Intelligenza artificiale nel travel: insight, sfide e opportunità per il 2025

Published on

October 7, 2025

Dati e statistiche di come l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mondo del travel

Dalle piattaforme conversazionali agli agenti AI per creare esperienze personalizzate per i clienti

Negli ultimi anni il settore travel ha vissuto una forte accelerazione verso l’adozione di tecnologie basate su intelligenza artificiale. La spinta arriva sia dalle aspettative dei viaggiatori, sempre più esigenti e digitalmente maturi, sia dalla pressione competitiva tra operatori. L’AI non è più un esperimento marginale: è una leva concreta per migliorare l’esperienza del cliente, ottimizzare i processi e scoprire nuovi modelli di ricavo. Ma il percorso è ancora complesso e richiede visione strategica, governance dei dati e sperimentazione controllata.

Lo stato dell’adozione e i comportamenti dei viaggiatori

Dati recenti mostrano una crescita netta nell’uso dell’AI in ambito travel, ma con dinamiche non uniformi.
Secondo un’analisi di Global Rescue, tra il 2024 e il 2025 l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per pianificare viaggi è più che raddoppiato, passando dall’11% al 24%. Un segnale di come gli utenti stiano progressivamente integrando assistenti virtuali e piattaforme AI nella fase di scoperta e prenotazione.

PhocusWire, nel suo report “State of AI for Hotels and Airlines 2025”, indica che le aree con maggiore adozione riguardano customer service, marketing e gestione dei ricavi. Le tecnologie più diffuse sono chatbot, motori di raccomandazione e sistemi predittivi di pricing.

Booking.com, con il suo “Global AI Sentiment Report”, ha rilevato un atteggiamento ambivalente tra i viaggiatori: curiosità e interesse si alternano a diffidenza e preoccupazione per la perdita di controllo umano. Solo una minoranza, secondo McKinsey e Skift, è oggi disposta a delegare completamente le decisioni di viaggio a un sistema autonomo di intelligenza artificiale.

Un dato interessante arriva anche da YouGov: nel 2025 il 30% dei viaggiatori statunitensi si dichiara “a suo agio” nell’utilizzare l’AI per pianificare un viaggio, mentre il 40% non lo è. La fiducia cresce tra i più esperti digitali, ma resta un fattore critico da gestire.

Perché le aziende travel stanno investendo in AI

Nonostante la cautela, l’interesse delle aziende del settore è altissimo. Le ragioni principali sono chiare.
In primo luogo, l’efficienza operativa: automatizzare processi di customer service e ridurre tempi di risposta permette di abbattere i costi e migliorare la qualità del servizio.
In secondo luogo, la personalizzazione: l’AI abilita offerte su misura, itinerari dinamici e raccomandazioni contestuali che rafforzano la fidelizzazione.
Terzo, la capacità predittiva: dalle previsioni di domanda alla manutenzione preventiva, le soluzioni AI permettono di anticipare criticità e ottimizzare risorse.
Infine, la spinta competitiva: startup agili e nuovi operatori digitali stanno ridefinendo le aspettative dei clienti, costringendo i brand storici a innovare più rapidamente.

Dove l’intelligenza artificiale sta già creando valore

Molti casi mostrano che l’intelligenza artificiale nel travel è già realtà.
Le principali compagnie aeree e catene alberghiere utilizzano chatbot e assistenti virtuali per supportare il cliente in tempo reale, gestire prenotazioni o suggerire upgrade. L’impatto è doppio: riduzione dei costi e incremento del tasso di conversione.

Sul fronte della gestione dei ricavi, aziende come Hopper hanno sviluppato modelli predittivi in grado di stimare il miglior momento per prenotare voli e hotel, aumentando la trasparenza verso il cliente e migliorando i margini di profitto.

Nel settore dell’hospitality, le piattaforme di marketing basate su AI permettono di creare contenuti personalizzati e newsletter adattive, generando engagement con tassi di apertura superiori del 20% rispetto alle campagne tradizionali.

In parallelo, le tecnologie predittive aiutano i vettori aerei e ferroviari a pianificare la manutenzione, prevenendo ritardi e riducendo i costi operativi. L’AI diventa così un elemento invisibile ma determinante dell’efficienza del sistema.

Le sfide ancora aperte

Nonostante le opportunità, l’adozione dell’AI nel travel resta complessa.
Molte aziende affrontano problemi di qualità e integrazione dei dati: informazioni distribuite in sistemi legacy, CRM e piattaforme non comunicanti rendono difficile costruire modelli affidabili.
Un’altra barriera è la mancanza di competenze interne: data scientist, ingegneri del machine learning e figure di AI governance sono ancora rari nel turismo.
A questo si aggiungono resistenze culturali e timori occupazionali, oltre a un ROI spesso incerto nelle prime fasi.

Sul piano esterno, la fiducia dell’utente è fragile. Gli errori dei modelli generativi — come suggerimenti errati o descrizioni imprecise — possono minare la credibilità del brand. Inoltre, l’uso dell’AI nei sistemi di pricing dinamico espone al rischio di percezione di “ingiustizia” o discriminazione di prezzo.
Infine, i vincoli normativi e la tutela dei dati personali (GDPR e regolamenti nazionali) richiedono grande attenzione e conformità.

I trend futuri

Guardando al futuro, l’AI nel travel si muove verso una maggiore autonomia e integrazione.
Emergono agenti intelligenti capaci di pianificare, prenotare e modificare viaggi in tempo reale, combinando dati di diverse piattaforme.
L’integrazione tra AI e sistemi fintech consentirà esperienze di pagamento personalizzate e modelli di abbonamento dinamici.
Parallelamente, i principali enti del turismo europei stanno iniziando a utilizzare l’AI per offrire raccomandazioni personalizzate e percorsi sostenibili ai visitatori.
Il turismo “green” sarà un’altra frontiera: l’AI potrà suggerire itinerari a basse emissioni e ottimizzare i flussi verso destinazioni meno congestionate.

Come muoversi: le raccomandazioni strategiche

Per un’azienda del settore travel che vuole iniziare in modo concreto, la priorità è definire una roadmap realistica.
Il primo passo è individuare un caso d’uso a basso rischio ma ad alto impatto, come un chatbot o un sistema di raccomandazione. Parallelamente serve mettere in ordine l’infrastruttura dati, eliminando silos e garantendo la qualità delle informazioni.
È importante costruire una governance chiara, definendo metriche di successo, monitoraggio e criteri etici.
La formazione del personale e la comunicazione trasparente verso l’utente completano il quadro. L’obiettivo non è sostituire l’intervento umano, ma amplificarne l’efficacia.

Chi saprà unire visione strategica, innovazione tecnologica e attenzione al cliente potrà trasformare l’AI da promessa a vantaggio competitivo reale.