Практический рабочий процесс планирования путешествий с помощью ИИ: что работает, а что нет

Планирование путешествий с ИИ: Один год, шесть стран

Разработчик использует инструменты ИИ для планирования поездок уже около года, посетив шесть стран — от коротких городских уик-эндов до двухнедельных путешествий. Этот опыт выявил конкретные сильные и слабые стороны современных систем ИИ для практического планирования поездок.

Что ИИ делает хорошо

• Быстрое создание маршрутов: Составление ежедневных планов за минуты вместо часов. Пример: запрос Claude «4 дня в Дубае, 2 коллеги, архитектура и еда, средний бюджет» дал хороший план за 2 минуты.
• Открытие скрытых жемчужин: Нахождение впечатлений, которых нет на первой странице Google. Предложенный ужин на доу стал изюминкой поездки.
• Оптимизация логистики: Группировка достопримечательностей поблизости, оценка времени в пути и предложение оптимального порядка посещения.
• Точность бюджета: Разбивка бюджета отличалась от реальных расходов всего на 10-15%.

Где ИИ всё ещё ошибается

• Неточность часов работы: Часы работы указаны неверно примерно в 20% случаев.
• Перегруженный график: ИИ постоянно предлагает слишком много. Разработчик сокращает около 30% от любого предложения ИИ.
• Отсутствие информации в реальном времени: Без возможности просмотра (как у Perplexity) ИИ не знает о закрытых ресторанах, ремонтах или сезонных изменениях.
• Отсутствие местных нюансов: ИИ не распознает туристические ловушки и не даёт подлинных местных советов.

Текущий рабочий процесс

Разработчик отточил свой подход до пятиэтапного процесса:

1. Использовать ChatGPT или Claude для первоначальной структуры маршрута
2. Использовать Perplexity для всего, что требует актуальной информации (цены, часы работы, доступность)
3. Проверить всё на Google Maps
4. Проверить Reddit/форумы для местной перспективы
5. Вернуться к ИИ для корректировки на основе всей проверки

Разработчик написал полный разбор инструментов, рабочих процессов и ошибок, которых следует избегать, на своём личном сайте.