ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОРГАНИЗАЦИИ ТУРИСТИЧЕСКИХ МАРШРУТОВ НА ПРИМЕРЕ ЭНОТУРИЗМА

Авторы

  • Эмма Петровна Головач УО «Брестский государственный технический университет» https://orcid.org/0000-0001-9030-8698
  • Сергей Владимирович Монтик УО «Брестский государственный технический университет» https://orcid.org/0000-0001-5085-1936
  • Анна Петровна Головач УО «Брестский государственный технический университет»
  • Николай Сергеевич Монтик УО «Брестский государственный технический университет»

DOI:

https://doi.org/10.36773/1818-1112-2025-138-3-185-192

Ключевые слова:

искусственный интеллект, энотуризм, туристские маршруты, персонализация, умный туризм (smart tourism), цифровизация туризма, большие данные (Big Data), технологии AR/VR, интернет вещей (IoT), рекомендательные системы, устойчивое развитие территорий

Аннотация

В статье рассматриваются теоретические и прикладные аспекты применения технологий искусственного интеллекта при формировании и оптимизации туристских маршрутов в сфере энотуризма в условиях цифровой трансформации индустрии. Актуальность исследования определяется ростом спроса на персонализированные туристские продукты, развитием концепции smart tourism и необходимостью внедрения интеллектуальных механизмов управления туристскими потоками в культурно-гастрономическом сегменте.

Цель работы заключается в выявлении возможностей, преимуществ и практических эффектов применения искусственного интеллекта при организации энотуристических маршрутов и в проведении их эмпирической оценки на международных примерах. Методологическую основу составили методы системного анализа, кластеризации, корреляционного анализа, алгоритмы машинного обучения, гибридные рекомендательные системы, методы оптимизации маршрутов и инструменты обработки больших данных. Эмпирическая база включает сведения о более чем 4000 объектах энотуризма в Италии, Франции, Португалии, США, России и Грузии.

Показана роль искусственного интеллекта как ключевого элемента цифровой экосистемы энотуризма. Разработанная многоуровневая модель интеллектуальной маршрутизации обеспечивает переход от статичных маршрутов к адаптивным персонализированным траекториям с учетом предпочтений туристов, сезонности и логистических ограничений.

Эмпирические результаты выявили высокую положительную корреляцию между уровнем цифровизации дестинаций и удовлетворенностью туристов ИИ-маршрутами, а также связь между сокращением времени планирования и ростом доходности винодельческих хозяйств. Сравнение с традиционными и агентскими маршрутами подтвердило преимущества ИИ по персонализации, оптимальности, культурной насыщенности и экономической эффективности.

Биографии авторов

Эмма Петровна Головач, УО «Брестский государственный технический университет»

Доктор технических наук, профессор, профессор кафедры машиностроения и эксплуатации автомобилей Брестского государственного технического университета, Брест, Беларусь.

Сергей Владимирович Монтик, УО «Брестский государственный технический университет»

Кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой машиностроения и эксплуатации автомобилей, УО «Брестский государственный технический университет», Брест, Беларусь.

Анна Петровна Головач, УО «Брестский государственный технический университет»

Старший преподаватель кафедры инженерной экологии и химии Брестского государственного технического университета, Брест, Беларусь.

Николай Сергеевич Монтик, УО «Брестский государственный технический университет»

Старший преподаватель кафедры интеллектуальных информационных технологий Брестского государственного технического университета, Брест, Беларусь.

Библиографические ссылки

UNWTO. Tourism Data Intelligence and Analytics for Sustainable Growth. – Madrid : UNWTO, 2023. – 186 p.

Smart tourism: foundations and developments / U. Gretzel, M. Sigala, Z. Xiang, C. Koo // Electronic Markets. – 2018. – Vol. 28, No. 2. – P. 151–163.

OECD. Tourism Trends and Policies 2024. – URL: https://www.oecd.org (date of accessed: 10.11.2025).

Smart tourism: foundations and developments / U. Gretzel, M. Sigala, Z. Xiang, C. Koo // Electronic Markets. – 2015. – Vol. 25, No. 3. – P. 179–188.

Buhalis, D. Smart hospitality – Interconnectivity and interoperability towards an ecosystem / D. Buhalis, R. Leung // International Journal of Hospitality Management. – 2023. – Vol. 109. – Art. 103426.

Zanker, M. Hybrid recommender systems in tourism / M. Zanker, F. Ricci // Information Technology & Tourism. – 2015. – Vol. 15, No. 4. – P. 315–341.

Li, S. Big data and tourism management / S. Li, Y. Wang // Tourism Management Perspectives. – 2018. – Vol. 28. – P. 59–66.

Atout France. Wine Tourism in France 2023. – Paris : Atout France, 2023. – 142 p.

Wine Tourism Worldwide Report 2024 / ed. by A. Alonso. – London : Routledge, 2024. – 312 p.

World Economic Forum. Travel & Tourism Development Index 2024. Geneva. – URL: https://www.weforum.org (date of access: 10.11.2025).

European Commission. Digital Economy and Society Index (DESI) 2024. Luxembourg. – URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu (date of access: 10.11.2025).

World Bank. Digital Development Overview 2024. Washington. – URL: https://www.worldbank.org (date of access: 10.11.2025).

Xiang, Z. Big data analytics, tourism design, and smart tourism / Z. Xiang,

D. R. Fesenmaier // Journal of Destination Marketing & Management. – 2017. – Vol. 6. – P. 347–356.

Huang, C. AI-driven personalization in destination marketing / C. Huang, R. van der Veen // Tourism Management. – 2022. – Vol. 89. – Art. 104465.

Fuchs, M. Big data analytics for knowledge generation in tourism destinations / M. Fuchs, W. Hopken, M. Lexhagen // Journal of Destination Marketing & Management. – 2014. – Vol. 3, No. 4. – P. 198–209.

Sigala, M. Artificial intelligence and the future of tourism services / M. Sigala // Annals of Tourism Research. – 2022. – Vol. 93. – Art. 103131.

ITU. Artificial Intelligence and Big Data for Tourism Management. Geneva, 2024. – URL: https://www.itu.int (date of access: 10.11.2025).

Huang, C. AI-driven personalization in destination marketing / C. Huang, R. van der Veen // Tourism Management. – 2022. – Vol. 89. – Art. 104465.

Neuhofer, B. A typology of technology-enhanced tourism experiences / B. Neuhofer, D. Buhalis, A. Ladkin // International Journal of Tourism Research. – 2014. – Vol. 16, No. 4. – P. 340–350.

A systematic review of immersive virtual reality applications for education and training / J. Radianti, T. A. Majchrzak, J. Fromm, I. Wohlgenannt // Computers & Education. – 2020. – Vol. 147. – Art. 103778.

County of Napa. GIS Napa County Public Dataset. Napa Valley, 2024. – URL: https://www.countyofnapa.org (date of access: 10.11.2025).

Atout France. Tourisme et Numérique : Les territoires intelligents 2024. – Paris : Atout France, 2024. – 168 p.

Regione Toscana. Turismo e Innovazione Digitale 2023. Firenze. – URL: https://www.regione.toscana.it (date of access: 10.11.2025).

Turismo de Portugal. DataHub: Open Tourism Data Platform. – Lisbon, 2024. – URL: https://datahub.turismodeportugal.pt (date of access: 10.11.2025).

Turismo de Portugal. Douro Valley Data Portal. – Lisbon, 2024. – URL: https://www.visitportugal.com (date of access: 10.11.2025).

Visit Napa Valley. Visitor Profile Report 2024. Napa Valley Tourism Board. – URL: https://www.visitnapavalley.com (date of access: 10.11.2025).

VisitKuban : oтчет о развитии винного туризма Краснодарского края. Краснодар, 2024. – URL: https://visitkuban.ru (дата обращения: 10.11.2025).

Ростуризм. Цифровизация туристских услуг в России : отчет за 2023 год. – М., 2023. – URL: https://tourism.gov.ru (дата обращения: 10.11.2025).

Georgia Travel. Smart Tourism Development in Kakheti Region. – Tbilisi, 2024. – URL: https://georgia.travel (date of access: 10.11.2025).

TripAdvisor. Tourism Analytics & User Behavior Report 2024. – London, 2024. – URL: https://www.tripadvisor.com (date of access: 10.11.2025).

Georgian National Tourism Administration. Wine Routes of Georgia. – Tbilisi, 2024. – URL: https://gnta.ge (date of access: 10.11.2025).

Smart tourism: a state of the art / U. Gretzel, Z. Xiand, M. Sigala, Ch. Koo // Annals of Tourism Research. – 2015. – Vol. 52. – P. 1–33.

Spence, C. Multisensory flavor perception / C. Spence // Cell. – 2015. – Vol. 161, No. 1. – P. 24–35.

Copernicus Climate Service. Meteorological Data for Sustainable Tourism. – Brussels, 2024. – URL: https://climate.copernicus.eu (date of access: 10.11.2025).

OpenWineData Initiative. Global Wine Tourism Dataset 2024. – San Francisco, 2024. – URL: https://openwinedata.org (date of access: 10.11.2025).

Porter, M. E. How smart, connected products are transforming competition / M. E. Porter, J. E. Heppelmann // Harvard Business Review. – 2014. – Vol. 92, No. 11. – P. 64–88.

Mariani, M. Digitalization and innovation in tourism: a cross-country analysis / M. Mariani, M. Borghi // Journal of Travel Research. – 2021. – Vol. 60, No. 8. – P. 1678–1695.

Gajdosik, T. Tourism destinations and digital ecosystems: smart governance / T. Gajdosik // Sustainability. – 2020. – Vol. 12, No. 23. – Art. 9959.

Kaplan, A. Rulers of the world, unite! The challenges of artificial intelligence / A. Kaplan, M. Haenlein // Business Horizons. – 2020. – Vol. 63, No. 1. – P. 37–50.

Загрузки

Опубликован

2025-11-25

Как цитировать

(1)
Головач, Э. П.; Монтик, С. В.; Головач, А. П.; Монтик, Н. С. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОРГАНИЗАЦИИ ТУРИСТИЧЕСКИХ МАРШРУТОВ НА ПРИМЕРЕ ЭНОТУРИЗМА. Вестник БрГТУ 2025, 185-192.

Выпуск

№ 3(138) (2025): Вестник Брестского государственного технического университета

Раздел

Экономика

Лицензия

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Авторы предоставляют материалы на условиях лицензии CC BY-NC 4.0. Эта лицензия позволяет неограниченному кругу лиц копировать и распространять материал на любом носителе и в любом формате, но с обязательным указанием авторства и только в некоммерческих целях. Пользователи не вправе препятствовать другим лицам выполнять действия, разрешенные лицензией.