L’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore dei viaggi sta accelerando da quanto emerge dall’ultimo rapporto di McKinsey & Company e Skift Research: nel 2022, solo il 4% delle aziende incluse nello Skift Travel 200 (che raccoglie i maggiori player mondiali quotati in Borsa) menzionava l’Ai nei propri bilanci annuali; nel 2024, la quota è salita al 35%.

Parallelamente, le startup di viaggio basate sull’Ai stanno attirando una crescente attenzione da parte del venture capital. Secondo i dati Skift, nel 2023, solo il 10% dei finanziamenti di venture capital legati al settore turistico è andato a startup che offrivano soluzioni abilitate dall’Ai. Nella prima metà del 2025, questa percentuale ha già raggiunto il 45%.
Molte aziende del settore viaggi e hospitality guardano con entusiasmo alle opportunità offerte dall’Ai. In un sondaggio condotto per questo report su 86 dirigenti del settore, perlopiù statunitensi, il 26% ha dichiarato che l’introduzione dell’Ai ha portato a riduzioni dei costi operativi, il 30% a decisioni più rapide, il 33% a una maggiore personalizzazione dell’offerta ai clienti, il 36% a risultati di qualità superiore e il 59% a un incremento della produttività dei dipendenti. La maggior parte degli intervistati segnala inoltre che l’adozione dell’Ai, negli ultimi tre anni, ha contribuito a generare in media oltre il 6% di crescita annua dei ricavi e oltre il 6% di risparmi annui sui costi.
Nonostante l’entusiasmo e l’accelerazione degli ultimi anni, i settori dei viaggi e dell’hospitality restano indietro rispetto ad altri in termini di maturità nell’uso dell’intelligenza artificiale. Finora, gli sforzi si sono concentrati soprattutto su strumenti orizzontali come copiloti aziendali e chatbot, che hanno avuto una rapida diffusione, ma hanno prodotto benefici spesso difficili da misurare. Gli use case verticali, più mirati e specifici per il settore, avrebbero un potenziale trasformativo molto maggiore, ma la maggior parte di questi progetti è rimasta bloccata nella fase pilota.
Emergono due ostacoli principali. Dati frammentati e sistemi poco compatibili: l’industria dei viaggi – soprattutto quella alberghiera – è estremamente frammentata, composta in gran parte da una miriade di piccole e medie imprese diffuse a livello globale. La mancanza di un’effettiva centralizzazione dei dati limita gli effetti di rete e i meccanismi di feedback che solitamente accelerano le performance dell’Ia. Risultato: diventa molto difficile addestrare modelli efficaci o offrire esperienze personalizzate, in tempo reale e su larga scala.
Molte aziende del travel continuano a considerarsi realtà di servizio più che di innovazione tecnologica. Le nuove soluzioni digitali vengono viste come strumenti di supporto, non come elementi centrali del business. Questo porta spesso a una minore attrattività per i talenti tecnologici e a investimenti inferiori rispetto ad altri settori.
Se l’Ai generativa ha avuto finora un ruolo soprattutto reattivo e consulenziale, l’Ai agentica adotta un approccio molto più proattivo. Un singolo agente può completare dall’inizio alla fine compiti complessi e persino coordinare altri agenti Ia che lavorano insieme su un progetto.
Oltre il 90% dei viaggiatori dichiara di avere un certo grado di fiducia nell’accuratezza delle informazioni di viaggio fornite dall’Ai. Tuttavia, è interessante notare come i consumatori si sentano più a loro agio nell’utilizzare questi strumenti per attività esplorative e creative, piuttosto che in contesti più delicati e ad alto rischio, come la comprensione dei requisiti per i visti o la risoluzione di problemi di customer service.
Nel report State of Travel 2025 di Skift, solo il 2% degli intervistati afferma di essere disposto a concedere piena autonomia a uno strumento di Ai, con la possibilità che esso possa effettuare e modificare prenotazioni senza alcuna supervisione umana. Le aziende del settore turistico dovranno quindi impegnarsi per rafforzare la fiducia dei clienti nelle capacità tecnologiche.
Ed è proprio qui che l’Ai agentica può fare la differenza. Questa tecnologia è in grado di affrontare e risolvere questioni più specifiche e complesse, che l’Ai generativa non è in grado di gestire, arrivando anche a risolvere autonomamente i problemi.
Ad esempio, la gestione di un hotel comporta un elevato volume di decisioni rapide e operative. Affidare alcune di queste scelte all’Ai agentica potrebbe tradursi in significativi guadagni di efficienza: connessa a una customer data platform, l’Ai agentica può assegnare le stanze incorporando preferenze degli ospiti, livelli di fedeltà e feedback pregressi, migliorando l’esperienza e riducendo il carico di lavoro del personale; può prevedere interventi necessari e pianificare riparazioni tempestive; sulla base di organici, orari degli ospiti e analisi computer vision delle stanze post check-out, l’Ai agentica può assegnare i lavori di pulizia in modo dinamico, riducendo ritardi e ottimizzando i flussi; i sistemi agentici possono analizzare domanda, trend di consumo e redditività per ottimizzare menu e prezzi di f&b, anticipando l’approvvigionamento di magazzino. Anche le opportunità di applicazione nel settore aereo sono numerose, a partire dall’ottimizzazione del load factor.
Dal sondaggio di McKinsey, emerge che il 90% dei dirigenti del settore utilizza già in qualche forma l’Ai generativa, ma il 38% non ha ancora adottato l’Ai agentica. Solo il 22% dichiara un uso diffuso dell’Ai generativa in azienda e appena il 2% afferma lo stesso per l’Ai agentica.

(Per maggiori informazioni: https://skift.com/sponsor/mckinsey-company/)