At VB Transform 2026, Zillow's engineering chief said AI ROI numbers only hold up if you measure before you build

Introduction
Zillow a développé une architecture d’IA capable de conserver le contexte d’un client tout au long de son parcours immobilier, en s’appuyant sur la plateforme Glean pour centraliser et optimiser ce suivi.

Points clés
- Contexte persistant vs données brutes : le vrai défi n’était pas la collecte de données, mais la création d’une couche de contexte qui suit le client à travers différents canaux (téléphone, agent, prêteur) et sur plusieurs mois.
- Architecture interne et Glean : Zillow a préféré construire son propre “harness” de modèles spécialisés plutôt que d’utiliser une API unique, en intégrant Glean pour centraliser les agents IA, réduire les redondances et diminuer les coûts grâce au routage vers des modèles plus légers et au pré‑calcul du contexte.
- Leçons pour les entreprises : établir des métriques de base avant le déploiement IA, centraliser le contexte pour éviter les duplications d’intégration, appliquer des contrôles de conformité supplémentaires et considérer le contexte comme un levier de réduction des dépenses d’IA.