Проектирование iOS-приложения интеллектуального туристического гида с интеграцией AI-сервисов: архитектура, UX и технологии

К. А. Бережной

---

Аннотация. Мобильные приложения стали основным каналом сопровождения путешественника на всех этапах поездки, а развитие искусственного интеллекта формирует у пользователей ожидание персонализированного «умного гида». При этом существующие туристические сервисы редко сочетают глубокую персонализацию, контекстную маршрутизацию, защиту приватности данных и устойчивую работу при нестабильном интернет-соединении.
Цель исследования – разработать и обосновать подход к проектированию iOS-приложения интеллектуального туристического гида с интеграцией AI-сервисов, включая выбор архитектуры, технологического стека, методов персонализации и UX-решений.
Материалы и методы исследования. Выполнен анализ 47 приложений категории «Travel» в App Store и 17 специализированных AI-сервисов; проведен сравнительный анализ подходов к персонализации и рекомендательным системам в туризме; спроектирована многоуровневая архитектура (Clean Architecture и MVVM, SwiftUI, Core ML, облачные языковые модели) и реализован прототип – мобильное приложение на платформе iOS «TripSight».
Результаты. Предложена архитектура приложения и гибридная схема AI-инференса, распределяющая обработку между локальными моделями Core ML и облачными языковыми моделями по критериям задержки, приватности, доступности сети и сложности запроса. Сформулированы научная новизна и авторский вклад, рекомендации по технологическому стеку и UX-паттернам, а также определены ограничения и область применимости решения.

Ключевые слова: мобильные туристические приложения, iOS-разработка, искусственный интеллект, персонализация, рекомендательные системы, Core ML, SwiftUI, маршрутизация, UX/UI-дизайн, гибридный AI-инференс

Для цитирования. Бережной К. А. Проектирование iOS-приложения интеллектуального туристического гида с интеграцией AI-сервисов: архитектура, UX и технологии // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2026. Т. 28. № 4. С. 46–61. DOI: 10.35330/1991-6639-2026-28-4-46-61

©  Бережной К. А., 2026

Список литературы

1. Deliyannis I., Mazi I.A., Poulimenou S.M. et al. AI-Driven personalization in tourism: Enhancing visitor experience. Proceedings of the International Conference on Museum Big Data (MBD 2024), Athens, Greece, 18–19 November 2024. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 4021. Paper 14. URL: https://ceur-ws.org/Vol-4021/paper14.pdf
2. Gavalas D., Konstantopoulos C., Mastakas K., Pantziou G. Mobile recommender systems in tourism. Journal of Network and Computer Applications. 2014. Vol. 39. P. 319–333. DOI: 10.1016/j.jnca.2013.04.006
3. Borràs J., Moreno A., Valls A. Intelligent tourism recommender systems: A survey. Expert Systems with Applications. 2014. Vol. 41. No. 16. Pp. 7370–7389. DOI: 10.1016/j.eswa.2014.06.007
4. Nikas I.A., Koutras A., Antonopoulou T. A Conceptual framework for developing and evaluating personalized tourist recommendation systems using large language models. Innovation and creativity in tourism, business and social sciences (IACuDiT 2024). Springer Proceedings in Business and Economics. Cham: Springer, 2025. DOI: 10.1007/978-3-031-78471-2_20
5. Huang H., Othman A., Muhaiyuddin N.D.M. User experience deficiencies in mobile tourism applications: A preliminary study from generation Z and tourism practitioners. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA). 2025. Vol. 16. No. 11. Pp. 261–270. DOI: 10.14569/IJACSA.2025.0161128
6. Li Y., Dang X., Tian H., Sun T., Wang Z., Ma L., Klein J., Bissyandé T.F. An empirical study of AI techniques in mobile applications. Journal of Systems and Software. 2024. Vol. 219. Art. DOI: 10.1016/j.jss.2024.112233
7. Кумова Д. М. Использование платформ на базе искусственного интеллекта в сфере туризма // Сервис в России и за рубежом. 2021. Т. 15. № 3. С. 18–26. DOI: 10.24412/1995-042X-2021-3-18-26
8. Ляликова В. Г., Безрядин М. М. Построение гибридной рекомендательной системы // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2021. № 4. С. 121–129. DOI: 10.17308/sait.2021.4/3802
9. Маринин А. К. Выбор архитектуры для мобильных приложений // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2024. Т. 26. № 5. С. 84–93. DOI: 10.35330/1991-6639-2024-26-5-84-93. EDN: LEFHZL
10. Дергачёв К. В., Эссам М. Ф. Н. Разработка автоматизированной системы для создания и тестирования прототипов пользовательских интерфейсов // Эргодизайн. 2022. № 4. С. 252–261. DOI: 10.30987/2658-4026-2022-4-252-261

Информация об авторе

Бережной Кирилл Александрович, магистрант кафедры информатики, Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова;
115054, Россия, Москва, Стремянный переулок, 36;
unknownkirya@gmail.com, ORCID: https://orcid.org/0009-0000-2693-3077

Финансирование

Исследование проведено без спонсорской поддержки.