ШІ та сталий туризм – що на вагах?

За розрахунками Міжнародного енергетичного агентства (IEA), світові дата-центри у 2024 році спожили близько 415 терават-годин електроенергії. Це становило приблизно 1,5% глобального споживання електроенергії. Згідно з основним сценарієм, споживання до 2030 року може досягти 945 терават-годин, тобто збільшитися більш ніж удвічі, і скласти майже 3% від загального світового споживання електроенергії. (IEA, 2025)

Одним із головних рушіїв зростання є ШІ, хоча дата-центри, звісно, обслуговують не лише системи штучного інтелекту. Хмарні сервіси, онлайн-відео, бізнесові ІТ-системи та багато інших цифрових послуг також потребують значних потужностей.

Однак екологічний вплив одного запиту до ШІ може бути значно меншим, ніж це припускали попередні загальні оцінки.

За даними операційних вимірювань Google, опублікованих у серпні 2025 року, обслуговування середнього, точніше медіанного текстового запиту Gemini:

• споживало 0,24 ват-години енергії,
• призвело до викидів 0,03 грама еквівалента вуглекислого газу,
• та потребувало приблизно 0,26 мілілітра води.

Споживання енергії приблизно відповідало дев'яти секундам перегляду телевізора, а кількість води – близько п'яти краплям. (Elsworth et al., 2025)

Більшість туристичних підприємств сьогодні вперше стикаються зі штучним інтелектом у маркетингу. Його використовують для написання текстів, перекладів, створення публікацій у соціальних мережах, розсилок, зображень і відповідей на відгуки гостей. Це має зрозумілу причину. Результат видно одразу, використання відносно просте, і зазвичай не потрібна додаткова ІТ-розробка.

З точки зору сталого розвитку маркетинг набагато важливіший, ніж просто швидше створення публікації у Facebook. Комунікація може суттєво вплинути на те, хто приїде в певне місце, коли вони подорожують, скільки часу там проводять, які пам'ятки відвідують і де витрачають гроші.

Добре спланована весняна чи осіння кампанія, наприклад, може зменшити навантаження в літній пік сезону. Представлення менш відомої частини населеного пункту чи місцевого підприємства може допомогти уникнути скупчення відвідувачів у кількох популярних місцях. ШІ дозволяє навіть невеликим постачальникам послуг чи туристичним організаціям створювати різні повідомлення для різних цільових груп. Інший контент може бути адресований тим, хто хоче подорожувати у спокійніший період, сім'ям із маленькими дітьми, велосипедистам або тим, хто шукає місцеву їжу та виробників.

Багатомовна комунікація також може стати дешевшою та швидшою. Це може бути особливо корисним для менших ринків, на які раніше не вистачало маркетингового бюджету.

ШІ також може допомогти у представленні менш відомих атракцій, місцевих історій і менших постачальників послуг. На багатьох сайтах дестинацій є детальні описи найвідоміших пам'яток, тоді як менші цінності майже не представлені. Технологія може прискорити обробку інформації, але місцеві знання та достовірні історії все одно мають додаватися людьми.

Прогнозування попиту та планування потужностей

На основі попередніх даних про бронювання, календаря подій, погоди, транспортної інформації та інших факторів можна створити точніший прогноз очікуваного попиту.

Це може допомогти:

• у плануванні робочого графіку;
• у плануванні запасів;
• у формуванні транспортних потужностей;
• у створенні часових інтервалів для відвідування;
• та у ранньому виявленні перевантажених періодів.

Прогнозування не усуває перенасичення, але може зробити проблему видимою раніше, залишаючи більше часу для втручання.

Одна з проблем рекомендацій ШІ полягає в тому, що вони часто роблять ще більш видимими вже популярні місця.

Попереднє дослідження Лі та Пеннінгтона-Грея на основі моделювання мільйона внутрішніх подорожей у США показало, що великі мовні моделі створюють туристичні потоки, які є більш сезонними, нерівномірними та менш різноманітними, ніж реальні туристичні патерни. Системи особливо підсилювали поєднання вже популярних напрямків і періодів (Lee–Pennington-Gray, 2026).

Оскільки це попереднє дослідження, результати потребують подальшого підтвердження, але виявлений ризик заслуговує на увагу.

Якщо багато людей звертаються до кількох однакових систем за порадою, і ці системи регулярно рекомендують одні й ті самі місця, це може ще більше збільшити перенасичення.

Інша проблема – невидимість.

Попереднє дослідження Чена, Венга та Моро 2026 року вивчало рекомендації ресторанів трьох великих мовних моделей у п'яти американських містах у 304 районах. Навіть коли моделі могли вибирати з перевіреного списку реальних закладів, 47,5% місць жодного разу не були рекомендовані. 31,9% невидимих підприємств були однаковими для всіх трьох досліджених моделей (Chen–Weng–Moro, 2026).

Це показує, що ШІ не просто збирає доступну інформацію. Він також робить вибір серед неї. Деякі місця регулярно виводяться на передній план, інші майже або зовсім не показуються.

Це особливо може зашкодити меншим місцевим підприємствам із меншою кількістю відгуків або слабкою цифровою присутністю.

Спочатку впорядкуй дані

ШІ може працювати лише з тим, що доступне в цифровому форматі та зрозуміле.

Якщо на сайті неправильно вказаний розклад роботи, відсутня адреса або геолокація, немає інформації про доступність, а опис послуг не є чітким, то системи ШІ також можуть передавати неправильну або неповну інформацію.

Особливо важливо:

• точна назва, адреса та контактні дані;
• актуальний розклад роботи;
• ціни та умови бронювання;
• можливості транспортування;
• інформація про доступність;
• правильна категоризація послуги;
• а також забезпечення сайту структурованими даними.

Добре підтримувані, зрозумілі для машин дані сьогодні є не лише питанням оптимізації пошуку. Це також може бути умовою для появи в рекомендаціях на основі ШІ.

Ми не хочемо робити вигляд, що спостерігаємо за цим процесом ззовні. У ході розробки I-DEST та нашої професійної роботи ми також регулярно використовуємо штучний інтелект. Ми не розглядаємо його як самостійного приймача рішень, а як інструмент, який може прискорити певні процеси, допомогти виявити зв'язки та зменшити кількість помилок через людську неуважність.

Прогнозування та створення сценаріїв

Ми аналізуємо часові ряди попиту, сезонність, завантаженість потужностей і різні сценарії розвитку.

ШІ тут корисний не тому, що дає безпомилкову відповідь. Він допомагає за короткий час розглянути багато варіантів і помітити такі зв'язки, які важко було б виявити вручну.

Однак якість вхідних даних визначає все. На основі неправильних або неповних вихідних даних система швидко може створити неправильний прогноз. Тому ШІ не замінює перевірку даних, а робить її ще важливішою.

Розробка програмного забезпечення та пошук помилок

Ми також використовуємо штучний інтелект у технічній розробці I-DEST. Завдяки йому можна швидше переглядати довгі фрагменти коду, виявляти певні логічні помилки, непослідовності та ризики безпеки, а також простіше створювати тестові випадки. Мета не в тому, щоб ШІ програмував систему без людського контролю. Ми використовуємо його, щоб перевіряти розробки з різних точок зору, раніше виявляти проблеми та, за можливості, виправляти їх до того, як з ними зіткнуться користувачі. Це особливо важливо для такої складної системи, як I-DEST, де різні джерела даних, мови, інтерфейси користувача, модулі оцінювання та функції рекомендацій пов'язані між собою. Одна зміна може вплинути на роботу кількох інших функцій.

Аналіз і тестування коду на основі ШІ додають ще один рівень перевірки до традиційних розробницьких і користувацьких тестів. Однак використання ШІ саме по собі не гарантує безпомилкове програмне забезпечення. Код, запропонований машиною, також може містити помилки, застарілі рішення або проблеми безпеки. Тому всі важливі зміни перевіряються розробником, а робота системи тестується перед впровадженням.

Отже, мета не в заміні розробника, а в зменшенні кількості помилок, підтримці тестування та підвищенні надійності розробки.

Переклад і термінологічна перевірка

Ми використовуємо ШІ для багатомовної обробки стратегій, конкурсної документації, туристичних описів і стандартів. Машинний переклад кожного важливого документа перевіряється людиною. У туристичній, сталого розвитку та європейській термінології одна неправильно перекладена концепція може змінити значення речення чи вимоги. Водночас ШІ допомагає забезпечити, щоб у довгому документі послідовно використовувалися ті самі терміни та назви. Послідовність термінології особливо важлива для міжнародних стандартів, сертифікаційних вимог і багатомовних цифрових інтерфейсів. Крім того, ШІ забезпечує багатомовну доступність I-DEST, щоб дестинаціям і постачальникам послуг не потрібно було завантажувати дані системою багатьма мовами – кожен працює лише настільки, наскільки це мінімально необхідно.

Маркетинг і створення контенту

ШІ допомагає підготувати перші версії текстів, багатомовний контент і комунікацію для різних цільових груп.

Під час використання ми дотримуємося кількох простих правил:

• спілкуємося власним тоном;
• працюємо з перевіреними, реальними даними;
• остаточний контент затверджується людиною;
• екологічні заяви прив'язуємо до доказів;
• і не вважаємо кліки чи бронювання єдиним результатом.

У маркетингу вплив ШІ на сталий розвиток значною мірою визначається тим, які цілі ми ставимо системі. Якщо важливий лише короткостроковий показник конверсії, алгоритм легко підсилює вже популярні періоди та місця. Однак якщо серед цілей з'являються сезонність, територіальний розподіл або видимість місцевих постачальників, можуть створюватися інші типи кампаній і рекомендацій. Іноді, дуже рідко, ШІ допомагає створювати різні плакати та резюме для оголошень.

Екологічне навантаження штучного інтелекту є реальним. Однак найбільші екологічні навантаження туризму все ще переважно пов'язані з подорожами, транспортом, експлуатацією будівель, споживанням і сезонним перевантаженням популярних місць.

Користь ШІ також є реальною, але не автоматичною.

Така сама система може допомогти уникнути перевантаженого місця або відправити туди ще більше відвідувачів. Вона може допомогти знайти місцеве підприємство або зробити його невидимим. Вона може зменшити харчові відходи або створити добре звучну, але необґрунтовану кампанію сталого розвитку.

Ключове питання не в тому, ШІ чи сталий розвиток.

Важливо, з яких даних працює система, що ми від неї вимагаємо, які цілі встановлюємо та хто перевіряє результат.

Це не лише технологічне питання. Це професійне та управлінське рішення.

Саме тому дестинації, туристичні підприємства та мандрівники також можуть впливати на те, чи сприятиме штучний інтелект подальшій концентрації туризму або більш збалансованій, доступній і ощадливій діяльності.