Canarias es un archipiélago de renombre mundial por su clima idílico y su belleza natural, siendo el sector turístico durante largo tiempo uno de los pilares importantes de su economía, demostrándolo así la contribución de este sector a su PIB anual, que es en torno al 35% , frente a un 28% a nivel nacional. Sabiendo entonces que el turismo es crucial para la economía insular en general, para Las Palmas como provincia y para Las Palmas de Gran Canaria como ciudad capitalina, debe liderarse en torno a estas una transformación a través de la aplicación e implementación de inteligencia artificial (IA) en aquellos casos que favorezca y se encuentre beneficio y mejora, tal como podría ser el caso de uso de inteligencia artificial que a continuación veremos.

Últimamente se hablan y se explican cientos de aplicaciones de Inteligencia Artificial, pero creo que hay un problema generalizado y es que a la hora de aterrizarlas en el día a día, tanto empresarial, profesional y si me apuras personalmente, cuesta . Por ello a través de este y otros artículos futuros voy a intentar explicar su potencialidad a través de casos de uso, intentado contextualizar un problema, cómo la IA puede ayudar a resolverlo, el procedimiento para ponerlo en práctica, herramientas que se pueden utilizar, así como su potencial resultado. Vayamos a ello con este «Caso de Uso de Inteligencia Artificial en una PYME del Sector Turístico».

Descripción del problema a resolver para la empresa:

Una pequeña empresa del sector turístico, como bien podría ser una agencia de viajes o un hotel boutique, enfrenta el reto de gestionar eficientemente la atención al cliente, mejorar la experiencia del usuario en su web y ámbito digital y personalizar las ofertas en función de los intereses de los viajeros. Además, la alta competencia en el sector y la necesidad de estar al día con las demandas digitales hacen que sea crucial ofrecer un servicio ágil y personalizado que genere fidelización.

En qué podría ayudar a la empresa la Inteligencia Artificial:

La inteligencia artificial puede transformar la manera en que una PYME turística interactúa con sus clientes. Algunas de las maneras en las que la IA podría ayudar incluyen:

• Automatización del servicio al cliente: mediante el uso de chatbots o asistentes virtuales disponibles 24/7, los clientes pueden resolver dudas o gestionar reservas sin tener que esperar largos tiempos de respuesta.
• Personalización de ofertas: la IA puede analizar el comportamiento de los clientes, sus preferencias y su historial de compras para recomendar paquetes turísticos, destinos o servicios que se adapten a sus intereses.
• Optimización de precios y análisis de la demanda: algoritmos de IA pueden analizar patrones de demanda para ajustar precios de manera dinámica, mejorando la competitividad y maximizando ingresos.
• Mejora de la experiencia del cliente: con el uso de la IA, se pueden prever necesidades futuras, optimizar itinerarios y anticipar los servicios adicionales que el cliente podría necesitar.

Descripción del caso de uso y cómo se integra la inteligencia artificial en el mismo:

Imaginemos en este caso a esa pequeña agencia de viajes online que ofrece paquetes turísticos personalizados. La empresa decide implementar IA en tres áreas clave:

1. Atención al cliente automatizada con chatbots: Se implementa un chatbot en la web de la agencia que responde preguntas frecuentes de los clientes, gestiona solicitudes de reserva y proporciona información en tiempo real sobre la disponibilidad de los servicios. Este chatbot está alimentado por inteligencia artificial y aprende de las interacciones previas para mejorar la precisión de sus respuestas.
2. Personalización de la oferta turística: Utilizando sistemas de recomendación basados en IA, la agencia analiza los patrones de comportamiento de los usuarios en su sitio web, como los destinos visitados o las búsquedas realizadas. Con esta información, el sistema de IA ofrece recomendaciones de paquetes turísticos o destinos que se alinean con las preferencias del cliente, aumentando las probabilidades de conversión.
3. Análisis predictivo de la demanda y precios dinámicos: La agencia utiliza IA para analizar datos históricos de reservas, estacionalidad y comportamiento de los clientes. Con esta información, el sistema ajusta automáticamente los precios de los paquetes turísticos, permitiendo a la empresa ser competitiva y maximizar sus ingresos durante temporadas altas o bajas.

Desarrollo ampliado del Proceso de Implementación

La implementación en nuestro caso de uso de inteligencia artificial de las diferentes soluciones es un proceso que debe abordarse de manera estructurada. A continuación, se detalla un plan paso a paso para guiarnos en esta tarea.

Paso 1: Análisis de Necesidades

Objetivo: Identificar claramente qué problemas deseamos resolver y qué objetivos pretendemos alcanzar con la implementación de la IA.

• • • Reunión Inicial:
      • Involucra a los principales stakeholders o partes interesadas de la empresa.
      • Discutir los desafíos actuales en atención al cliente y personalización de ofertas.
    • Definición de Metas:
      • Establece objetivos SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con tiempo definido).
      • Ejemplo: «Reducir el tiempo de respuesta al cliente en un 50% dentro de los próximos seis meses».
    • Identificación de Recursos:
      • Evalúar los datos disponibles y la infraestructura tecnológica actual.
      • Determina si necesitamos adquirir nuevos recursos o actualizar los existentes.

Paso 2: Selección de la Plataforma de IA

Objetivo: Elegir las herramientas y proveedores que mejor se adapten a nuestras necesidades y capacidades.

• • • Investigación de Opciones:
      • Compara diferentes plataformas de chatbot y sistemas de recomendación.
      • Considerar factores como facilidad de uso, costo, escalabilidad y soporte técnico.
    • Pruebas y Demostraciones:
      • Solicitar demos o utiliza versiones de prueba para evaluar la funcionalidad.
      • Involucrar al personal que gestionará las herramientas en esta etapa.
    • Toma de Decisión:
      • Seleccionar la plataforma que ofrezca el mejor equilibrio entre funcionalidad y costo.
      • Asegurarnos de que el proveedor tenga buena reputación y ofrezca soporte en tu idioma.

Paso 3: Desarrollo del Chatbot , Sistema de Recomendación y Sistemas de establecimiento de precios

Chatbot de IA:

• • • Definición del Alcance:
      • Determinar qué funciones tendrá el chatbot (respuestas a preguntas frecuentes, asistencia en reservas, etc.).
      • Decidir el tono y personalidad del chatbot para alinearlo con la marca.
    • Diseño de Flujos de Conversación:
      • Crear mapas de diálogo que contemplen diferentes escenarios y preguntas del cliente.
      • Asegurar que el chatbot pueda manejar variaciones en las consultas y errores comunes.
    • Entrenamiento del Chatbot:
      • Alimentar al sistema con datos y ejemplos de conversaciones.
      • Utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para mejorar la comprensión.

Sistema de Recomendación:

• • • Recopilación y Preparación de Datos:
      • Organizar los datos de clientes y productos en formatos utilizables por la IA.
      • Asegurar la calidad y consistencia de los datos.
    • Desarrollo del Algoritmo:
      • Elegir el tipo de sistema de recomendación (colaborativo, basado en contenido o híbrido).
      • Configurar el algoritmo para que analice los datos y genere recomendaciones precisas.
    • Integración con el Sitio Web:
      • Insertar módulos de recomendación en las páginas relevantes.
      • Personalizar la apariencia y ubicación para que se integre de manera natural con el diseño del sitio.

Sistema de Establecimiento de Precios:

• • • Recopilación y Preparación de Datos:
      • Organizar los datos históricos de reservas, estacionalidad y comportamiento de los clientes.
      • Integrar otros parámetros y datos externos ( precios de billetes, eventos en la ciudad, clima etc).

• • • Desarrollo del sistema:
      • Elegir el tipo de sistema de establecimiento de precios.
      • Configurar o gestionar fuentes de obtención de datos externos para predicción.
      • Configurar el algoritmo para que analice los datos e información y genere precios según las circunstancias .
    • Integración con el Sitio Web o con Plataformas digitales :
      • Insertar y/o conectar módulos de establecimiento de precios bien en web o en plataformas digitales como Booking, AirBnB etc.
      • Personalizar la apariencia y ubicación para que se integre de manera natural con el diseño del sitio.

Paso 4: Integración en Canales de Comunicación

Sitio Web:

• • • Implementación del Chatbot:
      • Añadir el widget o plugin proporcionado por la plataforma de IA.
      • Probar su funcionamiento en diferentes navegadores y dispositivos.
    • Integración del Sistema de Recomendación:
      • Colocar las recomendaciones en puntos estratégicos, como la página de inicio, páginas de productos o durante el proceso de pago.

Redes Sociales:

• • • Facebook Messenger:
      • Configurar el chatbot para interactuar con los clientes que envían mensajes a través de Facebook
      • Aprovechar las funcionalidades de la plataforma, como botones y respuestas rápidas.
    • WhatsApp Business:
      • Utilizar la API de WhatsApp para integrar el chatbot.
      • Asegurar de cumplir con las políticas de uso de la plataforma.

Correo Electrónico y Otros Canales:

• • • Automatización de Correos:
      • Usra el sistema de recomendación para personalizar boletines y ofertas enviadas por correo electrónico.
      • Implementar respuestas automáticas a consultas comunes.

Paso 5: Pruebas y Optimización

Pruebas Internas:

• • • Simulación de Escenarios:
      • El equipo interno debe interactuar con el chatbot y el sistema de recomendación para detectar errores y áreas de mejora.
      • Documentar cualquier problema encontrado y solución implementada.

Pruebas con Clientes Reales:

• • • Programa Piloto:
      • Lanzar la herramienta a un segmento reducido de clientes.
      • Recopilar feedback a través de encuestas o comentarios directos.

Análisis de Resultados:

• • • Métricas Clave:
      • Tiempo de respuesta, tasa de resolución de consultas, satisfacción del cliente.
      • Rendimiento del sistema de recomendación (clics en ofertas, conversiones, etc.).

Optimización Continua:

• • • Ajustes Técnicos:
      • Mejorar el algoritmo de la IA basado en los datos recopilados.
      • Actualizar las respuestas y flujos de conversación del chatbot.
    • Formación Adicional:
      • Proporcionra entrenamiento extra al personal si se identifican brechas en el manejo de las herramientas.

Herramientas de Inteligencia Artificial utilizadas:

A continuación se muestran algunas herramientas que podrían ayudar en la implementación indicada anteriormente en nuestro caso de uso de inteligencia artificial, no obstante se podrán integrar aquellas que determine la empresa o profesional y que les sea de mayor utilidad o se ajuste mejor a sus necesidades.

• Dialogflow (Google): Una herramienta utilizada para crear el chatbot que automatiza el servicio al cliente. Dialogflow se integra fácilmente con la web en este caso de la agencia y utiliza IA para procesar el lenguaje natural, permitiendo interacciones fluidas y naturales con los clientes.
• Google Analytics con IA aplicada: Se utiliza para el análisis del comportamiento de los usuarios en el sitio web y para identificar patrones que permitan personalizar las ofertas. Google Analytics 4 utiliza la IA de dos formas fundamentales. La primera es a través de audiencias predictivas, donde los algoritmos de IA segmentan a los usuarios en función de su probabilidad de exhibir comportamientos específicos, como realizar una compra o abandonar el sitio
• Pricelabs: Un software de precios dinámicos que utiliza IA para ajustar automáticamente los precios en función de la demanda del mercado, la competencia y la disponibilidad.

Resultados del la implementación de Inteligencia Artificial 

En un caso real de una agencia de viajes similar que implementó estas soluciones de IA, se observaron resultados significativos:

• Reducción del 30% en los tiempos de respuesta a consultas de clientes gracias al chatbot.
• Aumento del 20% en la conversión de reservas, debido a la personalización de la oferta y la mejora en la experiencia del usuario.
• Incremento del 15% en los ingresos, gracias a la optimización de precios a través del análisis predictivo de la demanda.

Estos resultados demuestran que en nuestro caso de uso de inteligencia artificial en una PYME del sector turístico no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también tiene un impacto directo en los ingresos y la satisfacción del cliente.

Consideraciones Legales y Éticas

Al abordar este caso de uso de inteligencia artificial e igualmente en otros, es fundamental tener en cuenta las consideraciones legales y éticas para cumplir con las normativas y respetar los derechos de los usuarios.

• Protección de Datos: Es esencial garantizar el cumplimiento del GDPR, obteniendo el consentimiento explícito de los clientes para recopilar y utilizar sus datos personales. Una política de privacidad transparente debe informar claramente cómo se manejarán los datos y las medidas de seguridad implementadas para protegerlos.
• Ética en IA : La transparencia es clave, siendo importante notificar a los usuarios cuando están interactuando con una IA en lugar de una persona. Además, se debe asegurar la no discriminación, diseñando los algoritmos para evitar sesgos y garantizar recomendaciones justas y equitativas para todos los usuarios.
• Accesibilidad: Las herramientas y plataformas deben ser diseñadas con un enfoque de diseño inclusivo, siguiendo estándares como las Pautas de Accesibilidad al Contenido en la Web (WCAG), para asegurar que sean accesibles y utilizables por personas con discapacidades.

Abordar estas consideraciones legales y éticas no solo garantiza el cumplimiento normativo, sino que también fortalece la confianza de los clientes y demuestra el compromiso de la empresa con la responsabilidad social y la excelencia en el servicio.

Desafíos y potenciales soluciones

En la implementación de soluciones en este caso de uso de inteligencia artificial en una PYME del sector turístico, es probable enfrentar varios desafíos potenciales. Uno de ellos es la comprensión limitada del chatbot, ya que puede no entender todas las consultas, especialmente las más complejas o inusuales. Para superar este obstáculo, es esencial llevar a cabo un entrenamiento continuo del chatbot y actualizar su base de conocimientos regularmente. Además, es recomendable implementar una opción que permita transferir al cliente a un agente humano cuando sea necesario, garantizando así una atención eficiente.

Otro desafío común es la integración tecnológica. Las dificultades técnicas pueden surgir al intentar integrar nuevas herramientas de IA con los sistemas existentes de la empresa. La solución a este problema consiste en contar con soporte técnico especializado o contratar servicios profesionales que faciliten y aseguren una integración fluida y efectiva.

Finalmente, la resistencia al cambio por parte del personal o los clientes puede ser un impedimento significativo. Algunos pueden mostrarse reacios a adoptar nuevas tecnologías debido a la falta de familiaridad o temor a lo desconocido. Para abordar este desafío, es fundamental realizar sesiones de formación y comunicar de manera clara y transparente los beneficios que traerá la implementación de la IA. Involucrar al equipo en el proceso de implementación también ayuda a fomentar la aceptación y el compromiso con el cambio.

Conclusión

Para aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial en nuestra PYME, en este caso de uso de inteligencia artificial en el sector turístico, es fundamental comenzar con una evaluación inicial que identifique las áreas donde la IA puede tener mayor impacto y establecer objetivos claros y medibles. A continuación, es importante seleccionar socios tecnológicos confiables que ofrezcan soporte y soluciones adaptadas a las necesidades específicas de la PYMEs en cuestión. Al planificar la implementación, crear un cronograma realista que incluya fases de prueba y ajuste, y asignar responsabilidades dentro de su equipo para garantizar una ejecución eficiente. No olvidar medir y ajustar constantemente: estableciendo KPIs para monitorear el rendimiento de las herramientas de IA y estar dispuesto a adaptar la estrategia en función de los resultados obtenidos. Finalmente, buscaremos apoyo y formación aprovechando recursos y programas de apoyo a la digitalización de PYMEs, y participaremos en talleres y cursos sobre IA y transformación digital. Este enfoque integral nos permitirá integrar exitosamente la inteligencia artificial en nuestro negocio, mejorando su competitividad y capacidad para satisfacer las necesidades de los clientes.