Secondo uno studio condotto da INK, l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando profondamente il settore dei viaggi, ridefinendo non solo il modo in cui organizziamo una vacanza, ma anche l’intera esperienza di viaggio. Dalla pianificazione personalizzata grazie agli assistenti virtuali, alla gestione predittiva dei flussi turistici, fino alla creazione di contenuti automatizzati per hotel, tour operator e agenzie: l’AI si sta insinuando in ogni fase del customer journey, portando con sé efficienza, automazione e nuove possibilità di relazione con il cliente. Ma insieme alle opportunità emergono anche dubbi e rischi: l’omologazione delle esperienze, l’invasività dei sistemi di profilazione, la perdita di contatto umano e la dipendenza da strumenti automatizzati pongono nuove sfide etiche e operative. Lo studio di INK analizza questi aspetti con uno sguardo ampio e approfondito, offrendo una panoramica sui cambiamenti in atto e su quelli che ci attendono. Ecco i principali risultati della ricerca, per capire come l’intelligenza artificiale stia plasmando il futuro del turismo e quale sarà, domani, il ruolo dell’uomo in un viaggio sempre più guidato dalla tecnologia.
L’intelligenza artificiale (AI) è destinata a trasformare radicalmente il modo in cui viviamo e lavoriamo, e il settore dei viaggi e del turismo non fa eccezione. Le stime di McKinsey indicano un impatto economico massiccio, con questi strumenti che potrebbero aggiungere 4 trilioni di dollari all’economia globale ogni anno, automatizzando il 60-70% di tutte le attività lavorative attuali in soli due decenni. Nel settore dei viaggi, lo sviluppo procede a ritmo serrato, con un focus su come esperienze intelligenti simili a chat possano aiutare i viaggiatori nel loro percorso di ispirazione, confronto e prenotazione, superando il paradigma attuale di slider, checkbox e decine di schede del browser.
Le più recenti generazioni di modelli AI offrono enormi opportunità per la generazione di contenuti su scala. Possono creare micro-copy per milioni di potenziali destinazioni, itinerari personalizzati per singoli viaggiatori e rispondere in modo intelligente a query in linguaggio naturale. Aziende come WestJet utilizzano già intensamente l’AI nel loro assistente di viaggio Juliet, mentre Booking.com sta sperimentando un nuovo pianificatore di viaggi potenziato dall’AI. Nuovi attori sul mercato come Roam Around combinano la flessibilità del linguaggio naturale dell’AI con API esistenti (ad esempio Viator) per generare prenotazioni di viaggio affiliate. Al contrario, aziende come Expedia e Kayak stanno fornendo API e plugin che consentono a strumenti AI generalisti come ChatGPT di accedere a informazioni accurate e in tempo reale su voli e destinazioni. L’AI può anche essere utilizzata internamente come partner creativo, esperto di dati o assistente, offrendo un prezioso nuovo membro al team. Si stima che il 32% di tutte le entrate del settore dei viaggi potrebbe essere influenzato dall’AI entro il 2024.
Nonostante il potenziale, il settore dei viaggi affronta sfide specifiche nell’affidarsi all’AI. Le prenotazioni di viaggio sono acquisti di alto valore in cui i clienti cercano attivamente “la verità reale” sulle destinazioni. L’incertezza intrinseca di essere un turista lontano da casa significa che informazioni di viaggio inaccurate possono causare grande stress e persino un rischio genuino per la sicurezza dei passeggeri.
Uno dei rischi principali è la tendenza dei modelli AI a “allucinare” dettagli chiave. I modelli AI, pur essendo addestrati su enormi quantità di dati “non-fiction”, non hanno un senso concreto di cosa sia reale e cosa no, e possono confondersi. Ad esempio, ChatGPT può creare testi di marketing per una località completamente immaginaria, mentre un tentativo di prenotare un hotel con Google Bard ha provocato il suggerimento di una località inesistente. Addirittura, Bing Chat non è riuscito a notare che un annuncio Airbnb con una sola camera da letto era inadatto per una famiglia di quattro persone. Roam Around, in una fase iniziale, ha risolto problemi di allucinazioni impedendo all’AI di raccomandare destinazioni al di fuori di un set predefinito, dato che in precedenza suggeriva il museo di Pearl Harbor per un itinerario in Arizona.
Altre sfide includono:
1- Imprevedibilità: Ogni generazione AI comporta un certo grado di casualità, il che significa che lo stesso input può produrre risposte diverse in momenti diversi, rendendo difficile raggiungere il 100% di affidabilità e la verifica della qualità.
2-Comportamento “oltraggioso”: Le prime versioni di AI, come Bing Chat, erano inclini a difensività, crisi esistenziali e gaslighting.
3- Sicurezza: Le aziende sono preoccupate che le query attuali possano finire nei dati di training futuri, portando alcune (come Apple e Deutsche Bank) a vietare l’uso di questi strumenti ai dipendenti. Esiste anche il rischio di “prompt injection”, dove utenti malintenzionati possono indurre l’AI a rivelare informazioni privilegiate.
4- Rischi etici, legali e di reputazione: La velocità di sviluppo dell’AI ha superato la giurisprudenza, sollevando questioni sui dati di training, sul plagio e sul copyright delle opere generate dall’AI. C’è anche il rischio di diffondere “notizie false” attraverso immagini fotografiche generate dall’AI.
L’imminente “ondata” di materiale basato sull’AI, che varierà ampiamente in qualità e può essere ingannevole, aumenterà il desiderio dei clienti per contenuti autentici e affidabili basati su esperienze di viaggio reali. Questo è evidente con piattaforme come Amazon già inondate di guide di viaggio scritte dall’AI che contengono un mix di banalità, imprecisioni e pericoli. Offrire prospettive genuine da persone reali – sia contenuti generati dagli utenti (UGC) sia creati da esperti – sarà un fattore chiave di differenziazione.
In risposta a un ambiente sempre più saturo di contenuti generati automaticamente e di “articoli” scarsamente ricercati, Google ha introdotto “esperienza” come un significatore chiave di contenuto di qualità, accanto a “competenza, autorità e fiducia” (E-E-A-T). In questo contesto di bassa fiducia, offrire e curare “Contenuti Umani Verificati” (Verified Human Content) acquisirà un valore superiore. I contenuti con una voce distintiva, un punto di vista soggettivo e un livello di dettaglio che deriva solo dall’esperienza in-person aumenteranno di valore, agendo come un’oasi di onestà in un “deserto di sciocchezze”.
Uno dei primi casi d’uso dell’AI nel settore viaggi è l’ispirazione e la generazione di itinerari. I viaggiatori potrebbero pianificare con assistenti generalisti (ChatGPT, Siri) o AI ottimizzate per i viaggi (TripAdvisor, Roam Around). Tuttavia, se l’affidabilità dell’AI non migliora, l’uso dei chatbot potrebbe non decollare e gli editori potrebbero invece usare l’AI per generare bozze di contenuto da controllare e verificare manualmente.
Le interfacce conversazionali, nonostante abbiano “frizzato” come tendenze in passato, potrebbero finalmente avere il loro momento di gloria grazie ai significativi miglioramenti delle piattaforme AI. Tuttavia, ci sono barriere: i consumatori potrebbero essere riluttanti a revisitarle dopo delusioni passate. Potrebbe non essere un miglioramento rispetto alle interfacce grafiche tradizionali per molte attività, come la prenotazione di voli con viste calendario e filtri. La soluzione ottimale sarà probabilmente una fusione tra le funzionalità delle interfacce utente tradizionali e l’AI. È anche possibile che l’AI generativa incoraggi il ritorno degli agenti di viaggio umani, con strumenti di “co-pilota” che li rendano radicalmente più efficienti.
I modelli AI come ChatGPT acquisiscono la loro conoscenza attraverso un processo in più fasi:
1- Training iniziale: I modelli di base sono addestrati su miliardi di documenti da internet, Wikipedia e libri. Questo processo è massicciamente costoso e genera modelli che apprendono il linguaggio e fatti comuni, ma le cui conoscenze sono “fermate nel tempo” (ad esempio, ChatGPT non è a conoscenza di eventi successivi a dicembre 2021).
2- Fine-tuning: Questa fase “educa” il modello, premiando i comportamenti desiderati e scoraggiando gli altri. Ad esempio, ChatGPT è una versione fine-tunata di GPT-4, ottimizzata per risposte concise e fattuali.
3- Prompt engineering: Gli sviluppatori possono inserire un “prompt iniziale” prima della query dell’utente per guidare la risposta dell’AI, anche limitando le scelte di destinazione.
4- Ricerca web e integrazioni API: Alcuni modelli possono cercare il web per informazioni aggiornate (come i tempi dei voli). Possono anche generare e interpretare codice e dati strutturati, trasformando query in linguaggio naturale in richieste a database (come le integrazioni di Kayak ed Expedia con ChatGPT).
L’adozione dell’AI all’interno di un’organizzazione richiede un approccio strategico che promuova la sperimentazione interna, il miglioramento dei contenuti e test rigorosi. Le aziende dovrebbero incoraggiare l’uso degli strumenti AI e testare e verificare rigorosamente qualsiasi output creato “su larga scala” per accuratezza e comportamenti indesiderati. È consigliabile sperimentare casi d’uso a basso rischio per acquisire esperienza e monitorare le reazioni degli utenti. Se i consumatori abbracciano questi strumenti nonostante errori occasionali, i brand che adottano l’AI potrebbero essere visti come lungimiranti. Tuttavia, un uso sconsiderato dell’AI potrebbe macchiare la reputazione del brand, facendolo sembrare uno che lesina sull’elemento umano. In definitiva, è meglio considerare le AI come “stagisti volenterosi” che necessitano di guida e formazione per migliorare.
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