Główne trendy i kierunki rozwoju AI w turystyce (2024–2030)

Branża turystyczna weszła w nową fazę cyfrową, w której AI odgrywa wiodącą rolę w usprawnianiu doświadczeń podróżnych oraz operacji firm turystycznych. Generatywna AI (np. modele typu ChatGPT) zyskała ogromną popularność – w ciągu zaledwie 5 dni od premiery ChatGPT zdobył milion użytkowników – co zainicjowało falę innowacji w turystyce. Coraz więcej konsumentów korzysta z AI planując podróże: według badań Accenture aż 80% podróżnych używa obecnie narzędzi generatywnej AI (np. chatbotów) przy planowaniu lub inspiracji podróży, co oznacza, że AI stała się już narzędziem mainstreamowym w turystyce. Co więcej, dla aktywnych użytkowników AI generatywne algorytmy stały się najważniejszym kanałem odkrywania ofert turystycznych – wyprzedzając media społecznościowe i tradycyjne strony OTA. Turyści oczekują bardziej spersonalizowanych i „smart” doświadczeń, co napędza rozwój AI zdolnej do przygotowywania ofert szytych na miarę i komunikowania się w naturalny, konwersacyjny sposób.

Wykorzystanie AI dynamicznie rośnie również po stronie firm. Wartość globalnego rynku AI w turystyce jest prognozowana na 13,38 mld USD w 2030 r. (wzrost z 2,95 mld USD w 2024 r.), co oznacza imponujący średnioroczny wzrost rzędu ~28,7% (CAGR). Według szacunków McKinsey, przedsiębiorstwa, które kompleksowo wdrożą technologie cyfrowe i analityczne (w tym AI) mogą uzyskać 15–25% poprawę wyniku finansowego (EBIT), m.in. dzięki lepszemu wykorzystaniu danych i automatyzacji procesów. Z kolei modelowanie CWT sugeruje, że do 2030 r. 70% firm wdroży przynajmniej jedną formę AI, a prekursorzy wdrożeń mogą potencjalnie podwoić przepływy pieniężne swoich biznesów. W praktyce oznacza to istotną przewagę konkurencyjną dla wcześniejszych adopterów AI oraz presję na pozostałe podmioty, by nie pozostały w tyle.

Personalizacja i analiza danych to jeden z przewodnich kierunków rozwoju AI. Firmy turystyczne gromadzą ogromne wolumeny danych o klientach (preferencje, historia podróży, zachowania zakupowe) – według McKinsey turystyka jest wśród top 10 sektorów pod względem pracy na big data. AI umożliwia segmentację klientów aż do poziomu pojedynczej osoby (tzw. hyper-personalization), co pozwala tworzyć oferty i komunikaty unikalnie dopasowane do potrzeb konkretnego podróżnego. Generatywna AI przyspieszyła również tworzenie treści i rekomendacji – nowoczesne algorytmy potrafią same wygenerować opis wycieczki, zaproponować trasę zwiedzania czy stworzyć spersonalizowany plan podróży na podstawie kilku wskazówek od użytkownika. W efekcie ponad 46% firm turystycznych na świecie wskazało Generative AI jako top priorytet na 2025 rok, przy czym w regionie Azji i Pacyfiku odsetek ten sięga nawet 61% (lider globalny). Zdecydowana większość branży spodziewa się szybkiego wpływu tych technologii – 51% liderów rynku twierdzi, że generatywna AI już teraz wywiera znaczący wpływ na turystykę w ich kraju, a kolejne 36% oczekuje takiego wpływu w ciągu roku.

Innym trendem jest wykorzystanie AI do prognozowania popytu i dynamicznej optymalizacji cen. Linie lotnicze i hotele od lat stosują algorytmy revenue management, lecz dopiero uczenie maszynowe umożliwia uwzględnienie setek zmiennych (od danych historycznych po pogodę czy trendy wyszukiwań) w czasie rzeczywistym. Przykładowo, zastosowanie AI do ciągłej wyceny biletów pozwoliło Lufthansie zwiększyć przychody o 5,2%, a linia AirBaltic uzyskała 6% wzrost przychodu na pasażera dzięki dynamicznemu ustalaniu cen usług dodatkowych (np. bagażu) zależnie od kontekstu zakupu. Do 2030 r. dynamiczne ustalanie cen i ofert w oparciu o AI stanie się normą – Deloitte przewiduje, że AI będzie tak wszechobecna i oczywista „jak elektryczność czy internet”, stając się niewidzialnym, chociaż kluczowym komponentem wszystkich trendów technologicznych. Pytanie zatem brzmi nie „czy wdrażać AI”, ale jak efektywnie ją wdrożyć, aby sprostać nowym oczekiwaniom klientów i utrzymać konkurencyjność.

Obszary automatyzacji w turystyce i business travel

AI znajduje zastosowanie w wielu obszarach działalności turystycznej, automatyzując rutynowe procesy i odciążając pracowników od powtarzalnych zadań. Poniżej omówiono cztery kluczowe domeny automatyzacji: przetwarzanie zapytań klientów, wystawianie dokumentów i obsługa formalności, obsługę klienta oraz dynamiczne pakietowanie usług turystycznych.

Przetwarzanie zapytań (chatboty i asystenci AI)

AI rewolucjonizuje sposób obsługi zapytań podróżnych – od prostego wyszukiwania ofert, po złożone konsultacje przy planowaniu wyjazdu. Zamiast tradycyjnego kontaktu z agentem, klienci coraz częściej korzystają z chatbotów na stronach linii lotniczych, biur podróży czy TMC, a także z wirtualnych asystentów głosowych. Technologie przetwarzania języka naturalnego (NLP) pozwalają tym botom rozumieć nawet skomplikowane pytania i udzielać spersonalizowanych odpowiedzi. Przykładowo, Google wdrożył niedawno AI w swojej wyszukiwarce turystycznej – w ramach Generative Search Experience algorytm może zaproponować całą trasę podróży dopasowaną do preferencji użytkownika, uwzględniając aktualną dostępność i kontekst (np. pogodę). Również wyspecjalizowane platformy turystyczne uruchamiają konwersacyjne AI: serwis Booking.com testuje asystenta podróżnego opartego na GPT, a chiński gigant Trip.com rozwija bota TripGenie, który potrafi prowadzić dialog z podróżnym i dostosowywać plan podróży w razie nieprzewidzianych zdarzeń (np. od razu zaproponuje alternatywny lot i hotel, gdy poprzednia rezerwacja zostanie anulowana).

W segmencie business travel automatyzacja zapytań objawia się m.in. w postaci inteligentnych systemów rezerwacyjnych. Polityki podróży służbowych firmy mogą być zaszyte w algorytmy, dzięki czemu wirtualny doradca zaproponuje wyłącznie te opcje, które mieszczą się w budżecie i zasadach organizacji. Jak wskazuje Mastercard, narzędzia AI w travel pozwalają dopasować plan podróży do wytycznych firmy, preferencji pracownika i optymalnego kosztu, a także przewidywać ceny w celu rezerwacji w najlepszym momencie. Generatywne modele potrafią też automatycznie przetwarzać zapytania ofertowe – np. w odpowiedzi na ogólne pytanie „gdzie możemy zorganizować konferencję dla 100 osób w maju?” asystent AI przedstawi listę sugerowanych destynacji, hoteli i cen, bazując na analizie milionów danych o dostępności i cenach. Takie rozwiązania oszczędzają czas działom travel i procurement: według raportu Serko/Sabre już 73% dużych firm korzysta z AI do optymalizacji procesu rezerwacji (booking optimization) w podróżach służbowych. Trend wskazuje, że do 2030 r. większość wstępnej fazy zapytań i planowania będzie odbywać się z udziałem AI, z człowiekiem wkraczającym dopiero na etapie końcowej decyzji lub przy nietypowych wymaganiach.

Automatyzacja wystawiania dokumentów i formalności

Wystawianie dokumentów podróży – biletów, voucherów, faktur, polis ubezpieczeniowych – tradycyjnie bywało czasochłonne i podatne na błędy. AI oraz robotyzacja procesów (RPA) w znacznym stopniu usprawniają te zadania. Systemy back-office wyposażone w AI potrafią automatycznie generować i wysyłać do klienta komplet dokumentów zaraz po dokonaniu rezerwacji, bez udziału pracownika. W biurach podróży i działach corporate travel popularne staje się integrowanie botów z systemami rezerwacyjnymi oraz finansowo-księgowymi, aby automatycznie potwierdzać rezerwacje, wystawiać faktury i aktualizować bazy danych. Według ekspertów, „przekazanie rutynowych czynności komunikacyjnych AI” może rozwiązać wiele wąskich gardeł – nowoczesny agent głosowy może w wielu językach potwierdzać hotele, wysyłać faktury oraz monitorować płatności 24/7, podczas gdy personel skupi się na strategicznych zadaniach.

Dobrym przykładem są tu głosowi agenci AI w firmach zarządzających podróżami (TMC). Jak opisuje DerbySoft, taki agent potrafi dzwonić do hotelu w celu potwierdzenia rezerwacji, samodzielnie wysłać klientowi e-mail z voucherem hotelowym, a po zakończeniu podróży przesłać fakturę do działu księgowości – wszystko to bez udziału człowieka. Automatyzacja eliminuje też błędy ludzkie: precyzyjne uzupełnianie danych przez AI zmniejsza ryzyko pomyłek w nazwiskach czy datach (częste przy ręcznym wprowadzaniu), co ogranicza koszty poprawek i reklamacji. Wreszcie, AI może uprościć spełnianie formalności wizowych lub bezpieczeństwa podróży – np. automatycznie wygenerować i wysłać do klienta wymagane formularze i przypomnienia (jak ESTA do USA, wizy, certyfikaty szczepień), bazując na analizie trasy i profilu podróżnego.

Obsługa klienta i wsparcie podróżnych

Obsługa klienta w turystyce ulega znacznej automatyzacji poprzez czatboty, voiceboty i wirtualnych asystentów dostępnych całą dobę. Dzięki AI, podróżni mogą uzyskać odpowiedź na pytanie lub rozwiązanie problemu natychmiast, o każdej porze, bez oczekiwania na połączenie z infolinią. Już dziś około 80% standardowych interakcji z klientami w turystyce obsługiwanych jest przez chatboty AI, co przynosi wymierne oszczędności kosztów i poprawę jakości (boty się nie męczą i nie popełniają tylu błędów co niedoświadczeni pracownicy). Automatyczni doradcy pomagają w takich sprawach jak: zmiana rezerwacji, informacje o opóźnieniach lotów, rekomendacje usług na miejscu, składanie reklamacji czy śledzenie zagubionego bagażu. W branży hotelowej boty concierge potrafią odpowiedzieć gościom na pytania o udogodnienia, godziny posiłków czy atrakcje w okolicy. Według danych Accenture, co prawda 82% firm dopiero eksperymentuje lub pilotażowo wdraża genAI w obsłudze klienta, ale trend przyspiesza i ponad 90% planuje implementację zaawansowanych chatbotów umożliwiających pełną obsługę rezerwacji i planowania podróży – choć na razie tylko ~6% firm osiągnęło ten etap.

Dynamiczne wsparcie podczas podróży to kolejny rozwijający się obszar. AI może monitorować przebieg podróży i proaktywnie reagować na zakłócenia. Przykładowo, jeśli odwołano lot, system AI natychmiast powiadomi pasażera przez aplikację i sam zaproponuje alternatywne połączenie (lub zarezerwuje je automatycznie zgodnie z uprawnieniami) – takie rozwiązania stosują już m.in. linie lotnicze i zaawansowane platformy OTA. Mastercard podaje, że działy corporate travel coraz częściej używają AI do prognozowania cen i zarządzania budżetem podróży, aby zawczasu zapobiec przekroczeniom kosztów i znaleźć oszczędności. W firmach, gdzie wydatki na delegacje rosną (średni koszt podróży służbowej stale idzie w górę, np. +3,6% na hotelach w 2024), automatyzacja rozliczeń i raportowania również odgrywa ważną rolę. Systemy AI potrafią automatycznie analizować paragony i faktury (np. za pomocą rozpoznawania tekstu – OCR), przypisywać wydatki do kategorii i sprawdzać zgodność z polityką firmy, znacznie przyspieszając proces rozliczania delegacji. To odciąża zarówno podróżnych (mniej ręcznego wypełniania raportów), jak i działy finansowe.

Jakość obsługi dzięki AI może się poprawić, ale ważne jest komplementarne działanie ludzi i maszyn. W sytuacjach wymagających empatii lub niestandardowych decyzji (np. poważne skargi, sytuacje awaryjne) interwencja człowieka nadal bywa niezbędna. AI jednak może asystować personelowi – np. podpowiadać agentowi możliwe rozwiązania problemu na podstawie podobnych przypadków z przeszłości. Ogólnie, w najbliższych latach można spodziewać się upowszechnienia hybrydowego modelu obsługi: maszyny obsłużą większość rutynowych zapytań, a pracownicy skoncentrują się na sprawach wymagających ludzkiego dotyku i budowania relacji z klientem.

Dynamiczne pakietowanie usług turystycznych

Dynamiczne pakietowanie (dynamic packaging) to obszar, w którym AI szczególnie mocno zaznacza swoją obecność. Polega ono na tworzeniu spersonalizowanych pakietów turystycznych w locie, łącząc różnych dostawców (loty, hotele, transfery, atrakcje) w unikalną ofertę dopasowaną do preferencji i kontekstu klienta. Tradycyjne pakiety (z góry zdefiniowane kombinacje lot+hotel) ustępują miejsca elastycznym itinerariuszom tworzonym w czasie rzeczywistym. W roku 2025 obserwujemy wręcz sejsmiczną zmianę – powszechne wdrażanie AI do dynamicznego pakietowania pozwala na składanie kompletnych planów podróży w kilka sekund, z uwzględnieniem aktualnej dostępności, cen i nawet czynników zewnętrznych (pogoda, wydarzenia, ślad węglowy). Algorytm może np. zaproponować podróżnemu weekendowy wyjazd „SPA pod 3 godziny od Dublina” dokładnie spełniający kryteria (czas dojazdu, budżet, preferencje spa), a jeśli w wybranym miejscu zabraknie miejsc lub popsuje się pogoda – od razu zasugerować alternatywę.

Kluczowe korzyści dynamicznego pakietowania z AI to: hiper-personalizacja (pakiet skrojony pod intencje i historię klienta), optymalizacja w czasie rzeczywistym (ceny i dostępność aktualizowane na bieżąco) oraz automatyzacja end-to-end (od inspiracji, przez rezerwację, aż po wsparcie w trakcie podróży). W praktyce, AI może zarządzać podróżą nawet w trakcie jej trwania – np. gdy klient jest już na wyjeździe, system śledzi jego lokalizację i kontekst, by w razie potrzeby przepakietować usługi. Taki scenariusz zrealizowano w pilotażu z siecią Iberostar: gdy tropikalna burza zagroziła pobytowi rodziny na wyspie, silnik AI w 90 sekund przeplanował całą wycieczkę – zmieniając destynację na słoneczny kurort, rezerwując nowe loty, hotel, transfery i ubezpieczenie – a następnie przedstawił klientom gotową propozycję. Efekt to uniknięcie odwołania wakacji i wzrost zadowolenia klientów o 12% w tamtym kwartale.

W dynamicznym pakietowaniu przodują na razie duże OTA i linie lotnicze. Expedia wprowadziła asystenta „Smart Itinerary”, który buduje oferty na podstawie rozmowy z klientem (także przez media społecznościowe). Booking.com rozwija silniki rekomendacji, które optymalizują dobór hotelu i lotu w pakiecie w oparciu o modele predykcji anulacji i preferencje cenowe użytkownika. Z kolei Lufthansa testuje platformę MindfulFlyer, gdzie klient może wybrać ofertę uwzględniającą mniejszy ślad węglowy – AI zasugeruje np. lot bezpośredni + kolej zamiast lotu z przesiadką, jeśli to obniży emisje i odpowiednio zmodyfikuje cenę.

Aby dynamiczne pakietowanie działało efektywnie, firmy muszą zainwestować w infrastrukturę API (dostęp w czasie rzeczywistym do lotów, hoteli, atrakcji), silniki pakietujące oparte na AI oraz integrację danych o kliencie (programy lojalnościowe, preferencje). Ważna jest też przejrzystość algorytmów – nadchodzące regulacje (np. unijny AI Act) mogą wymagać wyjaśnienia klientowi, dlaczego otrzymał takie a nie inne rekomendacje w pakiecie. Niemniej, dynamiczne pakiety to przyszłość – przewiduje się, że do 2030 r. standardem będzie „zawsze włączony” silnik planujący podróż, który nie tylko zarezerwuje lot i hotel, ale też na bieżąco dostosuje nasz plan (np. zarezerwuje restaurację w deszczowy wieczór lub zmieni kolejność zwiedzania, gdy jakaś atrakcja jest zatłoczona).

Potencjalne skutki AI dla rynku turystycznego

Wdrożenie sztucznej inteligencji na szeroką skalę niesie ze sobą szereg konsekwencji dla rynku turystycznego – zarówno pozytywnych, jak i negatywnych dla firm w zależności od ich podejścia do innowacji. Poniżej podsumowano główne przewidywane skutki:

• Wzrost efektywności operacyjnej: AI umożliwia automatyzację i przyspieszenie wielu procesów, co przekłada się na większą wydajność organizacji. Przedsiębiorstwa turystyczne mogą obsłużyć więcej spraw w tym samym czasie (np. chatbot równolegle odpowiada tysiącom klientów, podczas gdy człowiek tylko jednemu naraz). Szacunki McKinsey wskazują, że kompleksowe podejście do cyfryzacji i analityki (w tym AI) może dać 15–25% poprawę wyniku finansowego firm turystycznych poprzez efekt synergii lepszej obsługi i optymalizacji procesów. W branży biznesowej travel AI jest wręcz kluczem do skalowania: globalny rynek TMC (Travel Management Companies) rośnie, ale tradycyjne modele obsługi nie nadążają za popytem – stąd automatyzacja staje się koniecznością operacyjną do utrzymania jakości usług. Przykładowo, AI voice bot potrafi równocześnie prowadzić setki rozmów z hotelami i klientami, co dla ludzi byłoby niewykonalne, a to oznacza eliminację opóźnień w potwierdzeniach, szybszą reakcję na problemy i bardziej efektywne wykorzystanie czasu pracowników.
• Redukcja kosztów operacyjnych: Automatyzacja pozwala firmom ciąć koszty poprzez ograniczenie pracochłonnych, powtarzalnych zadań oraz zmniejszenie liczby błędów. Chatboty i self-service zastępują część personelu call center, obniżając wydatki na obsługę klienta przy zachowaniu (a często poprawie) poziomu satysfakcji. Według branżowych analiz, inwestycje w AI są najczęściej motywowane właśnie oszczędnością kosztów – tak wskazało 71% menedżerów travel w badaniu Serko/Sabre. Przykłady pokazują realne korzyści finansowe: linie lotnicze dzięki algorytmom oszczędzają paliwo (np. Alaska Airlines wykorzystując AI zaoszczędziła pół miliona galonów paliwa w rok, optymalizując trasy lotów), a przewoźnik AirBaltic zwiększył przychód na pasażera o 6% dynamicznie wyceniając usługi dodatkowe (co także wpływa na jednostkowy koszt stały). Ponadto, automatyzacja zmniejsza koszty błędów – AI skraca czas identyfikacji i korekty problemów, zanim urosną one do drogich reklamacji. Przykładowo, biometryczna weryfikacja głosowa skraca czas uwierzytelnienia klienta o 40%, a automatyczne przetwarzanie danych eliminuje ludzkie pomyłki skutkujące błędnymi rezerwacjami czy płatnościami. Sumarycznie, firmy wdrażające AI mogą działać taniej (niższe koszty pracownicze, operacyjne, mniejsze straty) przy większej skali działania.
• Ryzyko dla firm ignorujących AI (spadek wartości, upadłości): Z drugiej strony, przedsiębiorstwa, które nie zaadaptują się do ery AI, mogą szybko utracić przewagi konkurencyjne. Cyfrowa transformacja branży oznacza rosnące wymagania klientów (personalizacja, szybkość, niska cena), którym tradycyjne firmy bez AI nie sprostają. Eksperci ostrzegają, że AI przestała być „miłym dodatkiem”, a stała się operacyjną koniecznością – firmy, które nie włączą AI do podejmowania decyzji, ryzykują poważne pozostanie w tyle. Brak automatyzacji to wyższe koszty i niższa jakość obsługi, co prędzej czy później odbije się na wynikach finansowych i wycenie przedsiębiorstwa. Historia sektora pokazuje, że podmioty które zignorowały wcześniejsze fale technologiczne (np. rewolucję online lat 2000) traciły rynek lub bankrutowały – analogicznie, w latach 2020. to AI będzie czynnikiem „być albo nie być” dla wielu organizacji. Raport Serko/Sabre stwierdza wprost, że firmy nieintegrujące AI w decyzjach nie tylko stracą na efektywności i kosztach, ale nie będą w stanie dostarczyć klientom oczekiwanej, spersonalizowanej jakości – co zagraża ich długoterminowemu przetrwaniu. Innymi słowy, technologiczni maruderzy narażają się na utratę klientów na rzecz innowacyjnych konkurentów, deprecjację marki, a w skrajnych przypadkach – konieczność wyjścia z rynku.
• Fuzje i przejęcia (M&A) napędzane technologią: Szybki rozwój AI tworzy nowe okazje na rynku fuzji i przejęć w turystyce. Firmy dysponujące unikalnymi rozwiązaniami AI lub cennymi danymi stały się atrakcyjnymi celami przejęć dla większych graczy pragnących przyspieszyć własną transformację. Jak zauważa raport Vista Point Advisors, integracja zaawansowanych technologii (AI/ML, analityka) znacząco podnosi atrakcyjność startupów turystycznych w oczach inwestorów – branża przeszła od eksperymentów z AI do identyfikowania, które technologie dają realną wartość i skupia się na ich wdrażaniu. W 2025 r. obserwuje się wzmożoną aktywność inwestorów prywatnych (PE) oraz strategicznych – ogromne środki (ok. 330 mld $ tzw. „dry powder”) czekają na ulokowanie w spółkach technologicznych z sektora travel. Fundusze te aktywnie poszukują przejęć firm travel-tech o rocznych przychodach rzędu 5–25 mln $, by skalować ich biznes i konsolidować rynek. Często celem jest dokupienie przez duże platformy brakujących kompetencji AI – przykładowo, duża OTA może przejąć startup od rozpoznawania obrazów, by ulepszyć swoją wyszukiwarkę zdjęć hotelowych. W latach 2019–2024 65% inwestycji VC w branży turystycznej było kierowanych w spółki AI/ML, co pokazuje skalę zainteresowania technologią. Można zatem spodziewać się dalszej konsolidacji: firmy słabsze technologicznie będą przejmowane przez te dysponujące kapitałem i chcące zdobyć nowoczesne rozwiązania, a także fuzji w ramach obrony przed cyfrowymi gigantami. W efekcie, rynek turystyczny 2030 może charakteryzować się mniejszą liczbą, za to bardziej innowacyjnych podmiotów.
• Wpływ na wyceny biur podróży i firm turystycznych: Inwestorzy już teraz premiują spółki, które skutecznie wdrażają AI, zaś dyskontują wyceny firm pozostających w tyle. Przykładowo, giełdowa wycena wielu spółek turystycznych w 2023 rosła w ślad za komunikatami o implementacji rozwiązań AI – rynek oczekuje, że przełoży się to na wyższe przyszłe zyski. Jak wspomniano, wcześni adoptorzy AI mogą liczyć na nawet dwukrotny wzrost przepływów pieniężnych do 2030, co implikuje znaczący wzrost wartości przedsiębiorstwa (np. poprzez wyższe mnożniki EBITDA). Z drugiej strony, biura podróży działające tradycyjnymi metodami tracą udziały na rzecz konkurencji online, a ich marże są pod presją cenową – co odbija się na ich wycenach rynkowych i wynikach finansowych. W skali globalnej obserwuje się spadek liczby niezależnych agencyjek, podczas gdy rosną platformy OTA i konsorcja inwestujące w technologię. Możliwe, że niektóre staromodne biura staną się celami tanich przejęć (dla bazy klientów) lub będą zmuszone do głębokiej restrukturyzacji. Ogólnie, analitycy Deloitte podkreślają, że AI w ciągu kilku lat stanie się tak powszechna, iż klienci nawet nie będą jej zauważać – ale będą oczekiwać jej efektów. Firmy, które spełnią te oczekiwania, zyskają lojalność klientów i lepsze wyniki, co przyciągnie inwestorów i podniesie wyceny. Te zaś, które zawiodą, mogą zostać wypchnięte z rynku lub wycenione znacznie niżej z uwagi na gorsze perspektywy wzrostu.



Wyzwania wdrażania AI w turystyce

Mimo obiecujących korzyści, implementacja AI w sektorze turystycznym napotyka na szereg wyzwań. Obejmują one zarówno czynniki wewnętrzne (ludzkie i organizacyjne), jak i zewnętrzne (technologiczne, prawne). Do głównych wyzwań należą: opór wewnętrzny i kompetencyjny, jakość i dostępność danych oraz regulacje prawne i standardy branżowe.

• Opór wewnętrzny i brak kompetencji: Wprowadzanie AI często wiąże się z obawami pracowników o swoje role oraz z koniecznością zmiany utrwalonych procesów. W niektórych organizacjach panuje kultura niechęci do nowości lub brak wiary w algorytmy – zwłaszcza, gdy kadra ma małe doświadczenie z technologiami. Pojawia się też lęk przed automatyzacją miejsc pracy. W turystyce, będącej tradycyjnie „ludzkim” biznesem, taka nieufność może spowalniać projekty AI. Kluczowe staje się wtedy uświadamianie, że AI ma wspierać, a nie zastępować pracowników. Przykładowo, podczas debat branżowych w Polsce podkreśla się, że czynnik ludzki przetrwa, a AI jedynie zmieni charakter części zawodów zamiast je zlikwidować – według raportu UNWTO w przyszłości może zmienić się zakres 1 na 10 stanowisk w turystyce, ale nie nastąpi ich całkowite wyeliminowanie. Innymi słowy, ludzie nadal będą potrzebni do kreatywnych, strategicznych zadań i interakcji wymagających empatii.

Wyzwanie stanowi również niedobór kompetencji AI w firmach turystycznych. Branża konkuruje z innymi sektorami o specjalistów od data science, machine learning czy analityki danych. Tymczasem bez odpowiednich ekspertów trudno skutecznie wdrożyć i utrzymać rozwiązania AI. W globalnym badaniu Amadeus 34% ankietowanych firm wskazało brak doświadczenia i przeszkolenia w zakresie AI jako barierę wdrożenia. Podobnie, tylko ~24% liderów deklaruje „praktyczne doświadczenie” w pracy z generatywną AI. Konieczne jest więc inwestowanie w szkolenia kadr (rozwijanie tzw. AI literacy pracowników) oraz ewentualnie korzystanie ze wsparcia partnerów zewnętrznych. Aż 87% firm turystycznych jest otwartych na współpracę z zewnętrznym dostawcą przy wdrażaniu aplikacji opartych o AI, co pokazuje świadomość, że kompetencje można też uzupełniać aliansem, jeśli brak ich wewnątrz. Niemniej, zmiana mentalności i nabycie nowych umiejętności to proces wymagający czasu – stąd firmy muszą aktywnie zarządzać zmianą, komunikować korzyści AI załodze i zaangażować ją w ten proces, by zmniejszyć opór.

• Jakość danych i infrastruktura: Dane to paliwo dla AI, a branża turystyczna dysponuje ich ogromami – od danych transakcyjnych (rezerwacje, płatności), przez profile klientów, po dane operacyjne (rozkłady lotów, obłożenie hoteli). Jednak wyzwaniem bywa dostęp do spójnych, czystych i połączonych danych. Wiele firm działa na silosach systemów (np. osobne bazy dla kanałów sprzedaży, programu lojalnościowego, obsługi posprzedażnej), co utrudnia trenowanie modeli AI na pełnym obrazie informacji. Ponadto dane mogą być niekompletne lub zawierać błędy, a modele AI są czułe na jakość – zasada garbage in, garbage out (śmieciowe dane dadzą śmieciowe wyniki) obowiązuje bez wyjątku. Jak zauważa raport Deloitte, organizacje muszą zadbać o solidne zarządzanie danymi, bo „wypuszczenie modelu na niepełne lub błędne dane spowoduje, że wyniki będą dwa razy gorsze”. Tymczasem w badaniach branżowych 33% firm wskazuje problemy z jakością danych i infrastrukturą technologiczną jako barierę we wdrażaniu generatywnej AI.

Standaryzacja i integracja danych w turystyce to dodatkowa trudność – np. różne linie lotnicze czy hotele mogą stosować odmienne formaty wymiany informacji. Stąd inicjatywy takie jak NDC (New Distribution Capability) w lotnictwie czy standardy OTA w hotelarstwie są kluczowe, aby AI mogła czerpać z ujednoliconego ekosystemu danych. Firmy muszą inwestować w modernizację infrastruktury IT – migrację do chmury, wystawianie API, scalanie baz danych – aby w pełni wykorzystać potencjał AI. Bez tego wdrożenia będą fragmentaryczne i mniej skuteczne. Ponadto, prywatność i bezpieczeństwo danych (omówione niżej) często wymuszają ograniczenia w gromadzeniu danych klientów, co może kolidować z potrzebami algorytmów uczących się. Dlatego jednym z zadań jest osiągnięcie równowagi: jak czerpać wartość z danych i AI, jednocześnie chroniąc prywatność i zgodność z prawem.

• Regulacje prawne i standardy (RODO, ISO, wymogi branżowe): Branża turystyczna operuje w środowisku wielu regulacji, które wpływają na wdrażanie AI. Przede wszystkim, w Europie obowiązuje RODO (GDPR) – restrykcyjne prawo ochrony danych osobowych. Systemy AI, zwłaszcza te personalizujące oferty na podstawie danych o klientach, muszą być zaprojektowane w zgodzie z RODO. Oznacza to m.in. zapewnienie podstawy prawnej do przetwarzania danych (zgody klientów lub innej), minimalizację zakresu danych, anonimizację tam, gdzie to możliwe, czy możliwość usunięcia danych na żądanie. 35% respondentów branży turystycznej wskazało bezpieczeństwo danych i obawy o prywatność jako czynnik spowalniający adopcję AI. Firmy muszą inwestować w zabezpieczenia i spełniać normy (np. ISO 27001 dotyczące zarządzania bezpieczeństwem informacji), aby zyskać zaufanie klientów i regulatorów.



Co więcej, na horyzoncie pojawiają się nowe przepisy jak EU AI Act – unijne rozporządzenie o AI, które może wejść w życie w 2025/26 r. Będzie ono klasyfikowało systemy AI pod kątem ryzyka i wymagało m.in. przejrzystości algorytmów oraz możliwości wyjaśnienia decyzji podejmowanych przez AI w niektórych zastosowaniach. Dla turystyki może to oznaczać obowiązek informowania użytkownika, że rozmawia z chatbotem a nie człowiekiem, albo konieczność ujawnienia kryteriów doboru oferty przez algorytm (np. dlaczego dany hotel został zarekomendowany). Wspomniane wcześniej dynamiczne pakietowanie w UE też będzie podlegać takim wymogom – już teraz sugeruje się, by agenci AI potrafili wyjaśnić, czemu pewne opcje uwzględniono lub odfiltrowano.




Regulacje branżowe również odgrywają rolę: organizacje takie jak IATA czy ECTAA mogą wydawać wytyczne dotyczące stosowania AI przez linie lotnicze czy biura podróży, aby zachować standardy obsługi i uczciwości wobec klienta. Przykładowo, best practices mogą dotyczyć unikania stronniczości algorytmów (bias) – np. by AI nie promowała określonych ofert w sposób dyskryminujący lub niezgodny z interesem klienta.




Dla firm wyzwaniem jest pogodzenie innowacji z zgodnością prawną. Muszą one już na etapie projektowania systemów AI uwzględniać zasady privacy by design, przeprowadzać oceny skutków dla ochrony danych (DPIA) czy audyty algorytmów. Wymaga to dodatkowych zasobów i czasem opóźnia wdrożenia. Jednak brak zgodności grozi surowymi karami (np. pod RODO do 20 mln € lub 4% obrotu), a także utratą reputacji. Dlatego wiele podmiotów decyduje się na wdrażanie AI najpierw w mniej ryzykownych obszarach (np. wewnętrzna analityka, automatyzacja procesów bez danych osobowych) zanim przejdą do front-endu dotykającego danych klientów. Wyzwanie regulacyjne można też postrzegać pozytywnie: jako bodziec do budowania odpowiedzialnej, transparentnej AI, która będzie działać w interesie zarówno firm, jak i konsumentów. Firmy w UE już teraz współpracują w ramach inicjatyw etycznej AI (np. przy Komisji Europejskiej powstały wytyczne dot. Trustworthy AI), co w dłuższej perspektywie może zwiększyć zaufanie do zastosowań AI w turystyce.




Sytuacja w Polsce, Unii Europejskiej i globalnie

Adaptacja AI w turystyce przebiega z różną dynamiką w zależności od regionu. Poniżej przedstawiono przegląd stanu wdrożeń i specyfiki w Polsce, na tle Unii Europejskiej oraz globalnego rynku (USA, Azja i inne wiodące rynki).




Polska

W Polsce branża turystyczna dostrzega szanse w AI, choć jest na wcześniejszym etapie wdrożeń niż wiodące rynki zachodnie. Polska była jedną z pierwszych branż, które postawiły na cyfryzację sprzedaży (rezerwacje online, bilety elektroniczne), a obecnie pojawiają się nowe zastosowania skoncentrowane na personalizacji oferty – głównie dzięki AI. Jak zauważa prezes Polskiej Organizacji Turystycznej, sztuczna inteligencja pojawia się w turystyce na coraz większą skalę, pomagając w opracowywaniu ofert dzięki pracy na dużych zbiorach danych i dokładnej analizie potrzeb turystó. To wskazuje, że polskie firmy zaczynają wykorzystywać AI do segmentacji klientów, rekomendacji i lepszego targetowania usług.

W praktyce obserwujemy pierwsze inicjatywy i pilotaże wykorzystujące AI w polskiej turystyce. Polska Organizacja Turystyczna (POT) testuje generatywną AI w marketingu miejsc – np. biuro POT w Londynie stworzyło kampanię promującą city breaki w Warszawie i Gdańsku z użyciem obrazów wygenerowanych przez Midjourney, zestawiając je z prawdziwymi zdjęciami miast. Efekt był imponujący: przy tym samym budżecie kampania osiągnęła ponad trzy razy większy zasięg (5 mln wyświetleń, 3,6 mln odbiorców) w mediach społecznościowych. To pokazuje potencjał AI w zwiększaniu skuteczności działań marketingowych. Również regionalne organizacje (np. w woj. podlaskim) eksperymentują z AI w kampaniach promocyjnych, a na targach turystycznych IMEX 2024 polskie stoiska wykorzystywały narzędzia AI do analizy zaangażowania uczestników (kamera + AI analizujące mimikę i reakcje publiczności na event muzyczny).

Jeśli chodzi o firmy turystyczne działające w Polsce – duże biura podróży i OTA deklarują zainteresowanie AI, choć skala wdrożeń jest jeszcze umiarkowana. Przykładowo, eSky (polska OTA operująca globalnie) inwestuje w rozwój mechanizmów rekomendacyjnych i chatbotów obsługowych. PLL LOT testowały chatboty do obsługi pasażerów na Facebook Messenger (np. informowanie o statusie lotu), a PKP Intercity wprowadziło dynamiczny system cen biletów, który choć oparty głównie na algorytmach ekonomicznych, toruje drogę pod przyszłe wykorzystanie AI do prognoz frekwencji i optymalizacji taryf. Polskie hotele sieciowe wdrażają rozwiązania typu self check-in kiosks i proste chatboty dla gości, jednak bardziej zaawansowane AI (jak analizatory opinii gości czy predykcyjne systemy zarządzania przychodem) to wciąż rzadkość ograniczona do największych graczy.

Wyzwania w Polsce są podobne jak gdzie indziej: ograniczone budżety na innowacje w mniejszych firmach, niedobór specjalistów AI na rynku pracy oraz pewna ostrożność decydentów. Nadal wiele tradycyjnych biur podróży opiera się głównie na relacjach osobistych i może postrzegać AI jako futurystyczny gadżet. Jednak młodsze, start-upowe firmy travel tech w Polsce (np. dostawcy systemów rezerwacyjnych, aplikacji podróżniczych) już budują swoje usługi w oparciu o AI i machine learning. Sprzyja temu ogólnokrajowy trend transformacji cyfrowej oraz dostępność funduszy UE na projekty innowacyjne. Można oczekiwać, że do 2030 r. polski sektor turystyczny dogoni średnią europejską w użyciu AI, choć raczej nie będzie liderem – szybciej zaadaptuje sprawdzone rozwiązania wypracowane na większych rynkach.




Unia Europejska

W Unii Europejskiej wdrożenia AI w turystyce są stosunkowo zaawansowane, zwłaszcza w krajach o dużych firmach turystycznych (Francja, Niemcy, Hiszpania) i rozwiniętym sektorze technologicznym. Europejskie firmy i start-upy odgrywają istotną rolę w globalnym ekosystemie travel-tech – choćby Amadeus (hiszpański dostawca technologii dla linii lotniczych i agentów) inwestuje w badania nad generatywną AI i angażuje się w projekty pilotażowe z liniami i hotelami na całym świecie. Booking.com (z siedzibą w Holandii) posiada jedno z największych centrów data science w branży, analizując zachowania setek milionów użytkowników i stopniowo wprowadzając AI do sortowania wyników czy obsługi klienta. Linie lotnicze w Europie również idą naprzód: Lufthansa, Air France-KLM, British Airways – wszystkie inwestują w algorytmy optymalizujące siatkę połączeń, ceny, paliwo, a także w chatboty obsługowe (np. KLM’s BB – „BlueBot” doradzający w Messengerze).

Cechą szczególną UE jest jednak silny nacisk na zgodność z regulacjami i etyczne wykorzystanie AI. Europejskie firmy dużo uwagi poświęcają kwestii prywatności, przechowywania danych w UE, uzyskiwania zgód klientów na personalizację itp., aby sprostać wymogom RODO. Wspomniany wcześniej AI Act jest inicjatywą z UE – wiele przedsiębiorstw już teraz przygotowuje się do jego wymogów (np. dokumentuje działanie algorytmów, wdraża mechanizmy audytu). W rezultacie adaptacja AI w Europie może być nieco wolniejsza i bardziej zrównoważona niż np. w USA czy Chinach, gdzie „move fast and break things” częściej dominuje. Europejscy liderzy branży podkreślają konieczność odpowiedzialnego wdrażania AI: „Konieczne jest upewnienie się, że nowe technologie zapewniają bezpieczeństwo danych, prywatność i wiarygodność treści” – stwierdził CTO Amadeus, wskazując, że AI musi spełnić wysokie oczekiwania i udowodnić swą wartość ponad hype.

Jeśli chodzi o poziom adaptacji, Europa nie odstaje mocno od globalnej czołówki. W 2024 roku ponad 50% europejskich liderów turystyki uważa, że AI odgrywa już znaczącą rolę w branży, a niemal cała reszta spodziewa się tego w nadchodzącym roku czy dwóch. Priorytety technologiczne wielu europejskich firm na 2025 rok obejmują AI (46% stawia generatywną AI na czele listy, tu Europa jest zbliżona do średniej światowej) oraz komplementarne obszary jak zarządzanie danymi (38%) czy infrastruktura chmurowa (36%), które są bazą pod AI. Kluczowe bariery notowane w UE pokrywają się z globalnymi: bezpieczeństwo danych (częściej podnoszone w Europie ze względu na surowe przepisy), brak talentów AI oraz niepewność co do ROI. Ten ostatni czynnik powoduje ostrożność – 30% respondentów wskazało brak pewności co do zwrotu z inwestycji w AI jako problem. Europejskie firmy często pilotażowo testują AI na małą skalę, zanim podejmą duże inwestycje, co jest pragmatycznym podejściem.




Na poziomie krajów UE występują pewne różnice. Z danych Amadeus wynika, że region Azji i Pacyfiku wyprzedza Europę pod względem priorytetyzacji AI (61% vs ~40% w Europie), ale Europa plasuje się przed Ameryką Płn. w tempie adaptacji generatywnej AI. Wewnątrz Europy prym wiodą kraje takie jak Wielka Brytania, Francja, Hiszpania, Skandynawia, gdzie działają innowacyjne firmy travel (np. fintechy travel, startupy jak Holidu, Duffel, czy hiszpański gigant OTA eDreams, który rozwija własne AI). Mniejsze rynki (Europy Środkowo-Wschodniej, Południowej) korzystają raczej z rozwiązań dostarczanych przez globalnych graczy niż tworzą własne, ale wraz z popularyzacją chmury i dostępem do modeli open-source (np. openGPT) bariera wejścia maleje. Podsumowując, UE stara się łączyć przywództwo w standardach i odpowiedzialności z aktywnym wdrażaniem AI, tak aby europejska turystyka była konkurencyjna globalnie, a zarazem godna zaufania dla konsumentów.




Świat (USA i reszta globu)

Na świecie obserwujemy dysproporcje w zaawansowaniu AI w turystyce. Stany Zjednoczone oraz Chiny i Azja Wschodnia to obecnie dwa centra napędowe innowacji AI w branży, choć z nieco innych powodów i w różnym otoczeniu.

W USA sektor turystyczny czerpie z ekosystemu Big Tech oraz bogatego rynku startupów. Wielkie platformy jak Google, Microsoft, Amazon intensywnie rozwijają rozwiązania AI, które mają zastosowanie także w turystyce (np. Google integruje AI w swoich produktach turystycznych – Maps, Travel, asystent głosowy; Microsoft inwestuje w OpenAI co przekłada się na narzędzia użyteczne dla rezerwacji, np. integracja ChatGPT z serwisami Expedia i Kayak). Startupy travel-tech z Doliny Krzemowej (Hipmunk – dawniej, obecnie Hopper, Airbnb, itd.) od lat używają AI do dynamicznych cen, predykcji popytu czy marketingu.

W konsekwencji, adopcja AI w segmencie business travel w USA jest już bardzo szeroka. Według przytoczonego wcześniej badania 2025 State of AI in Corporate Travel, ponad 90% menedżerów travel w dużych amerykańskich firmach deklaruje wdrożenie AI lub generatywnej AI w swoim programie podróży służbowych. Używają oni AI głównie w celu oszczędności kosztów (71% wskazań) oraz poprawy doświadczenia podróżnych (68%). Ważne jest, że nie są to tylko wdrożenia „na papierze” – już 52% twierdzi, że AI przekroczyła ich oczekiwania (ROI jest wyższy od zakładanego), a kolejne 45% mówi o spełnieniu oczekiwań. To oznacza, że niemal nikt nie jest rozczarowany inwestycjami w AI, co będzie zachęcać innych. Amerykańskie korporacje patrzą też w przyszłość: blisko połowa badanych travel managerów uważa, że AI będzie miała „znaczący lub transformacyjny” wpływ na ich programy travel w ciągu następnych 5 lat. Taka jednomyślność sugeruje, że AI w USA szybko przechodzi z etapu eksperymentów do etapu business-as-usual.

W Chinach i ogólnie Azji rozwój AI w turystyce jest napędzany przez duże firmy technologiczne i super-aplikacje, oraz przez fakt, że tamtejsi konsumenci chętnie adaptują nowinki. Chińska platforma Trip.com (dawniej Ctrip) inwestuje w AI (jak wspomniany agent TripGenie) i wykorzystuje analitykę big data do personalizacji na ogromną skalę dla setek milionów użytkowników. W Azji Południowo-Wschodniej firmy jak Grab, Traveloka łączą usługi turystyczne z AI-driven rekomendacjami w super-aplikacjach. Japońskie i koreańskie linie lotnicze oraz biura podróży również badają AI – np. ANA (All Nippon Airways) testowała roboty-asystentów na lotniskach, a JTB (japoński touroperator) używa AI do prognoz ruchu turystycznego. Co istotne, jak wynika z badań Amadeus, to właśnie region Azji i Pacyfiku najbardziej priorytetyzuje AI w najbliższym czasie – 61% tamtejszych firm turystycznych uznaje GenAI za główny priorytet na 2025, wyprzedzając Europę i Amerykę Płn. Można to tłumaczyć intensywną konkurencją na rozwijających się rynkach azjatyckich oraz większą otwartością tamtejszych społeczeństw na usługi cyfrowe (często mobile-first, co sprzyja integracji z AI asystentami).

Rynki rozwijające się (np. Afryka, Ameryka Łacińska) adaptują AI wolniej, głównie poprzez import gotowych technologii od globalnych dostawców. Jednak i tam widać zainteresowanie – np. linie latynoamerykańskie korzystają z AI chatbotów do obsługi w wielu językach (co rozwiązuje problem wielojęzycznej obsługi), a kraje afrykańskie widzą w AI szansę na promocję turystyki (np. chatboty dla parków narodowych, automatyzacja informacji turystycznej dla zagranicznych gości).




Podsumowując, globalni liderzy we wdrażaniu AI w turystyce to duże platformy OTA, linie lotnicze i korporacje z USA, Europy i Azji Wschodniej – one wyznaczają kierunek. Globalna branża turystyczna zmierza do coraz większej digitalizacji: jak ujął to jeden z liderów Accenture, „co kiedyś było nice-to-have, staje się koniecznością przetrwania” – AI w turystyce to już nie futurystyka, lecz element codziennej działalności. Różnice regionalne polegają głównie na tempie i stylu wdrożeń (bardziej ostrożne w Europie, agresywne w Azji, napędzane przez Big Tech w USA). Niemniej do 2030 r. możemy spodziewać się względnego wyrównania poziomu – organizacje mniej zaawansowane będą przejmować sprawdzone rozwiązania od pionierów, a sieć powiązań branżowych (sojusze, przejęcia, dostawcy technologii) sprawi, że innowacje rozprzestrzenią się globalnie. Warunkiem jest ciągłe uczenie się od najlepszych i dostosowywanie do lokalnych potrzeb oraz regulacji, tak aby AI służyła całej branży turystycznej na świecie, zwiększając jej efektywność i umożliwiając tworzenie nowych, lepszych doświadczeń podróżnych.




Źródła: McKinsey, Skift, Mastercard, Amadeus, IATA, Accenture, CWT, Serko/Sabre, Vista Point Advisors, Gazeta Prawna, POT, DerbySoft, GlobeNewsWire, AltexSoft, i in. (szczegóły w odnośnikach).