- Travel Forward-ի բացման օրը սկսվեց ճամփորդության մեջ AI-ին նվիրված նիստով:
- Գործիքները կան զանգվածային անհատականացման համար, բայց մտածելակերպը պետք է փոխվի: Սեգմենտացիան անհատականացում չէ:
- Եթե դուք կիսում եք տվյալները, ապա ալգորիթմները կարող են աշխատել տարբեր աղբյուրներում, անհատականացումը կարող է դառնալ համագործակցային, գործընկերություն:
Ճանապարհորդության ոլորտի բարձրաստիճան տեխնոլոգիական ղեկավարները հավատում են դրան արհեստական ինտելեկտ (AI) առանցքային դեր կխաղա ճանապարհորդության վերականգնման համար այնքան ժամանակ, քանի դեռ փոխվում են մտքերը և վերաբերմունքը տվյալների փոխանակման նկատմամբ:
Travel Forward-ի բացման օրը սկսվեց նիստով՝ նվիրված AI ճանապարհորդության մեջ։
Էնդի Օուեն-Ջոնսը, AI-early-adopter bd4travel-ի գործադիր տնօրեն և համահիմնադիրը, ասում է, որ AI-ն և մեքենայական ուսուցումը ճանապարհորդական ընկերությունների համար միակ միջոցն են՝ «հետաքրքրելու», թե ինչ են ուզում իրենց ճանապարհորդները:
Այնուամենայնիվ, «միջիններից» և «անձնականացման» անցնելու համար. AI մասնագետներին անհրաժեշտ է տվյալների հասանելիություն
«Գործիքները կան զանգվածային անհատականացման համար, բայց մտածելակերպը պետք է փոխվի: Սեգմենտացիան անհատականացում չէ»:
Սունդար Նարասիմհանը Saber Labs-ից նշել է, որ այս տարբերությունն արտացոլվում է նրանում, թե ինչպես են դիմում ձեռնարկությունների համար AI և ճանապարհորդության մեջ մեքենայական ուսուցումն այժմ մշակված և օպտիմիզացված է ճանապարհորդների փորձը բարելավելու և մատակարարների համար եկամտաբերությունը օպտիմալացնելու համար:
Նա նաև հանդես է եկել նոր մտածելակերպերի օգտին՝ տվյալների փոխանակման առումով:
«Եթե դուք կիսում եք տվյալները, ապա ալգորիթմները կարող են աշխատել տարբեր աղբյուրներում, անհատականացումը կարող է դառնալ համագործակցային, գործընկերություն»: Նա ուրվագծեց ապագա օգտագործման դեպք, երբ AI-ն կարող է ապահովել ճամփորդության փորձ, որտեղ թռիչքը և բնակեցումը երկուսն էլ անհատականացված են եղել:
Մտածելակերպերը, նոր պարադիգմները և թարմ մտածողությունը թեմա էին նաև մյուս նիստերի ընթացքում: Jospeh Ling-ը Vouch-ից բացատրեց, թե ինչպես է իր բիզնեսը ստիպված է փոխել մտածելակերպը հյուրանոցային ոլորտում:
«Մենք պետք է համոզենք հյուրանոցատերերին, որ մարդկային փոխազդեցությունները հավասար չեն բոլոր շփման կետերում: Մեր արտադրանքն օգնում է հյուրանոցատերերին ավտոմատացնել բազմաթիվ առաջադրանքներ, որտեղ մարդկային հպումն անհրաժեշտ չէ, ինչը թույլ է տալիս հյուրանոցի անձնակազմին կենտրոնանալ այն խնդիրների վրա, որոնք էականորեն ազդում են հյուրերի փորձառության վրա», - ասաց նա:
Մեկ այլ արդյունաբերություն, որտեղ մտածելակերպը պետք է փոխվի, ավիացիան է: Կեսօրին անցկացված պանելային քննարկումը միանշանակ էր այն տեսակետին, որ ավիաընկերությունների, օդանավակայանների օպերատորների և օդային երթևեկության հսկողության միջև տվյալների փոխանակման բարելավումը կարող է բարելավել օդանավերի և երթուղիների արդյունավետությունը՝ վառելիքի այրման կրճատման շնորհիվ ավելի ցածր արտանետումների անմիջական օգուտով:
Յան Կաբարեն SITA-ից լեփ-լեցուն սենյակին ասաց, որ «ժամանակակից տեխնոլոգիան աջակցում է համագործակցությանը. մեր ունեցած տվյալների շնորհիվ մենք կարող ենք կիրառել մեքենայական ուսուցում օդանավերի շարժումները երկնքում կամ օդանավակայանում օպտիմալացնելու համար»:
Այնուամենայնիվ, առևտրային նկատառումները թույլ չեն տալիս մասնավոր հատվածի շատ օպերատորների տվյալների փոխանակում կատարել միմյանց հետ, ինչը անհամատեղելի է կլիմայական արտակարգ իրավիճակների դեմ պայքարի հետ: «Արդյունաբերության ջանքերը կարող են աշխատել միայն այն դեպքում, եթե բոլորը ներգրավված լինեն», - ասաց նա:
Ճամփորդական արդյունաբերության կառուցվածքային և չկառուցված տվյալների ծավալը ստեղծում է կատարյալ միջավայր արհեստական ինտելեկտի համար՝ նոր ապրանքներ ստեղծելու, ճանապարհորդների համար ավելի լավ փորձառություններ և տուրիստական ընկերությունների համար ավելի շատ եկամուտներ: Այնուամենայնիվ, դրա հետևանքն այն է, որ տվյալների ծավալը նշանակում է, որ ընկերությունները պետք է մտածեն տվյալների վավերացման մասին նախքան դրանք օգտագործելը:
Ձեռնարկ Hilty-ն բազմօրյա ուղևորությունների պլանավորման տեխնոլոգիական մասնագետ Նեզասայից ասաց, որ իր բիզնեսը զարգացնում է իր հարթակը, որպեսզի կարողանա աջակցել տվյալների վերլուծությանը և AI-ին մասշտաբով և կիրառել պատկերացումները անձնական մակարդակում:
«Բազմօրյա շրջագայությունների պլանավորումը, ամրագրումը և իրականացումը շատ ու շատ շփման կետեր ունի, որոնցից յուրաքանչյուրն ունի իր բարդության շերտերը», - ասաց նա: «Մենք գիտենք, որ AI-ն աշխատում է միայն այն դեպքում, երբ տվյալները և այն հյուրընկալող հարթակը հարմար են AI-ի օգտագործման նպատակով՝ ճանապարհորդների համար ավելի լավ փորձառություններ ստեղծելու համար»: