ИИ в туризме: новые возможности и текущие ограничения

Искусственный интеллект постепенно меняет подход к планированию путешествий — но пока не без сложностей. Разберёмся, какие проблемы возникают на практике и чего ждать в будущем.

Реальный кейс: неидеальное планирование

Пользователь обратился к AI‑помощнику по путешествиям с запросом: «Лететь из Гуанчжоу в Шанхай 2 апреля, чтобы принять участие в конференции TravelDaily Digital Intelligence». Система предложила план с вылетом в 4 утра и прибытием в 9 утра.

Когда пользователь уточнил: «Я могу уйти на день раньше», ИИ скорректировал дату на 1 апреля — но оставил время вылета неизменным. На составление полного маршрута ушло более 10 минут. В реальности за это время можно было бы самостоятельно забронировать билеты и отель через OTA‑приложение.

Подобные ситуации — не редкость. В соцсетях пользователи жалуются на:

• нелогичные маршруты;
• несогласованное расписание транспорта;
• планы, которые невозможно реализовать на практике.

От поиска к диалогу

Раньше процесс бронирования следовал логике «полки»:

1. Пользователь вводит ключевые слова.
2. Просматривает списки вариантов.
3. Сравнивает предложения.
4. Совершает покупку.

По словам Е Чена, технического директора Fliggy, сейчас сценарий меняется:

«Решения о поездках всё чаще начинаются не с поиска, а с исследования. Пользователи черпают вдохновение, формируют идеи, а затем переходят к планированию. Вместо поиска и фильтрации они начинают с чата. После короткого разговора система может создать высоко персонализированный план».

Новая цепочка действий выглядит так:

1. Вдохновение.
2. Формирование намерения.
3. Планирование и исследование маршрута.
4. Бронирование.
5. Реализация поездки.

Почему ИИ пока не заменяет OTA

Несмотря на прогресс, ИИ ещё далёк от полного управления путешествием. Основные проблемы:

1. Отсутствие временного и пространственного здравого смысла. Например, людям очевидно, что вылет в полночь может быть неудобен, но для общей модели ИИ это неочевидно.

2. Неспособность учитывать реальные ограничения. Расписания транспорта, пробки, время пересадок и другие факторы тесно взаимосвязаны. Незначительное отклонение может нарушить весь план.

   Пример: пользователь хочет выехать из Ханчжоу в 7:00 и прибыть в Шанхайский Диснейленд к 9:30. ИИ предлагает:

   • поезд в 7:00 → прибытие в Хунцяо в 8:00;
   • пересадка на другой транспорт.

   Но этот план не учитывает:

   • пробки в час пик;
   • реальное время пересадки;
   • возможное позднее открытие парка.
3. Отсутствие проверки на осуществимость. Модель должна не просто генерировать план, но и сверяться с внешними данными: картами, расписаниями, отзывами.
4. Неприемлемость ошибок. В путешествиях метод проб и ошибок не работает — план должен быть надёжным с первого раза.

Будущее: суперточка входа

Е Чен считает, что со временем ИИ может превратиться из вспомогательного инструмента в новую точку входа в сервис:

«В эпоху искусственного интеллекта появится собственный суперинтерфейс, возможно, на основе чата или что‑то более продвинутое. Он будет существовать на всех устройствах — телефонах, носимых гаджетах, автомобилях — используя единую память пользователя».

Пример работы такого помощника: пользователь даёт расплывчатую инструкцию — «После дневной встречи поезжай в Шанхай и возвращайся домой к ужину». Система самостоятельно организует все ресурсы через серверную часть.

Вывод: ИИ уже меняет процесс планирования путешествий, но пока сталкивается с ограничениями реального мира. По мере их преодоления он может стать центральным элементом туристической индустрии — не заменяя OTA, а трансформируя способы взаимодействия с ними.