Por: Pedro Andrés Solórzano, gerente de cuentas estratégicas para Centroamérica y el Caribe de Red Hat.
La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo la forma en que las personas planifican, viven y recuerdan sus viajes. Desde motores de recomendación personalizados hasta sistemas predictivos de gestión de flujo turístico, la IA se integra en cada etapa del recorrido del visitante.
Esta transformación no solo mejora la experiencia del usuario final, sino que abre oportunidades concretas para que gobiernos y empresas – especialmente en mercados emergentes- optimicen sus estrategias, incrementen la eficiencia operativa y se posicionen en un entorno global altamente competitivo.
En América Latina, los países comienzan a explorar cómo incorporar la IA en el núcleo de su estrategia turística nacional, apuntando a un turismo más inteligente, sostenible y centrado en datos.
Ecuador también podría beneficiarse del uso estratégico de la IA para alcanzar los objetivos trazados por su actual administración. En el primer trimestre de 2025, Ecuador recibió 329.000 turistas internacionales, frente a los 281.000 del mismo periodo en 2024, lo que representa un aumento del 17%. Para 2027, se espera superar la barrera de los 2 millones de visitantes anuales. Para 2029, el último año del gobierno de Daniel Noboa, se prevé que el turismo duplique su aporte al PIB, pasando del 2,5% al 5%.
Para que la inteligencia artificial tenga un impacto real y sostenido en el turismo, es fundamental contar con plataformas que faciliten la innovación y la interoperabilidad entre sistemas. Se requiere una infraestructura tecnológica robusta, flexible y basada en estándares abiertos.
En la práctica, la IA aplicada al turismo puede optimizar desde la gestión de reservas hasta el análisis en tiempo real del comportamiento de los visitantes en un destino. Por ejemplo, sistemas basados en plataformas abiertas pueden prever picos de afluencia en sitios turísticos y redistribuir flujos de visitantes para mejorar su experiencia y reducir el impacto ambiental.
Asimismo, permiten a los operadores turísticos adaptar sus ofertas según las preferencias detectadas, incrementando el valor de cada visita. Al trabajar sobre tecnologías de código abierto, estas soluciones pueden escalar rápidamente, integrarse con sistemas ya existentes y responder a las particularidades de cada país sin imponer modelos rígidos.
Inteligencia artificial en turismo: beneficios, desafíos y oportunidades
En el sector turístico, la IA ya se utiliza para planificar itinerarios, seleccionar hoteles, encontrar restaurantes y descubrir sitios recomendados. Sin embargo, al basarse principalmente en datos masivos de popularidad, estas herramientas tienden a concentrar la demanda en ciertos destinos, generando efectos adversos: sobresaturación, encarecimiento y una disminución de la calidad en la experiencia del visitante.
Un ejemplo emblemático es Santorini, en Grecia, donde la sobreexplotación turística ha superado su capacidad de carga, afectando la experiencia del viajero y encareciendo el costo de vida para la comunidad local. Casos como este evidencian la necesidad de una IA más estratégica y contextualizada.
Frente a estos desafíos, Pedro Andrés Solórzano enfatiza la importancia de que gobiernos y empresas desarrollen modelos de IA propios, adaptados a sus necesidades y realidades locales. Esto implica trabajar sobre plataformas que permitan entrenar modelos especializados, controlar la información de manera segura y garantizar un uso responsable y eficiente de los datos.
Dos razones clave para construir IA propia:
- Especialización: al entrenar modelos con información específica del sector turístico, se generan respuestas más precisas y alineadas con las necesidades del destino.
- Confidencialidad: los modelos públicos pueden exponer datos sensibles. Al contar con modelos privados, empresas y gobiernos protegen su información y mantienen el control sobre su uso.
La clave está en desarrollar soluciones centradas en cada industria, que ofrezcan respuestas relevantes sin comprometer la seguridad de los datos. Las plataformas abiertas permiten que esta innovación ocurra de forma segura, escalable y adaptada a la realidad de cada mercado.
Para que una organización entrene su propia IA de forma sostenible, necesita mecanismos de retroalimentación continua (reentrenamiento), lo que demanda talento especializado y plataformas que simplifiquen el proceso
