Alle 21 il ristorante è pieno. In cucina qualcuno controlla una cottura, in sala un cameriere accompagna i clienti al tavolo, mentre sul telefono di una coppia compare la conferma dell’hotel prenotato per il fine settimana. Sono gesti ordinari, quasi invisibili; eppure, sempre più spesso, dietro ciascuno di essi c’è un algoritmo che suggerisce un itinerario, prevede quante bottiglie ordinare, assegna una camera o organizza un turno di lavoro. L’intelligenza artificiale non si presenta in sala, non accoglie gli ospiti e non impiatta una portata ma lavora dietro le quinte, dove si decidono tempi, flussi, prenotazioni e acquisti, e sta cambiando il modo in cui viaggi, ospitalità e ristorazione interpretano una domanda antica quanto il commercio stesso: che cosa desidera davvero la persona che si ha davanti.
Dal punto di vista dell’utente, questa tecnologia entra in gioco in un momento molto preciso: quando, di fronte a molteplici combinazioni di voli, hotel e attività, ci si paralizza, si chiude il browser e si rimanda tutto. È qui che l’intelligenza artificiale sta dimostrando di fare la differenza, trasformando l’eccesso di scelta in decisioni più semplici e pertinenti.
Il dato che fotografa la velocità del cambiamento arriva proprio dal settore dei viaggi: secondo Air Traveler Club, nel 2025 il sessantotto per cento dei viaggiatori ha utilizzato qualche forma di strumento basato sull’IA durante il proprio percorso di prenotazione, contro il ventitré per cento di appena tre anni prima. Anche in Italia il fenomeno è evidente: da una ricerca Ipsos commissionata da Europ Assistance, quasi un viaggiatore su tre usa già strumenti di intelligenza artificiale per pianificare le proprie vacanze, mentre oltre il quaranta per cento la considera una fonte utile per raccogliere informazioni e confrontare opzioni.
Dal motore di ricerca all’agente che decide
La prima ondata dell’IA nel turismo è stata invisibile: machine learning per il ranking degli hotel, sistemi di raccomandazione e pricing dinamico. La seconda, dapprima generativa e oggi agentica, è entrata direttamente nel rapporto con il cliente.
Expedia ha fatto da apripista integrando i modelli generativi nella propria app per trasformare una conversazione in un itinerario. Oggi i principali portali di viaggio utilizzano assistenti capaci di tradurre richieste come «una settimana al mare in Grecia a settembre, budget medio, niente scali lunghi» in proposte complete.
Il punto di svolta lo descrive McKinsey nel report “Remapping Travel with Agentic AI”. L’intelligenza artificiale agentica non si limita a suggerire: può prenotare e modificare in autonomia. Tuttavia, se oltre il novanta per cento dei clienti dichiara fiducia nelle informazioni ricevute, solo il due per cento è disposto a lasciare che uno strumento decida e agisca senza supervisione umana.
È una diffidenza che racconta qualcosa di importante: le persone non cercano soltanto efficienza ma comprensione. Francesco Pedroni, fractional AI strategist e corporate trainer, ha definito questo approccio “Travel Mixology”. Come un bartender non prepara un cocktail limitandosi a seguire una ricetta, ma interpreta i gusti e i desideri della persona che ha davanti, così l’intelligenza artificiale dovrebbe aiutare gli operatori a comprendere il contesto prima ancora di formulare una proposta.
Il rischio, secondo lui, non è tecnologico ma metodologico: «Molte aziende usano l’IA facendo una richiesta di una riga: “scrivimi un post”, “creami un menu”. Questo produce risultati velocemente ma, spesso, di livello medio». La contromossa è ribaltare l’ordine dei fattori: «Prima costruisco il contesto, poi chiedo all’IA di generare risposte».
Per un hotel significa alimentare il modello con recensioni recenti e domande frequenti degli ospiti; per un’agenzia, con budget, vincoli, desideri e paure del viaggiatore. La segmentazione tradizionale continua a essere utile, ma non basta più a spiegare perché una persona stia cercando un viaggio proprio in quel momento: «Due persone possono appartenere allo stesso segmento e cercare due cose completamente diverse. Una vuole staccare, l’altra vuole sentirsi viva».
L’approccio è particolarmente rilevante per il tessuto turistico italiano, composto in larga parte da strutture indipendenti e piccole imprese. Aggiunge Pedroni, «non servono necessariamente piattaforme sofisticate: recensioni online, dati del Crm e conversazioni con gli ospiti possono già fornire segnali preziosi». L’intelligenza artificiale aiuta a individuare pattern e segnali deboli, ma «empatia, senso critico e conoscenza del settore restano competenze profondamente umane».
L’ospitalità tra concierge digitale e check-in invisibile
Nel mondo alberghiero, la stessa tensione tra efficienza operativa e relazione umana si è tradotta in due strategie quasi opposte, incarnate dai maggiori gruppi del settore. Hilton ha scelto di utilizzare l’IA per arricchire la relazione con l’ospite e supportare lo staff nell’offerta di un servizio sempre più personalizzato. Marriott ha invece concentrato gli investimenti sull’ottimizzazione dei processi interni, dal check-in all’assegnazione delle camere, per rendere la macchina organizzativa più efficiente e reattiva.
Secondo Canary Technologies, l’ottantadue per cento dei professionisti dell’ospitalità prevede di ampliare l’utilizzo dell’IA nella propria impresa. Le applicazioni oggi più mature hanno impatto proprio sull’operatività: assegnazione delle camere, programmi fedeltà su misura e gestione proattiva delle richieste. Il risultato è un’ospitalità che appare più naturale proprio perché è stata preparata: quando la camera assegnata è quella giusta, il check-in richiede pochi minuti e un’esigenza viene soddisfatta prima ancora di essere espressa, l’ospite percepisce il beneficio senza accorgersi della tecnologia che lo ha reso possibile.
La ristorazione: dove l’IA risponde al telefono ed entra in cucina
È forse nella ristorazione – settore dove i margini sono sottili, il personale scarseggia e ogni minuto di attesa è un cliente potenzialmente perso – che queste tecnologie possono giocare la partita maggiore.
Le sperimentazioni principali riguardano la voce. La startup Vox AI ha raccolto 8,7 milioni di dollari per sviluppare un sistema che recepisce in autonomia un’ordinazione vocale nei ristoranti drive-through, con l’obiettivo di velocizzare il servizio, aumentare le vendite e liberare il personale per la cucina e l’accoglienza. Non tutto però è filato liscio: nel 2024 McDonald’s ha abbandonato un progetto analogo sviluppato con IBM, dopo aver riscontrato problemi di accuratezza: c’è differenza tra una tecnologia che funziona in laboratorio e una in grado di operare nel rumore di un locale vero.
Dietro la sala, in cucina, l’IA lavora sui dati. È il terreno di soluzioni come New Dream App, la piattaforma sviluppata dall’azienda italiana Omnes e applicata ai pub New Dream. Il sistema integra gestione delle comande, monitoraggio delle preparazioni, controllo dei tempi di cottura e analisi di food cost e sprechi, trasformando informazioni che spesso restano nella testa del personale in dati utilizzabili per decidere meglio.
Per Alessio Acella, Cto e fondatore di Omnes, il valore risiede nella tracciabilità che sostituisce la stima a memoria: il sistema «non parte da una percentuale standard uguale per tutti, perché food cost e spreco dipendono dal tipo di locale, dal menu, dalla stagionalità», ma dallo storico reale di ogni singolo ristorante. L’obiettivo non è automatizzare la cucina, ma aiutare il personale a gestire i flussi, individuare inefficienze e tenere sotto controllo costi e tempi. Quando poi l’algoritmo suggerisce un ritmo ma il cuoco sa che quel piatto necessita di due minuti in più, chi sceglie resta chiaro: «L’ultima parola resta sempre alla persona, non al sistema. Quando il timer arriva a zero non decide che il piatto è pronto: continua a contare il tempo extra e sarà il cuoco a premere stop».
Dal lato di chi la usa ogni sera, Simone Bianchi, titolare del pub New Dream, riconduce il beneficio al lavoro delle persone più che alla macchina: la tecnologia deve «togliere attrito, non valore umano», liberando il personale dal «rincorrere informazioni, ricordare comande a memoria, controllare timer sotto pressione» per restituirgli tempo da dedicare alla cura del cliente.
Il filo rosso: l’IA come moltiplicatore di tempo umano
Guardando ai prossimi anni, gli impatti più significativi sembrano destinati a concentrarsi sull’operatività interna e sulla cura del cliente: gestire richieste, organizzare informazioni, supportare decisioni quotidiane. Agenzie di viaggio e tour operator sono oggi i più esposti alla trasformazione, perché lavorano sulla consulenza e sulla costruzione dell’offerta; gli hotel dispongono di un enorme potenziale, a patto di valorizzare il patrimonio di dati raccolto tra Crm, recensioni e richieste. La ristorazione, invece, usa ancora spesso l’AI come strumento a supporto della comunicazione, mentre le applicazioni più promettenti emergono nella gestione del servizio e dei processi.
Il filo comune ai tre comparti è che, nei casi di maggior successo, l’intelligenza artificiale non sostituisce la relazione umana, ma la rende più efficace. Resta, però, il rischio della standardizzazione: come osserva Pedroni, «se tutti usano gli stessi prompt generici, tutti parleranno nello stesso modo». La differenza non la farà la tecnologia in sé, ma la capacità di alimentarla con dati, conoscenza del cliente, memoria organizzativa e giudizio umano.
La sfida, quindi, non sarà avere l’intelligenza artificiale, ma saperla dosare; sapere, in altre parole, quando lasciare che l’algoritmo apparecchi la tavola e quando, invece, serva ancora una mano umana a versare il vino.
