（过去75年来科技对旅游业的重塑）

报告指出，AI在旅游业的应用正在加速。Skift Travel 200（全球最大上市旅游公司）中提及AI的公司比例从2022年的4%激增至2024年的35%。AI赋能的旅游初创企业也备受资本青睐，2025年上半年，45%的旅游业风险投资流向了提供AI功能的初创企业，而2023年这一比例仅为10%。

高管调查显示，AI已在多个维度产生积极影响：59%的受访者表示AI提高了员工生产力，36%表示提升了产出质量，33%表示改善了客户个性化体验，30%表示加快了决策速度，26%表示降低了运营成本。大多数受访者表示，过去三年AI的采用使其年收入增长和成本节约均超过6%。

然而，旅游业的AI成熟度仍落后于其他行业。2025年Epsilon调查显示，11%的旅游业领导者表示其组织完全不使用AI，这一比例几乎是其他行业的两倍。美国人口普查局数据显示，航空和住宿公司仅有1%的员工从事技术岗位，而其他行业这一比例通常接近4%。

（AI也在快速进化到智能体时代）

Agentic AI是AI技术发展的最新阶段，具备三大核心能力，使其区别于传统AI和生成式AI：

1. 自主决策和行动能力：Agentic AI可以自主制定决策并采取行动完成目标，使用多步骤推理处理复杂任务，而不仅仅是提供建议。

2. 调用外部工具和系统：可以调用外部工具、API和系统执行任务，能够直接操作用户界面，像人类一样点击网站和遗留系统，克服传统自动化工具只能访问结构化API的局限。

3. 长期结构化记忆：可以存储和调用长期结构化记忆，跟踪上下文、进度和用户偏好，实现深度个性化响应，并处理跨多个会话的请求。

破解数据孤岛：能够在碎片化环境中整合信息，跨数据孤岛检索或更新数据，执行多步骤工作流程，节省人工在不连接系统间充当"中间件"的繁琐工作。美国运通全球商务旅行AI战略副总裁Marilyn Markham表示："在旅游业，你有所有这些彼此不通话的系统。我们希望释放团队专注于复杂的客户查询和更有价值的任务。"

融合结构化和非结构化数据：能够检索和推理结构化数据源（如航班时刻表、价格层级、预订记录）和非结构化数据源（如支持记录、客户评论、旅游博客），实现端到端的个性化、决策和大规模自动化。

处理明确但复杂的目标：理想的Agentic用例具有明确目标，但只能通过开放式多步骤推理和决策完成。例如，让滞留旅客返回家园的目标很明确，但管理中断的行程（取消航班、延误、临时住宿需求）需要跨多个渠道的多步骤协调。

规模化处理重复但需个性化的任务：在高容量任务中表现出色，这些任务在基本结构上是重复的，但仍需要基于个人上下文或用户特定数据进行个性化。

消费者调查显示，旅行者对AI工具的信任正在增强。超过90%的消费者对通过AI获得的旅游信息表示一定程度的信心。超过半数受访者报告已使用基于AI的旅游规划工具，ChatGPT在旅游规划中的使用在过去一年显著增加。

72%的受访者认为AI在寻找灵感或目的地创意方面"非常有帮助"，这是所有旅游规划环节中最高的。然而，消费者对在高风险场景（如了解签证要求和解决客户服务问题）中使用当前AI工具的舒适度较低。这种谨慎是可以理解的，特别是考虑到GenAI中普遍存在的幻觉问题。目前只有2%的受访者愿意让AI工具完全自主地进行和修改旅游预订，无需人工监督。

但对未来的需求强劲：近70%的消费者对能够成功预订或管理整个行程的数字助手表示兴趣。超过60%的消费者表示，他们更愿意选择使用能够预订和管理行程的AI旅游助手的公司。

报告通过假设案例展示了Agentic AI如何变革旅游规划：

传统GenAI模式：伦敦律所合伙人Sally需要飞往纽约，过去需要花费数小时搜索博客和视频、比较度假村选项、与旅行社协调、浏览忠诚度计划以了解积分兑换，同时考虑饮食限制和高峰假期定价。GenAI可以根据一次性提示提供建议，但仅此而已。即使接近最终行程，最后一刻的变化（如失去奖励座位可用性）也可能迫使从头开始。

Agentic AI模式：Sally在浏览社交媒体时停在马尔代夫度假村的视频上。她的Agentic AI旅游助手识别她的兴趣，匹配她预先安排的假期、忠诚度积分和偏好，并提出完整的个性化行程——包括航班、餐饮、游览等。Sally可以要求更改，Agentic会立即重新安排时间表。然后，只需一次点击，Sally就可以确认预订——无需在网站标签之间翻转，无需无休止的场景映射，也不会错过机会。

SkyLink（企业差旅AI代理）：在组织现有系统内部署Agentic AI，简化和自动化企业预订流程。用户可以通过短信与SkyLink聊天，它了解用户的旅行偏好和组织的旅行政策，可以"在几毫秒内查看数千个数据点并决定最佳报价"。联合创始人兼CEO Atyab Bhatti表示，用户随后可以直接通过聊天预订。

Layla（个人和休闲旅游）：利用用户的历史旅行偏好预订个性化行程。不仅响应特定请求（例如"为五口之家预订夏威夷可爱岛一周，预算低于10,000美元"），还可以建议行程和目的地以满足广泛描述的需求（例如"我们正在寻找距纽约市最多五小时车程的海滩长周末"）。可以提供模板和示例行程，通过引导用户完成决策来加快流程。

报告强调，非面向消费者的用例同样具有变革性价值。McKinsey关于GenAI经济潜力的报告发现，其对公司财务影响最大的用例是营销、销售、客户服务和内部软件工程。

在内部功能中嵌入技术的好处包括：风险降低（早期应用新技术时出现的错误成本更低）、建立肌肉记忆（在内部工作流程中试点技术有助于培养组织熟悉度和技术准备度，加速未来面向客户的创新推出）。

历史上，旅游业面向员工的技术往往落后于面向消费者的技术。Agentic AI可以结束这种不平等的技术应用。一线员工经常花费大量时间处理重复性手动任务。Agentic AI可以自动化航空公司重新预订流程并处理常规任务，如处理退款和发放代金券，使一线员工能够更专注于富有同理心的人际互动。

通过规避一些人际对抗，Agentic AI可以帮助减轻经常导致一线角色倦怠的情绪负担，从而帮助实现更有意义和充实的员工体验。高管调查发现，近20%的受访者表示吸引和留住人才是其前五大挑战之一。

尽管Agentic AI采用仍有加速空间，但旅游业高管对此有明确意愿。80%的受访者表示计划在未来三到五年内跨多个领域和职能大规模实施Agentic AI用例。最常预期的未来用例是客户体验和服务交付、销售和营销。

然而，当前采用水平较低。高管调查显示，90%的受访者表示其组织目前以某种形式使用GenAI，但38%表示根本不使用Agentic AI。22%表示GenAI使用在其组织中广泛存在，但只有2%对Agentic AI说同样的话。

报告提出五大实施建议：

旅游组织可以从检查基线技术条件开始。构建Agentic系统能力需要诸如可扩展的云基础设施、强大的数据准备度和先前实施更传统形式的AI等基础。许多旅游公司目前依赖劣质的基础技术。2020年McKinsey和Skift的报告发现，旅游业现有企业经常背负"高度定制、笨拙的遗留技术，无法充分支持业务需求"。

一些公司发现了一种有趣的方法来修复其技术基础，可以描述为"技术，治愈你自己"。在这些情况下，Agentic AI被部署来编排自主的专业AI代理小组，这些小组可以自行评估、更新和构建复杂的技术基础设施。每个小组内的代理自动化任务，如逆向工程代码和执行质量保证，加速现代化过程并帮助提高生成的技术系统的可靠性。

例如，一家跨国银行需要将100多个分散的风险模型从一种编程语言转换为另一种。手动完成任务将很费力。但该银行部署了五个AI代理小组，分析风险模型的遗留代码，将其业务逻辑翻译成简单的英语，然后与业务和IT专家合作定义风险模型的修订目标状态。代理随后以90%的准确率将模型转换为新编程语言，实现项目时间表加速80%。

在McKinsey的AI商数框架（根据战略、文化和能力等组成部分评估公司的AI成熟度）中，旅游业在纯技术方面得分相对较高，但在技术赋能因素（如人才、采用和扩展）方面得分较低。高管调查显示，他们引用的关于AI采用的最大挑战是缺乏技术专业知识和人才，其次是缺乏业务领域转型的明确路线图。

路线图绘制时应考虑的要素包括：

在核心业务中引入新技术可以从根本上改变员工日常所需的技能。McKinsey分析发现，实施增长战略（特别是与数字化相关的战略）的首要障碍是人才。

McKinsey全球研究院的研究表明，超过75%的全球高管同意，提升和重塑现有员工的技能——而不是雇用新员工——应该提供至少一半的技能差距解决方案。部分原因是招聘成本上升，而技能培训成本下降（由于在线培训计划的数量不断增加）。在旅游和酒店业——年流动率最高的行业之一——引入新员工的相关成本上升尤其痛苦。

对深思熟虑的、与角色相关的提升技能的投资不仅增强了员工能力，还可以通过突出长期职业道路的入口来提高员工忠诚度。万豪国际的Drew Pinto表示："我们看到后台自动化的机会，将冗余任务从员工的盘子中拿走，这样他们就可以专注于更高价值的工作。这是我们路线图的核心部分。"

McKinsey对启动数字转型的高管的调查发现，超过70%的人表示其组织的转型在采用和扩展过程中失去了动力。这对开始Agentic AI旅程的公司来说是一个危险。仅仅将新的AI用例集成到现有流程或工作流程中不足以实现价值并保持竞争力和相关性。

McKinsey进行的另一项调查发现，当修改标准操作程序以包含新的数字技术时，数字转型的成功率高出1.8倍。成功采用和扩展Agentic AI需要重新思考和重新设计基础业务流程，以便组织能够维持新的工作方式。

Agentic AI发展的步伐正在迅速加快。非营利研究组织METR最近的一项研究表明，自2019年以来，AI代理性能（通过代理承担复杂任务的能力来衡量，这些任务需要人类花费大量时间完成）大约每七个月翻一番。这种指数级演变意味着最近被认为不可行的技术可能突然准备好用于现实世界。Expedia的Shilpa Ranganathan说："我们在不到一周的时间内构建了一个从想法到生产的体验。这在一年前是不可想象的。"

忽视这一领域的快速发展可能很容易导致竞争劣势。为避免这种情况，公司需要培养灵活性、实验和适应性的文化。他们应该不断了解进入市场的新工具和平台，进行定期的构建与购买评估，并在必要时保持暂停或转向项目的意愿。

Agentic AI代表着旅游业AI应用从"顾问"向"执行者"的根本性转变，有望解锁长期以来难以实现的生产力和效率提升。报告数据显示，尽管78%的公司已使用GenAI，但真正从中获得实质性收益的不足20%。Agentic AI通过自主决策、调用外部系统和长期记忆三大核心能力，特别适合破解旅游业数据碎片化、系统不兼容的痼疾。

从客户端看，近70%的消费者期待能够完整预订和管理行程的AI助手，超过60%表示更愿意选择提供此类服务的公司，这为旅游企业提供了明确的差异化竞争机会。从内部流程看，Agentic AI在酒店客房分配（节省1-2小时/天）、预测性维护（减少20-30%停用时间）、航空公司动态捆绑销售（收入提升20-30%）等场景的量化效益已得到验证。

报告提出的五大实施路径——准备技术基础、制定数字路线图、提升员工技能、重新设计业务流程、培养灵活文化——为旅游企业提供了系统性框架。特别值得关注的是，成功的数字转型成功率在修改标准操作程序以包含新技术时高出1.8倍，这表明简单地"叠加"AI工具无法释放其全部价值。

对于中国旅游企业而言，报告的启示尤为重要。中国旅游市场规模巨大但同样面临碎片化挑战，在线旅游平台、酒店集团、航空公司都可以从Agentic AI中找到适合自身的应用场景。关键是避免盲目追随技术潮流，而应基于自身战略定位和客户需求，系统性地规划AI转型路径。正如报告所强调的，Agentic AI不是要取代人类，而是要增强人类能力，让员工从繁琐的系统操作中解放出来，专注于提供真正的"人情味"服务——这恰恰是旅游业的核心价值所在。

下载报告原文：https://www.mckinsey.com/industries/travel/our-insights/remapping-travel-with-agentic-ai?cid=mgp_opr-eml-nsl-shl-mgp-glb--&hlkid=84a069823b4945e982b29a4c699b92ad&hctky=12686577&hdpid=3dc75578-4911-4c26-97c8-6480e16ca9ab#/