Americas Great Resorts（AGR）的基准研究显示，AI引擎在推荐酒店时存在严重问题。研究追踪了ChatGPT、Gemini和Google AI Mode在六个美国主要市场的824条推荐，发现AI推荐高度集中，平均每个市场仅5家酒店占据一半推荐。更严重的是，AI推荐包含已关闭的酒店，如迈阿密的Mandarin Oriental已拆除但仍被推荐。研究指出，AI搜索基于文档权威而非实体事实，导致过时信息。建议酒店IT和营销部门共同负责数据治理，优化公共实体记录。
ITB柏林会议讨论AI在旅游业的偏见问题。南卡罗来纳大学教授Fevzi Okumus指出，AI可能在招聘、服务推荐和业务可见性方面使某些群体处于不利地位，小型运营商和独立供应商难以与大型品牌竞争。他呼吁将AI视为赋能者而非替代品，并建立审计框架确保透明、公平和可信。
AI原生已成为旅游业热门标签，但多为营销用语。Sabre、Airbnb和Riyadh Air等公司宣称AI原生，但专家指出，真正的AI原生需要从零构建架构，并依赖数据治理。Phocuswright研究显示，28%的旅游高管将生成式AI列为技术投资首要任务，但仅13%将超20%的技术预算用于AI实施。
Phocuswright研究指出，将AI战略转化为现实需关注两个优先事项：建立定制评估（evals）和加强数据治理。定制评估是测试AI系统质量、性能和可靠性的结构化过程，通用基准不足。数据治理从后台职能转变为战略要务，因为AI系统可靠性取决于数据质量。