Diario 5409 23.10.2018 | 08:24
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El sector hotelero tiene en la inteligencia artificial un reto para mejorar el servicio y los resultados

El machine learning y la automatización de procesos en el hotel

La aplicación automatizada del conocimiento para la mejora de los procesos del hotel cada día es menos ciencia ficción 8 septiembre, 2016
  • El machine learning podría considerarse como una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de información no estructurada y desarrollar patrones de comportamiento
  • El futuro de esta tecnología pasa por un aprendizaje automático no supervisado por el ser humano
  • En este contexto de conocimiento aplicado bajo cuantificación las posibilidades para la hotelería son infinitas

La receta de la mejora en los resultados del hotel pasa por saber adecuarse a las necesidades del cliente bajo una filosofía de mejora continua. Las posibilidades del machine learning permiten adecuar el conocimiento obtenido del cliente a partir de procesos automatizados que mejoren la percepción de nuestro producto, mejoren su distribución y garanticen una ejecución más eficiente.

Vivimos en la era de un acceso generalizo a grandes volúmenes de datos y poco a poco surgen herramientas y mentalidad para que este conocimiento se pueda aplicar a los procesos productivos de cualquier tipo de empresa. La evolución de estos procesos desemboca en una automatización respaldada por el conocimiento obtenido previo y cómo éste puede mejorar su rendimiento. El machine learning podría considerarse como una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de información no estructurada y desarrollar patrones de comportamiento. Aplicado a la hotelería sería que un departamento determinado del hotel pueda reaccionar a partir información obtenida del cliente durante todo el proceso del viaje, desde la primera toma de contacto con el hotel hasta que el cliente ya no está en el establecimientol. En uno de nuestros artículos publicado recientemente, Charlie Osmond, directivo de Triptease ya adelantaba el machine learning como una de las tecnologías a utilizar para potenciar la reserva directa.

El machine learning es una herramienta que permite la automatización de procesos sobre información recogida en tiempo real del cliente.El machine learning es una herramienta que permite la automatización de procesos sobre información recogida en tiempo real del cliente.

La visión de futuro del Machine Learning

Para situarnos y determinar lo que puede conllevar el uso de esta tecnología me parece interesante que identifiquemos un hito que seguro revolucionará el mundo tal cual lo conocemos. Existen a día de hoy predicciones que sitúan en una franja de 15 a 30 años la autonomía total de las máquinas, personalidades como Raymond Kurzweil, escritor y científico experto en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, marca este momento en 2045 y Stuart Armstrong, miembro del Future of Humanity Institute de la Universidad de Oxford, estableció en la Cumbre de la Singularidad de 2012 la estimación que sobre 2040 se produciría este fenómeno. El futuro de esta tecnología pasa por un aprendizaje automático no supervisado por el ser humano, y ejemplos como el que desarrolla como Loop AI Labs, cuya plataforma cognitiva es capaz de procesar millones de documentos no estructurados y construir de forma autónoma representaciones estructuradas.

Razones para utilizar el Machine Learning

Pese a que las películas de ciencia ficción nos permitan teletransportanos a posibles y futuras realidades, cuesta imaginarse que este tipo de avances lleguen tan rápido al consumo, aunque los tiempos de adaptación se acortan y cada día estamos más capacitados para utilizar e implementar en nuestro día a día tecnología avanzada. Por lo tanto, tanto desde el punto de vista del cliente como del hotel, aquí van algunas de las ventajas que el machine learning puede reportar a cualquier hotel que se lance a utilizarlo:

  • Aprovechamiento masivo de datos y de fuentes de información. Los sistemas desarrollados sobre machine learning tienen la capacidad de “absorber” cantidades prácticamente ilimitadas de datos y adecuarlas prácticamente en tiempo real. En hotelería la existencia de un flujo constante de clientes y la tarificación dinámica en innumerables portales, hace que este conocimiento se pueda adecuar rápidamente y obtener las ventajas necesarias.
  • Agilización de procesos de análisis y predicciones sobre datos. La velocidad tanto de aprendizaje como de aplicación de este sistema es prácticamente instantáneo. Eventualidades de todo tipo que puedan surgir tanto a nivel de reservas como a nivel de precios o de disponibilidad pueden ser adecuados por el machine learning a nuestra distribución o a nuestra comercialización.
  • Sistemas de Acción (Action Systems). Los sistemas desarrollados bajo esta tecnología pueden actuar sobre respuestas más dinámicas adecuadas a la información y a los comportamientos de los clientes reales o potenciales. El poder llevar el análisis a la ejecución de estas acciones nos permite automatizar bajo unos patrones identificados sobre una realidad.
  • Aprendizaje de los comportamientos del pasado. Una de las principales ventajas del machine learning es que los modelos pueden aprender de las predicciones y los resultados anteriores, y continuamente mejorar sus predicciones basadas en los datos nuevos y diferentes. Esta capacidad adecuada a la recopilación de los históricos que poseen los hoteles permitirá grandes ventajas en áreas tan clave como el Revenue Management.

Para que identifiquéis las ventajas sobre esta tecnología y “aterricéis” su funcionamiento, en la actualidad se establecen dos tendencias que tenderán a generalizarse dentro de la industria hotelera:

  • Una consiste en el uso de redes neuronales profundas en el análisis y clasificación de imágenes. Esta tecnología permite analizar y monitorizar las imágenes que producen mejores resultados de reserva, así como cada uno de los canales utilizados.
  • En segundo lugar el machine learning está muy relacionado con las conversaciones y notificaciones contextuales orientadas a voz, de manera que se utiliza el procesamiento del lenguaje natural para proporcionar información basada en el contexto. Un ejemplo de este tipo de sistemas es IBM Watson, el sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM que es capaz de responder preguntas en lenguaje natural.

En este contexto de conocimiento aplicado bajo cuantificación las posibilidades para la hotelería son infinitas. Conviene estar atento y abierto para adecuar este tecnología a todos los departamentos del hotel, dado que la información está sobre todo relacionada con la optimización del servicio y el aumento del rendimiento del hotel, y cuando hablamos de “bolsillo” prestamos atencion y afinamos el oído.

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