Zillow Costruisce un'Architettura AI per Tracciare i Percorsi Clienti

Punti chiave

• Zillow raggiunge l'80% delle transazioni immobiliari negli USA annualmente con la sua tecnologia.
• La strategia AI di Zillow si focalizza sulla gestione del contesto piuttosto che sulla raccolta dati.
• L'integrazione di Glean aiuta Zillow a ridurre i costi dell'AI e migliorare l'efficienza.

Zillow, la nota azienda di tecnologia immobiliare, affronta una sfida particolare: tenere traccia dei percorsi clienti nel corso del tempo. Non è un'impresa da poco, considerando come le persone spesso passano dalla navigazione su smartphone alle conversazioni con agenti ipotecari o immobiliari. All'evento VB Transform 2026, riportato da VentureBeat, l'SVP dell'Ingegneria di Zillow Toby Roberts e l'AD di Glean Arvind Jain hanno condiviso intuizioni sulla costruzione di un sistema AI che preserva il contesto durante questo processo.

Zillow gestisce una quota significativa del mercato immobiliare degli USA, interagendo con l'80% delle transazioni ogni anno. Ha utilizzato l'intelligenza artificiale (AI) per anni, persino prima che strumenti come ChatGPT diventassero comuni. Roberts ha spiegato che mentre molti progetti AI iniziano con i dati, Zillow ha scoperto che mantenere il contesto del cliente era la vera sfida. Questo strato di contesto garantisce che i clienti siano supportati indipendentemente da come interagiscono con Zillow.

Invece di affidarsi a un singolo modello di AI, Zillow ha optato per creare un sistema su misura per compiti specifici. Ha deciso di mantenere il controllo di questo strato di tracciamento del contesto internamente, piuttosto che dipendere da alcun chatbot esterno. Questa scelta consente loro di gestire più efficacemente la complessità delle transazioni immobiliari.

Glean svolge un ruolo vitale nella strategia di Zillow centralizzando il lavoro di integrazione. Jain ha sottolineato come il sistema di Glean aiuta instradando i compiti verso modelli più piccoli e meno costosi, riducendo le risorse necessarie per l'elaborazione dell'AI. Questo non solo riduce i costi ma accelera anche le prestazioni dell'AI.

Cosa significa questo per le aziende?

Roberts ha enfatizzato che per le aziende che desiderano sviluppare sistemi AI, è fondamentale avere una base di misurazione solida in atto prima di lanciare iniziative AI. Questo approccio ha permesso a Zillow di attribuire un aumento del 40% della sua produzione di codice all'AI, grazie a metriche preesistenti piuttosto che a calcoli successivi.

Jain ha osservato che centralizzare il contesto può salvare le aziende dai costi nascosti associati al lavoro di integrazione ripetuto tra diversi dipartimenti. Inoltre, le aziende dovrebbero essere caute nell'assumere che i soli sistemi di autorizzazione gestiranno i dati sensibili. Zillow, ad esempio, ha aggiunto controlli di conformità rigorosi per salvaguardare i dati dei clienti.

Concentrandosi sul contesto, non solo sulla capacità, la strategia AI di Zillow funge da modello per altre aziende. Centralizzare il contesto aiuta a ridurre le spese di AI, offrendo una lezione pratica su come integrare efficacemente l'AI all'interno di un'azienda.