УДК: 338.48
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.11.14.028

Авторы

Эдуард Александрович Каменских,
Северо-Западный институт управления РАНХиГС, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

В статье оценивается влияние внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в российских гостиницах на мотивацию и поведение персонала, а также на взаимодействие человека и технологий в сфере гостеприимства. Рассматриваются практические примеры использования чат-ботов, систем динамического ценообразования, роботизированных ассистентов и других ИИ-решений в гостиничном бизнесе. Проведен обзор современной (2020–2025 гг.) научной литературы и результатов эмпирических исследований, отражающих как положительные эффекты ИИ (повышение эффективности операций, рост доходов, автоматизация рутинных задач), так и связанные с ними вызовы (технологический стресс сотрудников, опасения относительно сокращения рабочих мест, снижение «человеческого» фактора в обслуживании). Предложена концептуальная модель, описывающая влияние ИИ на поведение и вовлеченность персонала гостиниц. Сделан вывод о необходимости баланса: максимизировать выгоды от автоматизации при одновременном сохранении персонализированного сервиса и мотивации сотрудников. В заключение даны рекомендации по интеграции ИИ-решений в работу гостиниц с учетом развития человеческого капитала — обучения персонала, адаптации организационной культуры и новых моделей совместной работы людей и интеллектуальных машин.

Ключевые слова

искусственный интеллект, гостиничный бизнес, автоматизация, мотивация персонала, человеческий фактор, чат-боты, робототехника, динамическое ценообразование, гибридное обслуживание

Список литературы

  1. Как искусственный интеллект поможет отелям увеличить доходы в 2024 году // TOHOLOGY — 25.01.2024. — [Электронный ресурс] URL: https://www.tohology. com/hospitality/industry/kak-iskusstvennyjintellekt-pomozhet-otelyam-uvelichit-dohodyv‑2024‑godu/ (дата обращения: 07.10.2025).
  2. Dasgupta, Sankhadeep and Dasgupta, Dr. Santanu and Jamader, Asik Rahaman, AI The Future of Hotel (October 18, 2024). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4992038 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4992038.
  3. Искусственный интеллект в гостиничном бизнесе: практическое руководство для отелей Москвы // NIKTA.AI — 06.10.2025. — [Электронный ресурс] URL: https://nikta.ai/ ii-v-gostinichnom-biznese‑2/ (дата обращения: 15.10.2025).
  4. Aliana Man Wai Leong, Jing Yi Bai, Muhammad Imran Rasheed, Zahid Hameed, Fevzi Okumus, AI disruption threat and employee outcomes: Role of technology insecurity, thriving at work, and trait selfesteem, International Journal of Hospitality Management, Volume 126, 2025, 104064, ISSN 0278-4319, https://doi.org/10.1016/j. ijhm.2024.104064.
  5. Федорова, А. Э. Отношение работников гостиничного бизнеса к взаимодействию с коллаборативными роботизированными технологиями / А. Э. Федорова, О. А. Коропец, Х. Гази // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. — 2022. — Т. 11, № 2. — С. 77–82. — DOI 10.12737/2305–7807–2022–11–2–77–82. — EDN BCDUXY.
  6. Yu, Ren-Ze. (2025). The Impact of Digital Transformation in the Hospitality Industry on Tourism Consumption Experience. Global Economic Perspectives. 3. 10.37155/2972– 4813–0301–4.
  7. Alsharif, Ahmed & Isa, Salmi & Alqudah, Mohammad. (2024). Smart Tourism, Hospitality, and Destination: A Systematic Review and Future Directions. Journal of Tourism and Services. 29. 72–110. 10.29036/ jots.v15i29.746.
  8. Al-Hyari, Hadeel & al smadi, Hisham & Weshah, Sulaiman. (2023). The impact of artificial intelligence (AI) on guest satisfaction in hotel management: an empirical study of luxury hotels. GeoJournal of Tourism and Geosites. 48. 810–819. 10.30892/ gtg.482spl15–1081.
  9. Мантейфель, Е. А. Искусственный интеллект в индустрии гостеприимства: баланс между автоматизацией и сохранением персонализированного сервиса / Е. А. Мантейфель, С. И. Лаврентьева, В. К. Волосач // Гостиничное дело. — 2025. — № 4. — С. 45–50. — DOI 10.33920/igt‑1–2504–05. — EDN AWSWEO.
  10. Дедок, В. М. Применение искусственного интеллекта в международном гостиничном секторе / В. М. Дедок, П. В. Пьяных // Европейский журнал экономических наук и управления. — 2020. — № 2. — С. 59–63. — DOI 10.29013/EJEMS‑20–2–59–63. — EDN AKMDBA.
  11. Wi r i t h t h a m u l l e G a m a g e , S a m a n t h i Konarasinghe and Mariyani-Squire, Edward, Improved Technology Acceptance Model (DL-TAM) for Measuring Tourist Satisfaction on Digitalised Facilities of the Hospitality & Tourism (H & T) Industry (January 30, 2024). Available at SSRN: https://ssrn.com/ abstract=5384466.
  12. Каменских, Э. А. Анализ меняющихся ожиданий и потребностей новых поколений путешественников (Gen Z, Gen Alpha) в туристской индустрии / Э. А. Каменских // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2024. — Т. 3, № 12(153). — С. 222–229. — DOI 10.36871/ek.up. p. r.2024.12.03.025. — EDN CFNWRD.
  13. Хан, А. Д. Специфика применения искуственного интеллекта в гостиничном бизнесе / А. Д. Хан, А. С. Петренко // Мировая наука. — 2021. — № 11(56). — С. 132–136. — EDN XPHUYI.