trivago 与 IBM Consulting 合作，构建并扩展“trivago Copilot”，提升生产力、知识获取和决策水平
生成式 AI 的问世标志着跨行业工作创作、记录和执行方式的转折点。知识工作者突然拥有了构思草案、搜索信息和加速决策的新方式。与此同时，组织在模型访问、数据治理以及如何安全地大规模启用这些工具方面，面临着日益增长的不确定性。除此之外，trivago 还需满足严格的欧洲数据保护和数字主权要求。使用公共 AI 工具引发了人们对敏感公司信息在欧盟境外被处理或传输的担忧，限制了团队自由试验生成式 AI 的能力。这催生了对一个安全、企业级环境的迫切需求，让员工能够安全地与 AI 交互，同时确保数据驻留、治理及符合欧盟法规。风险不仅在于采用错误的技术，还在于工作性质已然改变时行动过于缓慢。
在此大背景下，trivago 认识到，若不采取新方法，其现有挑战将变得更加突出。市场发展迅速，不同模型擅长不同任务。管理各自独立的订阅、登录及思路切换的间接成本，正在侵蚀 AI 本应带来的生产力提升。同时，将所有希望集中于单一提供商也并非安全之选：价格变动、模型弃用或服务中断都可能毫无预警地打乱工作流，造成任何组织都无法忽视的集中风险。这些挑战为 trivago 创造了契机，以建立一个安全、统一的界面，运用 AI 与企业数据交互，简化对分散信息的访问，同时在受控环境中实现生成式 AI 的安全、合规且可扩展的使用。
创建高质量文档、项目计划和商业案例需要大量手动工作，拖慢了原本快速运转的创业环境中的执行速度。
trivago 需要一种方式来应对生成式 AI 变革，同时提升生产力、留存知识，并赋能各级员工更快速地工作并做出更明智的决策。
为了将生成式 AI 转化为可靠的企业能力，trivago 与 IBM 合作，设计并迭代其内部 AI 副驾，命名为“trivago Copilot”。通过 IBM Consulting 的数字产品设计与工程服务，IBM 与 trivago 协作构建了一个灵活、开放的基础，能够支持多个大语言模型提供商，同时保持治理、安全和区域数据控制。trivago Copilot 的体验与现代企业副驾对齐，利用云基础提供安全、可扩展的 AI 驱动型生产力。
团队建立了一种一致且自动化的方式来配置和管理底层数据与集成，从而实现更快的迭代和整个组织的可靠扩展。这一基础使 trivago 能够将副驾扩展到内容生成之外，演变为一种 Enterprise Search 体验，连接电子邮件、Slack 消息和文档系统，无论知识位于何处，都能更轻松地检索。通过检索增强生成 (RAG)，这一能力得到进一步增强，确保 AI 回复以 trivago 的内部数据为依据，同时将所有信息安全地保持在受控环境内。这种方法通过防止敏感数据暴露于外部系统，强化了数字主权。
为了超越知识检索，trivago 实现了安全、AI 驱动的日常工做流自动化。员工现在可以通过简单的提示执行任务，例如通过 Outlook 发送电子邮件、总结 Slack 对话，以及创建或更新 Jira 工单。这使团队能够从被动的信息消费转向使用 AI 主动执行任务。该平台还利用 AI 智能体来执行代码、生成和下载文件、创建图像，并与多种文件格式交互，进一步扩展了员工通过单一界面可完成的工作范围。
为了从平台走向实践，trivago 在推出 Copilot 的同时，举办了全公司范围的 AI 学习日：围绕真实用例举办了 25 场会议，约 70% 的公司员工参加。
trivago 并未将 AI 局限在一小群专家手中，而是专注于在整个员工队伍中广泛赋能。专门的 AI 大使团队帮助定义目标、分享最佳实践，并指导员工进行动手实验，同时领导层积极强化好奇、学习和负责任使用 AI 的文化。
正如 trivago AI 主管、战略与运营负责人 Carolina Muradas 所解释的：“不采用 AI 的风险远高于在实践中学习的风险。通过与 IBM 合作，我们能够比单打独斗更快地从概念走向生产。现在，我们的团队从更高的视角启动项目。”
通过与 IBM 合作，trivago 确保 AI 采用超越了实验阶段，将 AI 融入日常工作方式，而非将其视为一项孤立的举措。所有能力的设计都考虑到了欧盟数据驻留要求，确保企业数据、生成的输出和用户交互都安全地保留在该区域内。
在 trivago Copilot 投入使用的最初几年，员工反馈称，2023 年第一年平均每人每年节省了八个工作日。如今，超过 600 名员工积极使用该平台，覆盖约 90% 的合格员工，展现出其已深度融入日常运营。到第三年，即 2025 年，这一数字翻了一倍多，达到每位员工超过 16.6 天，反映出团队的广泛采纳和与 trivago Copilot 的更深层整合。
除了节省时间，trivago 还强化了知识的获取、结构化与复用方式。Enterprise Search 使过往决策、文档和背景信息更容易获取，从而减少了重复工作，同时团队提高了文档、规划和决策的整体质量。员工现在可以从更充分的信息基础上启动各项计划，对现有洞察拥有更清晰的可见性。除了知识获取，员工现在还能通过该平台自动执行常规工作流并直接执行操作，减少手动工作，将时间释放给更高价值的工作。
因此，trivago 缩短了从构想到执行的时间，能够在不牺牲质量的情况下加快实验和迭代速度。重要的是，trivago 在实现这一转型的同时，保持了对自身数据的完全控制，确保了遵守欧盟法规，并为企业的 AI 应用建立了一个可信、安全的环境。其成果不仅是更高的生产力，更是一种更一致、更具弹性的工作方式，使公司能够随着生成式 AI 的持续演进而不断适应。 IBM Consulting 副合伙人 Akshay Sureka 总结道：“真正的成效来自于将 AI 嵌入日常工作流。通过连接企业知识，并经由单一界面实现行动，trivago 团队能更快、更有信心地推进工作。”
trivago 是一家全球科技公司，帮助旅行者比较酒店价格并找到最佳住宿选项。该公司以浓厚的创业精神、透明和持续创新的文化运营。
法律信息
© 版权所有 IBM Corporation。2026 年 6 月。
IBM、IBM 徽标和 IBM Product Engineering Consulting 是 IBM Corp. 在全球多个司法管辖区注册的商标。示例仅供说明之用。实际结果将因客户配置和条件而异，因此通常无法提供预期的结果。