ИИ считает цены отелей, но доверяют ему немногие

Искусственный интеллект уже участвует в установлении гостиничных тарифов, однако управление ценами отельеры оставляют за людьми. Исследование RoomPriceGenie, опубликованное 20 октября 2026 года, показало: 53% опрошенных специалистов используют ИИ для рекомендаций по стоимости номеров, но лишь 10% готовы доверять алгоритму большинство ценовых решений. В исследовании участвовали 450 сотрудников и руководителей, отвечающих за выручку, из Европы, Северной Америки и Азиатско-Тихоокеанского региона. Это ответы отраслевой выборки, а не статистика всех гостиниц мира.

Установка цены остается решением человека

Технология уже встроена в работу более половины участников исследования, включая 16%, которые применяют ее особенно активно. Еще 35% пробуют такие решения или рассматривают их внедрение, а 11% пока не собираются обращаться к ИИ. При этом 77% респондентов в той или иной степени доверяют алгоритмам. Сильное доверие, достаточное для передачи большинства решений, встречается намного реже: о нем сообщают лишь 10%.

Гостиничный тариф меняется под влиянием загрузки, событий в городе, сезонности и предложений конкурентов. Алгоритм способен быстро объединить эти сигналы, но управляющему необходимо понимать, почему система предлагает повысить или снизить цену. Когда объяснение непрозрачно, сотрудник повторно проверяет расчет вручную. Использование ИИ и готовность делегировать ему решение — разные показатели, поэтому вывод о том, что 90% отелей не доверяют ИИ вообще, из опроса не следует.

Диаграмма по данным RoomPriceGenie: 53% используют ИИ для рекомендаций по тарифам, 10% доверяют ему большинство решений, 43% не имеют полноценной системы revenue management. Показатели измеряют разные стороны работы и не суммируются. ALT RU: три столбца использования ИИ, доверия и наличия RMS.

Многие гостиницы все еще обходятся без систем управления доходами

Опрос обнаружил и другую особенность рынка: 43% участников работают без полноценной Revenue Management System (RMS). Из них в общей выборке 29% используют таблицы с ограниченной автоматизацией, а 14% ориентируются на ручные расчеты и фиксированные сезонные цены. Для такого бизнеса разговор об автономном ИИ начинается раньше, чем завершено внедрение базовых инструментов анализа спроса.

Разрыв заметен и между уверенностью руководителей и частотой пересмотра стратегии. 79% участников считают, что используют потенциал выручки достаточно полно, но только 36% возвращаются к ценовой стратегии как минимум раз в месяц. Нерегулярная оценка тарифов не обязательно означает плохое управление конкретной гостиницей, однако показывает, почему стремление к автоматизации растет быстрее организационной готовности к ней.

Отелю не хватает специалистов, а не только алгоритмов

RoomPriceGenie оценивает кадровую проблему отдельно: 47% опрошенных отмечают сложности с подбором специалистов по управлению доходами. В немецкоязычных странах DACH этот показатель достигает 66%, в Канаде — 56%. Расчет тарифов нередко остается обязанностью генерального управляющего или собственника. Собранные поставщиком системы сведения показывают дефицит специализированного времени и компетенций, но не позволяют утверждать, что ИИ уже заменил revenue-менеджеров.

Компания предлагает рассматривать автоматизацию как часть общего управления выручкой, а не как кнопку получения максимального тарифа. Прогноз спроса, выбор канала бронирования, скидки, расходы на привлечение гостей и качество данных связаны между собой. Международные сети могут располагать собственными аналитическими отделами, а небольшим гостиницам особенно важно видеть логику рекомендаций и сохранять возможность менять настройки.

Что цифры означают для гостиничных инвесторов

Инвестор покупает не алгоритм, а денежный поток объекта. Повышение средней цены номера может сопровождаться снижением загрузки или ростом расходов, поэтому оценка должна учитывать RevPAR, операционную прибыль и фактические затраты на программы и персонал. International Investment ранее объяснял, почему гостиничный RevPAR в 2026 году не всегда превращается в сопоставимый рост маржи. Новый опрос помогает понять, кто принимает ценовые решения внутри гостиницы и насколько управленческая система способна реагировать на изменения спроса.

Технологии влияют и на то, как путешественники выбирают отель. В отдельном анализе International Investment рассматривал переход поиска и бронирования в ChatGPT и другие ИИ-интерфейсы. Однако алгоритмическое ценообразование относится к внутренней работе гостиницы, а поиск через ИИ — к привлечению гостя; смешивать эти процессы и их показатели нельзя. Достоверных данных о росте доходности гостиничной недвижимости именно на 53% или 10% исследование RoomPriceGenie не содержит.

Получите консультацию об инвестициях в недвижимость у экспертов International Investment

Вопросы и ответы (FAQ)

Сколько гостиниц используют ИИ для цен? В опросе RoomPriceGenie 53% специалистов сообщили о применении ИИ для рекомендаций по тарифам. Это не доля всех отелей мира.

Сколько специалистов доверяют алгоритму большинство решений? 10% опрошенных. При этом 77% в той или иной степени доверяют рекомендациям ИИ.

Что такое RMS в гостинице? Revenue Management System помогает собирать сведения о спросе и управлять тарифами; 43% участников опроса не имели полноценной такой системы.

Доказывает ли опрос рост гостиничной доходности благодаря ИИ? Нет. Исследование оценивает использование инструментов и управленческие практики, а не доход инвесторов.