Keynote ENTER26: De AI‑transformatie van toerisme: kansen, knelpunten en een nieuwe realiteit

Het resultaat: een sector die zich in rap tempo heruitvindt, maar tegelijkertijd worstelt met vertrouwen, data, integratie en regulering.

Afnemend vertrouwen: van hype naar realiteitszin

Een van de meest opvallende trends die Patsko beschreef, is het sterk afnemende vertrouwen in AI. “Waar in 2024 nog 43% van executives zei AI te vertrouwen als autonome agent in de organisatie, was dat in 2025 nog maar 27%. Dat is een dramatische daling.” De oorzaak ligt niet in de technologie zelf, maar in het onbegrip van hoe generatieve AI werkt. Bij traditionele machine learning wist men exact welke data gebruikt werden, hoe modellen getraind waren en wat hun beperkingen waren. Dat gaf vertrouwen bij zowel bouwers van de modellen als de ondernemers die ze implementeerden. Nieuwe foundation models zijn echter black boxes. Patsko: “Niemand, ook ontwikkelaars niet, kunnen volledig uitleggen waarom ze bepaalde antwoorden geven.” In een sector waarin veiligheid, betrouwbaarheid en compliance cruciaal zijn (denk aan luchtvaart, cruises of hospitality), leidt dat tot terughoudendheid.

Daarnaast leidt AI soms tot fouten die direct impact hebben op consumenten, zoals onjuiste prijsinformatie, misleidende chatbots of ongelukken met autonome voertuigen. Elk incident, hoe zeldzaam ook, wordt breed uitgemeten en versterkt de twijfel.

Conclusie: vertrouwen wordt het nieuwe concurrentievoordeel. Alleen bedrijven die transparantie, explainability en governance centraal zetten, zullen opschalen.

Data: de grootste bottleneck in AI‑adoptie

Volgens Patsko is technologie is niet langer een beperking: “De uitdagingen liggen in data, schaal, legacy‑systemen en vertrouwen. Enkele grote uitdagingen:

1. Onvoldoende bruikbare data voor training

“Data is momenteel een van de grootste obstakels”, stelde Patsko: “Je moet het cureren, catalogiseren en in realtime beschikbaar maken.” De paradox is dat de reiswereld juist enorm veel data heeft maar vaak niet de juiste data, niet in de juiste vorm en zeker niet op de juiste plek. Daarnaast bewaren bedrijven operationele data maar kort. Disney, zo vertelde Patsko, bewaart camerabeelden maar een maand. Daardoor zijn incidenten zeldzaam en moeilijk te gebruiken voor modeltraining. De oplossing wordt steeds vaker: synthetische data.

2. Versnipperde, verouderde systemen

Hotels, airlines en touroperators werken met tientallen, soms zelfs honderden, legacy‑systemen die over vele jaren zijn opgebouwd. In zijn presentatie benadrukte Patsko dat deze IT‑erfenis een van de grootste praktische hindernissen vormt voor AI‑adoptie. Het probleem is niet alleen dat systemen oud zijn, maar vooral dat data verspreid staat over afzonderlijke platforms die nooit zijn ontworpen om met elkaar te communiceren. Daardoor zijn gegevens moeilijk te ontsluiten, inconsistent, incompleet of simpelweg niet beschikbaar voor gebruik door moderne AI‑modellen. Patsko zei hierover dat bedrijven vaak denken dat een kant‑en‑klare AI‑tool direct waarde oplevert, maar dat dit in praktijk tegenvalt: “Off‑the‑shelf AI werkt niet in grote organisaties: je moet AI integreren in je bestaande systemen en dat vergt maatwerk.”

3. Van cookies naar first‑party data

Nieuwe privacywetgeving (zoals de AI Act) maakt third‑party cookies praktisch onmogelijk. Daardoor moeten reisorganisaties zelf hoogwaardige first‑party data verzamelen, beheren en monetiseren. Dit leidt tot nieuwe businessmodellen zoals travel media networks, waarbij hotelketens en airlines hun klantdata inzetten voor gepersonaliseerde advertenties.

Algehele conclusie is dat wie zijn datahuishouding niet op orde krijgt, het risico loopt volledig uit de waardeketen te verdwijnen.

Regulering: een gamechanger voor het businessmodel

Regulering is geen rem, maar een fundamentele verschuiving in digitale ecosystemen. Europese wetgeving bepaalt welke data wel en niet mag worden gebruikt, terwijl geopolitieke risico’s (zoals potentiële blokkades van Amerikaanse modellen) organisaties dwingen na te denken over digitale soevereiniteit. Voor travel & hospitality betekent dit:

• modellen moeten transparant zijn;
• datasets moeten legaal en verantwoord zijn samengesteld;
• AI‑toepassingen moeten uitlegbaar zijn richting gasten en toezichthouders;
• bedrijven moeten kunnen bewijzen hóé AI‑beslissingen tot stand komen.

Deze druk maakt het voor organisaties noodzakelijk om te investeren in governance‑structuren: auditmechanismen, data‑catalogi, risk frameworks en verantwoorde AI‑processen. Capgemini werkt samen met diverse hospitalitymerken, waaronder Marriott, aan wat Patsko ‘Smart Hotels’ noemt: “We hebben AI-tools ontwikkeld voor gasten, property managers en hotelorganisaties.”

Integratie: AI werkt pas als het in de operatie werkt

Eén van de harde lessen van 2025: AI‑tools werken niet zomaar out‑of‑the‑box in complexe reisorganisaties. Over-the-counter oplossingen blijken onvoldoende omdat:

• systemen niet met elkaar praten;
• API’s ontbreken;
• data niet synchroon loopt;
• processen nog handmatig of versnipperd zijn.

Veel pilots werken goed op kleine schaal, maar falen in productie. De echte uitdaging is dus niet het bouwen van AI, maar het operationeel integreren ervan in duizenden touchpoints: van guest services tot housekeeping, van pricing tot facility management.

Hierdoor groeit de vraag naar agentic workflows: AI‑agents die autonoom acties uitvoeren, onderhandelen met agents van hotels of luchtvaartmaatschappijen, of proactief problemen oplossen voordat een gast het merkt.

Wat betekent dit voor bedrijven in toerisme?

Belangrijkste gevolg is dat AI niet alleen processen, maar het hele verdienmodel op zijn kop gaat zetten.

1. Verkoop verschuift van SEO naar agent‑to‑agent

Waar hotels vroeger hun website optimaliseerden voor Google, zullen ze die nu moeten optimaliseren voor AI‑agents zoals ChatGPT of Perplexity. Boekingen zullen steeds vaker plaatsvinden via persoonlijke digitale assistenten van de reiziger.

2. Marketing wordt extreem gepersonaliseerd

Campagnes worden realtime geoptimaliseerd. Grote merken halen marketing terug in‑house. First‑party data en eigen media‑ecosystemen worden cruciaal.

3. Service wordt voorspellend in plaats van reactief

Voorbeelden zoals Tesla laten zien dat bedrijven data kunnen gebruiken om problemen te anticiperen in plaats van te wachten op klachten. In hospitality betekent dit:

• automatisch herboeken bij vluchtvertragingen;
• proactieve alerts voor storingen;
• gepersonaliseerde aanbevelingen op basis van context en gedrag.

4 Nieuwe inkomstenstromen ontstaan

Hotels en airlines worden dataplatformen als first-party datapartijen. Ze verdienen niet alleen aan kamers en stoelen, maar ook aan advertenties, aanvullende services en gepersonaliseerde upsell tijdens de hele reis.

Tot slot: AI maakt de sector slimmer - maar vraagt volwassenheid

De reisindustrie staat aan de vooravond van een enorme transformatie. AI biedt ongekende kansen: efficiëntere operaties, nieuwe inkomstenstromen en hypergepersonaliseerde gastervaringen. Maar succes vereist volwassenheid: goede data, duidelijke governance, sterke integratie én bovenal herwonnen vertrouwen. Wie daarin investeert, wordt de winnaar van de volgende digitale reis. Wie achterblijft, raakt de aansluiting voorgoed kwijt.