L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta trasformando sempre più in profondità il modo in cui lavoriamo, impariamo, viaggiamo e prendiamo decisioni. Dall’industria della moda all’educazione, dal marketing alla sanità, i settori più disparati stanno esplorando le potenzialità di questa tecnologia per automatizzare processi, migliorare l’esperienza utente e innovare i servizi.
Anche il mondo del turismo sta attraversando una rivoluzione, come sottolineato dall’articolo di EY “How generative AI is transforming the tourism industry”. Le agenzie di viaggio, le piattaforme online e persino le destinazioni turistiche stanno testando soluzioni basate sull’intelligenza artificiale generativa per suggerire itinerari personalizzati, creare esperienze su misura e migliorare l’interazione con la clientela. Ma dietro l’entusiasmo, emergono anche sfide cruciali.
L’entusiasmo è alto, ma lo è anche la complessità
Una delle criticità principali, evidenziata nell’articolo, riguarda l’affidabilità dell’output generato. Citando l’articolo, “un problema ricorrente con l’intelligenza artificiale generativa è l’affidabilità delle sue risposte. Ad esempio, un viaggiatore o viaggiatrice che cerca informazioni utilizzando la versione gratuita di ChatGPT può imbattersi in risposte del tutto irrilevanti o illogiche. Questo accade per via delle limitazioni nei dati di apprendimento, che possono portare a risposte non aggiornate o imprecise”.
In altre parole: non basta “chiedere a ChatGPT” per avere automaticamente la soluzione perfetta. Serve avere consapevolezza del contesto e verificare continuamente i dati e le fonti.
Uno dei problemi più noti dell’intelligenza artificiale generativa è infatti il fenomeno delle hallucinations: risposte apparentemente plausibili ma in realtà inventate o del tutto scollegate dalla realtà. Questo accade quando il modello, non trovando informazioni sufficientemente pertinenti nei suoi dati di addestramento, “riempie i vuoti” con contenuti plausibili ma falsi.
A ciò si aggiunge un altro limite strutturale: se i dati con cui l’AI è stata addestrata non sono aggiornati, sufficientemente ampi o rappresentativi, le sue risposte rischiano di essere incomplete, fuorvianti o addirittura distorte da bias impliciti.
Questo può tradursi in stereotipi, discriminazioni involontarie o informazioni sbilanciate.
In sintesi: la qualità dell’output dipende in larga parte dalla qualità e diversità dei dati, e solamente la consapevolezza umana può discernere tra i risultati e decidere cosa sia
Perché serve educazione e consapevolezza, non solo tecnologia
Un approccio consapevole a questi strumenti è esattamente ciò che manca in molti contesti educativi e professionali, e questo può portare a “esternalizzare” tutto all’intelligenza artificiale, e prendere così decisioni frettolose o basate su informazioni scorrette.
Per evitare questo pericolo, è utile sviluppare competenze nel comprendere e usare in modo critico gli strumenti di GenAI, e con il progetto Erasmus + Divetour 2 ci siamo posti proprio questo obiettivo.
Per aiutare studenti e studentesse del settore turistico a capire cosa può fare (e cosa non può fare) l’intelligenza artificiale generativa, stiamo sviluppando una piattaforma e-learning con pillole formative su intelligenza artificiale generativa, turismo e DEI, e anche un gioco da tavola ibrido (analogico e digitale) nel quale si potrà mettere alla prova l’intelligenza artificiale in situazioni realistiche che riguardano l’inclusione e la discriminazione.
Vuoi saperne di più su come prepararti all’uso critico dell’intelligenza artificiale nel turismo?
Stiamo creando toolkit, guide e momenti formativi per studenti, studentesse e insegnanti del settore. Se lavori nel turismo, nella formazione o semplicemente vuoi capire meglio come funziona la GenAI e come può aiutarti, seguici nei prossimi aggiornamenti sul progetto Divetour 2.
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