Aunque la industria de viajes explora el potencial de la inteligencia artificial, la falta de infraestructura tecnológica adecuada frena su impacto real. Superar el uso de simples asistentes digitales para lograr decisiones estratégicas exige replantear los sistemas desde sus cimientos.
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en el sector turístico avanza, pero a distintas velocidades y con resultados desiguales. A pesar del fuerte discurso tecnológico que domina la industria, la realidad operativa muestra una distancia considerable entre la estrategia proyectada y la ejecución diaria. Según datos de Phocuswright, el 32% de las empresas de viajes aún no utiliza inteligencia artificial agentiva, lo que evidencia que el verdadero desafío no es la falta de intención, sino de estructura.
Esta tensión interna es particularmente visible en el segmento de viajes multidía. Mientras los equipos directivos asisten a demostraciones de plataformas avanzadas, la operación de muchas empresas sigue dependiendo de tareas manuales para la cotización, la gestión de cupos o la comunicación directa con proveedores.
Ante este escenario, la industria atraviesa actualmente tres fases de adopción tecnológica.
El primer nivel consiste en el uso de asistentes digitales de propósito general, como ChatGPT, que logran un impacto inicial pero limitado. En esta etapa, los equipos comerciales agilizan la redacción de cotizaciones y resúmenes de itinerarios, mientras que empresas como Railbookers utilizan la herramienta para analizar transcripciones de llamadas e identificar patrones de demanda. Sin embargo, estos avances generan eficiencias acotadas, ya que el uso de estas herramientas no modifica la estructura operativa ni permite escalar transformaciones profundas.
La segunda fase implica un paso más audaz: integrar la IA directamente en los procesos y flujos de trabajo. Casos de éxito como el de Virgin Voyages, que desarrolló más de 50 agentes especializados junto a Google Cloud para automatizar campañas de marketing, o el de Tour Partner Group, que redujo el tiempo de procesamiento de correos de disponibilidad hotelera de 30 minutos a apenas segundos, demuestran el gran potencial de esta etapa.
No obstante, aquí surgen los principales cuellos de botella. La gran limitante es la infraestructura tecnológica de las empresas, ya que los sistemas heredados y diseñados para operaciones manuales no tienen la capacidad de responder adecuadamente a las demandas en tiempo real de la IA. Esta falta de integración entre plataformas introduce riesgos operativos, frena la escalabilidad y abre el debate sobre la necesidad de replantear toda la arquitectura tecnológica.
Finalmente, la tercera fase visualiza a la IA no solo como una herramienta de eficiencia, sino como el motor para la toma de decisiones estratégicas. Este nivel busca superar los tradicionales y estáticos reportes del business intelligence para crear una capa de análisis que conecte variables complejas en un entorno integrado, tales como precios, desempeño de proveedores, márgenes operativos y comportamiento del cliente.
Para alcanzar esta madurez, el sector turístico debe comprender que la adopción efectiva de IA requiere una transformación total de la base tecnológica. Implementar soluciones de inteligencia artificial sobre sistemas fragmentados solo logra reproducir sus limitaciones. El éxito radicará en rediseñar las plataformas integrando datos y lógicas de decisión desde una perspectiva orientada a la IA, marcando así el paso definitivo de una simple adopción instrumental hacia una verdadera transformación estructural.
