هوش مصنوعی در شخصی‌سازی سفر: فرصت‌ها، چالش‌ها و افق‌های ایران در عصر الگوریتم‌های توصیه‌دهنده

 طلوع عصر سفر هوشمند و نقش محوری هوش مصنوعی

صنعت گردشگری جهانی در آستانه یک تحول عمیق قرار گرفته است که ریشه در پیشرفت‌های چشمگیر هوش مصنوعی (AI) دارد. هوش مصنوعی، به عنوان شاخه‌ای از علوم کامپیوتر که به دنبال شبیه‌سازی قابلیت‌های تصمیم‌گیری و تفکر انسانی است، دیگر یک مفهوم آینده‌نگر نیست، بلکه نیروی محرکه اصلی تغییر در صنایع مختلف، از جمله گردشگری، محسوب می‌شود. این فناوری با توانایی بی‌نظیر خود در تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، پیش‌بینی رفتار کاربران و ارائه توصیه‌های دقیق و به‌هنگام، فرآیند پیچیده و زمان‌بر برنامه‌ریزی سفر را به تجربه‌ای یکپارچه و کاملاً شخصی‌سازی‌شده تبدیل می‌کند.   

در قلب این تحول، مفهوم شخصی‌سازی سفر قرار دارد که به طور فزاینده‌ای به یک انتظار اساسی برای مسافران مدرن تبدیل شده است. مسافران امروزی به دنبال تجربیاتی هستند که دقیقاً با بودجه، سلیقه و علایق فردی آن‌ها همخوانی داشته باشد. در این میان، الگوریتم‌های توصیه‌دهنده نقشی بی‌بدیل ایفا می‌کنند. این سیستم‌ها با کمک به کاربران در غلبه بر چالش "اشباع اطلاعات" که ناشی از حجم بی‌کران گزینه‌های موجود در دنیای سفر است، توصیه‌هایی را ارائه می‌دهند که فراتر از جستجوهای سطحی عمل می‌کنند. هدف اصلی این سیستم‌ها، پیش‌بینی این است که یک کاربر تا چه حد به یک آیتم خاص (مانند یک مقصد، هتل یا فعالیت) علاقه نشان خواهد داد، بر اساس تعاملات قبلی او با پلتفرم، داده‌های جمع‌آوری‌شده از سایر کاربران با سلیقه‌های مشابه، و روندهای تاریخی. این رویکرد به قدری مؤثر بوده که تقریباً ۵۰ درصد از شرکت‌های مسافرتی در حال حاضر از ابزارهای هوش مصنوعی برای ارائه توصیه‌های تجربه‌محور استفاده می‌کنند، که این رقم به وضوح نشان‌دهنده حرکت صنعت به سمت شخصی‌سازی به عنوان یک اهرم رشد کلیدی است.   

بازار جهانی هوش مصنوعی در گردشگری، شاهد یک رشد انفجاری است که ابعاد این تحول را به وضوح نشان می‌دهد. ارزش این بازار در سال ۲۰۲۴ به ۳.۴۷ میلیارد دلار رسید و پیش‌بینی می‌شود در سال ۲۰۲۵ به ۴.۳۹ میلیارد دلار افزایش یابد. این روند صعودی با نرخ رشد مرکب سالانه (CAGR) حدود ۲۶.۵۹ درصد بین سال‌های ۲۰۲۵ تا ۲۰۳۵ ادامه خواهد یافت، که در نهایت ارزش بازار را تا سال ۲۰۳۵ به ۴۶.۴۲ میلیارد دلار می‌رساند. گزارش‌های دیگر نیز این پویایی را تأیید می‌کنند؛ بر اساس برآوردهای دیگر، بازار هوش مصنوعی در گردشگری در سال ۲۰۲۴ حدود ۲.۹۵ میلیارد دلار تخمین زده شده و انتظار می‌رود تا سال ۲۰۳۰ با CAGR ۲۸.۷ درصد به ۱۳.۳۸ میلیارد دلار برسد. این آمار و ارقام، نه تنها از یک رشد پایدار، بلکه از یک دگرگونی بنیادین و سریع در نحوه برنامه‌ریزی، تجربه و مدیریت سفر در مقیاس جهانی حکایت دارد.   

این رشد خیره‌کننده در بازار هوش مصنوعی گردشگری، نشان می‌دهد که این فناوری دیگر صرفاً یک مزیت رقابتی نیست، بلکه به یک ضرورت برای بقا و پیشرفت در این صنعت تبدیل شده است. شرکت‌هایی که در به‌کارگیری این فناوری پیشرو نیستند، نه تنها از فرصت‌های جدید برای افزایش درآمد و وفاداری مشتری محروم می‌شوند، بلکه به تدریج سهم بازار خود را به رقبای چابک‌تر و هوشمندتر واگذار خواهند کرد. این وضعیت، به ویژه برای بازارهای سنتی و کمتر دیجیتالی‌شده، مانند بخش‌هایی از صنعت گردشگری ایران، زنگ خطری جدی را به صدا درمی‌آورد. عدم سرمایه‌گذاری کافی و به‌کارگیری هوش مصنوعی در این بخش‌ها می‌تواند به عقب‌ماندگی فزاینده از استانداردهای جهانی شخصی‌سازی و کارایی منجر شود که به نوبه خود، جذابیت ایران را برای گردشگران بین‌المللی و حتی داخلی کاهش خواهد داد.   

علاوه بر این، سیستم‌های توصیه‌دهنده پیشرفته، در حال تغییر پارادایم از صرفاً "جستجو" به "پیش‌بینی نیاز" هستند. این سیستم‌ها نه تنها بر اساس علایق صریح کاربر، بلکه با تحلیل دقیق رفتار پنهان او (مانند کلیک‌ها، مکث‌ها بر روی صفحات خاص، و تاریخچه جستجوها) و حتی داده‌های لحظه‌ای (مانند موقعیت مکانی و شرایط آب و هوایی)، توصیه‌هایی را ارائه می‌دهند که کاربر حتی قبل از اینکه خودش از نیاز به آن‌ها آگاه باشد، آن‌ها را دریافت می‌کند. این قابلیت، هوش مصنوعی را از یک ابزار جستجوی صرف، به یک "مشاور سفر مجازی" تبدیل کرده که قادر است تجربه‌ای کاملاً سفارشی و پیش‌بینی‌کننده را برای مسافر فراهم آورد. این تغییر در رویکرد، نیاز به جمع‌آوری و تحلیل داده‌های بسیار غنی و متنوع را دوچندان می‌کند و به تبع آن، چالش‌های جدیدی را در زمینه حریم خصوصی و امنیت داده‌ها به وجود می‌آورد که نیازمند توسعه و اجرای چارچوب‌های قانونی و اخلاقی قوی و به‌روز است.  

 الگوریتم‌های توصیه‌دهنده: معماری هوشمند سفر

سیستم‌های توصیه‌دهنده، ستون فقرات شخصی‌سازی سفر مبتنی بر هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند. این سیستم‌ها بر پایه مفاهیم بنیادی و نظریه‌های مختلفی بنا شده‌اند که هر یک به شیوه‌ای خاص به درک و پیش‌بینی ترجیحات کاربر کمک می‌کنند.

مفاهیم بنیادی و نظریه‌های پشت سیستم‌های توصیه‌دهنده

• فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering): این روش بر این ایده استوار است که کاربران با سلیقه‌های مشابه، در آینده نیز به آیتم‌های مشابهی علاقه نشان خواهند داد. الگوریتم با تحلیل الگوهای رفتاری تعداد زیادی از کاربران، شباهت‌ها را بین آن‌ها شناسایی می‌کند. به عنوان مثال، اگر دو کاربر تاریخچه مشاهده یا رزرو مشابهی داشته باشند، سیستم محتوایی را که یکی از آن‌ها تجربه کرده است، به دیگری توصیه می‌کند. در صنعت سفر، این به معنای پیشنهاد مقاصد، هتل‌ها یا فعالیت‌هایی است که توسط مسافران با سلیقه‌های مشابه پسندیده شده‌اند. پژوهش‌ها نشان داده‌اند که روش بهبودیافته فیلترینگ مشارکتی می‌تواند به دقت بالاتری در توصیه‌ها دست یابد، به ویژه در سناریوهای پیچیده سفر.   

• فیلترینگ محتوامحور (Content-Based Filtering): برخلاف فیلترینگ مشارکتی که بر شباهت‌های رفتاری کاربران تمرکز دارد، این رویکرد بر ویژگی‌های خود آیتم‌ها متمرکز است. سیستم ویژگی‌های محتوایی آیتم‌هایی را که کاربر در گذشته به آن‌ها علاقه نشان داده است (مانند ژانر، نوع فعالیت، محدوده قیمت)، تحلیل می‌کند و سپس آیتم‌های جدیدی با ویژگی‌های مشابه توصیه می‌کند. برای مثال، اگر کاربری پیش از این به سفرهای تاریخی یا فرهنگی علاقه نشان داده باشد، سیستم موزه‌ها، اماکن باستانی و رویدادهای فرهنگی بیشتری را به او پیشنهاد می‌دهد.   

• مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models): این مدل‌ها با ترکیب مزایای فیلترینگ مشارکتی و محتوامحور، ضعف‌های هر یک را پوشش می‌دهند و دقت توصیه‌ها را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهند. این رویکرد می‌تواند چالش‌های مرتبط با داده‌های وسیع و متنوع را حل کرده و برنامه‌های سفر کاملاً شخصی‌سازی‌شده‌ای را بر اساس ترجیحات منحصر به فرد هر بازدیدکننده ارائه دهد، که منجر به افزایش رضایت و تجربه کاربری بهتر می‌شود.   

نقش یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی گراف در بهینه‌سازی مسیرهای سفر

پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، به ویژه در زیرشاخه‌های یادگیری ماشین، قابلیت‌های سیستم‌های توصیه‌دهنده را به سطحی بی‌سابقه ارتقا داده است:

• یادگیری عمیق (Deep Learning): این زیرشاخه از یادگیری ماشین با استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه، قادر به شناسایی الگوهای ظریف و پیچیده در داده‌های بزرگ و متنوع است. در صنعت سفر، یادگیری عمیق می‌تواند با تحلیل فراداده‌ها، برچسب‌های ویدئویی، و حتی عناصر بصری (مانند تصاویر جاذبه‌ها)، ترجیحات کاربر را با دقت بی‌نظیری پیش‌بینی کند. به عنوان مثال، مدل‌های یادگیری عمیق در برخی مطالعات تا ۹۸.۵۶٪ دقت در ارائه توصیه‌های دقیق برای جاذبه‌های گردشگری را نشان داده‌اند.   
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning - RL): این رویکرد به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا از طریق آزمون و خطا یاد بگیرند و تصمیمات خود را بر اساس بازخوردهای محیط بهینه کنند. در طراحی مسیر سفر، RL می‌تواند بهینه‌سازی پویا را بر اساس بازخورد لحظه‌ای کاربر و داده‌های لحظه‌ای (مانند ترافیک یا شرایط آب و هوایی) انجام دهد. این تکنیک به طور خاص در بهینه‌سازی مسیرهای ترافیکی و برنامه‌ریزی مسیر با هدف کاهش تراکم و زمان سفر کاربرد فراوانی یافته است.   
• شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks - GNN): GNNها برای تحلیل داده‌های ساختاریافته به صورت گراف (مانند روابط پیچیده بین کاربران، مقاصد، جاذبه‌ها و فعالیت‌ها) بسیار مؤثر هستند. این شبکه‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده ارتباطی را درک کرده و مسیرهای سفر بهینه و شخصی‌سازی‌شده‌ای را بر اساس ترجیحات و مشترکات موجود بین گروه‌ها، گردشگران و جاذبه‌ها توصیه کنند. مطالعات نشان داده‌اند که الگوریتم‌های GNN می‌توانند هزینه مسیر را به طور متوسط ۱۳.۸٪ کاهش دهند و دقت تطابق با علایق گردشگران را حداقل ۲۰.۲٪ بهبود بخشند.
• بهینه‌سازی چندهدفه (Multi-objective Optimization): سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با ترکیب مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و الگوریتم‌های بهینه‌سازی، برنامه‌های سفر اولیه را با در نظر گرفتن همزمان چندین محدودیت واقعی مانند بودجه، زمان سفر، ساعات کاری جاذبه‌ها، و حتی پایداری زیست‌محیطی، بهینه‌سازی کنند. این سیستم‌ها می‌توانند دقت ۹۲٪ در برآورده کردن ترجیحات کاربر و بازدهی هزینه ۹۵٪ در رعایت محدودیت بودجه را نشان دهند، که از کارایی بالای آن‌ها در ایجاد برنامه‌های سفر عملی و رضایت‌بخش حکایت دارد.   

نمونه‌های برجسته از کاربرد الگوریتم‌ها در پلتفرم‌های جهانی

شرکت‌های پیشرو در صنعت سفر جهانی، به طور گسترده‌ای از این الگوریتم‌ها برای بهبود تجربه مشتری و افزایش کارایی عملیاتی خود بهره می‌برند:

• Kayak: این شرکت از پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی خود برای تحلیل حجم گسترده‌ای از داده‌های سفر و ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده بر اساس ترجیحات و بودجه کاربر استفاده می‌کند. Kayak همچنین پیش‌بینی قیمت پروازها را با الگوریتم‌های هوش مصنوعی انجام می‌دهد تا به کاربران در انتخاب بهترین زمان برای خرید بلیط کمک کند.   

• Expedia Group: این غول صنعت سفر آنلاین از چت‌بات‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین (ML) برای ارائه کمک لحظه‌ای به کاربران در مورد پروازها، هتل‌ها و سایر جزئیات سفر بهره می‌برد. این دستیار مجازی، فرآیند برنامه‌ریزی سفر را برای مشتریان ساده می‌کند.   

• Booking.com: این آژانس مسافرتی آنلاین برجسته، هوش مصنوعی را در جنبه‌های مختلف پلتفرم خود به کار می‌گیرد. سیستم توصیه‌گر آن، رفتار، ترجیحات و رزروهای گذشته کاربر را تحلیل کرده و گزینه‌های مرتبط را پیشنهاد می‌دهد. علاوه بر این، Booking.com از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا استفاده می‌کند که نرخ اتاق‌ها را در زمان واقعی بر اساس تقاضا، فصلی بودن و قیمت‌گذاری رقبا تنظیم می‌کند.  

• Airbnb: Airbnb از هوش مصنوعی برای بهبود تجربه مهمان و مدیریت میزبان استفاده می‌کند. شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی، اقامتگاه‌هایی را پیشنهاد می‌دهد که با ترجیحات مهمانان (مانند موقعیت مکانی، امکانات و بودجه) همخوانی دارد. این پلتفرم همچنین استراتژی‌های قیمت‌گذاری را برای میزبانان بر اساس تقاضا، فصلی بودن و روندهای بازار بهینه می‌کند. برایان چسکی، مدیرعامل Airbnb، چشم‌انداز یک "کنسیرژ نهایی هوش مصنوعی" را مطرح کرده که توصیه‌های کاملاً فردی‌سازی‌شده ارائه می‌دهد، برخلاف چت‌بات‌های عمومی که پاسخ‌های یکسانی به همه می‌دهند.   

• Hopper: این اپلیکیشن محبوب رزرو سفر، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی روند قیمت پروازها و هتل‌ها استفاده می‌کند تا کاربران بدانند چه زمانی بلیط بخرند یا رزرو کنند.   

• Skyscanner: این موتور جستجوی سفر جهانی، ابزار "Dream and Discover with AI" را معرفی کرده که با استفاده از هوش مصنوعی مولد، الهام‌بخش سفر شخصی‌سازی‌شده را ارائه می‌دهد و فراتر از ورودی‌های جستجوی سنتی عمل می‌کند.   

• Sabre Corporation: این شرکت فناوری جهانی که به صنعت سفر خدمات می‌دهد، با "Sabre Travel AI" در ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده و پیش‌بینی نیازهای مشتریان پیشرو است و از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای بهینه‌سازی مدیریت موجودی و استراتژی‌های قیمت‌گذاری بهره می‌برد.   

تکامل سیستم‌های توصیه‌دهنده از صرفاً "فیلتر" کردن اطلاعات به سمت "بهینه‌سازی پویا و چندوجهی" سفر، یک دگرگونی بنیادین را نشان می‌دهد. در ابتدا، این سیستم‌ها عمدتاً بر فیلترینگ (مشارکتی یا محتوامحور) تمرکز داشتند تا حجم اطلاعات را کاهش دهند و گزینه‌های مرتبط را ارائه دهند. اما با ظهور و بلوغ یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی، قابلیت‌های این سیستم‌ها به طور چشمگیری گسترش یافته و به سمت بهینه‌سازی پویا و چندوجهی حرکت کرده است. این بدان معناست که هوش مصنوعی دیگر فقط آیتم‌ها را پیشنهاد نمی‌دهد، بلکه قادر است کل یک سفر را با در نظر گرفتن همزمان ده‌ها عامل پیچیده مانند زمان، هزینه، علایق، ترافیک، شرایط آب و هوایی، و حتی پایداری زیست‌محیطی طراحی و بهینه کند. این تکامل، اگرچه پیچیدگی فنی سیستم‌ها را به شدت افزایش می‌دهد، اما در عوض، تجربه‌ای بی‌نظیر از شخصی‌سازی را ارائه می‌دهد که به معنای واقعی کلمه "سفر را برای کاربر می‌دوزد" و نیاز به داده‌های بسیار غنی و لحظه‌ای را ضروری می‌سازد.   

درس‌های آموخته‌شده از مدل شخصی‌سازی نتفلیکس، که به عنوان "استاندارد طلایی" در صنعت سرگرمی شناخته می‌شود، به طور کامل قابل تعمیم به صنعت سفر است. مدل نتفلیکس بر جمع‌آوری داده‌های جامع از رفتار کاربر، طبقه‌بندی محتوا به "میکروژانرها"، استفاده از یادگیری عمیق و فیلترینگ مشارکتی، و یادگیری مستمر از بازخورد کاربر استوار است. اگرچه منابع مستقیماً به کاربرد آن در صنعت سفر اشاره نمی‌کنند ، اما اصول آن کاملاً قابل پیاده‌سازی است. در سفر، این به معنای ایجاد "پروفایل‌های کاربری دقیق" بر اساس تاریخچه سفر، جستجوها، علایق (حتی علایق پنهان)، و سپس پیشنهاد "میکرو-مقاصد" یا "میکرو-تجربیات" است. این رویکرد می‌تواند "اشباع اطلاعات" را کاهش داده و "خستگی تصمیم‌گیری" را برای مسافران از بین ببرد ، که در نهایت منجر به افزایش نرخ تبدیل و وفاداری مشتری می‌شود. چالش اصلی در این زمینه، جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌های متنوع از منابع مختلف در صنعت سفر است.   

نقش محوری پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی مولد (Generative AI) نیز در این تحول برجسته است. NLP به هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا پرسش‌های کاربران را به صورت مکالمه‌ای درک کند و پاسخ دهد. این قابلیت، پایه و اساس چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی است که خدمات مشتری را بهینه‌سازی می‌کنند و فرآیند رزرو را ساده‌تر می‌سازند. هوش مصنوعی مولد، مانند ChatGPT و Gemini، پا را فراتر گذاشته و می‌تواند برنامه‌های سفر اولیه را پیشنهاد دهد و محتوای سفر شخصی‌سازی‌شده تولید کند. این فناوری‌ها نه تنها کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهند (مانند کاهش نیاز به نیروی انسانی و پاسخگویی ۲۴/۷) ، بلکه تجربه کاربری را به دلیل تعامل طبیعی و تولید محتوای خلاقانه (مانند تصاویر و توضیحات مکان‌ها) به شدت بهبود می‌بخشند.   

 ایران در آستانه تحول هوشمند: پتانسیل‌ها، اقدامات و چالش‌ها

ایران با دارا بودن پتانسیل‌های بی‌نظیر و متنوع در حوزه گردشگری، از جمله بیش از یک میلیون مکان تاریخی ثبت‌شده، تنوع اقلیمی چهار فصل، قومیت‌های متعدد و ارزش‌های فرهنگی غنی، از جمله کشورهایی است که ظرفیت بالایی برای توسعه گردشگری هوشمند دارد. این ویژگی‌های منحصر به فرد، ایران را به بستری ایده‌آل برای به‌کارگیری هوش مصنوعی در شخصی‌سازی سفر و ارتقاء تجربه گردشگران تبدیل می‌کند.   

پروژه‌ها و ابتکارات داخلی

در سال‌های اخیر، گام‌هایی هرچند اولیه، در مسیر بهره‌گیری از هوش مصنوعی در صنعت گردشگری ایران برداشته شده است:

• فراخوان‌های دولتی: مرکز پژوهش‌های مجلس شورای اسلامی با درک اهمیت هوش مصنوعی، فراخوانی با هدف تبیین چارچوب مفهومی و سیاستی در حوزه کاربرد هوش مصنوعی در توسعه گردشگری داخلی، میراث فرهنگی و صنایع دستی منتشر کرده است. محورهای این فراخوان شامل "سفر هوشمند: تجربه گردشگری با کمک هوش مصنوعی" برای شخصی‌سازی سفر و "هوش مصنوعی و برنامه‌ریزی گردشگری" برای طراحی سیستم‌های هوشمند مسیر سفر بر اساس ترجیحات گردشگران است. این ابتکار نشان‌دهنده توجه سیاست‌گذاران به این حوزه است.   

• پلتفرم "ایوا": در دی‌ماه ۱۴۰۳ (دسامبر ۲۰۲۴)، پلتفرم "ایوا" به عنوان نخستین دستیار هوشمند سفر ایرانیان با حضور وزیر میراث فرهنگی، گردشگری و صنایع دستی رونمایی شد. "ایوا" یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی است که به مسافران در یافتن و خرید بلیط هواپیما، برنامه‌ریزی سفر، معرفی مقاصد و جاذبه‌های گردشگری و حتی مشاوره مالی برای سرمایه‌گذاری و پس‌انداز کمک می‌کند. این پلتفرم گامی مهم در جهت ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده به کاربران ایرانی محسوب می‌شود.   

• ربات "موسیتو": این ربات تعامل‌گرا با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی و تحلیل داده‌های بزرگ، امکان تعامل زنده با کاربران را در حوزه گردشگری ایران فراهم می‌کند. "موسیتو" با نیازسنجی سلیقه، بودجه و موقعیت مکانی کاربر، پیشنهادهای متناسبی برای رزرو هتل، اماکن گردشگری، خرید، اماکن علمی و زیارتی ارائه می‌دهد. قابلیت تحلیل تصاویر برای یافتن اماکن گردشگری نیز از ویژگی‌های برجسته آن است که تجربه کاربری را غنی‌تر می‌سازد.   

نقل‌قول‌ها از مسئولان و کارشناسان ایرانی

دیدگاه‌های مسئولان و کارشناسان در ایران نیز بر اهمیت هوش مصنوعی در گردشگری تأکید دارد:

• یک پیش‌بینی هوش مصنوعی (که در رسانه‌ها بازتاب یافته) برای سال ۲۰۲۵ "سال خوبی برای گردشگری ایران" را متصور شده است. این پیش‌بینی به عواملی چون کاهش محدودیت‌های صدور روادید، افتتاح جاذبه‌های جدید و بهبود زیرساخت‌های حمل‌ونقل و اقامتی اشاره می‌کند. این دیدگاه، هرچند خوش‌بینانه، نشان‌دهنده پتانسیل‌های موجود است.   

• الهه سوفالی، کارشناس ارشد جامعه‌شناسی و کارشناس اکوتوریسم اداره کل میراث‌فرهنگی، گردشگری و صنایع‌دستی استان مرکزی، تأکید می‌کند که هوش مصنوعی نقش بسزایی در صنعت گردشگری دارد و از شخصی‌سازی تجربه مشتری تا بهینه‌سازی خدمات مشتری و تحلیل داده‌ها را متحول می‌سازد.   

• دکتر سعید جوی‌زاده، مدیرعامل گروه مشاورین هوش پیروزی، در سخنرانی خود در اسفند ۱۴۰۳ (مارس ۲۰۲۵) با عنوان "حکمرانی هوش مصنوعی: گردشگری ۲۰۲۵" بیان داشت: "تصور کنید اینجا پاریس است، سال ۲۰۲۵... گوشی شما نه تنها مسیرتان را برنامه‌ریزی می‌کند، بلکه تجربه شما را شخصی‌سازی می‌کند." او این سناریو را "واقعیتی که در حال تجربه آن هستیم" توصیف کرد و تأکید کرد که هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ نه تنها یک ابزار کمکی، بلکه یک عامل کلیدی در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و مدیریت منابع در گردشگری خواهد بود. او همچنین اشاره کرد که هوش مصنوعی قادر به شخصی‌سازی تجربیات مسافران بر اساس ترجیحات و تاریخچه آن‌هاست، شامل پیشنهادهای سفارشی برای مقاصد، هتل‌ها و فعالیت‌های محلی.   

آمارهای مالی و مقایسه با آمارهای جهانی

بررسی آمارهای مالی و سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی گردشگری ایران در مقایسه با آمارهای جهانی و کشورهای پیشرو منطقه، تصویری چالشی را ارائه می‌دهد:

• سرمایه‌گذاری در ایران: دولت در لایحه بودجه سال آتی (۱۴۰۴ شمسی مطابق با ۲۰۲۵ میلادی)، دو هزار میلیارد تومان برای حمایت از برنامه ملی توسعه هوش مصنوعی و دو هزار میلیارد تومان دیگر برای طرح‌های هوش مصنوعی با اولویت آموزش و سلامت در نظر گرفته است. علاوه بر این، پنج هزار میلیارد تومان برای حمایت از طرح‌های پیشران مانند ریزالکترونیک اختصاص یافته است. با این حال، بر اساس گزارش سازمان ملی هوش مصنوعی، منابع در نظر گرفته شده در بودجه ۱۴۰۳ (۲۰۲۴) تخصیص نیافته است.   

• مقایسه با استانداردهای جهانی و نیاز ایران: سازمان جهانی گردشگری (UNWTO) توصیه می‌کند که کشورها بین ۲ تا ۳ درصد از تولید ناخالص داخلی خود را به توسعه گردشگری اختصاص دهند. در مورد ایران، با توجه به تولید ناخالص داخلی، این به معنای نیاز به سرمایه‌گذاری بین ۱۴ تا ۲۱ میلیارد دلار برای توسعه گردشگری است. این رقم در مقایسه با بودجه تخصیص یافته به هوش مصنوعی در ایران (حدود ۴ هزار میلیارد تومان معادل تقریبی ۸۰ میلیون دلار با نرخ دلار ۵۰ هزار تومانی) بسیار ناچیز است و نشان‌دهنده یک شکاف عمیق میان نیاز واقعی و سرمایه‌گذاری موجود است.   

• مقایسه با کشورهای پیشرو (امارات و ترکیه):

  • امارات متحده عربی: امارات با سرمایه‌گذاری‌های راهبردی و همکاری‌های بین‌المللی (از جمله با OpenAI و انویدیا) به قطب هوش مصنوعی خاورمیانه تبدیل شده است. پروژه‌هایی مانند پردیس هوش مصنوعی و شهر AI در ابوظبی با هدف ایجاد زیرساخت، تربیت نیروی انسانی و تعیین استانداردهای جهانی در حال اجرا هستند. تصمیم دولت امارات برای ارائه رایگان ChatGPT Plus به شهروندان خود نیز نشانه‌ای از سیاست‌های پیشرو در دیجیتالی‌سازی و توسعه فناوری است.   

  • ترکیه: ترکیه با هدف تبدیل شدن به یکی از سه کشور برتر گردشگری جهان تا افق ۲۰۵۳، به طور جدی به بهره‌گیری از هوش مصنوعی و فناوری‌های دیجیتال روی آورده است. در سال ۲۰۲۴، درآمد گردشگری ترکیه با ۸ درصد افزایش به ۶۱ میلیارد دلار رسید و تعداد گردشگران به ۶۲ میلیون نفر رسید. وزیر فرهنگ و گردشگری ترکیه بر پروژه‌های هوش مصنوعی در موزه‌ها و اماکن فرهنگی، از جمله سیستم‌های راهنمایی مبتنی بر هوش مصنوعی، تأکید کرده است.   

  • مقایسه تولید علمی: ایران و ترکیه در تعداد مقالات منتشر شده در حوزه هوش مصنوعی رقابت تنگاتنگی دارند. تا کنون ترکیه ۷۵۳۰۵ مقاله و ایران ۷۳۵۴۵ مقاله منتشر کرده‌اند. با این حال، تعداد ارجاعات به مقالات محققان ایرانی بیشتر بوده (۸۱۲۰۰ ارجاع برای ایران در مقابل ۷۲۳۳۹ برای ترکیه)، که نشان‌دهنده کیفیت بالاتر مقالات ایرانی است. اما این توان علمی بالا در ایران، به دلیل ضعف در تجاری‌سازی، تحریم‌ها و نبود زیرساخت مناسب، به قدرت فناورانه تبدیل نشده است.   

این تفاوت در میزان سرمایه‌گذاری و رویکرد، شکاف عمیقی را بین پتانسیل و واقعیت در ایران آشکار می‌سازد. ایران با دارا بودن پتانسیل‌های عظیم گردشگری و توان علمی بالا در هوش مصنوعی، می‌توانست در خط مقدم این تحول قرار گیرد. اما آمارهای سرمایه‌گذاری ناچیز و عدم تخصیص بودجه‌های مصوب نشان می‌دهد که این پتانسیل‌ها به طور کامل مورد بهره‌برداری قرار نمی‌گیرند. این عدم تناسب، به معنای ناتوانی در بهره‌برداری از مزیت‌های ذاتی کشور و هدر رفتن سرمایه‌های انسانی و علمی است. این شکاف منجر به عقب‌ماندگی از رقبای منطقه‌ای مانند امارات و ترکیه می‌شود که با سرمایه‌گذاری‌های استراتژیک و برنامه‌های بلندمدت، در حال تبدیل شدن به قطب‌های گردشگری هوشمند هستند.   

پلتفرم‌هایی مانند "ایوا" و ربات "موسیتو" گام‌های اولیه و مثبتی در مسیر درست هستند. این‌ها نمونه‌های اولیه از کاربرد هوش مصنوعی در شخصی‌سازی سفر در ایران را نشان می‌دهند. با این حال، در مقایسه با پلتفرم‌های جهانی مانند Kayak یا Booking.com که از الگوریتم‌های پیچیده پیش‌بینی قیمت، بهینه‌سازی پویا و تحلیل رفتار لحظه‌ای بهره می‌برند ، این پروژه‌های داخلی هنوز در مراحل ابتدایی خود قرار دارند و نیاز به توسعه عمیق‌تر الگوریتمی و یکپارچه‌سازی داده‌های گسترده‌تر دارند. این گام‌های اولیه، هرچند امیدوارکننده، به تنهایی برای رقابت در بازار جهانی کافی نیستند و نیازمند حمایت گسترده‌تر دولتی و خصوصی، دسترسی به فناوری‌های پیشرفته‌تر و جذب سرمایه‌گذاری‌های کلان هستند.   

در حالی که کارشناسان و مسئولان به پتانسیل هوش مصنوعی در شخصی‌سازی سفر اذعان دارند ، موانع ساختاری مانند ضعف زیرساخت‌های حمل‌ونقل و دیجیتال ، و عدم تخصیص بودجه‌های مصوب مانع از تحقق کامل این پتانسیل می‌شود. این نشان می‌دهد که صرفاً "دانش" یا "تمایل" برای استفاده از هوش مصنوعی کافی نیست و "بستر" لازم برای پیاده‌سازی آن نیز باید فراهم شود. این چالش‌ها، نه تنها سرعت پیشرفت را کند می‌کنند، بلکه می‌توانند منجر به ناامیدی در اکوسیستم نوآوری و مهاجرت نخبگان شوند.   

 نقد و تحلیل: موانع و راهکارهای توسعه هوش مصنوعی در گردشگری ایران

پیاده‌سازی کامل و مؤثر هوش مصنوعی در صنعت گردشگری ایران با چالش‌های متعددی روبروست که نیازمند تحلیل دقیق و ارائه راهکارهای جامع است.

چالش‌های کلیدی پیش‌روی پیاده‌سازی هوش مصنوعی

• ضعف زیرساخت‌های حمل‌ونقل و دیجیتال: هوش مصنوعی برای جمع‌آوری، پردازش و انتقال حجم عظیمی از داده‌ها به زیرساخت‌های قوی و پیشرفته نیاز دارد. در ایران، محدودیت در زیرساخت‌های حمل‌ونقل، از جمله فرسودگی ناوگان و عدم تطابق جاده‌ها با استانداردهای بین‌المللی، و همچنین ضعف در زیرساخت‌های دیجیتال، از جمله نبود داده‌های تحلیلی دقیق و مدیریت سنتی، از موانع جدی به شمار می‌روند. این کمبودها، مانع از پیاده‌سازی کامل سیستم‌های هوشمند حمل‌ونقل، مدیریت ترافیک و جمع‌آوری داده‌های لحظه‌ای می‌شوند که برای الگوریتم‌های توصیه‌دهنده پویا ضروری است.   

• محدودیت‌های مالی و تأثیر تحریم‌ها: تحریم‌های بین‌المللی و چالش‌های ایران با غرب، پیامدهای گسترده‌ای بر صنعت گردشگری و به تبع آن، بر توسعه هوش مصنوعی در این حوزه داشته است. فقدان پرواز مستقیم به مقصد ایران، نبود تبادلات بانکی مناسب با نظام بانکی جهانی و عدم تمایل جدی برای سرمایه‌گذاری خارجی، از جمله این پیامدهاست. این مسائل، دسترسی به فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی (مانند خرید اکانت‌های دلاری و APIها) را دشوار و پرهزینه می‌کند. هزینه دلاری خرید اکانت‌های هوش مصنوعی و نیاز به واسطه برای پرداخت، هزینه نهایی را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهد و نگرانی‌های امنیتی نیز ایجاد می‌کند.  

• چالش‌های مرتبط با داده:

  • امنیت و حریم خصوصی: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های گسترده کاربران توسط هوش مصنوعی، نگرانی‌های جدی در مورد امنیت داده‌ها و حریم خصوصی ایجاد می‌کند. خطر حملات سایبری و بدافزارها می‌تواند اطلاعات حساس مسافران و شرکت‌ها را در معرض خطر قرار دهد.  

  • دسترسی و کیفیت داده: هوش مصنوعی برای عملکرد بهینه به داده‌های دقیق و جامع نیاز دارد. در ایران، نبود داده‌های تحلیلی دقیق و مدیریت سنتی و همچنین چالش فیلترینگ که دسترسی به بسیاری از ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی و APIهای آن‌ها را مسدود می‌کند ، مانع از تغذیه مناسب مدل‌های هوش مصنوعی و کاهش کارایی آن‌ها می‌شود.   

نقد سازنده بر چارچوب‌های قانونی و نظارتی موجود

• کاستی‌های قانونی: اگرچه نیاز به قانون‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی برای حفظ حریم خصوصی، تعریف مسئولیت مدنی و کیفری و پیشگیری از تبعیض الگوریتمی احساس می‌شود ، اما چارچوب‌های قانونی موجود در ایران در این زمینه کاستی‌هایی دارند. استانداردهای حکمرانی هوش مصنوعی باید شامل قوانین دقیق برای حفاظت از داده‌ها و جلوگیری از تبعیض الگوریتمی باشند تا از حقوق کاربران محافظت شود.   

• عدم مشارکت کافی: یکی از کاستی‌های این حوزه، عدم مشارکت کافی بخش خصوصی و نهادهای دانشگاهی در تدوین اسناد کلان و سیاست‌گذاری‌هاست، در حالی که آن‌ها باید محور اصلی نوآوری و اجرا باشند. این عدم تعامل، منجر به تدوین سیاست‌هایی می‌شود که ممکن است با واقعیت‌های عملی و نیازهای بازار همخوانی نداشته باشند.   

راهکارهای عملی و پیشنهادات سیاستی

برای غلبه بر چالش‌ها و بهره‌برداری حداکثری از پتانسیل هوش مصنوعی در گردشگری ایران، راهکارهای زیر پیشنهاد می‌شود:

• افزایش سرمایه‌گذاری و تخصیص بودجه: دولت باید سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی گردشگری را به سطح توصیه‌های جهانی (۲ تا ۳ درصد تولید ناخالص داخلی) برساند و اطمینان حاصل کند که بودجه‌های مصوب به طور کامل تخصیص می‌یابند. این امر مستلزم یک اراده سیاسی قوی و درک عمیق از بازده بلندمدت این سرمایه‌گذاری‌هاست.   

• توسعه زیرساخت‌های داده‌ای و دیجیتال: بهبود زیرساخت‌های حمل‌ونقل و دیجیتال در سراسر کشور، از جمله توسعه شبکه‌های ارتباطی و دسترسی به اینترنت پرسرعت، برای جمع‌آوری و پردازش داده‌های بزرگ حیاتی است. این شامل سرمایه‌گذاری در مراکز داده، پلتفرم‌های ابری و شبکه‌های ارتباطی نسل جدید است. 

• تدوین قوانین شفاف و جامع هوش مصنوعی: ایجاد چارچوب‌های قانونی و نظارتی مدرن و شفاف برای حفاظت از داده‌ها، حریم خصوصی، و مسئولیت‌پذیری الگوریتمی ضروری است. این قوانین باید با استانداردهای بین‌المللی همسو باشند تا اعتماد کاربران و سرمایه‌گذاران را جلب کنند.   

• حمایت از اکوسیستم استارتاپی و مشارکت بخش خصوصی: دولت باید با تحریک تقاضا و حمایت از بخش خصوصی، زمینه را برای رشد و توسعه استارتاپ‌های هوش مصنوعی در گردشگری فراهم کند. این حمایت می‌تواند شامل تسهیل دسترسی به سرمایه، ارائه مشوق‌های مالیاتی، ایجاد فضای رقابتی سالم و کاهش موانع بوروکراتیک باشد.   

• توسعه همکاری‌های بین‌المللی و جذب دانش: با وجود تحریم‌ها، باید راه‌هایی برای جذب دانش فنی و همکاری با شرکت‌ها و محققان بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی پیدا کرد. این امر می‌تواند از طریق پلتفرم‌های بین‌المللی، کنفرانس‌های علمی و پروژه‌های مشترک غیرتحریمی صورت گیرد.

• آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی: سرمایه‌گذاری در آموزش متخصصان هوش مصنوعی و تربیت نیروی انسانی ماهر در این حوزه برای بهره‌برداری از فناوری‌های نوین ضروری است. این شامل بازنگری در سرفصل‌های دانشگاهی، برگزاری دوره‌های تخصصی و ایجاد فرصت‌های شغلی مناسب برای فارغ‌التحصیلان است.   

تحریم‌ها و فیلترینگ، به عنوان یک "دیوار نامرئی"، پیشرفت فناوری را در ایران کند می‌کنند. در حالی که کشورهای پیشرو به راحتی به APIهای OpenAI، Gemini و سایر ابزارهای هوش مصنوعی مولد دسترسی دارند و آن‌ها را در پلتفرم‌های خود ادغام می‌کنند ، ایران با چالش‌های جدی در دسترسی به این ابزارها به دلیل فیلترینگ و نیاز به واسطه‌های پرداخت مواجه است. این وضعیت نه تنها هزینه‌ها را افزایش می‌دهد، بلکه مانع از بهره‌برداری از آخرین نوآوری‌ها و رقابت‌پذیری در سطح جهانی می‌شود. این محدودیت‌ها منجر به کاهش بهره‌وری، افزایش هزینه‌ها و عدم توانایی کسب‌وکارها و کاربران ایرانی در رقابت در سطح جهانی می‌شود. این امر همچنین فرصت تبادل دانش و رشد حرفه‌ای را محدود کرده و باعث عقب‌ماندگی ایران از روند توسعه جهانی می‌شود.   

یک پارادوکس قابل توجه در ایران، "تولید علم بالا" در حوزه هوش مصنوعی در کنار "تجاری‌سازی پایین" آن است. ایران در تولید مقالات علمی در حوزه هوش مصنوعی، هم‌تراز با ترکیه و حتی از نظر تعداد ارجاعات با کیفیت‌تر است. اما این توان علمی بالا به دلیل ضعف در تجاری‌سازی، تحریم‌ها و نبود زیرساخت مناسب، به قدرت فناورانه تبدیل نشده است. این وضعیت نشان‌دهنده این است که صرف سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه بدون مکانیزم‌های مؤثر برای تبدیل آن به محصولات و خدمات قابل عرضه به بازار، ناکارآمد است. این پارادوکس به معنای عدم بهره‌برداری کامل از پتانسیل نخبگان و دانشگاهیان کشور است و می‌تواند منجر به "فرار مغزها" یا عدم انگیزه برای کاربردی کردن تحقیقات شود.   

خطر "توسعه جزیره‌ای" و نیاز به "حکمرانی جامع" هوش مصنوعی نیز از دیگر چالش‌هاست. وجود فراخوان‌های دولتی و پروژه‌هایی مانند "ایوا" و "موسیتو" نشان‌دهنده تلاش‌هایی برای توسعه هوش مصنوعی در گردشگری است. اما عدم مشارکت کافی بخش خصوصی و دانشگاهی در تدوین سیاست‌ها و فقدان یک چارچوب قانونی جامع می‌تواند منجر به "توسعه جزیره‌ای" شود؛ یعنی پروژه‌ها به صورت پراکنده و بدون یک استراتژی ملی منسجم پیش روند. توسعه جزیره‌ای مانع از هم‌افزایی، استانداردسازی و ایجاد یک اکوسیستم جامع و پایدار برای هوش مصنوعی در گردشگری می‌شود. نیاز به "حکمرانی جامع هوش مصنوعی" که تمامی ذی‌نفعان را درگیر کند و استانداردهای اخلاقی، حفظ حریم خصوصی و شفافیت را تضمین کند، حیاتی است.   

 نتیجه‌گیری: افق‌های نوین سفر و جایگاه ایران در آینده هوشمند گردشگری

هوش مصنوعی، به ویژه الگوریتم‌های توصیه‌دهنده، در حال بازتعریف تجربه سفر در سطح جهانی هستند و بازار آن با نرخ‌های رشد بی‌سابقه‌ای در حال گسترش است. این فناوری نه تنها شخصی‌سازی بی‌نظیری را ارائه می‌دهد، بلکه کارایی عملیاتی را نیز به شدت افزایش می‌دهد و از ابزاری کمکی به یک عامل کلیدی در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در صنعت تبدیل شده است.   

ایران با پتانسیل‌های گردشگری غنی و توان علمی قابل توجه در هوش مصنوعی، فرصت‌های بزرگی برای بهره‌برداری از این تحول دارد. ابتکاراتی مانند "ایوا" و "موسیتو" گام‌های اولیه و مثبتی در این راستا هستند که نشان‌دهنده شروع حرکت در مسیر هوشمندسازی سفر در کشور است. با این حال، چالش‌های ساختاری و نهادی، از جمله محدودیت‌های مالی ناشی از تحریم‌ها، ضعف زیرساخت‌ها، چالش‌های داده‌ای و کاستی‌های قانونی، مانع از تحقق کامل این پتانسیل شده‌اند. مقایسه با کشورهای پیشرو منطقه مانند امارات و ترکیه، ضرورت یک رویکرد جامع‌تر و سرمایه‌گذاری‌های هدفمندتر را آشکار می‌سازد.   

چشم‌انداز آینده سفر در ایران، در گرو پذیرش و پیاده‌سازی هوشمندانه هوش مصنوعی است. این فناوری می‌تواند با ارائه برنامه‌های سفر کاملاً شخصی‌سازی شده، خدمات مشتری ۲۴/۷، و بهینه‌سازی پویا بر اساس ترجیحات لحظه‌ای، تجربه گردشگران را به طرز چشمگیری ارتقاء دهد. هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی بازارهای هدف جدید، بهینه‌سازی قیمت‌گذاری و افزایش کارایی در صنعت گردشگری کمک کرده و در نهایت منجر به افزایش درآمدزایی و سهم ایران از بازار جهانی گردشگری شود. علاوه بر این، بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌تواند به معرفی بهتر میراث فرهنگی و طبیعی ایران در سطح جهانی کمک کند و وجهه بین‌المللی کشور را بهبود بخشد.   

فراتر از شخصی‌سازی و سودآوری، هوش مصنوعی می‌تواند ابزاری قدرتمند برای دستیابی به "گردشگری پایدار" و "فرهنگ‌سازی" باشد. با تحلیل داده‌های مربوط به تراکم جمعیت ، اثرات زیست‌محیطی و ظرفیت تحمل مقاصد، هوش مصنوعی می‌تواند به برنامه‌ریزی "سفرهای بدون شلوغی" و کاهش آسیب به محیط زیست کمک کند. همچنین، با ارائه اطلاعات غنی و تعاملی در مورد میراث فرهنگی و صنایع دستی ، هوش مصنوعی می‌تواند به "حفظ هنرهای سنتی" و "افزایش آگاهی فرهنگی" در میان گردشگران کمک کند. این قابلیت‌ها نشان می‌دهد که هوش مصنوعی نه تنها یک ابزار تجاری، بلکه یک عامل توانمندساز برای دستیابی به اهداف اجتماعی و زیست‌محیطی در صنعت گردشگری است، که می‌تواند به "ارتقاء وجهه ایران در سطح جهانی" کمک کند.   

سرعت سرسام‌آور پیشرفت هوش مصنوعی ایجاب می‌کند که چارچوب‌های قانونی و نظارتی نیز انعطاف‌پذیر باشند و به سرعت با تغییرات فناوری همگام شوند. "حکمرانی هوش مصنوعی" باید به گونه‌ای طراحی شود که نه تنها به رشد اقتصادی کمک کند، بلکه پایداری محیط زیست و عدالت اجتماعی را نیز در اولویت قرار دهد. این به معنای دور شدن از رویکردهای سنتی و ثابت در قانون‌گذاری است. عدم انعطاف‌پذیری و کندی در به‌روزرسانی قوانین می‌تواند مانع بزرگی بر سر راه نوآوری و جذب سرمایه‌گذاری در این حوزه باشد و فرصت‌های بی‌شماری را از بین ببرد.   

برای غلبه بر چالش‌ها و دستیابی به افق‌های روشن‌تر، یک رویکرد چندجانبه ضروری است. این رویکرد شامل افزایش سرمایه‌گذاری‌های دولتی و خصوصی، توسعه زیرساخت‌های حیاتی (هم فیزیکی و هم دیجیتال)، تدوین قوانین و مقررات مدرن و شفاف، و حمایت فعال از اکوسیستم نوآوری داخلی است. همکاری نزدیک میان دولت، بخش خصوصی، دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی برای ایجاد یک اکوسیستم هم‌افزا و پایدار برای هوش مصنوعی در گردشگری ایران حیاتی است. تنها از این طریق می‌توان از پتانسیل‌های عظیم ایران بهره‌برداری کرد و جایگاه شایسته‌ای در آینده هوشمند گردشگری جهانی به دست آورد.