گردشگری صنعتی به‌شدت اطلاعات‌محور است. مسافر پیش از سفر درباره مقصد جست‌وجو می‌کند، قیمت و کیفیت خدمات را می‌سنجد، برنامه می‌چیند و رزرو انجام می‌دهد؛ در طول سفر از نقشه، حمل‌ونقل، ترجمه، پرداخت، راهنمای مقصد و شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌کند و پس از بازگشت نیز با ثبت نظر و انتشار تصویر، بر تصمیم دیگران اثر می‌گذارد. در نتیجه، هر سفر ردپایی از داده‌های مکانی، زمانی، مالی، رفتاری و عاطفی تولید می‌کند. مسئله اصلی دیگر کمبود اطلاعات نیست، بلکه تبدیل این انبوه داده به تصمیمی به‌موقع، منصفانه و قابل اعتماد است. هوش مصنوعی دقیقاً در همین فاصله میان «داده» و «خدمت» وارد می‌شود.
رشد دوباره سفرهای بین‌المللی، رقابت مقاصد و تغییر سریع انتظار مسافران، فشار مضاعفی بر عرضه‌کنندگان خدمات وارد کرده است. گردشگر امروز پاسخ فوری، پیشنهاد متناسب با علایق، تجربه یکپارچه میان کانال‌های حضوری و دیجیتال، شفافیت قیمت و امکان حل مسئله در لحظه را مطالبه می‌کند. در سوی دیگر، هتل، شرکت حمل‌ونقل، راهنمای گردشگری، موزه و مدیریت مقصد باید با نوسان تقاضا، کمبود نیروی ماهر، ازدحام، اثرات زیست‌محیطی و بحران‌های پیش‌بینی‌ناپذیر کنار بیایند. روش‌های سنتی که بر گزارش‌های دیرهنگام و تصمیم‌های عمومی برای همه تکیه دارند، برای چنین محیطی کافی نیستند.
در ادبیات گردشگری هوشمند، مقصد مجموعه‌ای از حسگرها و نرم‌افزارها نیست؛ شبکه‌ای از بازیگران است که داده و دانش را برای خلق ارزش مشترک به گردش درمی‌آورند. این نگاه با ادبیات شهر هوشمند نیز پیوند دارد: فناوری زمانی «هوشمند» است که کیفیت زندگی شهروند و میهمان، پایداری محیطی، دسترسی‌پذیری و ظرفیت حکمرانی را بهبود دهد. بنابراین، پرسش راهبردی این مقاله آن نیست که آیا صنعت گردشگری از هوش مصنوعی استفاده خواهد کرد؛ پرسش این است که این فناوری با چه معماری نهادی، چه قواعدی برای داده و با چه نسبتی میان کارایی اقتصادی و ارزش‌های انسانی به کار گرفته می‌شود.
پژوهش فرجی و همکاران درباره نقش بلاکچین در مدیریت امنیت گردشگری هوشمند، یک نکته بنیادین را برجسته می‌کند: تحول دیجیتال بدون اعتماد پایدار نمی‌ماند. آنان احراز هویت، کاهش تقلب، حفاظت از اطلاعات خصوصی، شفافیت و قابلیت پیگیری داده را از ظرفیت‌های کلیدی فناوری دانسته و هم‌زمان بر موانعی مانند پیچیدگی فنی، نیاز به زیرساخت و ضرورت پذیرش ذی‌نفعان تأکید کرده‌اند. همین منطق درباره هوش مصنوعی نیز صادق است. الگوریتمی که بهترین پیشنهاد را تولید می‌کند، اگر داده‌اش نامعتبر، تصمیمش تبعیض‌آمیز یا شیوه استفاده‌اش مبهم باشد، می‌تواند اعتماد گردشگر را تضعیف کند.
از این رو، مسئله هوش مصنوعی در گردشگری سه لایه دارد: لایه فنی شامل داده، مدل، زیرساخت و امنیت؛ لایه کسب‌وکار شامل بازطراحی فرایند، مهارت، سرمایه‌گذاری و مدل درآمد؛ و لایه حکمرانی شامل حریم خصوصی، پاسخ‌گویی، رقابت منصفانه و منافع جامعه میزبان. موفقیت در یک لایه، شکست در دو لایه دیگر را جبران نمی‌کند. مقصدی که اپلیکیشن پیشرفته دارد اما داده‌های جزیره‌ای، نیروی انسانی آموزش‌ندیده و قواعد مبهم دارد، هوشمند نشده است؛ تنها خدمات پراکنده‌ای را دیجیتالی کرده است.
گذار فناوری و تغییرات در عصر تحولات شگرف
گذار فناوری در گردشگری را می‌توان در چهار موج دید. موج نخست، رایانه‌ای‌شدن عملیات بود: سامانه‌های رزرواسیون، ثبت ظرفیت و مدیریت مالی. موج دوم با اینترنت و تجارت الکترونیکی، رابطه مستقیم عرضه‌کننده و گردشگر را گسترش داد و مقایسه، رزرو و پرداخت آنلاین را عادی کرد. موج سوم با تلفن هوشمند، رایانش ابری، شبکه‌های اجتماعی، اینترنت اشیا و داده‌های بزرگ شکل گرفت و خدمت را به زمان و مکان واقعی پیوند زد. موج چهارم که اکنون در حال گسترش است، موج شناختی است؛ سامانه‌ها نه فقط اطلاعات را ذخیره و منتقل می‌کنند، بلکه الگو می‌یابند، پیش‌بینی می‌کنند، محتوا می‌سازند و در محدوده‌ای معین تصمیم می‌گیرند.
ویژگی عصر تحولات شگرف، هم‌گرایی فناوری‌هاست. ارزش هوش مصنوعی هنگامی چند برابر می‌شود که با داده‌های حسگرها، نقشه و موقعیت مکانی، رایانش ابری، واقعیت افزوده، سامانه‌های پرداخت و زیرساخت‌های اعتماد مانند بلاکچین پیوند بخورد. برای نمونه، حسگرها تراکم بازدیدکنندگان را ثبت می‌کنند، الگوریتم ازدحام آینده را پیش‌بینی می‌کند، سامانه توصیه‌گر مسیر جایگزین پیشنهاد می‌دهد و بلیت هوشمند جریان ورود را تنظیم می‌کند. در این زنجیره، هیچ فناوری به‌تنهایی تحول‌آفرین نیست؛ تحول از هماهنگی داده، فرایند و نهاد پدید می‌آید.
تحول فناورانه همچنین مرز میان تولیدکننده و مصرف‌کننده را کمرنگ کرده است. گردشگر با نظر، تصویر و محتوای خود در ساخت شهرت مقصد مشارکت می‌کند و هوش مصنوعی همین محتوای پراکنده را تحلیل می‌کند تا احساس، ترجیح و مسئله‌های پنهان را آشکار سازد. در مقابل، هوش مصنوعی مولد می‌تواند متن، تصویر، برنامه سفر و روایت مقصد تولید کند. این ظرفیت فرصت بزرگی برای معرفی جاذبه‌های کمترشناخته‌شده و کسب‌وکارهای کوچک است، اما خطر تولید اطلاعات نادرست، کلیشه فرهنگی و محتوای فاقد اصالت را نیز به همراه دارد.
در نهایت، سرعت فناوری نباید با بلوغ نهادی اشتباه گرفته شود. خرید یک سامانه آماده آسان‌تر از ایجاد استاندارد داده، توافق میان دستگاه‌ها، تعیین مسئول خطا و سنجش اثر اجتماعی است. تجربه شهرهای هوشمند نشان می‌دهد پروژه‌های نمایشی، اگر به مسئله واقعی مردم متصل نباشند، پس از مدتی به جزیره‌های پرهزینه تبدیل می‌شوند. در گردشگری نیز باید از «فناوری‌محوری» به «مسئله‌محوری» گذر کرد: نخست مسئله‌ای مانند ازدحام، دسترسی، رضایت، اتلاف انرژی یا توزیع نامتوازن درآمد تعریف شود؛ سپس مناسب‌ترین ترکیب فناوری و سیاست انتخاب گردد.
کاربست هوش مصنوعی در گردشگری
نخستین حوزه، شناخت و الهام‌بخشی پیش از سفر است. موتورهای توصیه‌گر می‌توانند با ترکیب بودجه، زمان، علایق، محدودیت‌های جسمی، همراهان و سابقه انتخاب، مقصد و فعالیت مناسب پیشنهاد دهند. دستیارهای گفت‌وگومحور نیز جست‌وجوی پراکنده را به مکالمه‌ای پیوسته تبدیل می‌کنند: کاربر می‌تواند برنامه‌ای خانوادگی، کم‌هزینه یا سازگار با محیط زیست بخواهد و پاسخ را مرحله‌به‌مرحله اصلاح کند. مزیت اصلی، کاهش هزینه جست‌وجو و تبدیل داده پیچیده به تصمیم قابل فهم است. با این حال، پیشنهادها باید منبع، تاریخ به‌روزرسانی و حدود اطمینان را نشان دهند تا کاربر میان توصیه معتبر و محتوای ساخته‌شده تمایز بگذارد.
دومین حوزه، رزرو و مدیریت درآمد است. مدل‌های پیش‌بینی می‌توانند تقاضا را بر پایه فصل، رویداد، آب‌وهوا، جست‌وجوهای آنلاین و الگوهای گذشته برآورد کنند. هتل و شرکت حمل‌ونقل از این برآورد برای برنامه‌ریزی ظرفیت، نیروی انسانی، موجودی و قیمت استفاده می‌کنند. مزیت، کاهش ظرفیت خالی و اتلاف منابع است؛ اما قیمت‌گذاری پویا اگر بدون قواعد شفاف اجرا شود، می‌تواند احساس بی‌عدالتی ایجاد کند. لازم است متغیرهای حساس از تصمیم قیمت حذف شوند، دامنه تغییر قیمت مشخص باشد و امکان بررسی انسانی برای موارد استثنایی وجود داشته باشد.
سومین حوزه، خدمت در طول سفر است. چت‌بات‌های چندزبانه می‌توانند بیست‌وچهارساعته درباره ساعت فعالیت، مسیر، قوانین، لغو رزرو و خدمات اضطراری پاسخ دهند. ترجمه هم‌زمان، تشخیص گفتار و بینایی ماشین موانع ارتباطی را کاهش می‌دهند. در هتل، هوش مصنوعی می‌تواند درخواست مهمان را به واحد مناسب ارجاع دهد و زمان پاسخ را پیش‌بینی کند؛ در فرودگاه یا پایانه، جریان مسافر و صف را تحلیل کند؛ و در موزه، روایت متناسب با سن، زبان و علاقه بازدیدکننده ارائه دهد. اصل مهم آن است که کانال ارتباط با انسان، به‌ویژه در بحران یا شکایت، همواره روشن و در دسترس بماند.
چهارمین حوزه، مدیریت هوشمند مقصد است. تحلیل ناشناس داده‌های تردد، رزرو، حمل‌ونقل و رویداد می‌تواند الگوی ازدحام را آشکار کند و به توزیع زمانی و مکانی بازدید کمک رساند. مدیریت مقصد می‌تواند با پیشنهاد مسیرهای جایگزین، زمان‌بندی بلیت و معرفی جاذبه‌های پیرامونی، فشار را از نقاط شکننده کاهش دهد. مدل‌های پیش‌بینی همچنین برای آمادگی در برابر موج گرما، آلودگی، بارش شدید یا اختلال حمل‌ونقل سودمندند. چنین کاربردی هوش مصنوعی را از ابزار بازاریابی به ظرفیت حکمرانی مقصد ارتقا می‌دهد.
پنجمین حوزه، پایداری است. الگوریتم‌ها می‌توانند مصرف انرژی و آب هتل را با الگوی اشغال هماهنگ کنند، مسیر ناوگان را بهینه سازند، پسماند غذایی را پیش‌بینی کنند و اثر کربنی گزینه‌های سفر را برای گردشگر قابل مشاهده سازند. البته بهینه‌سازی صرفاً فنی کافی نیست. اگر الگوریتم تنها افزایش تعداد ورود را هدف بگیرد، ممکن است فشار بر محیط و جامعه محلی را تشدید کند. شاخص موفقیت باید ترکیبی از درآمد، رضایت ساکنان، کیفیت اشتغال، مصرف منابع، حفاظت میراث و تجربه گردشگر باشد.
ششمین حوزه، بازاریابی و مدیریت شهرت است. پردازش زبان طبیعی می‌تواند هزاران نظر را به موضوع‌هایی مانند پاکیزگی، امنیت، دسترسی یا رفتار کارکنان تفکیک و تغییر احساسات را پایش کند. هوش مصنوعی مولد نیز به تولید پیش‌نویس محتوا، ترجمه و نسخه‌های متناسب با بازار هدف کمک می‌کند. با این حال، روایت مقصد نباید به خروجی بی‌هویت و تکراری تبدیل شود. مشارکت راهنمایان محلی، هنرمندان و جامعه میزبان برای صحت فرهنگی و اصالت روایت ضروری است و محتوای تولیدشده باید پیش از انتشار بازبینی شود.
هفتمین حوزه، دسترسی‌پذیری و فراگیری است. تبدیل گفتار به متن، توصیف صوتی تصویر، ترجمه زبان اشاره، مسیریابی بدون مانع و رابط‌های سازگار می‌توانند سفر را برای سالمندان و افراد دارای معلولیت آسان‌تر کنند. این حوزه نشان می‌دهد شخصی‌سازی فقط ابزار فروش نیست؛ می‌تواند حق دسترسی به تجربه گردشگری را تقویت کند. طراحی فراگیر باید از آغاز پروژه حضور داشته باشد، نه اینکه پس از تکمیل سامانه به‌صورت افزونه‌ای محدود اضافه شود.
در برابر این ظرفیت‌ها، پنج مخاطره باید مدیریت شود. نخست، نقض حریم خصوصی در اثر گردآوری بیش از حد داده مکانی و رفتاری؛ دوم، سوگیری الگوریتمی که برخی گروه‌ها یا کسب‌وکارهای کوچک را از دیده‌شدن محروم می‌کند؛ سوم، خطای مدل و اطلاعات ساختگی؛ چهارم، حمله سایبری و سوءاستفاده از هویت؛ و پنجم، وابستگی مقصد به عرضه‌کنندگان محدود فناوری. پاسخ مناسب شامل کمینه‌سازی داده، رضایت آگاهانه، رمزنگاری، ارزیابی اثر، ممیزی دوره‌ای مدل، امکان اعتراض، ثبت منشأ محتوا و قراردادهای روشن درباره مالکیت و قابلیت انتقال داده است.
برای اجرای موفق، مقصد به یک نقشه راه مرحله‌ای نیاز دارد. گام نخست، انتخاب مسئله‌ای محدود و قابل سنجش است؛ برای مثال کاهش زمان پاسخ‌گویی مرکز اطلاعات یا پیش‌بینی ازدحام یک جاذبه. گام دوم، ارزیابی کیفیت و مشروعیت داده و تعیین متولی آن است. گام سوم، اجرای آزمایشی با مشارکت کارکنان، کسب‌وکارها، گردشگران و جامعه محلی است. گام چهارم، سنجش هم‌زمان دقت فنی، رضایت کاربر، اثر اقتصادی، عدالت و ریسک است. تنها پس از اثبات ارزش و ایجاد سازوکار نظارت باید پروژه مقیاس‌پذیر شود.
در ایران، تنوع فرهنگی و طبیعی، شبکه گسترده شهرهای تاریخی و سهم بالای بنگاه‌های کوچک، زمینه مهمی برای کاربرد هوش مصنوعی فراهم می‌کند. اولویت‌ها می‌تواند شامل دستیار چندزبانه ملی، استانداردسازی داده جاذبه‌ها و رویدادها، ترجمه و معرفی میراث، پیش‌بینی سفرهای مناسبتی، هدایت مسافر به مقاصد کمترشناخته‌شده و داشبورد مدیریت ازدحام باشد. شرط موفقیت، داده فارسی باکیفیت، همکاری میان وزارت میراث فرهنگی، شهرداری‌ها، بخش خصوصی و دانشگاه، حمایت از کسب‌وکارهای کوچک و تدوین چارچوب مشخص حریم خصوصی و مسئولیت الگوریتمی است.
جمع‌بندی
هوش مصنوعی پنجره‌ای نو به خدمات گردشگری می‌گشاید، زیرا می‌تواند از داده پراکنده، شناخت موقعیتی بسازد و خدمت را از حالت عمومی و واکنشی به تجربه‌ای شخصی، پیش‌نگر و پیوسته تبدیل کند. این فناوری در سراسر سفر، از الهام و برنامه‌ریزی تا رزرو، جابه‌جایی، اقامت، بازدید و بازخورد، قابلیت ایجاد ارزش دارد و در سطح مقصد نیز می‌تواند مدیریت ازدحام، پایداری، تاب‌آوری و تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد را تقویت کند.
با این همه، هوشمندی با تعداد الگوریتم‌ها سنجیده نمی‌شود. همان‌گونه که پژوهش فرجی و همکاران در بررسی امنیت گردشگری هوشمند نشان می‌دهد، اعتماد، حفاظت از داده، زیرساخت، پذیرش ذی‌نفعان و شفافیت شروط بنیادی تحول‌اند. هوش مصنوعی بدون این شروط ممکن است نابرابری اطلاعاتی را تشدید کند، اصالت فرهنگی را کاهش دهد و تصمیم‌های غیرقابل توضیح بسازد. بنابراین، حکمرانی داده و نظارت انسانی باید بخشی از طراحی خدمت باشد، نه پیوستی برای پس از اجرا.
مسیر مطلوب، الگوی «انسان در حلقه» است: ماشین حجم عظیم داده را تحلیل و گزینه‌ها را پیشنهاد می‌کند و انسان مسئول تعریف هدف، فهم زمینه، همدلی، داوری اخلاقی و پاسخ‌گویی باقی می‌ماند. در این الگو، فناوری جای مهمان‌نوازی را نمی‌گیرد؛ زمان و توان کارکنان را از کار تکراری آزاد می‌کند تا کیفیت ارتباط انسانی افزایش یابد. مقصدی که مسئله واقعی را مبنا قرار دهد، داده را مسئولانه اداره کند، مهارت کارکنان را ارتقا دهد و منافع جامعه میزبان را در معیار موفقیت بگنجاند، می‌تواند هوش مصنوعی را از یک موج تبلیغاتی به زیرساختی پایدار برای خدمات گردشگری آینده تبدیل کند.
منابع:
نظری علیداش، محمدتقی؛ فرجی، امین؛ و مانده علی، محمد. (۱۴۰۴). ارزیابی تأثیر فناوری بلاکچین بر مدیریت امنیت در گردشگری هوشمند با استفاده از رویکرد فراترکیب. گردشگری و توسعه، ۱۴(۴)، ۱۲۵–۱۴۲. https://doi.org/10.22034/jtd.2025.515773.3051
Gretzel, U., Sigala, M., Xiang, Z., & Koo, C. (2015). Smart tourism: Foundations and developments. Electronic Markets, 25, 179–188. https://doi.org/10.1007/s12525-015-0196-8
Shafiee, S., Ghatari, A. R., Hasanzadeh, A., & Jahanyan, S. (2019). Developing a model for sustainable smart tourism destinations. Tourism Management Perspectives, 31, 287–300.
Tussyadiah, I. P. (2020). A review of research into automation in tourism: Launching the Annals of Tourism Research curated collection on artificial intelligence and robotics in tourism. Annals of Tourism Research, 81, 102883.
OECD. (2024). Artificial intelligence, data governance and responsible digital transformation. OECD Digital Economy policy resources.
UN Tourism. (2025). Digital agenda and artificial intelligence to redesign tourism. United Nations Tourism.
World Economic Forum. (2024). Travel and Tourism Development Index 2024. Geneva: WEF.
