Cómo las fotos de hotel alteradas con IA pueden terminar hundiendo el ADR

Según explican los autores de la investigación, las fotos de un hotel constituyen un factor determinante en la decisión de reserva de los viajeros. Sin embargo, el informe advierte que “cuando las piscinas, las habitaciones o las instalaciones de los hoteles se ven mejor en las imágenes que en la realidad, la decepción es inevitable”.

Los resultados indican que aproximadamente el 19% de las imágenes contenía al menos un patrón asociado habitualmente a la generación o edición mediante IA.

Por zonas geográficas, la isla griega de Creta registró el porcentaje más elevado de imágenes bajo sospecha, alcanzando el 23%. Por su parte, en Mallorca se situó en el 9%, mientras que en la localidad turística turca de Alanya el indicador alcanzó el 13%. Asimismo, la isla italiana de Sicilia se posicionó en el 11%.

“El análisis también abarcó dos destinos urbanos en Alemania y los resultados fueron sorprendentes. En Hamburgo, se señaló el 36% de las fotos analizadas, mientras que en Berlín, la cifra fue del 27%”, añade el informe. No obstante, los autores del documento matizan que una posible explicación a estos ratios tan elevados reside en que los hoteles urbanos suelen recurrir a la IA para generar imágenes complementarias que no muestran el establecimiento en sí, sino monumentos emblemáticos del destino. Se trata de una práctica que evita incurrir en costes por la adquisición de fotografías en bancos de imágenes.

¿Para qué se usa la IA en la alteración de fotos de hoteles?

El uso de la IA para la alteración de imágenes hoteleras se ha detectado principalmente en tres áreas:

Tamaño y proporciones: La optimización mediante IA puede amplificar los efectos del gran angular, provocando que las habitaciones, piscinas e instalaciones simulen dimensiones superiores a las reales.

Mobiliario y estado: El equipamiento, los cuartos de baño y las zonas exteriores pueden aparentar ser más nuevos, limpios o lujosos de lo que son en la realidad.

Entorno y atmósfera: Una vegetación más frondosa, cielos despejados o aguas de una tonalidad azul extrema pueden generar “una impresión idealizada que rara vez coincide con lo que los huéspedes encuentran a su llegada”.

Según advierten los autores del informe, “estas imágenes mejoradas generan unas expectativas que la realidad a menudo no puede cumplir. El resultado: decepción a la llegada, reclamaciones y una erosión a largo plazo de la confianza tanto en las plataformas como en los hoteles que dependen de un contenido visual creíble”.

"Las fotos de los hoteles siempre se han retocado hasta cierto punto. Pero la IA lleva esto a un nivel completamente diferente"

Jens Kramosch, fundador de ContentGuard.me, comenta que “las fotos de los hoteles siempre se han retocado hasta cierto punto. Pero la IA lleva esto a un nivel completamente diferente. Cuando las imágenes ya no solo se pulen, sino que se alteran fundamentalmente, se corre el riesgo de cruzar la línea que separa el marketing del engaño”. Por ello, considera que las plataformas de distribución online que comercializan el producto hotelero tienen también la responsabilidad de “etiquetar de forma transparente el contenido editado por IA”.

Robin Wilfert, fundador de ABCD Agency, concluye: “Al reservar un viaje, estás comprando una promesa. Las fotos que los viajeros utilizan para elegir un hotel son la parte más importante de esa promesa. No se debe permitir que la IA cree una brecha entre lo que se muestra y lo que es real”.

También podríamos preguntarnos si este tipo de imágenes retocadas por IA, al crear unas expectativas tan elevadas que no se ven cumplidas, pueden generar una gran frustración entre los clientes que derive luego en bajas puntuaciones y críticas muy negativas en las OTAs hacia los establecimientos. Una reacción de este tipo castigaría, a medio plazo, la tarifa media diaria (ADR) del hotel.