THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PERSONALIZED TRAVEL PLANNING: A REVIEW IN THE THAI TOURISM CONTEXT
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The tourism industry in the digital era is undergoing a structural transformation driven by advanced technologies, particularly Artificial Intelligence (AI), which plays a pivotal role in reshaping personalized travel planning processes. This academic article aims to review and synthesize theoretical and empirical knowledge regarding the role of AI in supporting personalized travel planning within the context of Thailand’s tourism industry. The study employs a narrative literature review methodology, drawing on relevant academic publications from the past five years.
The findings indicate that the role of AI can be conceptualized through a systemic perspective encompassing three dynamically interconnected dimensions: (1) the data layer, which involves the collection, integration, and analysis of tourists’ behavioral and contextual data; (2) the intelligence layer, which includes recommender systems, machine learning algorithms, and adaptive chatbots; and (3) the value delivery layer, which focuses on creating seamless and personalized travel experiences. The synthesis further reveals a key conceptual insight: AI functions as a “cognitive infrastructure” that enables the integration of data-driven insights, consumer behavior, and tourism resources within a digital ecosystem. This integration enhances demand–resource matching efficiency and facilitates the spatial redistribution of tourists, particularly toward secondary destinations in Thailand. However, the application of AI in the Thai context faces several structural challenges, including the digital divide, data privacy and ethical concerns, and the limited adaptive capacity of local communities. Therefore, this article proposes policy implications emphasizing the development of an inclusive digital ecosystem, balanced data governance, and capacity building among stakeholders to ensure the sustainable and equitable implementation of AI in Thailand’s tourism industry.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ลิขสิทธิ์บทความวิจัยที่ได้รับการตีพิมพ์เผยแพร่ในวารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ วไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์ ถือเป็นกรรมสิทธิ์ของคณะมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏวไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์ ห้ามนำข้อความทั้งหมดหรือบางส่วนไปพิมพ์ซ้ำ เว้นแต่จะได้รับอนุญาตจากมหาวิทยาลัยเป็นลายลักษณ์อักษร
ความรับผิดชอบ เนื้อหาต้นฉบับที่ปรากฏในวารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ วไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์ เป็นความรับผิดชอบของผู้นิพนธ์บทความหรือผู้เขียนเอง ทั้งนี้ไม่รวมความผิดพลาดอันเกิดจากเทคนิคการพิมพ์
References
เจตน์วงศ์ เกตุนิมะ และ ทักษญา สง่าโยธิน. (2568). การพัฒนาศักยภาพอุตสาหกรรมท่องเที่ยวรูปแบบการ
ท่องเที่ยวเชิงธุรกิจในประเทศไทยสำหรับนักเดินทางท่องเที่ยวเชิงธุรกิจจากสาธารณรัฐประชาชนจีน.
วารสารการวิจัยการบริหารการพัฒนา, 15(2), 749–815.
โชติ ภักดีอักษร, ธัญนันท์ บุญอยู่, และ สุมาลี รามนัฏ. (2566). บทบาทของท่องเที่ยวไทยต่อการขับเคลื่อน
เศรษฐกิจในระดับชาติและท้องถิ่น. วารสารศิลปศาสตร์และอุตสาหกรรมบริการ, 6(2), 186–201.
ภัคชุดา พูนสุวรรณ. (2567). นวัตกรรมกับการพัฒนาการท่องเที่ยวในยุค New Normal. วารสารพุทธนวัตกรรม
และการจัดการ, 5(1), 25–36.
สามารถ พันธ์เวหา, สุภาพร ชาวสวน, และ ศราวดี ศรีอ่วม. (2567). ปัจจัยที่มีผลต่อการพัฒนาการท่องเที่ยวไทย ในจังหวัดภูเก็ต. วารสารปัญญาลิขิต, 2(2), 58–71.
Alrasheedi, N. M. (2025). Artificial intelligence and personalizing travel experiences: The future of
tourism. Journal of Information Systems Engineering and Management, 10(53s), 780–794.
Chaivichayachat, B. (2024). Total factor productivity growth of Thai tourism. Social Sciences
Research and Academic Journal, 19(1), 95–110.
Kandampully, J., Zhang, T. C., & Jaakkola, E. (2020). Customer experience management in
hospitality: A literature synthesis, new understanding, and research agenda. International
Journal of Contemporary Hospitality Management, 32(3), 1022–1044.
Klarin, A., Park, E., Xiao, Q., & Kim, S. (2023). Time to transform the way we travel: A conceptual
framework for slow tourism and travel research. Tourism Management Perspectives, 46,
https://doi.org/10.1016/j.tmp.2023.101100
Khumsai, N. (2022). Adaptation of community-based tourism with innovation theory. Romphruek
Journal of the Humanities and Social Sciences, 40(3), 9–27.
Nugroho, I. S., Priyanto, D., & Purnama, Y. (2024). Exploring the role of artificial intelligence (AI) in
designing and optimizing personalization strategies to enhance customer experience in
the tourism industry. Technology and Society Perspectives (TACIT), 2(3), 292–298.
Rather, R. A. (2020). Customer experience and engagement in tourism destinations: The
experiential marketing perspective. Journal of Travel & Tourism Marketing, 37(1), 15–32.
Saichana, S. (2025). Virtual reality and experiential marketing in Thai tourism: A Generation Y
perspective. Asian Administration and Management Review, 8(1), Article 16.
https://doi.org/10.14456/aamr.2025.16
Veseli, A., Bajraktari, D., & Bajraktari, A. (2025). Personalizing the travel experience through AI:
Exploring the impact of AI-driven technologies on travelers’ satisfaction in emerging
tourism markets. Crisis Management Days.
Wang, S., Wang, Q., Cui, Q., & Lan, T. (2025). Artificial intelligence in tourism: A systematic
literature review and future research agenda. Sustainability, 17(20), 9080.
https://doi.org/10.3390/su17209080
Wudhiwiriya, P. (2024). The study of trends, impacts, and challenges of Thai tourism in the digital
world in the new normal era. Journal of Liberal Art of Rajamangala University of
Technology Suvarnabhumi, 4(3), 600–612.
