Antes de implantar IA en un hotel hay una pregunta más importante: ¿qué problema estamos intentando resolver?

Antes de implantar IA en un hotel hay una pregunta más importante: ¿qué problema estamos intentando resolver?

La conversación sobre inteligencia artificial en el sector hotelero ha avanzado muy deprisa. Ya no sorprende hablar de automatización, agentes de IA, asistentes internos, sistemas de conocimiento o modelos capaces de intervenir en distintos puntos de la operación.

Sin embargo, cuanto más crecen las posibilidades tecnológicas, más importante resulta decidir dónde merece realmente la pena utilizarlas.

Y para eso hay que empezar bastante antes de elegir una herramienta.

En un hotel conviven muchos procesos, departamentos, sistemas y personas. Recepción, reservas, housekeeping, mantenimiento, F&B, wellness, comercial, marketing o administración generan y necesitan información constantemente.

Buena parte de las fricciones no están necesariamente dentro de un departamento. Aparecen en los puntos de conexión: cuando una información no llega, cuando hay que buscarla en varios sitios, cuando se introduce más de una vez, cuando una tarea depende del conocimiento de una persona concreta o cuando resolver algo aparentemente sencillo obliga a coordinar a varias áreas.

Es precisamente ahí donde considero que merece la pena empezar a buscar oportunidades de IA.

ANTES DEL CASO DE USO ESTÁ EL PROBLEMA

Pensemos en algo habitual.

Un huésped hace una petición y la persona que debe atenderla necesita consultar diferentes fuentes, comprobar información con otro departamento o localizar un dato que no está disponible en ese momento.

Es fácil pensar inmediatamente en un asistente, un chatbot o un agente de IA.

Pero todavía no sabemos si ese es el problema.

Quizá la dificultad esté en que la información está dispersa. Puede que dos sistemas no estén conectados. Puede existir un problema de gestión del conocimiento. O simplemente puede haber un proceso que lleva años funcionando de una determinada manera y nunca se ha revisado.

La IA podría ser parte de la solución, pero no necesariamente tiene que serlo.

Y distinguir una cosa de la otra es importante.

Antes de decidir qué tecnología utilizar, conviene entender qué sucede realmente: dónde nace la información, quién la necesita, cómo llega hasta esa persona, qué pasos generan retrasos y qué parte del proceso necesita criterio humano.

Cuando se analiza así una operación empiezan a aparecer oportunidades que muchas veces no son visibles desde la herramienta.

AUTOMATIZAR NO SIEMPRE SIGNIFICA MEJORAR

La capacidad actual para automatizar tareas puede llevarnos a una conclusión demasiado rápida: si algo puede automatizarse, debería automatizarse.

No siempre.

Un proceso puede tener pasos innecesarios, información duplicada, responsabilidades poco claras o decisiones que nunca se han definido correctamente. Automatizarlo puede conseguir que ocurra más rápido, pero seguirá siendo el mismo proceso.

Por eso me parece especialmente importante observar cómo trabajan realmente los equipos.

Qué información buscan una y otra vez. Qué datos trasladan manualmente de un lugar a otro. Qué consultas se repiten. Qué tareas requieren más coordinación de la necesaria. Dónde se pierde contexto. Qué conocimiento depende excesivamente de determinadas personas.

Ahí hay información muy valiosa para decidir qué merece ser transformado y qué no.

DESPUÉS HAY QUE DEFINIR CÓMO DEBE FUNCIONAR

Detectar una oportunidad tampoco significa que ya tengamos una solución.

Entre decir “aquí podríamos utilizar IA” y tener algo que funcione correctamente dentro de un hotel queda una parte fundamental: definir funcionalmente qué necesitamos.

Qué problema debe resolver.

Qué información necesita.

De dónde obtiene esa información.

Con qué sistemas debe relacionarse.

Qué puede hacer de forma autónoma y qué no.

Cuándo debe intervenir una persona.

Qué ocurre ante una excepción.

Y, sobre todo, cómo encaja en la forma de trabajar de quienes van a utilizarlo.

Esta definición previa evita algo que probablemente veremos cada vez más: soluciones tecnológicamente capaces que aportan poco porque el problema de partida no estaba suficientemente entendido.

EL CASO DE USO PUEDE ESTAR ENTRE DOS DEPARTAMENTOS

Hay otra cuestión especialmente relevante en hospitality.

Los problemas reales no siempre respetan el organigrama.

Una dificultad que termina apareciendo en recepción puede tener su origen mucho antes. Una incidencia que afecta al huésped puede depender de cómo se comparte información entre recepción, housekeeping y mantenimiento. Una oportunidad comercial puede necesitar datos que se generan en diferentes momentos de la relación con el cliente.

Por eso no siempre es suficiente analizar posibles aplicaciones de IA departamento por departamento.

En algunos casos, la oportunidad está precisamente en lo que ocurre entre ellos.

Cómo circula la información.

Dónde se detiene.

Dónde se duplica.

Dónde pierde contexto.

Y quién necesita disponer de ella para tomar una decisión o realizar una acción.

Mirar esos recorridos de forma transversal permite entender mucho mejor dónde una solución puede tener impacto real.

DE “QUÉ PODEMOS HACER CON IA” A “QUÉ NECESITAMOS RESOLVER”

La adopción de inteligencia artificial seguirá creciendo y las capacidades disponibles dentro de unos meses serán diferentes a las actuales.

Precisamente por eso creo que el criterio va a ser cada vez más importante que conocer la última herramienta.

Una organización no necesita aplicar IA en todos los lugares donde técnicamente sea posible. Necesita identificar qué problemas merece la pena resolver, cuáles tienen impacto suficiente, qué información existe para hacerlo y qué riesgos o dependencias aparecen antes de convertirlos en un proyecto.

Después llegará la tecnología.

La primera pregunta, sin embargo, puede seguir siendo mucho más sencilla:

¿Qué está ocurriendo hoy en nuestra operación que merece ser resuelto?

A partir de ahí tiene sentido hablar de IA, automatización, agentes, integración o cualquier otra solución.

Porque incorporar más tecnología no garantiza mejorar una operación.

Elegir bien dónde aplicarla sí puede marcar la diferencia.