Blog
We zijn blij dat je er bent!
Ga rustig zitten, pak uw favoriete koffie mok en lees door onze blogs
Ultra-Personalisatie: de ideale reisassistent die je binnen 24 uur leert
Dante Bui
december 4, 2025
Waarom de volgende generatie reisapps niet alleen je reis plannen, maar met je meegroeien
De meeste reistools behandelen je tegenwoordig als een statisch profiel. Je kiest data, een bestemming, misschien een budget en een paar voorkeuren. In ruil daarvoor geeft het systeem je een vast reisschema: Dag 1, Dag 2, Dag 3 – netjes ingepakt, heerlijk nutteloos na de eerste onverwachte regenbui, file of laat ontbijt.
Echte reizen volgen geen statische plannen. Je raakt moe. Je raakt opgewonden. Je ontdekt een café waarvan je niet verwachtte dat je het leuk zou vinden. Je annuleert een museumbezoek omdat de zon te mooi is om binnen te verspillen. Met andere woorden:jij verandert.
Een AI-reisgenoot die zich aanpast aan gedrag, gaat uit van een eenvoudige maar krachtige aanname:
De manier waarop u daadwerkelijk reist, is belangrijker dan wat u vóór de reis zei dat u leuk vond.
En als het in de eerste 24 uur genoeg over jou te weten komt, kan het daarna elke dag slimmere, vriendelijkere en meer op jou gerichte beslissingen nemen.
Van voorkeur checklists naar gedrag realiteit
Traditionele hulpmiddelen voor reisplanning zijn afhankelijk van wat u aangeeft:
- “Ik hou van cultuur.”
- “Ik ben een fijnproever.”
- “Ik geef de voorkeur aan de natuur boven steden.”
Deze input is beter dan niets, maar het zijn botte instrumenten. Ze weten niet:
- hoe lang je daadwerkelijk geniet van het verblijven op één plek
- of je nu graag haast of ronddwaalt
- hoe moe je je voelt na een lange vlucht
- Hoeveel wandelen per dag is voor jou “te veel”?
- wanneer u last heeft van beslissingen moeheid
Een gedrags adaptive AI slaat niet alleen je voorkeuren op.let op je patronen:
- Heb je daadwerkelijk alle drie de musea bezocht die je wilde bezoeken, of ben je na het eerste gestopt?
- Bent u geneigd om langer in cafés te blijven en later met activiteiten te stoppen?
- Wandelt u met plezier 12.000 stappen of klaagt u (in stilte) na 7.000 stappen?
- Negeert u de helft van de restaurants aanbevelingen, maar accepteert u altijd de restaurants met een terras?
Op de eerste dag zeggen die signalen al veel meer dan welk selectievakje dan ook.
Hoe een AI-metgezel je daadwerkelijk binnen 24 uur leert
Om zich op een zinvolle manier aan te passen, heeft de AI geen invasieve data nodig. Gestructureerde, op toestemming gebaseerde signalen: Het kan continu leren van. Een praktisch gedrag adaptief systeem zou het volgende kunnen observeren:
- Tijd
- Wanneer verlaat u uw hotel echt?
- Hoe vaak verlengt of verkort u activiteiten?
- Beweging
- Hoe ver loop je voordat je langzamer gaat lopen?
- Geeft u de voorkeur aan lopen, de metro of taxi’s als u de keuze heeft?
- Context Keuzes
- Blijft u vaker in musea, parken, cafés of winkels?
- Voelt u zich aangetrokken tot rustige straten of drukke gebieden?
- Beslissing Patronen
- Welke suggesties accepteert u direct?
- Welke negeer je herhaaldelijk?
- Wanneer vraag je om ‘iets luchtigs’ of ‘iets dichtbij’?
Zelfs na slechts één dag van gedrag kan de AI gefundeerde conclusies trekken:
- “Je zei dat je van het nachtleven houdt, maar je bent twee keer vóór 22.00 uur naar bed gegaan.”
- “Je hebt vijf kunstgaleries gemarkeerd, maar bracht het grootste deel van je tijd door op lokale voedselmarkten.”
- “Je blijft kiezen voor looproutes, ook al is het openbaar vervoer sneller.”
Vanaf dat punt kan het uw ervaring aanpassen zonder dat u uw profiel herschrijft.
Dag 2: De eerste adaptieve verschuiving
Stel je je eerste volledige dag in een nieuwe stad voor:
- Je brengt bijna vier uur door in twee musea.
- Je loopt 15.000 stappen.
- Je slaat een rooftopbar in de late namiddag over omdat je moe bent.
- Je komt terecht in een rustig buurtcafé in plaats van op een druk plein.
Een vaststaand reisschema zou nog steeds aandringen op een nieuwe ‘dag vol bezienswaardigheden’ morgen: kathedraal, wandeltocht, nog een galerie.
Een gedrags adaptive AI zou kunnen zeggen:
“Gisteren was u veel op de been en verlengde u uw museumbezoeken.”
Laten we het vandaag wat luchtiger houden: een late start, een culinaire tour door je buurt en een korte wandeling langs de rivier rond zonsondergang. Ik bewaar een optionele galerie in de buurt van je hotel, mocht je daar nog zin in hebben.
Cruciaal is dat hiervoor geen dramatische ‘AI-magie’ nodig is. Het is het resultaat van drie eenvoudige ontwerpbeslissingen:
- Beschouw het gedrag van gisteren als echte data, niet als ruis.
- Verander het plan proactief, niet reactief.
- Geef suggesties altijd in de context van jouw energie, en niet alleen van de attracties van de stad.
Zo begint de metgezel steeds minder op een zoekmachine te lijken en steeds meer op een attente vriend.
Micro Beslissingen: waar gedragsaanpassing echt van belang is
De kwaliteit van reizen hangt zelden af van de ‘grote beslissingen’ (welke beroemde bezienswaardigheid je bezoekt). Ze wordt gevormd door tientallen factoren.micro beslissingen:
- Neemt u de drukke route of de zijstraten?
- Nog een stop inlassen of rustiger aan doen?
- Eet je bij het dichtstbijzijnde restaurant, of loop je 8 minuten naar een beter restaurant?
- Boekt u nu of selecteert u nog een optie en loopt u het risico op beslissende moeheid?
Gedrag Adaptive AI schittert in deze kleine momenten. Zodra het je patronen een dag of twee heeft waargenomen, kan het op het juiste microniveau ingrijpen:
- “Het restaurant hiernaast is prima, maar er is een plek op 6 minuten afstand die qua soort vergelijkbaar is met de plekken die je gisteren bezocht.”
- Je wordt meestal moe rond 15.00-16.00 uur. Wat dacht je ervan om nu een café pauze in te plannen en dat uitzicht naar de avond te verplaatsen?
- “Meestal wijzen jullie lange omwegen af. Ik stel alleen opties voor binnen een loopafstand van 10 minuten, tenzij jullie anders vragen.”
Deze kleine aanpassingen stapelen zich op. Tijdens een reis van vier of vijf dagen maken ze vaak het verschil tussen “Ik ben uitgeput en heb behoefte aan een vakantie van deze vakantie” en “Die reis voelde natuurlijk, niet geforceerd.”
Onder de motorkap: wat een gedrags adaptief systeem nodig heeft
Vanuit product- en technisch perspectief vereist het bouwen van zo’n AI meer dan alleen een groot taalmodel. Het vereist een architectuur die is ontworpen rond continu leren en respect voor beperkingen.
- Een gedragsmodel, niet alleen een voorkeursmodel
- In plaats van het opslaan van ‘vindt musea leuk’, slaat het systeem patronen op zoals ‘heeft de neiging culturele bezoeken uit te breiden’ of ‘kort het winkelen vaak af’.
- Deze patronen worden dagelijks bijgewerkt.
- Realtime context integratie
- Weer, openingstijden, drukte, omstandigheden, openbaar vervoer.
- Deze externe factoren bepalen hoe de AI interpreteert uw gedrag (bijvoorbeeld het afbreken van een wandeling bij hevige regen betekent niet dat u niet van wandelen houdt).
- Multi-objectief evenwicht
- De AI optimaliseert niet alleen voor ‘meer zien’, maar ook voor:
- fysiek comfort
- tijdsgebruik
- begroting
- variatie (niet drie dezelfde activiteiten achter elkaar)
- emotionele toon (rustige vs. energieke ervaringen)
- De AI optimaliseert niet alleen voor ‘meer zien’, maar ook voor:
- Transparante aanpassing logica
- Het zou moeten uitleggen Waarom het suggereert een verandering:
Omdat je gisteren langer dan verwacht buiten bent geweest, heb ik vandaag meer binnen opties toegevoegd voor het geval je even wilt ontsnappen aan de hitte. - Deze transparantie schept vertrouwen en helpt u bij het corrigeren van misinterpretaties.
- Het zou moeten uitleggen Waarom het suggereert een verandering:
- Strikte privacy en controle
- Gedragsgebaseerde personalisatie moet optioneel en herroepbaar zijn.
- De gebruiker moet de aannames kunnen zien en bewerken:
- “Je lijkt van lange wandelingen te genieten.” → “Eigenlijk niet altijd. Ik was gisteren gewoon opgewonden.”
Zonder deze controlelaag bestaat het risico dat aanpassing eerder opdringerig dan behulpzaam aanvoelt.
Emotionele intelligentie: de zachte kant van gedragsaanpassing
Goed reizen gaat niet alleen over logistiek. Het gaat ook over hoe je het doet.gevoel:
- Soms wil je door mensen omringd zijn.
- Soms wil je rustige straten en verborgen hoekjes.
- Na een stressvolle reis wilt u misschien een rustigere eerste dag, zelfs op een drukke bestemming.
In de loop van de tijd kan een gedrags adaptive AI emotionele patronen indirect afleiden:
- Kiest u na een drukke dag vaak voor rustigere opties?
- Zegt u vaker uw abonnementen op als u een langere overstap heeft?
- Blijft u langer in parken dan in winkelgebieden?
Met voldoende signalen kan de AI voorzichtig de juiste stemming creëren:
Je hebt gisteren het grootste deel van de dag in erg drukke gebieden doorgebracht. Vandaag heb ik voorrang gegeven aan rustigere routes en minder tickets met tijdslot, zodat je in je eigen tempo kunt reizen.
In plaats van variatie op zichzelf af te dwingen, ondersteunt het een emotioneel ritme die bij je past.
Waarom deze evolutie belangrijk is voor reizigers
Een gedrags adaptieve reisgenoot bevrijdt reizigers van de druk om “correct te reizen”. Je hoeft je plan niet langer constant handmatig aan te passen, te onderhandelen over je energieniveau of je schuldig te voelen over het overslaan van geplande stops. De AI neemt de cognitieve last over door je reis gaandeweg aan te passen. Na meerdere reizen wordt de reisgenoot steeds beter in het anticiperen op wat je nodig hebt en leert hij uiteindelijk je gewoonten op de dag van aankomst, je reistempo en hoe je reageert op nieuwe omgevingen.
Dit soort responsiviteit markeert een fundamentele verschuiving. Reizigers gebruiken technologie niet langer als planningstool, maar als een ondersteunende metgezel – een stille, datagedreven aanwezigheid die elke dag gemakkelijker maakt en beter aansluit bij hun werkelijke voorkeuren.
Van hulpmiddelen tot metgezellen
De meeste reisproducten zijn tegenwoordig nog steeds hulpmiddelen: u vraagt, zij antwoorden. U plant, zij bewaren.
Een gedrags adaptive AI gedraagt zich anders:
- Het systeem kijkt, leert en past zich aan.
- Het suggereert iets zonder overweldigend te zijn.
- Het respecteert je grenzen en versterkt je nieuwsgierigheid.
- Het beschouwt de beslissingen van gisteren als een leraar, niet als een fout.
In die zin is de verschuiving niet simpelweg van ‘zoeken naar AI’ – het is vanstatische planning naar woonbegeleidingEn als reizigers eenmaal dat soort ondersteuning ervaren, zal het moeilijk zijn om terug te gaan naar de PDF-reisschema’s van “Dag 1, Dag 2, Dag 3”.
Bij Vitex zijn we steeds meer geïnteresseerd in deze grens: hoe we reis technologie kunnen ontwerpen die niet alleen plaatsen aanbeveelt, maar reageert op mensen– hun energie, hun gewoonten en hun veranderende stemmingen onderweg. Als u producten bouwt op het gebied van reizen, mobiliteit of consumenten-AI en gedrag adaptieve ervaringen wilt verkennen, wisselen we graag ideeën en perspectieven uit.
SCHRIJF EEN COMMENTAAR