Informe de Phocuswright sobre su aplicación en la industria turística

Inteligencia artificial: 7 diferencias entre lo prometido y lo que ofrece

Publicada 11/01/22
Inteligencia artificial: 7 diferencias entre lo prometido y lo que ofrece
  • Siempre se ha señalado a la IA como tecnología clave para la digitalización del sector, pero también ha sido una de las más sobrevaloradas
  • Se ha creído que los robots “pensantes” reemplazarían a las personas en lugar de servir para aumentar las habilidades humanas
  • No se ha implementado con una propuesta de valor clara, ni se ha previsto su impacto ni tenido en cuenta su potencial transformador

No hay ninguna otra tecnología que se haya reivindicado como clave para una auténtica transformación digital de la industria turística como la inteligencia artificial (IA). Desafortunadamente, según apuntan desde Phocuswright, también es una de las tecnologías emergentes más sobrevaloradas. Y es que, pese a que ya está resolviendo retos del sector en la vida real, muchas de las predicciones sobre su impacto en el turismo han demostrado ser poco realistas y pretenciosas, según el último informe que ha preparado la consultora al respecto bajo el título de “Inteligencia artificial: qué es real y qué no”.

¿Qué es lo que separa la realidad del bombo? La respuesta está en los tipos específicos de IA implementados en el sector y cómo las tendencias generales en este ámbito influyen en esos esfuerzos.

Ha sido un error dar por hecho que empleados, clientes y reguladores comprenderían automáticamente los beneficios de la inteligencia artificial.

Desde Phocuswright han destacado las siete mayores diferencias entre lo que prometía esta tecnología y lo que realmente ofrece en la industria turística:

1.- Los robots “pensantes” reemplazarán a las personas en lugar de aumentar las habilidades humanas.

2.- Dar por hecho que empleados, clientes y reguladores comprenderán automáticamente los beneficios de la inteligencia artificial.

3.- Limitar la IA sólo a mejoras incrementales en lugar de explorar su potencial transformador.

4.- Esforzarse por el algoritmo más brillante en lugar de planificar el impacto.

5.- Implementar esta tecnología sin una propuesta de valor clara.

6.- Dar el salto sin evaluar los riesgos de una inteligencia artificial irresponsable.

7.- Creer que pensar en big data significa estar listo para la IA.

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