Đề xuất giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao trải nghiệm khách du lịch tại TP. Hà Nội

Chỉ số phải phản ánh cả giá trị và tổn hại. Lượt tải, số truy vấn hay tốc độ phản hồi không chứng minh khách nhận được thông tin đúng hoặc trải nghiệm sâu hơn. Cần đo trước - sau, so sánh với khu vực chưa triển khai và phân tích theo nhóm khách, mức hài lòng phải được đọc cùng tỷ lệ câu trả lời sai, khiếu nại riêng tư và chênh lệch tiếp cận.

THẢO LUẬN

HATEEF chuyển trọng tâm từ lựa chọn công cụ sang năng lực quản trị trải nghiệm, phù hợp với quan điểm hệ sinh thái du lịch thông minh (Gretzel, Sigala, et al., 2015; Gretzel, Werthner, et al., 2015). Chatbot không bù được dữ liệu sai, dự báo không bù được điều phối chậm, và thực tế ảo không bù được diễn giải thiếu xác thực. Thành công là thuộc tính của hệ thống xã hội - kỹ thuật, không phải thành tích riêng của mô hình.

Ba căng thẳng cần được quản trị lâu dài: cá nhân hóa đòi dữ liệu nhưng có thể xâm lấn riêng tư, phân tán dòng khách có thể chuyển áp lực sang cộng đồng mới, AI tạo sinh mở rộng tiếp cận tri thức nhưng chuyển quyền kể chuyện sang nền tảng. HATEEF không xóa bỏ các mâu thuẫn này mà buộc chúng được công khai, đo lường và thương lượng.

Hà Nội không nên đồng nhất chiến lược AI với một siêu ứng dụng. Nền tảng tập trung tạo trải nghiệm liền mạch nhưng làm tăng khóa nhà cung cấp, điểm lỗi đơn và quyền lực dữ liệu. Hạ tầng cốt lõi theo tiêu chuẩn mở, cho phép nhiều chủ thể cung cấp giao diện và dịch vụ, sẽ linh hoạt hơn nếu thành phố duy trì chuẩn chất lượng, khả năng tương thích và trách nhiệm chung.

Thí điểm phải có khả năng tạo bằng chứng phản chứng: hệ thống có thể bị kết luận không hiệu quả hoặc chi phí vượt lợi ích. Mua sắm theo kết quả, đánh giá trước - sau và tiêu chí dừng giúp tránh thiên lệch xác nhận. Trải nghiệm khách cũng không thể tách khỏi cư dân và lao động, một giải pháp tăng thuận tiện nhưng gây quá tải, giảm thu nhập hoặc tăng giám sát không thể được coi là thành công.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý

Nghiên cứu cho thấy AI có thể nâng cao trải nghiệm du lịch Hà Nội, nhưng chỉ khi thành phố từ bỏ giả định nhiều công nghệ hơn đồng nghĩa thông minh hơn. Giá trị phát sinh từ quan hệ giữa dữ liệu đáng tin cậy, thiết kế tôn trọng quyền lựa chọn, năng lực can thiệp của con người và cơ chế giải trình. HATEEF vì thế không phải danh mục công nghệ mà là khung ra quyết định, buộc mỗi dự án trả lời: vấn đề nào cần giải quyết, ai hưởng lợi, ai có thể chịu thiệt, lỗi được phát hiện ra sao và khi nào phải dừng.

Về chính sách và quản lý điểm đến, dữ liệu du lịch cần được coi là hạ tầng công có quản trị. Ngân sách nên ưu tiên chuẩn hóa, cập nhật, kiểm thử và xử lý sự cố hơn các giao diện dễ nhìn thấy. Thành phố xác lập chuẩn dữ liệu, yêu cầu minh bạch và đánh giá độc lập, doanh nghiệp, trường đại học phát triển dịch vụ trên nền tiêu chuẩn mở. Hội đồng liên ngành cần quyền tiếp cận hồ sơ, yêu cầu khắc phục và đề xuất tạm dừng. Cách tiếp cận này chậm hơn ban đầu nhưng giảm đầu tư dàn trải và phụ thuộc nhà cung cấp.

Đối với doanh nghiệp, điểm di sản và cộng đồng, AI phải bắt đầu từ quy trình phục vụ và quyền đồng quản trị tri thức, không từ áp lực gắn nhãn AI. Doanh nghiệp cần xác định nơi khách thiếu thông tin, thao tác lặp lại và tình huống phải chuyển cho người thật, đồng thời công khai nội dung tài trợ, giới hạn hệ thống và kênh liên hệ. Tại điểm di sản, chuyên gia, nghệ nhân và cộng đồng phải tham gia lựa chọn câu chuyện, đánh dấu nội dung nhạy cảm và biểu đạt sự không chắc chắn. Số hóa không nên đóng băng một phiên bản lịch sử hoặc biến văn hóa thành nội dung tối ưu tương tác.

Đối với nhân lực, đào tạo cần chuyển từ thao tác công cụ sang đọc dữ liệu, nhận diện thiên lệch và xử lý thất bại. Hướng dẫn viên và nhân viên tuyến đầu phải có quyền sửa, đánh dấu rủi ro và bổ sung tri thức thực tế, khi phản hồi lao động được tích hợp, AI tăng cường chuyên môn thay vì trở thành công cụ giám sát. Đồng thời, các phương án dịch vụ trực tiếp vẫn phải được duy trì cho nhóm hạn chế năng lực số, thiết bị hoặc ngôn ngữ.

Hạn chế của nghiên cứu là chưa có dữ liệu thực nghiệm về khách và vận hành tại Hà Nội. HATEEF cần được kiểm chứng bằng thí điểm có đường cơ sở và nhóm so sánh, phương pháp hỗn hợp nên đo chất lượng quyết định, độ tin cậy, khả năng tiếp cận, thay đổi dòng khách, chi phí vòng đời, tác động tới lao động và phân phối lợi ích. Phân tích cần tách theo tuổi, quốc tịch, năng lực số và nhu cầu tiếp cận. Các trường hợp AI thất bại hoặc bị từ chối đặc biệt quan trọng vì giúp xác định ranh giới phù hợp của tự động hóa.

Tóm lại, Hà Nội không cần trở thành điểm đến sử dụng nhiều AI nhất, mà cần biết giới hạn AI, buộc hệ thống giải trình và bảo đảm đổi mới phục vụ chiều sâu văn hóa. Khi dữ liệu, con người và trách nhiệm được xây dựng đồng thời, AI có thể hỗ trợ trải nghiệm thuận tiện nhưng không hời hợt, cá nhân hóa nhưng không xâm lấn, hiện đại nhưng không làm mờ bản sắc. Đó mới là tiêu chuẩn thực chất của chuyển đổi từ du lịch số sang du lịch thông minh.

Tài liệu tham khảo:

1. Buhalis, D., & Amaranggana, A. (2015). Smart tourism destinations enhancing tourism experience through personalisation of services. In I. Tussyadiah & A. Inversini (Eds.), Information and communication technologies in tourism 2015 (pp. 377–389). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-14343-9_28

2. Chính phủ. (2023). Nghị định số 13/2023/NĐ-CP ngày 17 tháng 4 năm 2023 về bảo vệ dữ liệu cá nhân.

3. Gavalas, D., Konstantopoulos, C., Mastakas, K., & Pantziou, G. (2014). Mobile recommender systems in tourism. Journal of Network and Computer Applications, 39, 319–333. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2013.04.006

4. Gretzel, U., Sigala, M., Xiang, Z., & Koo, C. (2015). Smart tourism: Foundations and developments. Electronic Markets, 25(3), 179–188. https://doi.org/10.1007/s12525-015-0196-8

5. Gretzel, U., Werthner, H., Koo, C., & Lamsfus, C. (2015). Conceptual foundations for understanding smart tourism ecosystems. Computers in Human Behavior, 50, 558–563. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.03.043

6. Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2018). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 21(2), 155–172. https://doi.org/10.1177/1094670517752459

7. Ivanov, S. H., & Umbrello, S. (2021). The ethics of artificial intelligence and robotisation in tourism and hospitality – A conceptual framework and research agenda. Journal of Smart Tourism, 1(4), 9–18. https://doi.org/10.52255/smarttourism.2021.1.4.3

8. National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0) (NIST AI 100-1). U.S. Department of Commerce. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1

9. Neuhofer, B., Buhalis, D., & Ladkin, A. (2014). A typology of technology-enhanced tourism experiences. International Journal of Tourism Research, 16(4), 340–350. https://doi.org/10.1002/jtr.1958

10. Pillai, R., & Sivathanu, B. (2020). Adoption of AI-based chatbots for hospitality and tourism. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32(10), 3199–3226. https://doi.org/10.1108/IJCHM-04-2020-0259

11. Sở Du lịch Hà Nội. (2025a, October 14). Du lịch Hà Nội vươn tầm khu vực. https://sodulich.hanoi.gov.vn/du-lich-ha-noi-vuon-tam-khu-vuc.html

12. Sở Du lịch Hà Nội. (2025b, October 16). Hà Nội chuyển mình mạnh mẽ trong hành trình du lịch số. https://sodulich.hanoi.gov.vn/ha-noi-chuyen-minh-manh-me-trong-hanh-trinh-du-lich-so.html

13. Thủ tướng Chính phủ. (2020). Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 3/6/2020 phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.

14. Thủ tướng Chính phủ. (2021). Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/1/2021 ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030.

15. Trung tâm Phục vụ hành chính công thành phố Hà Nội. (2025, July 2). Khám phá Hà Nội với bản đồ du lịch trên iHanoi. https://ttpvhcc.hanoi.gov.vn/video/kham-pha-ha-noi-voi-ban-do-du-lich-tren-ihanoi-2850250701114603727.htm

16. Tussyadiah, I. (2020). A review of research into automation in tourism: Launching the Annals of Tourism Research curated collection on artificial intelligence and robotics in tourism. Annals of Tourism Research, 81, 102883. https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.102883

17. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. (2022). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455

18. Ủy ban nhân dân thành phố Hà Nội. (2026). Quyết định số 521/QĐ-UBND ngày 3 tháng 2 năm 2026 phê duyệt Chiến lược Chuyển đổi số thành phố Hà Nội đến năm 2030, định hướng đến năm 2035. https://vanban.hanoi.gov.vn/chi-tiet-van-ban/ve-viec-phe-duyet-chien-luoc-chuyen-doi-so-thanh-pho-ha-noi-den-nam-2030-dinh-huong-den-nam-2035-234063

19. Xiang, Z., Schwartz, Z., Gerdes, J. H., Jr., & Uysal, M. (2015). What can big data and text analytics tell us about hotel guest experience and satisfaction? International Journal of Hospitality Management, 44, 120–130. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2014.10.013

20. Yung, R., & Khoo-Lattimore, C. (2019). New realities: A systematic literature review on virtual reality and augmented reality in tourism research. Current Issues in Tourism, 22(17), 2056–2081. https://doi.org/10.1080/13683500.2017.1417359.