La industria de viajes explora la IA, pero la distancia entre la estrategia y la operación sigue marcando el ritmo.
La incorporación de inteligencia artificial en el sector turístico avanza a distintas velocidades y con resultados desiguales. Mientras algunas compañías exploran su potencial operativo, una proporción relevante aún no la integra en sus procesos. Datos de Phocuswright indican que el 32% de las empresas de viajes no utiliza inteligencia artificial agentiva, lo que evidencia una brecha entre el discurso tecnológico y su aplicación real.
En el segmento de viajes multidía, la implementación se enfrenta a tensiones internas. Los equipos directivos observan demostraciones avanzadas de plataformas, pero en la operación diaria persisten tareas manuales como la cotización, la gestión de cupos o la comunicación con proveedores. Esta distancia entre expectativa y ejecución ha llevado a identificar tres fases de adopción que reflejan el comportamiento actual de operadores turísticos y cruceros.
Primera fase: asistentes digitales con impacto limitado
El punto de entrada más común consiste en el uso de herramientas de propósito general como ChatGPT para tareas puntuales. En esta etapa, los equipos comerciales redactan cotizaciones personalizadas y resúmenes de itinerarios, mientras las áreas de producto generan descripciones de viajes en menor tiempo. También se integran chatbots para responder preguntas frecuentes sobre requisitos migratorios o seguros.
Algunas compañías han comenzado a extraer valor adicional a partir del análisis de datos. Railbookers, por ejemplo, revisa transcripciones de llamadas y registros de interacción para identificar patrones de demanda y dudas recurrentes de los clientes, información que luego se incorpora en decisiones comerciales y procesos de capacitación. Estos avances generan eficiencias iniciales y familiarizan a las organizaciones con el uso de la inteligencia artificial. Sin embargo, su alcance es acotado. El uso de prompts no modifica la estructura operativa ni permite escalar transformaciones más profundas.
Segunda fase: integración en procesos y cuellos de botella
El siguiente nivel implica incorporar la inteligencia artificial dentro de los sistemas que soportan la operación diaria. En este punto, las herramientas no solo asisten, sino que ejecutan tareas dentro de flujos de trabajo.
Entre los casos de uso se encuentran el envío automático de solicitudes a proveedores desde sistemas CRM, la generación de itinerarios dinámicos con reglas predefinidas y la conversión de llamadas o formularios en registros estructurados. Virgin Voyages, en alianza con Google Cloud, ha desarrollado más de 50 agentes especializados que automatizan procesos como la creación y distribución de campañas de marketing. Por su parte, Tour Partner Group implementó una solución que procesa correos de disponibilidad hotelera, reduciendo tiempos de respuesta de 30 minutos a segundos.
A pesar de estos avances, muchas iniciativas no progresan. La principal limitación radica en la infraestructura tecnológica. Los sistemas heredados, diseñados para operación manual, no responden adecuadamente a las demandas en tiempo real que requieren los entornos impulsados por inteligencia artificial. Esto introduce riesgos operativos y dificulta la escalabilidad de los proyectos.
La falta de integración entre plataformas y la limitada capacidad técnica interna también inciden en la interrupción de estos procesos. En este escenario, la discusión se centra en la viabilidad de adaptar sistemas existentes frente a la necesidad de replantear la arquitectura tecnológica.
Tercera fase: inteligencia para la toma de decisiones
Más allá de la eficiencia operativa, la tercera fase plantea un cambio en la forma en que las empresas toman decisiones. La inteligencia artificial permite cruzar información de múltiples fuentes, identificar inconsistencias entre indicadores y prácticas, y ofrecer una lectura más completa del negocio. Esto implica superar el modelo tradicional de business intelligence basado en reportes estáticos. En muchas organizaciones, estos sistemas acumulan capas de información construidas para necesidades pasadas, con datos que no siempre son confiables o comprensibles.
El enfoque emergente propone construir una capa de análisis que conecte variables como precios, desempeño de proveedores, comportamiento del cliente y márgenes operativos en un entorno integrado. Bajo esta lógica, la inteligencia artificial no solo organiza datos, sino que interviene en la discusión estratégica.
Un cambio que exige rediseño
La adopción efectiva de IA no depende únicamente de incorporar nuevas herramientas. Requiere una transformación en la base tecnológica y en la forma en que se estructuran los datos y procesos. Cuando se implementa sobre sistemas fragmentados, la inteligencia artificial reproduce sus limitaciones. Su capacidad de análisis queda condicionada por la calidad y la integración de la información disponible.
En este contexto, las compañías que avanzan hacia modelos más robustos no se limitan a sumar soluciones tecnológicas. Optan por rediseñar sus plataformas, integrando datos, flujos operativos y lógica de decisión desde una perspectiva orientada a inteligencia artificial. Este enfoque marca la diferencia entre una adopción instrumental y una transformación estructural dentro de la industria turística.
