La primera etapa de adopción de inteligencia artificial en las empresas turísticas estuvo marcada por herramientas de uso general: asistentes para redactar contenidos, resumir documentos, traducir mensajes o preparar propuestas. El acceso se extendió con rapidez, pero también mostró un límite. Sin información propia y actualizada, la IA puede responder con fluidez sin conocer cómo opera realmente una empresa.
La discusión comienza ahora a trasladarse desde el modelo tecnológico hacia el conocimiento que lo alimenta. Para una agencia de viajes, un operador o una cadena hotelera, ese conocimiento incluye condiciones comerciales, procedimientos, contratos, fichas de producto, políticas de proveedores, protocolos ante contingencias y experiencias acumuladas por sus equipos.
Integrar esa información permitiría que un asistente dejara de ofrecer respuestas genéricas y comenzara a trabajar dentro del contexto concreto de la organización. La diferencia es sustancial: no se trata solamente de preguntarle a una IA por los requisitos de un destino, sino de consultar qué procedimiento debe seguir la empresa, qué proveedor corresponde, cuáles son las condiciones vigentes y cuándo el caso debe pasar a un especialista.
El enfoque ganó visibilidad recientemente en The Turbulence, un encuentro organizado por Patterson Group en Palma de Mallorca. Sus directivos plantearon que la IA obtiene mayor utilidad cuando se conecta con la documentación y las herramientas internas, con accesos diferenciados para cada área. La tesis resulta pertinente para el turismo, aunque todavía faltan datos públicos que permitan medir los resultados de esa implementación.
El conocimiento disperso, un costo invisible
Una parte importante de la información operativa de las empresas turísticas permanece fragmentada entre correos electrónicos, carpetas compartidas, sistemas de reservas, documentos comerciales y conversaciones internas. Otra parte depende de empleados que aprendieron a resolver excepciones a partir de años de experiencia.
Ese esquema funciona mientras las personas adecuadas están disponibles, pero genera demoras cuando aumenta la demanda, se incorpora personal o aparece una situación fuera de rutina. También puede producir respuestas diferentes ante una misma consulta y dificultar la actualización simultánea de sucursales, equipos comerciales o redes de agencias.
La IA puede convertirse en una puerta de acceso a ese conocimiento. En lugar de entrenar un modelo desde cero, una empresa puede conectar un asistente con un repositorio seleccionado de información. Ante cada consulta, el sistema busca las fuentes pertinentes y las utiliza para elaborar la respuesta.
Hotelplan Suisse aplicó este principio para compartir el conocimiento de sus especialistas en viajes. Según un caso difundido por Google Cloud, la compañía había detectado demoras de hasta un día para responder consultas complejas y de una semana para completar determinados itinerarios. Su prueba inicial incorporó datos propios a un asistente destinado al equipo comercial y derivó a expertos las preguntas que no podía resolver.
El caso muestra una aplicación especialmente relevante para las agencias: capturar el conocimiento de los profesionales experimentados sin pretender sustituirlos. La herramienta puede facilitar una primera respuesta, localizar antecedentes y acelerar la capacitación, mientras las excepciones permanecen bajo criterio humano.
De consultar información a ejecutar procesos
El siguiente paso consiste en permitir que la IA no solo encuentre información, sino que también interactúe con sistemas operativos. En turismo, eso puede significar consultar disponibilidad, preparar una cotización, localizar una reserva, generar un enlace de pago o iniciar una solicitud de modificación.
Algunos desarrollos ya avanzan en esa dirección. HBX Group informó que automatiza más del 30% de determinados casos repetitivos de soporte B2B, como consultas sobre números de confirmación y exenciones de cargos. WeSpeak, una empresa con operaciones hoteleras en América Latina, declara automatizar de punta a punta el 70% de las consultas recibidas por los hoteles que utilizan su solución.
Las cifras permiten dimensionar el potencial, pero deben leerse como resultados comunicados por las compañías y sus proveedores tecnológicos. No son necesariamente replicables en cualquier empresa: dependen del volumen, la calidad de los datos, las integraciones disponibles y el tipo de consulta incluida en la medición.
Existe, de todos modos, evidencia más amplia sobre la capacidad de estas herramientas para distribuir conocimiento. Un estudio académico sobre 5.179 agentes de atención al cliente encontró un aumento promedio del 14% en la cantidad de casos resueltos por hora. La mejora llegó al 34% entre los trabajadores menos experimentados, mientras que el impacto fue reducido entre los profesionales de mayor rendimiento. El estudio no corresponde al sector turístico, pero ayuda a explicar dónde podría aparecer uno de los mayores beneficios: acortar la curva de aprendizaje.
La calidad de la respuesta empieza antes de la IA
Conectar un asistente con documentos internos no garantiza por sí mismo información correcta. Si una política comercial vencida sigue disponible, si dos archivos se contradicen o si nadie tiene asignada la actualización de las fuentes, la tecnología puede amplificar el problema.
El riesgo es particularmente sensible en turismo, donde cambian tarifas, requisitos de ingreso, políticas de cancelación, horarios y condiciones de los proveedores. El informe Travel Trends 2026 de Amadeus señala que el 25% de los viajeros consultados había recibido información desactualizada o incorrecta mientras planificaba un viaje.
Por eso, la implantación debe comenzar con una decisión editorial y operativa: definir cuál es la fuente válida para cada tema. Cada documento necesita un responsable, una fecha de revisión y criterios para retirar versiones anteriores. El sistema también debería mostrar de dónde obtiene la respuesta, registrar las consultas y reconocer cuándo no cuenta con información suficiente.
Los permisos constituyen otra condición básica. Un asistente interno no debería exponer contratos, datos de pasajeros, márgenes comerciales o información financiera a cualquier empleado. En Argentina, la Agencia de Acceso a la Información Pública recomienda realizar evaluaciones de impacto, aplicar privacidad desde el diseño y considerar la protección de datos durante todo el ciclo de vida de los sistemas de IA.
Empezar por un problema, no por la herramienta
Para una agencia u operador, el camino más razonable no requiere conectar todos los sistemas al mismo tiempo. Puede comenzar con un proceso frecuente, medible y de riesgo acotado: responder consultas internas sobre proveedores, asistir en la capacitación, localizar procedimientos o preparar una primera versión de una cotización.
Antes de ampliar el alcance, la empresa debería medir al menos cinco variables: tiempo de respuesta, porcentaje de consultas resueltas, cantidad de derivaciones, errores detectados y satisfacción de los usuarios. Cuando la IA intervenga en reservas, pagos o cancelaciones, deberán agregarse autorizaciones explícitas, trazabilidad y mecanismos para revertir acciones.
La ventaja competitiva tampoco residirá únicamente en contratar el modelo más avanzado. A medida que las herramientas se generalicen, la diferencia estará en la calidad del conocimiento propio, la capacidad de mantenerlo vigente y su integración con los procesos donde se toman decisiones.
La IA puede ayudar a que una empresa turística encuentre y utilice mejor lo que ya sabe. Pero antes de automatizar ese conocimiento deberá identificarlo, ordenarlo y decidir quién responde por su calidad. Esa tarea, menos visible que el lanzamiento de un nuevo asistente, puede terminar siendo la parte más importante de la transformación.
