная система.
• 45% взаимодействий с ИИ-помощником приходится на жителей небольших индийских городов.
• На 30% сократились операционные затраты платформы на поддержку клиентов благодаря автоматизации рутинных запросов.
• На 20% повысились показатели удовлетворённости клиентов благодаря персонализированным рекомендациям.
• 2 минуты составляет среднее время обработки запроса ИИ-помощником.

Следующие шаги

Компания планирует расширить поддержку ИИ-помощника на другие региональные языки (бенгальский, каннада, малаялам, маратхи, тамильский, телугу и др.), добавить сценарии работы ИИ с изображениями и видеоматериалами, а также совершенствовать технологию семантического поиска для понимания контекста и интента (с англ. intent — «намерение») поискового запроса, чтобы система выдавала релевантные результаты даже при отсутствии точных совпадений слов.

Редакция СберПро

Автор

• Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в телеграм-канале. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.