Por qué los viajes necesitan una adopción de IA en capas, no una carrera hacia la autonomía

Las discusiones sobre IA en el sector de viajes suelen centrarse en cómo la tecnología puede transformar rápidamente la industria y ofrecer resultados de gran impacto. Sin embargo, la realidad es más matizada. Aunque la IA ha demostrado un valor tangible en áreas como la personalización, el servicio al cliente y la eficiencia operativa, no todos la están adoptando al mismo ritmo. Una razón importante es el complejo ecosistema tecnológico.

Las aerolíneas, las agencias de viajes en línea (OTAs) y las compañías de gestión de viajes (TMC) operan en redes interconectadas construidas durante décadas. Muchas siguen dependiendo de entornos de datos fragmentados e infraestructuras heredadas que limitan la velocidad con la que la IA puede implementarse y escalarse. Las crecientes preocupaciones sobre la transparencia, la responsabilidad y la fiabilidad agravan aún más el problema.

Aunque la mayoría de las empresas de viajes hablan de la IA como una única historia de transformación, su adopción se está desarrollando en tres capas distintas pero interconectadas: (i) el progreso en la automatización orientada al cliente y operativa, (ii) la fricción creada por la infraestructura heredada y (iii) la falta de confianza institucional. Cada una avanza a un ritmo diferente, generando dinámicas únicas que exigen respuestas a medida. Comprender estas diferencias brinda un marco más práctico para identificar dónde es probable que surjan las mayores oportunidades (y riesgos).

1. Evaluando el progreso

Ya sea buscando vuelos, gestionando itinerarios o resolviendo interrupciones, los viajeros esperan cada vez más que cada interacción sea fluida, personalizada y receptiva. Los asistentes de IA generativa están ayudando al simplificar la planificación de viajes y el soporte al cliente. En 2025, casi 40% de los viajeros estadounidenses usaron IA generativa para planificar viajes. Al mismo tiempo, los modelos de aprendizaje automático están permitiendo ofertas hiperpersonalizadas basadas en el comportamiento del viajero, sus preferencias de lealtad y su historial de compras.

La IA también está creando un valor inmenso tras bambalinas. Las empresas de viajes están utilizando análisis avanzados para predecir mejor la demanda, gestionar la capacidad, reforzar la planificación de la fuerza laboral y manejar interrupciones. Por ejemplo, un principal proveedor de servicios de viajes redujo su costo por reserva en un 10 % interanual con IA generativa, mientras que una aerolínea canadiense informó un aumento del 2 % en los ingresos por unidad y un impulso del 10 % en los ingresos impulsados por la red mediante precios habilitados por IA.

Sin embargo, a pesar de la creciente evidencia del valor tangible que la IA puede ofrecer, los sistemas heredados siguen siendo un obstáculo significativo para una adopción generalizada.

2. Abordando la fricción

La infraestructura heredada de la industria no fue diseñada para soportar los flujos de datos unificados y en tiempo real que la IA requiere. En el centro del problema está el Sistema de Distribución Global (GDS). Las plataformas GDS fueron diseñadas hace varias décadas sobre protocolos de mensajería EDIFACT y aún representan la mayor parte de las ventas indirectas de aerolíneas a nivel mundial. Integrar New Distribution Capability (NDC) con un Sistema de Servicio al Pasajero (PSS) heredado puede requerir meses de pruebas y desarrollo, particularmente para aerolíneas que ofrecen múltiples marcas tarifarias o productos auxiliares. El desafío abarca restricciones contractuales sobre la distribución de contenido, la preparación organizacional y la ausencia de datos estandarizados en los mercados regionales.

La falta de visibilidad de datos de extremo a extremo restringe aún más la capacidad de una organización para escalar la IA de manera eficaz. Una encuesta de GBTA reveló que solo el 12 % de los compradores de viajes corporativos tienen una visión consolidada de los datos de su programa, una limitación fundamental que restringe lo que cualquier sistema de IA puede ofrecer, independientemente de la sofisticación del modelo.

Las aerolíneas, las OTAs y las TMC están afrontando esto adoptando estrategias híbridas que superponen inteligencia sobre los sistemas existentes mediante API preparadas para agentes. Mientras tanto, los actores nativos de NDC están tomando un enfoque diferente, construyendo servicios impulsados por IA y cumplimiento de políticas directamente en su arquitectura y reduciendo la dependencia de los canales GDS tradicionales.

Pero la integración tecnológica por sí sola no garantiza el éxito. A medida que la IA se incrusta más profundamente y comienza a influir en decisiones de mayor importancia, surge el siguiente desafío: la confianza.

3. Fomentando la confianza

Una investigación de GBTA muestra que, aunque 92 % de los compradores de viajes están interesados en la previsión de gastos impulsada por IA y el 89 % en la gestión automatizada de interrupciones, solo el 57 % de esos mismos compradores se sienten cómodos con que la IA cambie o cancele reservas de forma autónoma. Este contraste evidencia una brecha fundamental de confianza.

Los líderes del sector de viajes buscan soluciones explicables y auditables. Mientras tanto, los clientes demandan cada vez más transparencia y responsabilidad. Construir confianza entre diversos grupos de interés requiere un compromiso con la ‘evolución responsable’, equilibrando la innovación con la transparencia y la gobernanza.

Esto significa que las organizaciones que avanzan más no son necesariamente aquellas que despliegan los modelos más avanzados o se mueven más rápido. Más bien, son las que siguen un enfoque estructurado: fortalecer las bases de datos antes de escalar la IA, validar casos de uso en entornos controlados y de alto impacto, e incorporar gobernanza proporcional en el proceso de transformación. A diferencia de la gobernanza uniforme, la gobernanza proporcional organiza a los agentes de IA en niveles de autonomía, cada uno con límites de confianza definidos y requisitos de gobernanza.

Convertir la ambición de IA en un impacto sostenido

Para las organizaciones de viajes que avanzan hacia la siguiente fase, adoptar este enfoque secuencial ya no es opcional; es lo que separa a los líderes de los rezagados. En este contexto emergente, los socios de gestión de procesos de negocio desempeñan un papel crítico al ayudar a las organizaciones a operacionalizar la IA en ecosistemas complejos de datos, procesos y toma de decisiones humanas. En última instancia, las organizaciones que conviertan una ejecución disciplinada en una ventaja duradera y difícil de replicar se convertirán en ganadoras.