Hotels zetten AI-agents in voor live operaties, gebruik van Apaleo MCP Server stijgt met 70%

Apaleo, het API-first PMS voor accommodaties in de hospitalitysector, rapporteerde vandaag een stijging van 70% in het gebruik van zijn Model Context Protocol (MCP) Server tussen juli en september 2026, nu hotels AI-agents van testfase naar live operatie brengen.

De groei versnelde gedurende het kwartaal, met een stijging van 23% van juli tot augustus en 38% van augustus tot september.

Apaleo lanceerde agentic hospitality met de eerste MCP Server in de hotel PMS-categorie in september 2025, op een moment dat de sector nog niet ver was in het inzetten van agents. De adoptie is sindsdien gestaag gestegen, met de scherpste groei in het laatste kwartaal.

Die groei is verspreid over de klantenbasis en niet geconcentreerd bij grote, technologisch vooruitstrevende groepen. Apaleo ziet vergelijkbare adoptie over segmenten en verticals, van onafhankelijke en familiehotels zonder eigen engineeringteam tot enterprise hotelexploitanten die kamers en appartementen op portefeuilleniveau beheren.

Extern onderzoek toont aan hoe vroeg dit nog is in de bredere markt. Het h2c Hotel Chain Tech Report 2026 vond dat 91% van de hotelketens nu AI gebruikt, een stijging ten opzichte van 78% een jaar eerder, terwijl slechts 15% een gestandaardiseerde AI-data-toegangslaag heeft geïmplementeerd, zoals MCP, en 52% geen plannen heeft dat te doen. Integratie met bestaande systemen blijft een barrière voor 38% van de respondenten.

Wat een MCP Server doet

Het Model Context Protocol is een open standaard gebouwd voor AI-agents. Het geeft een agent één consistente manier om live accommodatiegegevens te lezen en erop te reageren, met betrekking tot reserveringen, tarieven, beschikbaarheid en gastprofielen, in plaats van een aangepaste integratie voor elke AI-tool die een hotel wil gebruiken. Apaleo’s MCP Server breidt die standaard uit over het hele platform, zodat een agent via één verbinding werkt, met de rechten van de gebruiker namens wie hij handelt en een volledige audit trail.

Die governance wordt relevanter naarmate agents meer werk overnemen. Hetzelfde h2c-onderzoek vond dat het vertrouwen in AI stabiel bleef op 6,5, terwijl het vertrouwen in AI steeg van 4,7 naar 5,4 op een schaal van 10 in het afgelopen jaar.

Waarom de adoptie versnelt

Chatinterfaces maken de MCP Server toegankelijk voor mensen die geen code schrijven. Hoteliers beschrijven in gewone taal wat ze willen en de agent voert de wijziging in het systeem uit, waardoor hotelexploitanten zonder technische teams hun eigen agents bouwen en beheren.

De keuze van het model is net zo belangrijk. De meeste PMS voor accommodaties bepalen welke AI-assistent de hotelexploitant kan inschakelen. Apaleo’s klanten verbinden met het model van hun voorkeur en kunnen wisselen naarmate de tools verbeteren. h2c vond dat externe AI-tools zoals ChatGPT 60% van het dagelijkse AI-gebruik onder hotelketens uitmaken, tegenover 27% voor AI ingebed in leverancierssystemen, dus de meeste hoteliers hebben al de assistent gekozen waarmee ze willen werken.

Apaleo ziet ook een patroon zodra hotelexploitanten beginnen. De eerste use case is meestal klein en afgebakend, en teams breiden die snel uit naarmate ze ontdekken wat er nog meer kan worden uitbesteed.

Wat hotelexploitanten bouwen

De adoptie tot nu toe concentreert zich op werk gericht op medewerkers, waar de verantwoordelijkheid bij het team ligt en niet bij de gast.

Appenzeller Hotels, een groep van drie accommodaties in Zwitserland, draait een dagelijkse revenue workflow in Claude die identificeert welke boekingen kunnen worden geüpgraded om lagere kamercategorieën vrij te maken voor doorverkoop, wat ongeveer 2 uur per week bespaart naast boekingsafstemming en rapportage.

Brera Serviced Apartments voegde zijn eigen MCP toe naast die van Apaleo en bouwde een data lake waarin omzet- en kostgegevens worden samengebracht. Het IT-team gebruikte de balans van vorig jaar om een forecast te maken voor beide helften van dit jaar, die vervolgens aan de controller werd overgedragen voor budgettering, werk dat voorheen drie mensen twee weken bezighield.

McDreams Hotels, een middenmarktgroep in Duitsland, gebruikt agents om repetitieve processen te automatiseren en om dagelijkse vragen te beantwoorden die voorheen een rapport vereisten, waarbij medewerkers meerdere keren per dag hun eigen data raadplegen.

LikeStay gebruikt de MCP Server samen met AI om bestaande prijslijsten om te zetten in tariefplannen, reserveringspatronen te analyseren en PMS-migraties te versnellen, waarbij data van andere systemen binnen enkele uren naar de Apaleo-gebaseerde stack worden verplaatst.

Aan de enterprise-kant gebruikte Smartments de MCP Server om ongeveer 2.000 reserveringen in één keer aan te passen, werk dat anders ongeveer 50 uur zou hebben gekost.

Christoph Klein, Chief Marketing Officer bij McDreams Hotels, zei: “We kunnen repetitieve processen automatiseren, relevante informatie sneller krijgen en AI gebruiken om te helpen met vragen die anders uren zouden kosten om te beantwoorden. We zijn nog op reis, maar het potentieel gaat niet alleen over tijdsbesparing. Het gaat om beter gebruik van de data die we al hebben.”

Philip von Ditfurth, oprichter van Apaleo, zei: “Een jaar geleden vroegen hoteliers zich af of AI-agents echt werk konden doen. Nu vragen ze hoe snel ze meer kunnen uitbesteden. Wat veranderde is de toegang. Zodra een hotelexploitant een agent kan koppelen aan live reserveringen, tarieven en gastgegevens, wordt het werk gedaan. We zien PMS-migraties die vroeger weken duurden nu in uren verlopen, en forecastingwerk dat drie mensen twee weken bezighield dezelfde dag terugkomt. De meeste hoteliers hebben al de AI gekozen die ze willen gebruiken. De vraag is of hun systemen die koppeling toestaan, en te vaak beslist de leverancier dat voor hen.”

Hospitalitybedrijven kunnen zich aansluiten bij Apaleo's MCP-groep via de Apaleo Community.