Measuring the impact of AI in the travel industry: a KPI framework

While the adoption of Artificial Intelligence (AI) is reshaping the travel industry, the literature acknowledges a gap regarding the measurement of its impact, as isolating and quantifying AI's contribution to firm performance is methodologically complex and depends on multiple variables. For that reason, this thesis addresses the research question: how can the impact of AI be measured across the travel industry? The research is built on two interconnected pillars: a systematic literature review covering both academic and professional sources, and a practitioner validation stage through interviews with companies actively implementing AI projects in the travel industry. The literature review resulted in the identification of 118 AI use cases structured around Porter's value chain across seven operator types, and a set of 30 KPIs to measure their impact. Building on these outputs, a KPI framework was developed that integrates both components into a single practical tool, connecting operator-specific processes and activities to AI use cases and their relevant performance indicators. The framework was validated through five interviews, which also enabled the identification of gaps and enrichment opportunities. The combination of both pillars made it possible to contrast the theoretical findings with real-world experience, bridging the gap between what the literature proposes and what practitioners apply.

Mentre l'adozione dell'Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando il settore del turismo e dei viaggi, la letteratura riconosce un gap riguardo alla misurazione del suo impatto, in quanto isolare e quantificare il contributo dell'IA alla performance aziendale è metodologicamente complesso e dipende da molteplici variabili. Questa tesi affronta la seguente domanda di ricerca: come può essere misurato l'impatto dell'IA nel settore del turismo? La ricerca si basa su due pilastri interconnessi: una revisione sistematica della letteratura che copre sia fonti accademiche che professionali, e una fase di validazione con i professionisti del settore attraverso interviste con aziende che implementano attivamente progetti di IA nel settore dei viaggi. La revisione della letteratura ha portato all'identificazione di 118 casi d'uso dell'IA strutturati attorno alla catena del valore di Porter per sette tipologie di operatori, e un insieme di 30 KPI per misurarne l'impatto. Sulla base di questi risultati, è stato sviluppato un framework di KPI che integra entrambe le componenti in un unico strumento pratico, collegando i processi e le attività specifiche di ciascun operatore ai casi d'uso dell'IA e ai relativi indicatori di performance. Il framework è stato validato attraverso cinque interviste, identificando al contempo lacune e opportunità di arricchimento. La combinazione dei due pilastri ha reso possibile confrontare i risultati teorici con l'esperienza reale, colmando il divario tra ciò che la letteratura propone e ciò che i professionisti applicano nella pratica.