Rosnący olbrzym

Chociaż sztuczna inteligencja jest koncepcją starodawną, to właśnie rozwój sieci neuronowych i powstanie ChatGPT rozpowszechniło ją na skalę masową. Nie będzie przesady w stwierdzeniu, że dla przeciętnego Kowalskiego pierwszą historyczną zmianą stało przejście Google Translate na model sieci neuronowej w 2016 roku, dzięki czemu gwałtownie wzrosła jakość najbardziej popularnego narzędzia tłumaczeniowego. Od tamtej pory wykorzystanie sieci neuronowych w technologii informatycznej coraz bardziej się rozpowszechniało. W 2017 roku oparty o sieć neuronową program AlphaZero pokonał w szachy dotychczasowego mistrza wśród programów komputerowych Stockfish, podobnie jak kiedyś Deep Blue pokonał Garriego Kasparowa.

Aksamitna rewolucja

Zmiany zaszły też w innych branżach, szczególnie tych związanych z obsługą klienta, gdzie rozpowszechniły się w szczególności chatboty. Pod tym względem sztuczna inteligencja już obsługuje symulacje, które ułatwiają analizę i oferują decyzje komercyjne, takie jak badanie schematów cenowych czy też optymalizacja tras i logistyki, albo znalezienie rozwiązań projektowych i inżynieryjnych w ramach szczegółowego briefu. Jak trafnie ujęto na stronie Forbes, „sztuczna inteligencja jest czynnikiem zwielokrotniającym ludzką inteligencję i produktywność. Podobnie jak rewolucja przemysłowa, którą zwiastowały maszyny i fabryki, sztuczna inteligencja jest środkiem produkcji, który umożliwi jednemu wykonywanie pracy wielu osób. Trudno sobie wyobrazić zmianę na taką skalę, ale prawdopodobnie będzie ona większa, niż się spodziewamy". Zauważono, że funkcje zawodowe już zaczynają się głęboko zmieniać wraz z wdrożeniem sztucznej inteligencji. W branżach takich jak usługi finansowe i prawo dni odręcznych badań są policzone. Ostatecznie spodziewa się, że na przykład praca białych kołnierzyków, od kodowania, przez usługi finansowe, po sprawy prawne, stanie się znacznie wydajniejsza. W innych branżach zapewniona przez sztuczną inteligencję wydajność ma być wręcz niewyobrażalna wcześniej.

AI w turystyce

Postęp nie ominął też obudzoną po covidowej przerwie branżę turystyczną. Na przykład, wyszukiwarka i porównywarka lotów Avionero korzysta z rekomendacji sztucznej inteligencji dla znalezienia i dopasowania żądanych lotów spośród tysięcy kandydatów. Asystenci AI i inteligentne chatboty pełnią teraz funkcje agentów biur podróży, umożliwiając rezerwację lotów, zakwaterowanie czy wynajem pojazdów online. Na lotniskach sztuczna inteligencja jest używana w systemach rozpoznawania twarzy i w urządzeniach skanujących.

​ Ciekawym zastosowaniem sztucznej inteligencji w branży turystycznej jest prognozowanie lotów. To opiera się na aktualnych i historycznych danych o lotach. Na podstawie tych danych, oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji może wykorzystywać wzorce pogodowe, trwania lotów w przeszłości i inne czynniki. Dzięki temu osoby korzystające z oprogramowania mogą zyskać dostęp do bardziej wiarygodnych i miarodajnych prognoz.

Dość nowym kierunkiem rozwoju sztucznej inteligencji jest praca z bagażem. Podczas gdy liczba podróżnych rośnie z roku na rok, specjaliści z branży turystycznej szukają sposobu na optymalizację obsługi bagażu. Obsługa bagażu oparta na sztucznej inteligencji została po raz pierwszy przetestowana w 2020 r. przez BagsID na lotnisku w Eindhoven i okazała się skuteczna. Program pilotażowy został przedłużony do 2023 roku, aby usprawnić najnowocześniejszą obsługę klienta. Technologia widzenia komputerowego może zbadać najdrobniejsze cechy torby i przesłać kompletny „profil" torby do bazy danych. Sieć neuronowa następnie rozróżnia właściwy bagaż na podstawie jego unikalnego profilu.

Stare dobre roboty

Oczywiście nie sposób również pominąć robotów. One obecnie są szeroko stosowane w branży hotelarsko-gastronomicznej w celu zmniejszenia obciążenia ludzi i zwiększenia wydajności usług. Hotele Marriott na przykład mają Mario witającego gości, Hilton ma Connie jako konsjerżkę, a InterContinental posiada Dasha transportującego rzeczy między gośćmi a personelem. O Mario dyrektor generalny Ghent Marriott Roger Langhout mówi: „Gdy tylko zobaczyliśmy, jak Mario obcuje się z naszymi gośćmi, zobaczyliśmy uśmiech". Mario w swojej pracy pomaga gościom w meldowaniu się, informuje, ogląda pokoje, przedstawia menu i prowadzi prezentacje. Inny ciekawy przykład pochodzi z Japonii. Hotel Henn-na ma ponad 100 pokoi i oferuje wielojęzyczne roboty (w tym jedną kobietę-androida i jednego dinozaura) w recepcji, usługę zamykania szafek, robota-tragarza do transportu bagażu oraz oprogramowanie do rozpoznawania twarzy, dzięki któremu można się nie martwić o klucz do pokoju.

Druga strona medalu

Niemniej jednak powszechnie znane są też obecne wady automatyzacji. Jako biznes oparty na ludziach turystyka w dużym stopniu nadal zależy od ludzkich pracowników, świadczących usługi. Na postrzeganie klientów, doświadczenie obsługi i jakość usług wpływa empatia, inteligencja emocjonalna, wygląd i wydajność obsługi. W wyniku tego automatyzacja i robotyzacja usług turystycznych i hotelarskich może skutkować utratą ważnych aspektów doświadczenia klienta. Toteż branża hotelarsko-turystyczna stosunkowo późno wdrożyła roboty usługowe, ponieważ reagowanie na potrzeby klientów wymaga kompleksowego podejścia. Do tego wielu konsumentów nadal nie ufa sztucznej inteligencji w niektórych aspektach planowania i rezerwacji podróży. Na tle tandetnych przewodników generowanych przez sztuczną inteligencję na Amazon i błędów w ChatGPT sztuczna inteligencja na razie nie wydaje się być kompleksowym rozwiązaniem do pełnowartościowego planowania podróży.