De la reacción a la predicción

Durante años, el mantenimiento hotelero ha funcionado como un sistema reactivo: algo se rompe, alguien lo reporta, alguien lo repara. Con la madurez digital de muchos establecimientos, ese ciclo ha dado paso al mantenimiento preventivo, donde tareas y revisiones periódicas ayudan a evitar fallos. Sin embargo, la industria hotelera y todo los que nos consideramos sus herramientas, avanza ahora hacia una tercera fase: el mantenimiento predictivo, basado en el uso de datos históricos, sensores e inteligencia artificial para anticipar averías antes de que ocurran.

La diferencia es radical. Mientras que el mantenimiento preventivo programa tareas por calendario o uso acumulado (por ejemplo, cada 3 meses o cada 500 horas de funcionamiento), el mantenimiento predictivo lo hace por condición real, gracias a la capacidad de leer, analizar y proyectar datos técnicos de los equipos.

¿Qué significa aplicar IA al mantenimiento hotelero?

Aplicar inteligencia artificial al mantenimiento no es simplemente visualizar gráficos. Implica que los sistemas aprendan de comportamientos pasados, detecten patrones y generen alertas o recomendaciones de forma autónoma. Por ejemplo:

• Identificar un consumo eléctrico anómalo de una bomba que anticipa una futura avería.
• Prever una parada del sistema de climatización en función del número de ciclos anormales.
• Recomendar adelantar el mantenimiento de una caldera porque sus parámetros empiezan a desviarse respecto a su curva óptima.

La IA aplicada al mantenimiento permite, en términos técnicos, pasar del análisis descriptivo (qué ha pasado) y diagnóstico (por qué ha pasado), al análisis predictivo (qué va a pasar) e incluso prescriptivo (qué deberías hacer). La diferencia es notable y el camino a recorrer es infinito en un campo que justo ahora se está abriendo y ofrece posibilidades extraordinarias.

Según el informe Predictive Maintenance: What's the Big Deal? (Capgemini Research Institute, 2019), la aplicación de mantenimiento predictivo en activos físicos puede reducir los costes de mantenimiento un 20% y las interrupciones no planificadas en un 35%.

Asimismo, MacKinsey afirma que la implantación de IA en el mantenimiento predictivo puede generar un retorno de hasta 10 veces la inversión inicial, gracias a la reducción de paradas no planificadas y a la optimización de costes de ciclo de vida de los equipos. (McKinsey & Company – “The Case for AI in Asset-Intensive Industries”, 2021).

Las mejoras que suponen el mantenimiento predictivo son muchas y evidentes, pero la pregunta es:

¿Qué se necesita para implantar mantenimiento predictivo?

Aquí van algunos de los elementos que considero imprescindibles:

• Datos históricos fiables: sin registros de averías, tareas, vida útil de activos, etc., no hay base para el aprendizaje automático.
• Sensorización adecuada: equipos conectados que envíen datos técnicos en tiempo real (temperaturas, presiones, amperajes, vibraciones…).
• Modelo predictivo ajustado al hotel: no basta con un algoritmo genérico; debe ajustarse a la tipología de maquinaria y al uso real que se lleve a cabo.
• Capacidad de respuesta: de nada sirve prever una avería si no hay recursos para actuar a tiempo.
• El cambio cultural: del técnico al gestor de activos, tal como ya comenté en mi anterior artículo en este mismo medio.

Uno de los mayores retos no es tecnológico, sino humano. El técnico tradicional, experto en arreglar, debe ahora asumir funciones más analíticas: interpretar dashboards, seguir recomendaciones algorítmicas, planificar sobre datos. Es un nuevo perfil: el gestor técnico digital, que combina experiencia operativa con habilidades digitales. Y, llegados a este punto, se precisan corporativos que entiendan la necesidad de ese perfil que va más allá del arreglatodo.

Esta evolución requiere formación específica, pero también liderazgo desde dirección. Porque no basta con instalar sensores o software: hay que cambiar la forma en que se toman decisiones.

El mantenimiento predictivo, impulsado por inteligencia artificial, es ya una realidad accesible para muchos hoteles. No se trata de futurismo, sino de eficiencia: menos averías, mejor servicio al cliente, más control sobre los costes y una gestión profesional del ciclo de vida de los activos.

El reto no está en la tecnología, sino en tener la visión, los datos y la voluntad de transformar la operación técnica desde dentro. Pasar del dato a la decisión es hoy, más que nunca, una cuestión de estrategia.

Pere Muñoz Perugorria Director Operaciones Galileus - Software Hotel Maintenance