Cómo la Inteligencia Artificial transforma el negocio del turismo

La nueva narrativa en boga es taxativa respecto a que operadores, cadenas hoteleras y agencias que incorporan modelos predictivos y sistemas de recomendaciones logran mejorar su rentabilidad con rapidez. Sin embargo, el salto hacia una adopción masiva aún enfrenta obstáculos ligados a datos, talento y gobernanza.

En esta nota analizaremos cómo la IA está transformando la gestión del negocio turístico a nivel global y evaluaremos las oportunidades y riesgos específicos para América Latina.

La transformación cotidiana de la Inteligencia Artificial

Cuando usamos el término “revolución” no es por lo rimbombante de la palabra, sino porque sus consecuencias son tan profundas que ya no hay marcha atrás. Por caso, la IA ha cambiado la naturaleza de la toma de decisiones: de resoluciones reactivas —basadas en intuición o reglas estáticas— a definiciones prescriptivas, sustentadas en modelos que aprenden del comportamiento del cliente, del ciclo del mercado y de variables contextuales externas (clima, eventos, oferta de la competencia).

El Consejo Mundial de Viajes y Turismo (WTTC) ha documentado en varios de sus informes cómo la IA ya está presente en múltiples frentes del sector, y destaca que los líderes que integran esta herramienta en sus procesos ven mejoras sustanciales en eficiencia y en métricas claves de rentabilidad. “La adopción de la IA no es una opción, el sector no puede quedarse atrás”, advirtió Julia Simpson, presidenta de WTTC, quien añadió que será un requisito para competir.

Cuándo los números mandan

La mayoría de los informes de consultoras y centros de investigación coinciden en una idea central: la IA incrementa la capacidad predictiva y permite capturar valor que antes se perdía.

En el caso de la hotelería, McKinsey y Deloitte han señalado que las herramientas de machine learning aplicadas a revenue management pueden incrementar el RevPAR (ingreso por habitación disponible) en rangos que van del 8% al 20%, dependiendo del nivel de madurez tecnológica y del acceso a datos.

Según Phocuswright, esta personalización algorítmica no solo incrementa la rentabilidad, sino que mejora la fidelización, ya que el viajero siente que cada propuesta fue diseñada para él.

Estos números no son universales; dependen del tamaño del operador, de la calidad del dato y de la integración con los canales de venta. No obstante, demuestran que la inversión en tecnologías de IA tiene un retorno tangible cuando se acompaña de procesos claros de gobernanza de datos y cambios organizacionales (capacitación, nuevos perfiles profesionales y redefinición de las métricas de desempeño).

El nuevo paradigma del revenue management

El revenue management tradicional se apoyaba en reglas definidas y análisis retrospectivos. Por ejemplo, bloquear ventas cuando la ocupación supera equis porcentaje o subir tarifas los fines de semana.

La IA permite sistemas que combinan predicciones avanzadas (probabilísticas), optimización por simulación y decisiones de precio en tiempo real en función del canal y/o segmento del negocio.

Proveedores como Amadeus, Sabre y otros han desarrollado módulos que integran datos de reservas, inventario y canales (OTAS, GDS, direct booking) y aplican modelos de machine learning para identificar elasticidades de precio, ventanas de cancelación y patrones de conversión.

Las OTAS (Booking y Expedia, entre otras) usan algoritmos de recomendación que influyen sobre la percepción de precio y la presentación de paquetes, alterando el comportamiento de compra y, por ende, las estrategias de pricing de los hoteles y operadores.

El futuro llegó hace rato

Mes a mes se amplía el inventario de empresas del sector que declaran ser testigos de cómo la IA está generando valor real.

Sin entrar a contar casos con nombre y apellido, veamos tres ejemplos prácticos de nudos de gestión destrabados con IA.

• Una cadena hotelera global planteó el desafío de mejorar la conversión en canales directos y evitar la erosión del ADR. La solución fue implementar un motor de revenue dinámico que combinara forecasting, optimización de canal y recomendaciones personalizadas del upsell. El resultado fue un aumento del 15% al 18% del RevPAR en 12 meses, mayor fidelidad directa y reducción de la dependencia de comisiones a OTAS.
• Una plataforma de distribución (OTA) buscaba maximizar la conversión en picos y gestionar inventario de miles de propiedades. La solución vino de la mano de modelos de IA para segmentar usuarios en tiempo real, presentar paquetes personalizados y optimizar precios según elasticidad individual. El resultado fue un incremento de conversión y del ticket promedio; junto con una mayor eficiencia en campañas pagas.
• Operadores de tours y experiencias: aquí el reto era gestionar precios por demanda en actividades altamente estacionales. La respuesta fueron motores que predicen la cancelación y reasignan recursos; y precios dinámicos para slots con baja ocupación. La conclusión fue un mejor uso del inventario y un aumento de ingresos por experiencia.

No solo para los grandes…

La adopción de la IA no es patrimonio exclusivo de los grandes. Las plataformas en la nube y soluciones SaaS (software como servicio) han democratizado el acceso a tecnología de alto nivel. Para un operador turístico (touroperador, receptivo o agente especializado), esto le permite competir con grandes jugadores globales y ha abierto oportunidades concretas cómo:

• Forecasting más preciso: anticipar cupos para excursiones, transferencias y operadores locales, optimizando compras y reducción de sobrecostos.
• Pricing por segmento: no solo diferenciar precio por temporada, sino por canal, fuente de reserva y probabilidad de cancelación del cliente.
• Paquetes dinámicos: ensamblar en tiempo real ofertas combinadas (transporte+hotel+actividad) con margen optimizado.
• Reducción de inventario muerto: gestión predictiva de noshows y overbooking controlado.
• Upselling y crosssell automatizado: recomendaciones personalizadas durante el proceso de compra que incrementan el ticket promedio.

McKinsey estima que la automatización en la planificación de itinerarios puede reducir hasta un 30% el tiempo de diseño de producto, mientras optimiza los márgenes.

La IA ofrece a los operadores regionales una ventaja que antes solo estaba disponible para los grandes grupos: la capacidad de decidir en tiempo real sobre precios, disponibilidad y combinaciones de producto con base en datos objetivos y no en intuiciones.

Hoja de ruta para integrar la IA

Según los analistas, para hacer viables estas oportunidades, los operadores deben invertir en tres grandes frentes: calidad de datos (estructura y etiquetado), capacidades analíticas (modelos y software) y talento.

Actualmente, en el mercado el mapa de proveedores y tecnologías ofrece tres tipos de soluciones útiles para revenue y reservas:

• Plataformas integrales de gestión (PMS + RMS integrados) que añaden IA a procesos ya centralizados.
• Módulos de optimización standalone (SaaS) para forecasting y pricing que se integran por API con PMS/CRM.
• Herramientas de personalización y recomendación para venta directa y upselling en el proceso de reserva.

Elegir el proveedor exige evaluar integraciones, calidad de soporte, capacidad de adaptación a realidades locales (por ejemplo, mercados con alto peso de pagos offline) y modelos de pricing del software (revenue share vs. fee fijo).

La IA no es magia

Adoptar la IA también implica riesgos y una gran responsabilidad. Los informes de WTTC y Deloitte advierten que no hay que olvidar que los modelos son tan buenos como los datos que los alimentan. Por ende, sesgos históricos, datos incompletos o procesos de etiquetado pobres generan decisiones que pueden discriminar precios o segmentar clientes de forma errónea.

Asimismo, la gobernanza de datos debe contemplar: privacidad, consentimiento, trazabilidad de decisiones y auditoría de modelos.

Además, existen riesgos comerciales: dependencia tecnológica, costos recurrentes y el peligro de homogeneizar la oferta (todos los jugadores recurriendo a los mismos modelos terminan compitiendo por el mismo espacio de precio).

Sin embargo, el desafío más profundo es cultural. “Muchos gerentes prefieren decidir con intuición antes que con datos”, observó una de las consultoras. Superar esa barrera requerirá liderazgo y capacitación: revenue managers capaces de interpretar datos y convertir información en decisiones estratégicas.

Cinco recomendaciones para operadores

• Empezar por lo básico: calidad de datos. Un proyecto de IA sin datos ordenados está condenado al fracaso.
• Pilotos acotados y medibles: seleccionar un canal o producto para probar, medir impacto y escalar con aprendizajes.
• Alianzas con proveedores confiables: priorizar integraciones abiertas y soporte local.
• Capacitación continua: formar equipos de revenue centrados en métricas y modelos.
• Gobernanza: definir políticas de privacidad, trazabilidad de decisiones y protocolos de auditoría de modelos.

Barreras y oportunidades en Latinoamérica

La región presenta una combinación de desafíos —infraestructura, fragmentación empresarial y escasez de talento— y ventajas competitivas —datos únicos de demanda, estacionalidades marcadas y alta penetración de plataformas móviles en varios mercados—. El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2024, elaborado por CEPAL/CENIA) muestra que solo unas pocas economías reúnen las condiciones tecnológicas más maduras, pero hay señales de adopción en grandes hubs emisores y receptores.

En México hay casos de cadenas regionales de tamaño medio que han adoptado un RMS para la gestión de promociones y que reportaron mejoras en la conversión directa y una baja en los costos de distribución. Brasil y Chile cuentan con casos de startups que adoptaron motores de búsqueda que ofrecen soluciones de empaquetado dinámico para tours y transporte local. Asimismo, existen programas públicosprivados en algunos destinos que financian pilotos de digitalización para pymes turísticas.

“La IA puede ser la llave para reducir brechas estructurales y diversificar la oferta turística”, destaca el BID en un reciente informe.

Por otra parte, los operadores latinoamericanos pueden capitalizar nichos que no siempre son prioritarios para las grandes cadenas: paquetes culturales únicos, experiencias en destinos emergentes y productos multigeneracionales. La IA puede ayudar a identificar segmentos de alto valor en mercados emisores locales y diseñar ofertas que maximicen margen, no solo volumen.

En definitiva, la IA no es una panacea, pero representa una de las herramientas más poderosas para optimizar ingresos en un sector intensivo en datos y altamente sensible a la estacionalidad. La pregunta estratégica para los operadores no es simplemente “tener IA”, sino “cómo gobernarla”: con qué datos, bajo qué criterios éticos y con qué objetivos de negocio. A mediano plazo, quienes integren la IA con visión estratégica, acompañando la tecnología con procesos y talento, definirán la nueva frontera de rentabilidad del turismo global.