AI-ਆਧਾਰਿਤ ਟ੍ਰੈਵਲ ਪਲਾਨਰਜ਼ ਸੈਰ-ਸਪਾਟੇ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਮਾਹਰਾਂ ਨੇ 'ਫਿਲਟਰ ਬਬਲ' ਦੇ ਖਤਰੇ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਨਵੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। EaseMyTrip ਅਤੇ Agoda ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਪਸੰਦਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਭਾਰਤੀਆਂ ਦੇ ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਸਕਿੰਟਾਂ ਦੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਆਊਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਯਾਤਰਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਪਸੰਦਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਮੰਜ਼ਿਲਾਂ, ਹੋਟਲਾਂ ਅਤੇ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਟੈਕ ਮਾਹਰਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਨੇਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚਿੰਤਾ 'ਫਿਲਟਰ ਬਬਲ' ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਕੇ ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਪਸੰਦ ਕੀਤੀਆਂ ਸਨ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਨੈਰੋਇੰਗ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਕਸਰ 'ਐਕਸਪਲੋਇਟੇਸ਼ਨ' 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਯਾਨੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵੀ ਲੋੜੀਂਦਾ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਤ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਯਾਤਰਾ ਚੋਣਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਫਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਕਸਰ 'ਐਕਸਪਲੋਰੇਸ਼ਨ' ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਇਰਾਦਤਨ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਦੀ ਬੇਤਰਤੀਬਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਜਾਂ ਅਚਾਨਕ ਤਜ਼ਰਬੇ ਸੁਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸ਼ਾਇਦ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਾ ਲੱਭ ਪਾਉਂਦਾ।
ਪਰਸਨਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ
ਯਾਤਰਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ, ਟੀਚਾ ਖੋਜ ਦੀ ਖੁਸ਼ੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। EaseMyTrip ਦੇ ਸੀ.ਈ.ਓ. ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਰਿਕਾਂਤ ਪਿੱਟੀ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਪਰਸਨਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਆਪਕ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਕਿ AI ਨੂੰ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪੁਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਭਰਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਅਤੇ ਮੌਸਮੀ ਮੰਜ਼ਿਲਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਇਆ ਜਾਵੇ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਮ ਖੋਜ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹਨ।
Agoda ਦੀ 2026 ਟਰੈਵਲ ਆਊਟਲੁੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਭਾਰਤੀ ਯਾਤਰੀਆਂ ਦਾ ਲਗਭਗ 68% AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਯਾਤਰਾ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। Agoda ਵਿਖੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਅਹਿਮਰ ਖਾਨ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਤੁਲਨਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਰਜੀਹਾਂ ਬਣੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਾਧਨ ਬਹੁਤ ਸੰਕੀਰਨ ਨਾ ਹੋ ਜਾਣ। AI ਦਾ ਮੁੱਲ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਘਿਰਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੇ ਉਤਸ਼ਾਹ ਲਈ ਥਾਂ ਛੱਡਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਯਾਤਰੀਆਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਕਦਮ
ਯਾਤਰੀ ਇਹਨਾਂ AI ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ 'ਇਕੋ ਚੈਂਬਰ' ਵਿੱਚ ਫਸਣ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਡਿਫਾਲਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਪਭੋਗਤਾ AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪੈਟਰਨ ਤੋੜਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਜਾਂ ਆਫਬੀਟ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਸਥਿਰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਕਾਰਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੌਸਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਮਾਯੋਜਨ ਲਈ ਪੁੱਛਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਆਪਣੇ ਆਰਾਮ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਲਈ ਪੁੱਛ ਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਯਾਤਰਾ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਸਾਹਸੀ ਰਹਿਣ। ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਮੁੱਖ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇਹ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਯਾਤਰੀਆਂ ਨੂੰ ਰੁਝੇ ਰੱਖਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਹਨਾਂ 'ਅਚਾਨਕਤਾ' ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।