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La inteligencia artificial (IA) ya forma parte del trabajo cotidiano en muchos hoteles, pero su implantación empresarial sigue siendo limitada. La plataforma de innovación y comunidad educativa Hospitalidad Emprendedora identifica ahora una segunda brecha: la que separará a las compañías que se quedan en pruebas individuales de aquellas capaces de convertirlas en procesos documentados, medibles y compartidos. El reto ya no es acceder a la tecnología, sino integrarla con criterios de negocio, control y responsabilidad.

La adopción de la IA en hoteles avanza en la fase visible: profesionales que utilizan ChatGPT, Claude, Gemini u otras herramientas para correos, documentos, tablas, campañas o generación de ideas. Sin embargo, Hospitalidad Emprendedora advierte de que este uso sigue siendo individual, discontinuo y difícil de medir.

“La siguiente brecha ya no estará entre quienes tienen acceso a la tecnología y quienes no”, sostienen desde la empresa. Tras formar en los últimos dos años a más de 30 compañías hoteleras y más de 500 profesionales, resumen el reto así: “No falta curiosidad. Lo que falta, en muchos casos, es un marco para pasar de la curiosidad a la implantación”.

Siete barreras para escalar la IA

En Hospitalidad Emprendedora distinguen siete obstáculos recurrentes que dificultan que las pruebas con inteligencia artificial lleguen a convertirse en procesos estables dentro de los hoteles.

El primero aparece incluso antes de utilizar la tecnología: empezar por la herramienta y no por el problema. Como indican desde la compañía, el punto de partida debería ser localizar una tarea concreta, repetitiva o intensiva en información, conocer cuánto tiempo consume, quién es su responsable y qué resultado supondría una mejora. La segunda barrera es elegir mal el primer caso de uso. Una tarea infrecuente o mal definida puede generar una demostración llamativa sin aportar valor sostenido.

El tercer obstáculo consiste en confundir una respuesta convincente con una correcta. “La IA generativa puede redactar con seguridad incluso cuando se equivoca”, advierten desde Hospitalidad Emprendedora. Por ello, recomiendan fijar de antemano las fuentes admitidas, quién revisará el resultado, qué margen de error es aceptable y cuándo el sistema debe derivar la tarea a una persona.

La gestión de los datos constituye otra dificultad, detectando dos extremos: organizaciones que descartan la IA por temor a la privacidad y otras que incorporan datos de huéspedes, empleados o negocio sin analizar sus implicaciones. “La solución no es confiar ciegamente en una marca ni prohibir la tecnología”, señalan. Su propuesta pasa por establecer políticas internas sobre datos permitidos y prohibidos, herramientas autorizadas, privacidad, anonimización y revisión de proveedores.

La quinta barrera aparece cuando todo el conocimiento de un caso de uso depende de una sola persona. Para evitarlo, sugieren documentar instrucciones, fuentes, datos de prueba, resultado esperado, criterio de revisión, responsable y alternativa si falla.

A ello se suma la falta de espacios controlados para experimentar. La implantación de IA generativa exige probar y corregir con permisos limitados, datos seguros y supervisión. La séptima barrera es la ausencia de métricas. “‘Funciona’ no es una métrica”, subrayan en Hospitalidad Emprendedora, aconsejando medir minutos por tarea, correcciones, errores, coste, conversión o satisfacción.

Los errores que mantienen los pilotos en fase experimental

Junto a estas barreras, la plataforma enumera varios fallos que impiden que los proyectos abandonen la fase piloto. Uno de los más frecuentes es enamorarse de una demostración por la rapidez con la que la herramienta produce un resultado, sin comprobar si éste puede repetirse de manera fiable o integrarse en la operativa diaria.

Otro problema consiste en automatizar procesos que previamente no están bien ordenados. Y es que, inciden, “la IA no corrige por sí sola fuentes contradictorias, responsabilidades difusas o datos de mala calidad; puede hacer que el problema se ejecute más rápido”.

También desaconsejan conceder demasiada autonomía a los sistemas desde el principio. Su planteamiento pasa por avanzar desde la asistencia y la recomendación hacia acciones delimitadas y supervisadas. La intervención humana solo debería reducirse cuando exista evidencia suficiente y mecanismos para detectar anomalías o detener el sistema.

Desde Hospitalidad Emprendedora insisten en que medir sólo el ahorro de tiempo puede conducir a conclusiones equivocadas. La evaluación debe incorporar la calidad, las correcciones necesarias, los errores introducidos o evitados, la adopción real y los riesgos asociados. “Un proceso más rápido que exige rehacer la mitad de las salidas no es más eficiente”, recalcan.

Otro error habitual es diseñar los procesos sin involucrar a quienes ejecutan la tarea. Recepción, revenue management, pisos o administración conocen excepciones y problemas cotidianos que no siempre aparecen en un procedimiento formal. También consideran insuficiente tratar la formación como una sesión aislada: la alfabetización en IA debe adaptarse a cada función y a sus riesgos.

Gobernanza y AI Act: del uso informal al control

La profesionalización de estos procesos coincide con el Reglamento europeo de Inteligencia Artificial, según ha publicado HOSTELTUR noticias de turismo. Para Hospitalidad Emprendedora la cuestión central no consiste en determinar si una herramienta “cumple” en términos generales, sino en saber qué sistema se utiliza, con qué finalidad, con qué datos, sobre qué personas y qué papel desempeña la empresa.

No todos los casos de uso presentan las mismas implicaciones. Un asistente interno empleado para redactar o resumir documentación plantea un nivel de riesgo distinto al de un sistema utilizado para filtrar candidaturas, analizar imágenes o intervenir en decisiones que afectan a empleados o huéspedes.

Por ello, los expertos proponen mantener un inventario de sistemas y casos de uso. Ese registro debería incluir proveedor, finalidad, responsable interno, datos, personas afectadas, supervisión humana, pruebas, métricas, incidencias y próxima revisión. La gobernanza de la IA debe conectarse además con otras normas aplicables, entre ellas el RGPD, la legislación laboral, la igualdad, la propiedad intelectual, la protección de consumidores y la ciberseguridad.

Desde Hospitalidad Emprendedora recuerdan también que la alfabetización en IA forma parte ya de las obligaciones aplicables a quienes despliegan estos sistemas. A su juicio, esto no implica impartir el mismo curso a toda la plantilla, sino adoptar medidas proporcionadas al conocimiento, el contexto y el riesgo de cada función, además de conservar evidencias de formación y políticas internas.

El objetivo, concluyen en Hospitalidad Emprendedora, es pasar de un uso individual y disperso de la inteligencia artificial a un modelo empresarial documentado, medible y supervisado, capaz de integrarse en la operación sin perder el control

Este mes Hospitalidad Emprendedora organiza una masterclass online gratuita de dos días sobre IA aplicada al sector, para ayudar a los profesionales a pasar del uso puntual de herramientas a la identificación y desarrollo de casos de uso aplicables a su trabajo.