ИИ плохо отвечает на вопрос «куда поехать», но закрывает почти все остальное. Разбираем, на каком этапе какой инструмент работает
Туристический рынок быстро осваивает ИИ-инструменты, но большинство пользователей используют их неэффективно: задают один широкий вопрос и получают предсказуемый ответ. Вопрос не в том, использовать ли ИИ при планировании поездки, а в том, как встроить его в процесс так, чтобы он давал реальный результат.
Я руковожу внедрением ИИ в Слетать.ру и вижу, как меняется поведение туристов при работе с нейросетями. Ключевой вывод: использовать ИИ как аналитический слой поверх уже сформированного запроса.
Этап 1. Формулировка запроса
Стандартный вопрос «Куда поехать в отпуск?» дает стандартный ответ: Турция, Таиланд, ОАЭ, Греция, Бали. Система просто отвечает на то, что спросили.
Запрос с контекстом работает иначе: состав группы, даты, бюджет, ограничения по перелету, климатические предпочтения, формат отдыха. При таких входных данных ИИ раскладывает выбор по критериям — сезонность, визовые нюансы, инфраструктура, риски — и дает сравнимые варианты.
Важная оговорка: актуальные правила въезда, визовые изменения и цены ИИ может воспроизводить с ошибками. Его выводы требуют проверки по официальным источникам.
Этап 2. Сравнение направлений
После первичного отбора остаются 2–4 варианта. Здесь ИИ полезен как инструмент сравнительного анализа: сводная таблица по нескольким параметрам с оценкой под конкретный тип туриста. Семья с детьми и пара без них получат разные приоритеты по одному и тому же направлению, и ИИ это учитывает, если задать такой фрейм.
Этап 3. Анализ отзывов
Отзывы об отелях — объемный и противоречивый массив данных. ИИ хорошо справляется с его структурированием: выделяет системные проблемы, отделяет их от единичных жалоб, группирует по параметрам (питание, уборка, пляж, сервис) и адаптирует оценку под запрос конкретного туриста.
В Слетать.ру мы применяем этот подход в работе с отельной базой: сотни отзывов превращаются в профиль отеля под разные сценарии отдыха. Это точнее, чем средняя оценка, потому что отвечает на вопрос о конкретном человеке, а не об абстрактном туристе.
Этап 4. Проверка гипотез перед покупкой
Перед финальным решением полезно использовать ИИ в режиме критика: попросить найти причины, по которым выбранный отель может не подойти, указать на что смотреть в негативных отзывах, сформулировать вопросы для менеджера.
Такой запрос вытаскивает детали, которые легко пропустить при стандартном просмотре: депозиты, платные сервисы, логистические неудобства, сезонные особенности конкретного объекта.
Этап 5. Подготовка и сопровождение
После покупки ИИ закрывает операционную часть подготовки: чек-листы документов, правила провоза, офлайн-ресурсы, страховые нюансы. В самой поездке — переводчик, маршрутизатор, справочник по локациям.
При этом напомню: ИИ не несет ответственности за точность визовых правил, актуальность цен и качество услуги. Финальные решения должны подтверждаться через официальные источники и профессиональных консультантов.
В этом смысле ИИ — не замена турагенту или сервису бронирования. Реальная ценность здесь в другом: нейросеть задает правильные вопросы быстрее, чем турист успевает сформулировать их самостоятельно.
Выбор редакции
Публикации, которые получают больше внимания и попадают в Сюжеты РБК
Рекомендации партнеров: