AI și turismul sustenabil – ce se află în balanță?

Potrivit calculelor Agenției Internaționale pentru Energie (IEA), centrele de date din lume au consumat aproximativ 415 terawați-oră de energie electrică în 2024. Aceasta reprezenta aproximativ 1,5% din consumul global de energie electrică. Conform scenariului de bază, consumul ar putea ajunge la 945 terawați-oră până în 2030, adică mai mult decât dublu, reprezentând aproape 3% din consumul global de energie electrică. (IEA, 2025)

Unul dintre principalii factori ai acestei creșteri este AI, deși centrele de date nu deservesc exclusiv sisteme de inteligență artificială. Serviciile de cloud, videoclipurile online, sistemele IT de afaceri și multe alte servicii digitale necesită, de asemenea, capacități semnificative.

Impactul asupra mediului al unei singure interogări AI poate fi însă mult mai mic decât sugerează estimările generale anterioare.

Conform măsurătorilor operaționale publicate de Google în august 2025, procesarea unei cereri text medii Gemini:

• a consumat 0,24 watt-oră de energie,
• a generat emisii echivalente cu 0,03 grame de dioxid de carbon,
• și a necesitat aproximativ 0,26 mililitri de apă.

Consumul de energie a fost echivalent cu aproximativ jumătate din consumul de energie al nouă secunde de vizionare la televizor, iar cantitatea de apă a fost echivalentă cu aproximativ cinci picături. (Elsworth et al., 2025)

Majoritatea afacerilor turistice întâlnesc inteligența artificială pentru prima dată în marketing. O folosesc pentru redactarea textelor, traduceri, postări pe rețelele sociale, newslettere, generarea de imagini și răspunsuri la recenziile clienților. Motivul este evident. Rezultatul este vizibil imediat, utilizarea este relativ simplă și, de obicei, nu necesită dezvoltări IT suplimentare.

Din punct de vedere al sustenabilității, marketingul este însă mult mai important decât să finalizezi rapid o postare pe Facebook. Comunicarea poate avea un impact semnificativ asupra: cine ajunge într-un anumit loc; când călătoresc; cât timp petrec acolo; ce atracții vizitează și unde își cheltuiesc banii.

O campanie bine concepută pentru primăvară sau toamnă poate reduce presiunea sezonului de vârf din vară. Promovarea unei zone mai puțin cunoscute sau a unei afaceri locale poate ajuta la dispersarea vizitatorilor, astfel încât să nu se concentreze doar în câteva locuri. AI permite unui furnizor mic sau unei organizații turistice să creeze mesaje diferite pentru diverse grupuri țintă. Conținutul poate fi adaptat pentru cei care doresc să călătorească în perioade mai liniștite, pentru familiile cu copii mici, pentru cicliști sau pentru cei care caută produse și mâncăruri locale.

Comunicarea multilingvă devine, de asemenea, mai ieftină și mai rapidă. Acest lucru este util în special pentru piețele mai mici, pentru care anterior nu exista un buget de marketing separat.

AI poate ajuta și la promovarea atracțiilor mai puțin cunoscute, a poveștilor locale și a furnizorilor mai mici. Pe multe site-uri ale destinațiilor, cele mai cunoscute atracții sunt descrise în detaliu, în timp ce valorile mai mici sunt abia menționate. Tehnologia poate accelera procesarea informațiilor, dar cunoștințele locale și poveștile autentice trebuie adăugate în continuare de oameni.

Previzionarea cererii și planificarea capacității

Pe baza datelor anterioare de rezervare, a calendarului evenimentelor, a vremii, a informațiilor despre transport și a altor factori, se pot realiza previziuni mai precise despre cererea așteptată.

Acest lucru poate ajuta la:

• planificarea personalului;
• gestionarea stocurilor;
• adaptarea capacităților de transport;
• stabilirea intervalelor de vizitare;
• și identificarea timpurie a perioadelor supraîncărcate.

Previzionarea nu elimină aglomerația, dar poate face problema vizibilă mai devreme, oferind mai mult timp pentru intervenție.

Una dintre problemele recomandărilor AI este că adesea fac locurile deja populare și mai vizibile.

Studiul preliminar al lui Lee și Pennington-Gray pe un milion de călătorii interne modelate în SUA a constatat că modelele lingvistice mari examinate au creat fluxuri turistice mai sezoniere, mai inegale și mai puțin diverse decât modelele turistice reale. Sistemele au favorizat în special combinațiile de destinații și perioade deja populare (Lee–Pennington-Gray, 2026).

Deoarece este un studiu preliminar, rezultatele trebuie confirmate de cercetări suplimentare, dar riscul identificat merită atenție.

Dacă mulți cer sfaturi de la aceleași câteva sisteme, iar acestea recomandă în mod constant aceleași locuri, aglomerația poate crește.

O altă problemă este invizibilitatea.

Studiul preliminar al lui Chen, Weng și Moro din 2026 a analizat recomandările de restaurante ale trei mari modele lingvistice în cinci orașe americane din 304 cartiere. Chiar și atunci când modelele puteau alege dintr-o listă verificată de locații reale, 47,5% dintre locații nu au fost recomandate niciodată. 31,9% dintre locațiile invizibile au fost aceleași pentru toate cele trei familii de modele examinate (Chen–Weng–Moro, 2026).

Aceasta arată că AI nu doar colectează informațiile disponibile, ci le și selectează. Unele locuri sunt promovate constant, în timp ce altele sunt abia sau deloc vizibile.

Acest lucru poate dezavantaja în special afacerile locale mai mici, cu puține recenzii sau o prezență digitală slabă.

În primul rând, asigură-te că datele sunt corecte

AI poate lucra doar cu ceea ce este disponibil digital și interpretabil.

Dacă pe site-ul web programul de funcționare este incorect, adresa sau locația geografică lipsesc, informațiile despre accesibilitate nu sunt incluse, iar descrierea serviciilor nu este clară, atunci sistemele AI pot transmite informații incorecte sau incomplete.

Este deosebit de important:

• numele, adresa și datele de contact corecte;
• programul de funcționare actualizat;
• prețurile și condițiile de rezervare;
• opțiunile de transport;
• informațiile despre accesibilitate;
• clasificarea corectă a serviciilor;
• și furnizarea de date structurate pe site-ul web.

Datele bine întreținute, interpretabile de mașini, nu mai sunt doar o chestiune de optimizare pentru motoarele de căutare. Ele pot deveni o condiție pentru a apărea în recomandările bazate pe AI.

Nu pretindem că privim acest proces din exterior. În dezvoltarea I-DEST și în munca noastră profesională, folosim și noi inteligența artificială în mod regulat. Nu o considerăm un decident autonom, ci un instrument de lucru care poate accelera anumite procese, ajuta la descoperirea conexiunilor și reduce numărul de erori cauzate de neatenția umană.

Pregătirea previziunilor și scenariilor

Analizăm serii temporale ale cererii, sezonalitatea, încărcarea capacităților și diferite scenarii de dezvoltare.

AI este utilă aici nu pentru că oferă răspunsuri infailibile. Ajută la examinarea rapidă a multor variante și la identificarea conexiunilor care ar fi mai greu de observat manual.

Calitatea datelor de intrare determină însă totul. Datele de bază incorecte sau incomplete pot duce rapid la previziuni greșite. AI nu înlocuiește verificarea datelor, ci o face și mai importantă.

Dezvoltare software și căutare de erori

În dezvoltarea tehnică a I-DEST, folosim și inteligența artificială. Ne ajută să analizăm mai rapid secțiunile de cod mai lungi, să identificăm anumite erori logice, inconsecvențe și riscuri de securitate, precum și să creăm mai ușor cazuri de testare. Scopul nu este ca AI să programeze sistemul fără verificare umană. O folosim pentru a examina dezvoltările din mai multe perspective, pentru a identifica problemele mai devreme și, dacă este posibil, pentru a le corecta înainte ca utilizatorii să le întâlnească. Acest lucru este deosebit de important pentru un sistem complex precum I-DEST, unde diferite surse de date, limbi, interfețe utilizator, module de evaluare și funcții de recomandare sunt interconectate. O singură modificare poate afecta funcționarea mai multor alte funcții.

Analiza și testarea codului bazate pe AI adaugă un strat suplimentar de verificare pe lângă testele tradiționale ale dezvoltatorilor și utilizatorilor. Totuși, utilizarea AI nu garantează un software fără erori. Codul sugerat de mașină poate conține și el erori, soluții depășite sau probleme de securitate. De aceea, orice modificare semnificativă este verificată de un dezvoltator, iar funcționarea sistemului este testată înainte de implementare.

Scopul nu este înlocuirea dezvoltatorului, ci reducerea numărului de erori, sprijinirea testării și creșterea fiabilității muncii de dezvoltare.

Traducere și verificarea terminologiei

Folosim AI pentru procesarea multilingvă a strategiilor, documentelor de proiect, descrierilor turistice și standardelor. Orice traducere automată este urmată de o verificare umană pentru documentele esențiale profesional. În vocabularul turistic, al sustenabilității și al Uniunii Europene, un singur termen tradus greșit poate schimba sensul unei propoziții sau cerințe. AI ajută însă la utilizarea consecventă a acelorași termeni și denumiri într-un document mai lung. Coerența terminologică este deosebit de importantă pentru standardele internaționale, cerințele de certificare și interfețele digitale multilingve. În plus, AI asigură accesibilitatea multilingvă a I-DEST, astfel încât destinațiile și furnizorii să nu fie nevoiți să încarce datele în mai multe limbi - fiecare lucrează doar cât este minim necesar.

Marketing și creare de conținut

AI ajută la pregătirea primelor variante de text, a conținuturilor multilingve și a comunicării pentru diferite grupuri țintă.

În utilizare, urmăm câteva reguli simple:

• comunicăm pe un ton propriu;
• lucrăm cu date verificabile și reale;
• conținutul final este aprobat de un om;
• afirmațiile de sustenabilitate sunt legate de dovezi;
• și nu considerăm doar clicurile sau rezervările ca rezultate.

În marketing, impactul sustenabilității AI este determinat în mare măsură de obiectivele stabilite pentru sistem. Dacă doar conversiile pe termen scurt contează, algoritmul poate întări ușor perioadele și locațiile deja populare. Dacă însă sezonalitatea, distribuția teritorială sau vizibilitatea furnizorilor locali sunt incluse în obiective, pot fi create alte tipuri de campanii și recomandări. Uneori, foarte rar, inteligența artificială ajută la crearea diferitelor afișe și rezumate pentru reclame.

Impactul asupra mediului al inteligenței artificiale este real. Totuși, cele mai mari presiuni asupra mediului din turism sunt încă legate în principal de călătorii, transport, funcționarea clădirilor, consum și supraîncărcarea sezonieră a locurilor populare.

Beneficiile AI sunt, de asemenea, reale, dar nu automate.

Același sistem poate ajuta la evitarea unui loc aglomerat sau poate trimite și mai mulți vizitatori acolo. Poate ajuta la găsirea unei afaceri locale sau o poate face invizibilă. Poate reduce risipa alimentară sau poate crea o campanie de sustenabilitate bine sunătoare, dar nefondată pe date.

Întrebarea decisivă nu este AI sau sustenabilitate.

Ceea ce contează este ce date folosește sistemul, ce îi cerem, ce obiective stabilim și cine verifică rezultatul.

Aceasta nu este doar o chestiune tehnologică. Este o decizie profesională și de conducere.

De aceea, destinațiile, afacerile turistice și călătorii pot influența dacă inteligența artificială servește la o concentrare suplimentară a turismului sau la o funcționare mai echilibrată, accesibilă și eficientă.