Turizm Sektörü için Yapay Zeka Eğitimi

Büyük dil modellerinin hangi işlerde iyi sonuç verdiğini ve nerede hata yaptığını ele alıyoruz. Çok dilli ve doğrudan misafire ulaşan metinlerde neden daha dikkatli olunması gerektiğini inceliyoruz. Ön büro ve rezervasyon çalışanları da pazarlama ekibiyle birlikte, gerçek bir misafir mesajında AI kullanmadan önce neye güvenebileceklerini ve neyi iki kez kontrol etmeleri gerektiğini öğreniyor.

• Bir dil modeli neleri yapabilir, neleri yapamaz?
• Misafire giden bir metinde halüsinasyon nasıl görünür?
• Çok dilli metin neden ilk fayda görülen alanlardan biridir?
• AI'a verilebilecek işler ve ekipte kalması gereken kararlar
• Denemeye değer, düşük maliyetli uygulamalar

Misafir mesajları için tekrar kullanılabilecek prompt yapısını beş parçayla kuruyoruz. Rol ve bağlamın ardından görevi, formatı ve kontrolü tanımlıyoruz. Bu yapıyı ekibinizin gerçekten ele aldığı mesajlar, yorumlar ve ilanlar üzerinde uyguluyoruz.

• Misafir yanıtlarında yeniden kullanıma uygun prompt kalıbı
• Misafirin kimlik bilgilerini paylaşmadan modele bağlam vermek
• Marka dilini farklı dillerde korumak
• İlk çıktıyı kullanmak yerine taslağı geliştirmek
• Sorumluluğu ekipte olan ortak bir prompt kütüphanesi

Konaklamanın her aşamasındaki misafir mesajları, yorum yanıtları, şikâyetler ve OTA yazışmaları bir otelin ya da acentenin en yoğun metin işlerini oluşturuyor. Bu işleri, misafirin yazdığı dilde AI destekli taslak hazırlama akışları olarak yeniden kuruyoruz. Her akışın sonunda, mesaj gönderilmeden önce ekipten birinin kontrolü yer alıyor.

• Konaklama öncesi, sırası ve sonrası mesaj akışları
• Booking.com ve TripAdvisor için marka diline uygun yanıtlar, Google da dahil
• Şikâyet yönetimi: ton, özür ve yöneticinin devralacağı an
• Misafirlerin gerçekten kullandığı concierge ve SSS içerikleri
• OTA ve acente yazışmaları
• Vardiyada kimsenin konuşmadığı bir dildeki AI çıktısını kontrol etmek

İlan, kampanya, e-posta, sosyal medya içeriği ve grup tekliflerini sezonun ritmine göre hazırlıyoruz. Boş bir sayfayla başlamak yerine tekrar kullanılabilir bir brief'ten taslak üretiyor, ardından metni satış yapılan pazara uyarlıyoruz.

• Kanala ve pazara göre ilan ve tesis açıklamaları
• Tek bir sezonluk brief'ten farklı dil ve formatlarda içerik
• AI desteğiyle e-posta ve sosyal medya içerik takvimleri
• Tekrar kullanılabilir bir yapıdan grup ve MICE teklifleri
• Misafir geri bildiriminden içerik ve hizmet içgörüleri çıkarmak
• Tek bir içeriği OTA, web, e-posta ve sosyal medya için yeniden kullanmak

KVKK, GDPR ve misafir gizliliğine ilişkin yükümlülükleri günlük çalışma biçimine çeviriyoruz. Pasaport, ödeme ve sadakat verileri dahil olmak üzere hangi bilgilerin bir AI aracına girebileceğini, hangilerinin hiçbir zaman paylaşılmaması gerektiğini belirliyoruz. Ortaya çıkan politikanın sezonluk ekiplerin de uygulayabileceği kadar açık olması gerekiyor.

• Misafir kayıtlarında hangi bilgiler kişisel veridir?
• Sınır ötesi misafir profili için KVKK ve GDPR yükümlülükleri
• Misafir verisinin gittiği yer: tüketici araçları ve kurumsal araçlar
• Sadakat verileri dahil ödeme ve kimlik bilgileri için sınırlar
• Tesis için bir AI kullanım politikası yazmak
• Kimlikten arındırılmış örnekler ve sentetik misafirler

AI'ı iyi kullanan birkaç kişiden, bu beceriyi tesisler ve sezonlar boyunca sürdüren bir operasyona nasıl geçileceğini planlıyoruz. Pilot uygulamaları, öncü kullanıcı modelini ve sezonluk çalışanların oryantasyonunu ele alıyoruz. Eğitmenler ayrıldıktan sonra kullanımı güvenli tutacak alışkanlıkları da bu plana dahil ediyoruz.

• Zaman kazancı ölçülebilen bir pilot seçmek
• Sezonluk çalışan değişiminde de süren bir öncü kullanıcı modeli
• Sezonluk çalışanların oryantasyonunu günler içinde tamamlamak
• Giriş sayısının ötesinde benimseme kanıtları
• Sezonunuza göre zamanlanmış 90 günlük yaygınlaştırma planı