La era del turismo predictivo: qué papel juegan las redes sociales y Google

En el turismo predictivo, como explica Pablo Sánchez, “la IA trabaja intensamente durante las fases de planificación y reserva para conocer los gustos y preferencias del cliente, predecir lo que va a necesitar, ofrecerle recomendaciones a medida y personalizar su viaje en tiempo real”. Pero también “durante la estancia la IA sigue mejorando la experiencia con habitaciones que ajustan automáticamente la temperatura y la iluminación en los llamados hoteles inteligentes; rutas y actividades en destino optimizadas en función de la ubicación e intereses en tiempo real; y todo tipo de experiencias personalizadas”.

Redes sociales y Google, actores clave

Y todo ello en base a los millones de datos recopilados del usuario, proceso en el que juegan un papel fundamental las redes sociales y Google. Y es que las primeras constituyen, según detalla Sánchez, “una fuente inagotable de inspiración y toma de decisiones para los viajeros. Estas plataformas desempeñan un papel crucial en el turismo predictivo, sirviendo a la vez como fuente clave de datos y como terreno de juego para la IA”.

Actúan, añade, “como una valiosa fuente de datos generados por los usuarios, ofreciendo información sobre sus preferencias, comportamientos y opiniones. Al mismo tiempo, sirven como plataforma donde los algoritmos de IA analizan estos datos para identificar tendencias, predecir patrones de viaje y personalizar recomendaciones para cada usuario. Esta personalización se extiende a la publicidad específica, asegurando que los consumidores vean promociones alineadas con sus intereses y aspiraciones de viaje”.

Ecosistema de Google, en el que la IA juega un papel preponderante. Fuente: Mirai.

Por su parte el ecosistema de Google, como subraya el experto, también “desempeña un papel crucial en el turismo predictivo, ya que actúa como un importante recopilador de datos, como plataforma para el análisis de IA y como terreno de juego para las recomendaciones y la publicidad específicas. El amplio alcance y los diversos servicios de Google proporcionan una gran cantidad de información que la IA utiliza para personalizar las experiencias de viaje”.

Y muestra cómo: “Google recopila cantidades ingentes de datos de los usuarios, a través de sus distintos servicios (Android, Maps, buscador, Gmail, Youtube, Google Analytics y Google Display Network)”, que analiza “utilizando sofisticados algoritmos de IA y aprendizaje automático” para “comprender el comportamiento de los usuarios, predecir sus necesidades y ofrecer recomendaciones personalizadas de destinos, vuelos y alojamiento y actividades; además de ofrecerle anuncios específicos basados en sus intereses y otros datos relevantes”.

Ejemplos prácticos de IA en el turismo

Existen varias iniciativas y plataformas que ya están aprovechando el potencial del turismo predictivo, según ha enumerado el directivo de Mirai:

• “Lumo: esta plataforma utiliza la IA para predecir retrasos en vuelos analizando datos históricos, condiciones meteorológicas y tráfico aéreo, ayudando a aerolíneas y aeropuertos a informar mejor a los pasajeros.
• Chatbots: ofrecen soporte al cliente 24/7, con capacidad multilingüe, personalización, eficiencia y escalabilidad.
• Amadeus Triportation: utiliza realidad virtual, gemelos digitales, avatares con IA e interfaces de voz para crear experiencias de reserva más inmersivas.
• RoomPriceGenie: automatiza los precios en tiempo real, maximizando los ingresos al adaptarse a las condiciones del mercado.
• Layla: un agente de viajes basado en IA que proporciona recomendaciones personalizadas y crea itinerarios a medida.
• Trip Planner de Booking.com vs. Romie de Expedia: ambas plataformas usan la IA para personalizar la experiencia de usuario. Booking.com enfocada en la planificación y Expedia más en la asistencia.
• TripAdvisor + Perplexity: la integración de las reseñas de TripAdvisor y las experiencias de Viator, con las capacidades de búsqueda avanzada de Perplexity, proporciona recomendaciones más ajustadas a las preferencias de los usuarios”.

Retos y barreras

A pesar de ser prometedor, como reconoce Pablo Sánchez, “el turismo predictivo afronta varios desafíos que deben superarse:

• Privacidad de los datos: es fundamental gestionar la información personal de manera ética y segura.
• Cumplimiento normativo: adherirse a regulaciones como la RGPD en Europa puede ser un reto.
• Sesgos: los sistemas de IA pueden introducir sesgos que discriminen a ciertos clientes.
• “Alucinaciones” de IA: errores en sus respuestas que minan su fiabilidad y dificultan su adopción.
• Dependencia excesiva: existe el riesgo de depender demasiado de un número reducido de grandes empresas tecnológicas”.

El futuro de la IA en el turismo

La IA, según concluye el experto, “está transformando el turismo mediante la personalización y el análisis predictivo. Gracias al análisis de datos, las empresas pueden anticiparse a las necesidades y preferencias de los viajeros, mejorar sus experiencias y aumentar sus ingresos. Aunque siguen existiendo algunos retos, el progreso y la velocidad de adopción son impresionantes, con multitud de casos de uso, nuevas empresas y casos de éxito cada semana”.

Aprendizaje automático (machine learning), aprendizaje profundo (deep learning) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) son las tecnologías clave en el turismo predictivo. Fuente: Mirai.

Por ello advierte que “la personalización impulsada por IA en el turismo ya no es opcional, sino que se está convirtiendo en imprescindible, mejorando la eficiencia y satisfacción del cliente. Las empresas que no aprovechen el análisis predictivo para anticipar y satisfacer las necesidades de los viajeros, quedarán obsoletas. El futuro del turismo exige la integración de la IA. Adaptarse o desaparecer. Es hora de reflexionar sobre cómo integrar estas herramientas impulsadas por la IA, porque el turismo está evolucionando a gran velocidad”.

La información al completo se encuentra disponible en el blog de Mirai.

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