《Omio 的对话式旅行:AI 如何进入搜索、预订和内部工作流》
Omio 把 OpenAI 模型接入实时交通数据,让旅行规划从表单搜索转向自然语言对话。文章也展示了 ChatGPT 和 Codex 如何改变产品开发节奏、成本结构和内部工作流。
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导语
这篇 OpenAI 客户案例介绍 Omio 如何把 AI 同时用在两个方向:对外,把旅行发现和预订从搜索结果变成自然语言对话;对内,把 ChatGPT、Codex 和 API 接入研发与业务流程。文章真正想展示的是,AI 原生化不只是加一个聊天入口,而是同时改变产品界面、数据连接、工程效率和组织治理。
1. 从搜索到对话:旅行规划被重新定义
- Omio 是多式联运旅行平台,连接火车、巴士、渡轮和航班,覆盖全球 47 个国家、超过 3,000 家交通提供商。传统旅行规划常要求用户打开多个网站、比较交通方式、自己拼接路线。
- Omio 认为,当用户期待转向对话式界面时,旅行发现也可以改变:用户只要说出想去哪里,就能得到个性化、可预订的行程。这里的关键不是让 AI 给泛泛建议,而是把模型接到实时交通库存、价格和预订系统。
- 文章用 Tomas Vocetka 的访谈搭建主线:Omio 的目标是做对话式旅行、走向 AI 原生,并用 OpenAI 同时加速客户体验和内部运营。
2. 把对话式旅行做成可预订体验
- 2023 年,Omio 推出较早接入 ChatGPT 的旅行体验之一,直接把 OpenAI 模型连到 Omio 的交通库存和预订系统。用户可以问“从罗马到佛罗伦萨最快路线是什么?”或“巴黎到巴塞罗那该坐火车还是飞机?”
- 这类体验不是依靠静态资料回答,而是连接实时交通库存和价格数据,让用户通过对话发现真实、可预订的行程。
- 后来,Omio 又基于 OpenAI 模型和全球交通网络扩展成专门的 ChatGPT 体验。文章把它称为对话式商业的新类型:AI 成为客户和真实世界交通系统之间的界面层。
3. 内部 rollout:ChatGPT 是入口,Codex 才进入具体工作
- Omio 在构建面向旅客的 AI 产品时,也开始改造内部工作方式。公司先向全员推出 ChatGPT,让团队实验、学习,并寻找工作改进机会。
- 随着采用成熟,Omio 扩展到 Codex,把它深度嵌入工程流程,并逐步延伸到非技术职能。CTO Tomas Vocetka 的说法是:“我们推出了 ChatGPT,那只是预告;Codex 才是真正完成工作的地方。”
- 今天,每位工程师都会在软件开发生命周期中使用 Codex,覆盖研究、规划、编码、测试、代码审查、监控和维护。Omio 还在建设自定义集成和连接器,把内部系统、数据和流程带入 AI 工具,让员工从检索信息走向执行任务。
4. AI 原生化意味着重做工作流,而不是给旧流程加自动化
- Omio 的目标不是把 AI 叠加到旧流程上,而是从根部重新思考工作如何完成。Vocetka 说,所有职能都需要重新思考自己的工作方式。
- 这种方式已经改变产品建设节奏。许多产品现在只需要原来约 20% 的开发时间;过去需要多个开发者花一个季度完成的项目,现在可由一个开发者在约一个月内完成。
- 更短周期带来更多实验、更快决策和更强的验证能力。也就是说,效率提升不是为了少做产品判断,而是为了更早测试概念、验证客户需求,再决定是否投入更大资源。
5. 责任仍在人:AI 加速执行,但不替代问责
- Omio 对部署原则有明确边界:责任和问责仍由人承担。AI 帮助团队更快开发、更快分析、更快决策,但人仍然掌控最终结果。
- 文章把这一点放在治理模型里理解:广泛开放 OpenAI 工具并不意味着放弃控制,Omio 同时强调治理和人工监督。它的 AI 原生不是“让 AI 自己跑”,而是让员工在更强工具层上保持责任。
6. 结果与领导经验:AI 同时是产品策略和运营模型
6.1 结果清单
- Omio 建立了较早的 ChatGPT 对话式旅行体验,把 OpenAI 模型连接到 3,000 多家交通提供商和 47 个国家的网络。
- 公司把部分产品开发工作量降到过去约 20%,将一些项目从一个季度缩短到约一个月,并把 AI 采用从工程扩展到更多业务职能,从而加快实验、产品迭代和决策。
6.2 领导经验
- 文章总结的经验包括:把 AI 当成业务转型,而不是单纯技术项目;由高层推动采用,同时允许全组织实验;关注重新设计工作流,而不是只自动化旧任务;保持人的问责;把 AI 同时视为产品策略和运营模型。
7. 下一步:旅行入口从搜索结果变成连接实时网络的智能系统
- Omio 认为,AI 正在同时改变业务两端:外部,旅客发现、比较和预订交通的方式会变得更对话化;内部,AI 会成为团队构建产品、做决策和规模化运营的基础层。
- 公司对未来旅行的判断是:用户不再主要浏览搜索结果,而是与直接连接实时交通网络的智能系统互动。Vocetka 总结说,它正在改变 Omio 如何工作、做什么、如何构建以及如何运营。
- 对 Omio 来说,成为 AI 原生不是未来愿景,而是正在发生的转型:旅行如何被发现、预订和交付,已经被模型和真实交通基础设施的结合改写。
思想框架
文章先用 Omio 的业务规模建立问题:一个连接 3,000 多家交通提供商、覆盖 47 个国家的平台,为什么要从搜索转向对话。随后它用 2023 年 ChatGPT 旅行体验说明,对话式旅行必须接入实时库存、价格和预订系统,才能从泛泛问答变成可预订行程。中段转向内部组织:ChatGPT 帮全员进入 AI,Codex 则进入工程生命周期和自定义连接器,让团队从信息检索走向执行。后半部分用 20% 开发时间、一个季度变一个月、全职能重做工作流等数字,说明 AI 原生化是产品策略和运营模型的同步变化。最后,文章以人的问责作边界:AI 加速开发、分析和决策,但结果仍由人负责。
How Omio is building the future of conversational travel
openai.com · 5 mins
✍️ think & write|2️⃣ 费曼输出
Omio 的对话式旅行为什么必须连接实时交通库存和价格数据?如果只用静态模型回答,会少掉什么能力?
文章如何区分“在旧流程上加 AI”和“成为 AI 原生组织”?请用 ChatGPT、Codex、20% 开发时间和人的问责说明。
我的笔记
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