Lotnisko bez kolejek do konsultanta: jak migracja na model LLM podniosła automatyzację Chatlota do 98%
98%
zgłoszeń obsłużonych automatycznie po migracji na LLM (vs 89% w modelu regułowym rok do roku)
12 237
aktywnych zgłoszeń w okresie 9 marca – 9 czerwca 2026 (wzrost r/r z 11 573)
~2 sekundy
średni czas generowania odpowiedzi przez model generatywny – porównywalny z modelem regułowym
Wprowadzenie
Port Lotniczy Wrocław jako pierwsze lotnisko w Polsce wdrożył chatbota do obsługi pasażerów – nasze rozwiązanie towarzyszy podróżnym od ponad 7 lat, odpowiadając na pytania o statusy lotów, dojazd czy odprawę 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. W tym czasie chatbot, początkowo działający w modelu regułowym, obsłużył dziesiątki tysięcy rozmów i stał się stałym elementem komunikacji lotniska z pasażerami.
Wraz z rozwojem technologii konwersacyjnej AI, wspólnie z Portem Lotniczym Wrocław zdecydowaliśmy o przebudowie chatbota i migracji z modelu regułowego na nowoczesny model oparty na dużych modelach językowych (LLM). Nie była to decyzja podjęta z dnia na dzień – przez ponad 2 lata działaliśmy w modelu hybrydowym, stopniowo rozszerzając zakres odpowiedzi obsługiwanych przez LLM i testując nowe podejście z udziałem zaufanych pasażerów. Dopiero po potwierdzeniu stabilności i skuteczności nowego modelu podjęliśmy decyzję o pełnym przejściu. Projekt – wyjątkowo złożony, obejmujący wiele warstw technologicznych oraz integracje zewnętrzne – miał jeden cel: jeszcze skuteczniej odpowiadać na rosnące oczekiwania pasażerów, bez utraty stabilności i szybkości, które przez lata budowały zaufanie do narzędzia.
Wyzwanie
Sukces dotychczasowego rozwiązania opartego na modelach regułowych stał się fundamentem kolejnego etapu rozwoju narzędzia. Model regułowy działa dobrze, dopóki zapytanie pasażera mieści się w przewidzianym scenariuszu – ale lotnisko to środowisko, w którym pytania bywają nieprecyzyjne, wielowątkowe albo zadawane w pośpiechu, tuż przed odlotem. W sezonie 9 marca – 9 czerwca 2025, działając jeszcze w modelu regułowym, Chatlot obsłużył 11 573 zgłoszenia z automatyzacją na poziomie 89% – wynik bardzo dobry, ale z każdym kolejnym punktem procentowym coraz trudniejszy do poprawy w architekturze opartej na sztywnych regułach.
Rozwiązaniem był krok, który sami inicjowaliśmy od jakiegoś czasu: pełne przejście na model LLM. Samo wdrożenie nowej technologii było złożonym wyzwaniem – wiązało się z przebudową funkcjonalności rozwijanych nieprzerwanie od blisko 7 lat, przy jednoczesnym zachowaniu integracji z zewnętrznymi systemami (m.in. wyszukiwarkami lotów i wewnętrznymi systemami lotniska) oraz bez przerywania ciągłości obsługi pasażerów.
8-letnia już współpraca z KODA pokazuje nam każdego dnia, jak technologia może realnie wpływać na doświadczenia pasażerów. Chatlot po zmianie na duże modele językowe zyskał do tego ogromną 'zaradność’ sprawnie odpowiadając na skomplikowane zapytania. Nasz wirtualny asystent stanowi jedno z kluczowych narzędzi w budowaniu dobrych doświadczeń podróżnych.
Rozwiązanie
Nowy model rozumie sens zapytań pasażerów nawet wtedy, gdy są one sformułowane niedokładnie i – co kluczowe – potrafi rozpoznać i obsłużyć kilka intencji w obrębie jednej wiadomości, zamiast prowadzić pasażera przez ścieżkę pytanie-odpowiedź.
Rozwiązanie zintegrowaliśmy z API wyszukiwarek lotów oraz wewnętrznymi systemami lotniska, dzięki czemu chatbot dysponuje aktualną bazą wiedzy i może precyzyjnie kierować użytkowników do właściwej informacji – od statusu lotu, przez kwestie odprawy, po nowo dodaną funkcję zgłaszania zagubionych rzeczy na terenie lotniska.
Mimo że odpowiedzi są generowane przez model na bieżąco, a nie wybierane z gotowej puli scenariuszy, optymalizacja modelu pozwoliła utrzymać średni czas generowania odpowiedzi na poziomie ok. 2 sekund – porównywalny z czasem odpowiedzi w modelu regułowym. Pasażer zyskuje więc bota, który rozumie więcej, ale nie traci na tempie rozmowy.
Implementacja
Analiza istniejącego rozwiązania i architektury docelowej (sierpień 2025)
Projektowanie architektury LLM rozpoczęliśmy w sierpniu 2025 roku. Zadanie polegało na analizie blisko 7-letniej bazy funkcji i scenariuszy chatbota regułowego oraz zaplanowaniu, jak przenieść je na nowy model. Zdefiniowaliśmy priorytety funkcji w trzech etapach:
Etap 1
Must have bez którego nie mogliśmy wystartować – statusy lotów z ankietą, wyszukiwarka połączeń, dojazd/parking, odpowiedzi na słowa-alerty lotniskowe;
Etap 2
Funkcje dodatkowe, które powinny pojawić się niedługo po zmianie – zgłaszanie zagubionego bagażu, usługi i lokale na lotnisku;
Etap 3
Funkcje, które dodawaliśmy w kolejnych dniach i tygodniach – FAQ podróży.
Kluczowym wyzwaniem architektonicznym było zaprojektowanie klasyfikatora opartego na dwóch współpracujących promptach – nowe podejście, które wymagało precyzyjnego zgrania, aby rzetelnie przekierowywać użytkowników do odpowiednich odpowiedzi.
Produkcja i adaptacja funkcjonalności (listopad 2025 – styczeń 2026)
Od listopada 2025 trwały prace nad nową strukturą chatbota, inżynierią promptów i budową funkcji API. Najważniejsze funkcje – statusy lotów, wyszukiwarka połączeń, alerty bezpieczeństwa – zostały odtworzone i przystosowane do nowego modelu opartego na LLM. Równolegle wraz z lotniskiem przygotowaliśmy i zaktualizowaliśmy bazę wiedzy.
Integracje zewnętrzne (grudzień 2025 – styczeń 2026)
Kluczową zmianą w integracji było przejście na bezpośrednie zapytania do API eSky. Wymagało to przeniesienia logiki integracji z zewnętrznego serwisu bezpośrednio do struktury bota w platformie. Zapytania do eSky wymagały sprytnego formatowania danych oraz iteracyjnego wywoływania. Równocześnie prowadziliśmy weryfikację systemu powiadomień o statusach lotów, który musiał poprawnie działać z nowym botem.
Testy i wdrożenie (styczeń – luty 2026)
Testy wewnętrzne obejmowały weryfikację wszystkich funkcji – statusów lotów, wyszukiwarki, bazy wiedzy, alertów i zgłoszeń zagubionego bagażu. Przed publikacją przeprowadziliśmy szkolenie dla klienta z nowego podejścia obsługi bota oraz przygotowaliśmy szczegółowy plan przejścia.
Rozwój po wdrożeniu
To ostatni etap przed komercyjnym uruchomieniem projektu. Oddaliśmy chatbota w ręce użytkowników końcowych, którzy zweryfikowali jego logikę, użyteczność, sprawność i szybkość działania oraz zaimplementowane funkcje.
Rezultaty
Porównanie tych samych trzech miesięcy rok do roku (9 marca-9 czerwca) pozwala precyzyjnie ocenić efekt migracji, eliminując wpływ sezonowości ruchu lotniczego. I to wszystko przy wzroście liczby zgłoszeń do obsługi.
Automatyzacja wzrosła z 89% do 98%. Już w pierwszych trzech miesiącach działania nowego modelu automatyzacja wzrosła z 89% do 98%. Biorąc pod uwagę, że ruch pasażerski wciąż rośnie, a rozmów z Chatlotem jest coraz więcej, to nieocenione wsparcie nie tylko dla samych pasażerów, ale i dla zespołu ich obsługującego.
Szybsze odpowiedzi, mniej wiadomości. Generatywny model potrafi rozpoznać i połączyć kilka wątków w ramach jednej wypowiedzi pasażera, co sprawia, że użytkownicy szybciej i bez powtarzania się docierają do potrzebnych informacji. Przy wzroście liczby rozmów, liczba samych wymienianych wiadomości zmniejszyła się z 202 593 do 189 004 – co oznacza, że postawione przed nowym Chatlotem zadanie, jakim było ułatwienie pasażerom zdobycia odpowiedzi, zostało z sukcesem wykonane.
Bez kompromisu w szybkości działania. Mimo że odpowiedzi są generowane na bieżąco, a nie pobierane z gotowej bazy scenariuszy, średni czas wygenerowania odpowiedzi wynosi ok. 2 sekund – czyli tyle samo, ile w modelu regułowym.
Nowa funkcjonalność została szybko zaadaptowana przez pasażerów. W ciągu pierwszych 3 miesięcy od uruchomienia możliwości zgłaszania zagubionych rzeczy skorzystało z niej już 230 osób – dowód na to, że pasażerowie chętnie sięgają po kolejne funkcje, gdy chatbot jest dla nich wiarygodnym, sprawnym kanałem kontaktu.
Jako lotnisko stawiamy na rozwiązania, które bezpośrednio przekładają się na komfort pasażerów i najwyższą jakość komunikacji. Chatlot oparty na modelu generatywnym od KODA stał się naturalną, pierwszą linią dojrzałego dialogu z podróżnymi. Wynik 98% automatyzacji przy zachowaniu dwusekundowego czasu odpowiedzi dowodzi, że dobrze zaprojektowana i wdrożona technologia potrafi wręcz przerosnąć oczekiwania przed nią postawione. A my, dzięki partnerskiej współpracy, po raz kolejny wspólnie wyznaczamy trendy w branży.
Perspektywy rozwoju
Migracja na model LLM otwiera przed Chatlotem nowe możliwości, których nie zrealizowalibyśmy w modelu regułowym. Chatbot działa już wielojęzycznie dzięki możliwościom LLM – co odpowiada potrzebom międzynarodowych podróżnych. Docelowo Chatlot ma stale rozwijać się jako wielofunkcyjny asystent lotniskowy – punkt kontaktu dla pasażera na każdym etapie podróży.
Wrocław jest przy tym pionierem, tworząc jedno z pierwszych komercyjnych wdrożeń LLM w chatbocie lotniskowym na świecie. To doświadczenie stanowi fundament pod kolejne wdrożenia tego rozwiązania w innych portach lotniczych.
Praca nad tym projektem to dla nas coś więcej niż tylko dostarczenie technologii. Zespół lotniska z ogromnym zaangażowaniem dba o doświadczenia pasażerów, a nasz asystent świetnie go w tym wspiera – zarówno na co dzień, jak i w momentach próby. Sprawdził się doskonale w sytuacjach kryzysowych, takich jak pandemia czy alerty powodziowe, błyskawicznie przekazując podróżnym najważniejsze informacje.
