El agente de atención con IA de Airbnb resuelve cerca de un tercio de las incidencias y se apoya en Qwen de Alibaba

El problema

Airbnb atiende a huéspedes y anfitriones en varios idiomas y mercados, y cada contacto de soporte que llega a una persona incrementa su base de costes de atención al cliente. La compañía quería que más incidencias se resolvieran sin un agente humano.

Qué construyeron

Airbnb construyó su propio agente de IA de atención al cliente. Los usuarios escriben a un asistente de IA y la incidencia se resuelve sin agente humano cuando el asistente puede gestionarla. En el T2 de 2025 el agente atendía a todos los usuarios de EE. UU. En el comunicado de resultados del T4 de 2025 ya cubría a hablantes de inglés, francés y español en Estados Unidos, Canadá y México.

El CEO, Brian Chesky, dijo a Bloomberg que Airbnb depende en gran medida de los modelos Qwen de Alibaba. Qwen es una familia de modelos open-weight (de pesos abiertos), es decir, cuyos archivos se publican para que una empresa pueda ejecutarlos y adaptarlos. Chesky describió Qwen como "fast and cheap" (traducción: «rápido y barato»). También dijo que la integración de ChatGPT no estaba del todo lista para las necesidades de Airbnb. Un reportaje recogido por MENA Startup Digest afirma que Airbnb utiliza 13 modelos en total, incluidos algunos de OpenAI y Google.

Cómo lo hicieron

Las fuentes describen un despliegue por fases en lugar de un único lanzamiento. El agente llegó a todos los usuarios de EE. UU. en el T2 de 2025 y después se extendió a Canadá, México y más idiomas. Airbnb dice que prevé un despliegue global más adelante en 2026.

Las fuentes no dan presupuesto, tamaño del equipo ni plazo de construcción. Tampoco dicen qué versión de Qwen usa Airbnb ni dónde se ejecuta.

Resultados

En el T2 de 2025 Airbnb dijo que el agente había reducido un 15 % la proporción de anfitriones y huéspedes que tenían que contactar con una persona. En su comunicado de resultados del T4 de 2025 informó de que cerca de un tercio de las incidencias se resolvían sin necesidad de un agente, con una caída significativa del tiempo de resolución. TechCrunch repitió la cifra de un tercio a partir de la conferencia de resultados, en la que Chesky dijo que la base de costes de atención al cliente bajaría y la calidad mejoraría.

Airbnb aspira a que el chat y la voz con IA gestionen más del 30 % de todos los tickets en el plazo de un año, en todos los idiomas en los que tiene agentes humanos.

Qué salió mal

En abril de 2026 dos comités de la Cámara de Representantes de EE. UU. escribieron a Airbnb sobre su uso de Qwen. Citaron preocupaciones de seguridad nacional y de seguridad de los datos, y preguntaron qué modelos chinos utiliza Airbnb y cómo llegan los datos a ellos. La carta es una petición de información. No señala ninguna infracción, y la respuesta de Airbnb no figura en las fuentes.

Qué replicar

Informe con regularidad de dos cifras: la proporción de incidencias que el agente cierra por sí solo y la variación de los contactos que llegan a personas. Amplíe un mercado y un idioma cada vez. Haga que sus equipos jurídico y de seguridad revisen el origen y el alojamiento de un modelo antes de comprometerse con él.