Se acerca el verano y con ello una nueva temporada estival para el sector turístico que promete seguir la tendencia del 2024. Según el Informe de Temporada de Invierno 2024/2025 elaborado por ObservaTUR, el Observatorio Nacional del Turismo Emisor, el sector turístico en España continúa su evolución, no solo hacia un modelo más sostenible, sino también orientado a ofrecer experiencias cada vez más personalizadas y tecnológicas.

Además del auge del turismo responsable, el informe identifica tres grandes tendencias adicionales: el retorno de la venta anticipada, el auge de las experiencias tecnológicas inmersivas y la creciente personalización de los viajes. En estos dos últimos aspectos, la Decision AI, rama de la Inteligencia Artificial que mejora la toma de decisiones,  puede desempeñar un papel muy importante, ya que permite a las empresas turísticas conocer mejor a sus clientes, anticipar sus preferencias y ofrecer servicios personalizados con mayor precisión.

Algunas de las ventajas que la Decision AI puede aportar al sector turístico incluyen:

• Personalización y mejora de la oferta al cliente, no solo mediante propuestas adaptadas a los gustos, el presupuesto y el contexto de cada viajero, sino también gracias a la capacidad de anticiparse a sus necesidades o posibles inconvenientes antes de que el cliente los exprese.
• Aumento de la rentabilidad, a través de la optimización de itinerarios y recursos, lo que puede traducirse además en una mayor eficiencia operativa
• Mejora en la toma de decisiones, a través del análisis de tendencias de demanda, estacionalidad y otras variables. Esto puede facilitar una planificación más eficaz del producto, su precio y su estrategia de promoción, además de permitir una respuesta más rápida ante fenómenos inesperados.

Pero… ¿Qué es un problema en el ámbito turístico?

Además del problema de personalización, en el sector turístico también se encuentran otros tipos de problemas cuya solución podríamos buscar en los modelos predictivos: ¿cuánta demanda vamos a tener?y ¿cómo será el comportamiento de los turistas en términos de consumo y necesidades?

¿Cuánta demanda vamos a tener? 

Hace referencia a la estimación del número de turistas que visitarán un destino, ciudad, museo o lugar emblemático en un periodo futuro determinado. Las principales características de este tipo de predicción son:

• Horizonte de predicción: puede ser diario, semanal o estacional.
• Fuentes de datos: incluyen históricos de visitas, búsquedas online, reservas o datos meteorológicos, entre otros.

Uno de los grandes retos en esta área consiste en identificar y combinar múltiples fuentes de datos y variables que permitan construir modelos robustos, capaces de anticipar la demanda con un alto grado de precisión. Este tipo de predicción resulta muy importante para anticiparse a la carga turística y planificar los recursos con antelación y los servicios esenciales como el transporte, el alojamiento o la seguridad.

¿Cómo será el comportamiento de los turistas en términos de consumo y necesidades? 

Se centra en prever las preferencias o decisiones futuras de un turista específico o de un segmento de clientes determinado. El objetivo es ofrecer un alto nivel de personalización en las propuestas y servicios, basándose en datos como patrones históricos de consumo, reservas anteriores o gustos del cliente. En este caso, el principal desafío consiste en generar recomendaciones relevantes y precisas en tiempo real, sin comprometer la privacidad del usuario.

¿Qué métodos se utilizan?

En la literatura especializada se emplean diversos modelos, entre los cuales se encuentran:

• ARIMA y SARIMA: modelos estadísticos clásicos utilizados para analizar y predecir series temporales.
• Redes neuronales aplicadas a series temporales, como RNN (Redes Neuronales Recurrentes), LSTM (Long Short-Term Memory) o Time Series Transformers, que capturan patrones en datos secuenciales.
• Modelos de clasificación, empleados para identificar patrones o comportamientos turísticos, como la probabilidad de visitar un destino, cancelar una reserva o elegir una actividad específica, que pueden ayudar a la personalización de los viajes.

Además de estos modelos, existen muchos otros enfoques para abordar este tipo de problemas. De hecho, también se han desarrollado modelos híbridos que combinan reglas heurísticas con otras técnicas de IA. Un heurístico es un algoritmo que sigue un conjunto de reglas o criterios definidos para alcanzar una solución aproximada a un problema, especialmente útil cuando se requiere una respuesta rápida y eficiente. 

Los modelos predictivos basados en inteligencia artificial permiten anticipar patrones de comportamiento turístico, lo que no solo facilita la planificación de la demanda, sino también la optimización de recursos y rutas. A partir de estas predicciones, es posible implementar sistemas inteligentes que recomienden itinerarios más eficientes según variables como horarios de apertura, flujos previstos de visitantes y preferencias del cliente. Esto permite a las empresas turísticas no solo ofrecer una mejor experiencia, sino también distribuir la carga operativa de forma más eficiente y tomar decisiones basadas en datos.

¿Cómo lo puedo aplicar a mi negocio? 

Aunque hemos hablado de ciertos tipos de problemas en términos generales, lo cierto es que la mayoría de ellos no son directamente aplicables a un problema de negocio. Cada empresa, y cada modelo de negocio dentro del sector turístico, tiene particularidades, objetivos y limitaciones que deben ser tenidos en cuenta.

Por eso, al aplicar Decision AI en la operativa real es fundamental incorporar las restricciones específicas del negocio, así como las variables clave que influyen en las decisiones. Esto puede incluir factores como la disponibilidad de recursos, normativas locales, o incluso acuerdos comerciales. En este sentido, los modelos deben ser diseñados con flexibilidad, es decir, adaptables a distintos contextos operativos y con la capacidad de ajustarse conforme evolucionan los datos o cambian las condiciones del entorno.

¿Cómo podemos ayudar a resolver el problema?

Por todo ello es importante abordar este tipo de proyectos garantizando tanto la adaptación al contexto del cliente como la eficacia de la solución final. Este enfoque permite construir modelos útiles, escalables y alineados con los objetivos de negocio. Las fases principales son:

• Definición del problema: Identificamos con precisión qué se quiere resolver y cuál es el nivel de exactitud o rendimiento que se espera del modelo.
• Toma de requisitos: Analizamos las fuentes de datos disponibles, sus posibles limitaciones y cómo se pueden combinar con las restricciones operativas y estratégicas del negocio.
• Selección del modelo teórico adecuado: Elegimos el enfoque más apropiado según el tipo de problema. Puede tratarse de modelos estadísticos de series temporales, modelos de deep learning o modelos híbridos que combinan distintas técnicas.
• Desarrollo del algoritmo predictivo: construimos el modelo e introducimos mejoras progresivas, validando resultados en cada iteración para garantizar su robustez.
• Integración en sistemas existentes: una vez validado, el modelo se incorpora a las plataformas tecnológicas del cliente, asegurando su operatividad en el día a día.
• Evaluación continua y mejora iterativa: supervisamos el rendimiento, revisamos posibles errores, incorporamos nuevas variables, y optimizamos continuamente su funcionamiento.

Este proceso nos permite no solo resolver el problema inicial, sino también crear una solución que evolucione con las necesidades del negocio.

Aplicar este tipo de tecnología a los problemas concretos del sector turístico tiene un impacto real en la operativa del negocio. Alguna de estos impactos son:

• Aumento de los ingresos: si anticipamos los períodos donde la demanda es más alta o más baja, podemos establecer el óptimo de precios para maximizar los ingresos y aumentar así la rentabilidad.
• Aumento del porcentaje de ocupación: muy relacionado con lo anterior, si conocemos y anticipamos los momentos de menor ocupación, podemos adaptar nuestra oferta comercial, ajustar los precios y la comunicación para aumentar la ocupación.
• Mejora de la experiencia del cliente: a través de conocer sus preferencias y gustos personales, podemos adaptar nuestra oferta 
• Ahorro de costes: a través de predecir la demanda, podemos optimizar los recursos y ahorrar costes tanto de consumibles, de personal o de transporte.

El sector turístico, como el resto de los sectores, vive una época de cambio hacia un turismo más sostenible e inteligente. Es aquí donde la Decision AI puede convertirse en una tecnología clave para el crecimiento del sector.

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