به گزارش پایگاه خبری دانا، گروه دانش و فناوری:
شخصیسازی سفر: از پیشنهاد یکشبه تا برنامه سههفتهای
سفرهای سنتی اغلب بر اساس مسیرهای از پیش تعیینشده شکل میگیرند، اما هوش مصنوعی این قاعده را بر هم میزند:
سیستمهای توصیهگر پیشرفته (Recommendation Systems):
با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، میتوان رفتار گردشگران پیشین (چه داخلی و چه بینالمللی) را تحلیل کرد. اگر یک گردشگر علاقهمند به معماری دوره قاجار باشد و از غذاهای محلی خوزستان لذت برده باشد، سیستم هوش مصنوعی میتواند:
مسیرهای سفر را به گونهای طراحی کند که بیشترین تعداد بنای قاجاری با کمترین فاصله رانندگی را در بر بگیرد.
هتلها و رستورانهایی را پیشنهاد دهد که نه تنها از نظر کیفی تأیید شدهاند، بلکه سابقه نشان داده است گردشگرانی با پروفایل مشابه از آنها رضایت داشتهاند.
برنامهریزی پویا (Dynamic Planning):
برنامههای سفر میتوانند بر اساس شرایط لحظهای تغییر کنند. اگر پیشبینی آبوهوا نشان دهد که سفر به شمال کشور در روز سوم بارانی خواهد بود، هوش مصنوعی به طور خودکار فعالیتهای فضای باز را با فعالیتهای داخلی (مانند بازدید از موزههای تخصصی یا کارگاههای صنایع دستی) جایگزین میکند و این تغییرات را به گردشگر اطلاع میدهد.
غلبه بر موانع زبانی و ارتباطی
ارتباط مؤثر برای تجربه خوب گردشگری حیاتی است؛ بهویژه در تعامل با رانندگان تاکسی، فروشندگان و پرسنل هتلها.
ترجمه همزمان و بومیشده:
مدلهای زبانی پیشرفته (مانند GPT یا مدلهای بومی قوی) میتوانند به عنوان مترجمان همزمان عمل کنند. فراتر از آن، یک دستیار سفر مبتنی بر هوش مصنوعی میتواند تفاوتهای زبانی را مدیریت کند:
ترجمه منوهای رستورانها به زبان مادری گردشگر.
تولید خودکار یادداشتهای متنی مختصر برای کمک به پرسنل محلی در درک نیازهای گردشگر
(مثلاً در مورد یک داروی خاص یا یک محدودیت غذایی).
راهنمایان صوتی هوشمند (Intelligent Voice Guides):
به جای استفاده از راهنماهای صوتی از پیش ضبط شده، هوش مصنوعی میتواند یک راهنمای صوتی تعاملی باشد. گردشگر در مقابل تخت جمشید میتواند سؤالاتی نظیر: "تفاوت این کتیبه با کتیبههای دوره هخامنشی چیست؟" بپرسد و پاسخی دقیق و متناسب با سطح دانش خود دریافت کند.
بهبود زیرساختها و خدمات عملیاتی
هوش مصنوعی فقط برای گردشگر نیست؛ برای مدیریت صنعت نیز ضروری است.
مدیریت رزرو و قیمتگذاری پویا:
هتلها و شرکتهای هواپیمایی میتوانند از الگوریتمهای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای بهینهسازی قیمتگذاری در زمان واقعی استفاده کنند. این الگوریتمها با در نظر گرفتن فصلی بودن، رویدادهای محلی، نرخ پر شدن ظرفیت رقبا و تقاضای تاریخی، قیمتها را تنظیم میکنند تا درآمدزایی حداکثر شود و در عین حال، ظرفیتها خالی نمانند.
امنیت و مدیریت ترافیک:
در شهرهای بزرگ و پرتردد مانند اصفهان یا تهران، سیستمهای مبتنی بر بینایی ماشین (Computer Vision) میتوانند ترافیک را در نزدیکی جاذبههای توریستی تحلیل کرده و بهترین مسیرهای جایگزین را به سامانههای ناوبری گردشگران ارائه دهند. همچنین، تشخیص رفتارهای مشکوک در مکانهای شلوغ میتواند به افزایش امنیت کمک کند.
کشف مکانهای پنهان و تجربههای ناب
(Off-the-Path Tourism)
گردشگران مدرن به دنبال اصالت هستند، نه صرفاً مکانهای توریستی شلوغ.
تحلیل دادههای شبکههای اجتماعی با هوش مصنوعی:
با اسکن میلیونها پست اینستاگرامی، تیکتاکی و وبلاگهای سفر، هوش مصنوعی میتواند "مکانهای داغ" نوظهور یا تجربههایی را که هنوز به شهرت عمومی نرسیدهاند، شناسایی کند. این امر به فعالان گردشگری اجازه میدهد تا محصولات جدیدی مبتنی بر تجربه اصیل محلی طراحی کنند؛ مثلاً یک کارگاه سفالگری سنتی در روستایی دورافتاده که تاکنون در هیچ کاتالوگی ذکر نشده است.
چالشهای پیادهسازی در ایران
پیادهسازی این فناوریها با موانعی روبرو است:
دیجیتالیسازی دادههای سنتی:
بسیاری از اطلاعات میراثی و تاریخی ما هنوز به صورت اسناد فیزیکی یا آرشیوهای دیجیتالی غیرقابل جستجو هستند. تبدیل این دادهها به فرمت قابل استفاده برای هوش مصنوعی نیازمند یک پروژه ملی منسجم است.
زیرساخت اینترنت:
برای استفاده از دستیارهای مبتنی بر ابر (Cloud-based AI)، نیاز به اتصال اینترنت سریع و پایدار در همه مناطق توریستی وجود دارد.
آموزش نیروی انسانی:
راهنمایان، هتلداران و آژانسهای مسافرتی باید با ابزارهای جدید آموزش ببینند تا بتوانند از پتانسیل کامل هوش مصنوعی بهره ببرند.
چشمانداز:
ایران به عنوان هاب گردشگری هوشمند
اگر ایران بتواند این فناوریها را با موفقیت ادغام کند، میتواند از سایر رقبای منطقهای خود پیشی بگیرد. گردشگری مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها کارایی را افزایش میدهد، بلکه با ارائه تجربهای بهشدت شخصی، نرخ بازگشت گردشگران را نیز بهبود خواهد بخشید.