Jouw AI chatbot liegt. Je bezoeker merkt het meteen

Steeds meer toeristische organisaties zetten AI in. Meer dan de helft werkt inmiddels met generatieve AI, maar vaak zonder duidelijke strategie. Het gevolg: chatbots die vriendelijk klinken, maar feitelijk onbetrouwbaar zijn. En bezoekers prikken daar dwars doorheen. Slechts 12% van de vragen aan alle chatbots wordt goed beantwoord, terwijl 64% van de gemeentelijke chatbots aantoonbaar foute antwoorden geeft. Toch blijven we ze massaal inzetten en liegen we meer dan we helpen. Wat gaat hier mis en belangrijker: hoe kan het wél werken? Tijdens zijn presentatie op het Trendcongres Toerisme 2026 geeft Arne Keuning van Event Connectors antwoorden op prangende vragen en oplossingen voor DMO om morgen aan de slag te gaan met AI die werkt.

Het probleem: digitale make-up

Veel chatbots in toerisme zijn geen AI?assistenten, maar digitale FAQ?machines. Ooit zijn de meest gestelde vragen uitgeschreven, in een keuzemenu gestopt en voorzien van een vriendelijk sausje. Die informatie veroudert, maar blijft online staan. De chatbot weet niet wat hij niet weet: en als het spannend wordt, verzint hij een antwoord. Dat noemen we hallucinatie. Voor een sector die draait om gastvrijheid en vertrouwen is dat funest. In feite hebben we de oude VVV?balie gedigitaliseerd:

• Folder ? website
• Baliemedewerker ? chatbot

Maar de onderliggende informatie is hetzelfde gebleven. Het is geen digitale transformatie, maar een digitale make?up van bestaande offline-informatie.

Van FAQ naar intentie

De kernfout is dat we vertrekken vanuit onze eigen structuur, niet vanuit de bezoeker. Een FAQ?chatbot matcht zoekwoorden en spuugt een lijst uit met mogelijke antwoorden. Een intentie?gedreven AI probeert te begrijpen wat iemand daadwerkelijk wil bereiken.

Als je het model probeert te voeden met FAQ zonder context van de gast gaat het niet heel verwonderlijk mis. Keuning gaf een mooi voorbeeld. De vraag aan de chatbot: "Restaurants in Deventer” kan betekenen:

• Een gezin op zoek naar iets betaalbaars op een regenachtige zondag.
• Een stel dat vrijdagavond romantisch uit eten wil.
• Een zakelijke gast met weinig tijd.

Een goede AI stelt daarom eerst (slimme) vervolgvragen en komt pas daarna met suggesties. Dat is geen luxe. 90% van de consumenten zegt dat begrepen worden belangrijker is dan snelheid. En juist daar falen de meeste chatbots nu.

De reis van de bezoeker is leidend

• Toeristische informatiebehoeften verschillen per moment:
• Vóór het bezoek: inspiratie, vergelijken, plannen.
• Tijdens het bezoek: navigatie, beschikbaarheid, actuele tips.
• Na het bezoek: herinneringen, herhaling, aanbevelingen.

Eén statische chatbot kan dit niet. AI moet context meenemen: wie vraagt iets, wanneer en waar? Google doet dit al via Ask Maps in Google Maps, met Gemini. Als jij het niet doet, doet Google het voor je — met of zonder jouw data.

De drie lagen van een betrouwbare AI?chatbot

1. Data: jouw lokale kennis is goud

Geen enkel taalmodel weet dat de Bergkerk in Deventer het mooiste licht heeft om vier uur ’s middags. Die kennis zit in hoofden van gidsen, baliemedewerkers en locals. Juist dié kennis onderscheidt je bestemming en kan jouw informatiepositie sterk verbeteren.

Maar: AI kan alleen werken met data die gestructureerd, actueel en machine?leesbaar is. De grootste digitaliseringsdrempels in toerisme zijn nog altijd gebrek aan goede data en onvoldoende digitale vaardigheden. De sleutel ligt in RAG – Retrieval?Augmented Generation.

Daarbij stelt de chatbot een vraag eerst aan jouw eigen databronnen (evenementen, locaties, openingstijden, lokale tips) en pas daarna aan een taalmodel. Het taalmodel herschrijft en personaliseert, maar verzint niets. Dat is het verschil tussen liegen en helpen.

2. Context: wie vraagt wat, wanneer en waar?

Data alleen is niet genoeg. Een AI moet weten in welke situatie iemand zich bevindt. Tijdstip, gezelschap, weer, locatie en fase in de klantreis maken het verschil tussen een generiek en een relevant antwoord. Vaak is één tussenvraag al voldoende om die context te bepalen. De businesscase van AI is zelden kostenbesparing. Het gaat om betere, relevantere service op het juiste moment.

3. Controle: liever "dat weet ik niet” dan een fout antwoord

AI genereert tekst op basis van waarschijnlijkheid, niet waarheid. Controle is daarom essentieel:

• Koppel AI aan eigen databronnen (RAG).
• Controleer antwoorden via meerdere bronnen.
• Toon bronvermelding.
• Bouw een fallback in: "Dit weet ik niet”+ doorverwijzing naar een mens.

Google is al verder dan jij

In maart 2026 lanceerde Google Ask Maps: conversational search geïntegreerd in navigatie. Gebruikers stellen gewone vragen en Google selecteert automatisch de best passende aanbieders, op basis van data en reviews. Twee miljard gebruikers per maand. De door veel DMO’s gewenste ‘Plan your trip’-functionaliteit wordt door Google op een conversationele wijze met AI geïntegreerd in een veelgebruikte navigatie-app. Dat is de wake?up call voor alle DMO’s: Als jouw data niet klopt of niet beschikbaar is, besta je niet in deze nieuwe zoekwereld. Je bent bovendien geen partner meer voor zowel consumenten als toeristische bedrijven.

Het kan wél: specifieke chatbots per taak

Een inspirerend voorbeeld komt uit de cultuursector. DEN ontwikkelde niet één algemene chatbot, maar meerdere taakgerichte chatbots: voor marketing, subsidies, educatie en toegankelijkheid. Elke chatbot heeft duidelijke instructies, beperkte databronnen en een heldere disclaimer. Transparant, betrouwbaar en bruikbaar.

Transparantie is geen keuze meer

De Europese AI?Act (artikel 50) verplicht organisaties om te melden wanneer content of interactie door AI wordt gegenereerd. Voor de toerismesector is er inmiddels een praktisch hulpmiddel: het DTTT AI Transparency Framework, met aandacht voor volwassenheid, vaardigheden en contentintegriteit.

Vier stappen naar AI die werkt

• Audit je data: klopt wat je publiceert?
• Definieer bezoeker?intenties– echte vragen, niet je menustructuur
• Koppel AI aan eigen data (RAG) – niet aan "het internet”
• Train je team – een AI?agent is een nieuwe collega

Drie dingen om te onthouden

• Lokale kennis is onderscheidend en onvervangbaar
• Zonder goede data is er geen goede AI
• AI is ondersteunend — jouw data is leidend

En morgen?

• Test je chatbot met tien echte bezoekersvragen en intenties.
• Breng je unieke lokale data op orde.
• En bepaal met welk doel je AI inzet.

Want één ding is zeker:

• Een chatbot die liegt, kost je vertrouwen.
• Een chatbot die helpt, versterkt je bestemming.

Dit artikel is tot stand gekomen met behulp van een AI-taalmodule die op basis van de sheets en de sprekersaantekeningen een concepttekst heeft geschreven. Die tekst is door de redacteur en de presentator beoordeeld, gecontroleerd en aangevuld. Zowel AI als een mens kunnen fouten maken. Controleer altijd de gegeven antwoorden ;-)