Tipos de IA, proveedores y cómo el turismo los está aplicando hoy

Desde la agencia independiente hasta el mayorista regional y la gran cadena, todo con ejemplos, preguntas clave y recomendaciones prácticas para decidir entre “usar” y “construir”.

Qué entendemos por “tipos de IA” (y por qué importa diferenciar)

Cuando hablamos de “IA” conviene separar categorías prácticas: no todo es ChatGPT ni todo se resuelve con un LLM. Para una decisión estratégica útil, lo ideal será distinguir al menos cinco familias:

• Modelos de lenguaje y asistentes conversacionales (LLMs / chatbots): ChatGPT, Gemini, Perplexity son usados para atención 24/7, primeros filtros comerciales, generación de textos y emails, e incluso cotizaciones conversacionales si se conectan a inventarios.
• Recuperación aumentada (RAG) y búsquedas semánticas: combinan un LLM con una base de conocimiento (marca blanca, catálogos, fichas) para contestar con precisión sobre productos propios. Es la pieza clave para “leer” catálogos y evitar respuestas genéricas.
• Recomendadores y personalización (ML tradicional + deep learning): motores que analizan comportamiento y perfiles para sugerir destinos, upsells o paquetes. Van desde filtros de reglas hasta sistemas que aplican embeddings y clustering psicográfico.
• Optimización y pricing (ML predictivo): modelos que hacen forecasting de demanda, optimizan precios dinámicos y disponibilidad (muy usados por aerolíneas, cadenas hoteleras y algunos turoperadores avanzados).
• Visión por computador y análisis de imagen/video / IA operacional: desde clasificación de fotos hasta control de seguridad, reconocimiento de documentos (OCR) y generación de contenidos visuales.

¿Por qué esta taxonomía? Porque la decisión “construir vs comprar” cambia radicalmente según la categoría: un recomendador offline es muy distinto a montar un LLM conversacional integrado con tu motor de reservas.

Quiénes proveen qué: el mapa de proveedores

En la práctica se solapan dos universos: grandes proveedores de IA/LLM y empresas de travel-tech que integran IA en productos verticales.

• Grandes proveedores de IA / LLM (infraestructura y modelos): OpenAI, Google (Gemini), Anthropic, Meta (modelos Llama), Microsoft (Azure OpenAI): ofrecen los LLMs, APIs y modelos multimodales que cualquier negocio puede usar como “motor” conversacional o de generación. Permiten desplegar asistentes, automatizar respuestas y acompañar flujos de RAG.
• Cohere, Aleph Alpha, otros LLMs regionales: alternativas para empresas que buscan soberanía o diferentes licencias.
• Proveedores de tecnología de viaje que embeben IA: Amadeus, Sabre, Travelport, Farelogix (y otros GDS/tech vendors) ofrecen motores, conectores y cada vez más módulos con ML para distribución, búsqueda y personalización. Están adaptando IA para optimizar compra de aéreos, ancillaries y distribución B2B.
• Plataformas de actividades (ej. Civitatis, GetYourGuide en su modelo) y turoperadores con tech stack propio: usan IA para mejorar productos en destino, filtrado, cross-selling y experiencia postventa.
• Startups y nichos: hay cientos de startups que venden módulos: RPA para operaciones, visión por computador para control de identidad, motores de recomendaciones “plug & play”, y sistemas de análisis de sentimiento.
• Herramientas complementarias (no exclusivamente travel): herramientas de automatización y workflow (Zapier, Make, plataformas RPA), plataformas de CRM con capacidades de IA o plugins para Whatsapp/Chat que sirven para el canal directo.
• Herramientas de análisis y marketing: plataformas de segmentación psicográfica, análisis de audiencias y automatizaciones de campañas.

Tipos de adopción en turismo: ejemplos reales y casos de uso

Para que esto deje de sonar teórico, aquí presentamos tres ejemplos concretos de formas en que la IA ya está cambiando operaciones y ventas:

• Atención y filtrado 24/7 (chat + RAG): una agencia integra su ficha de productos y vouchers en una base que consulta el asistente automático: el bot responde 500 consultas en una noche, identifica 12 leads calientes y los pasa a vendedores humanos. Ahorro de tiempo + mejora en la conversión.
• Cotización conversacional de aéreos + motor propio: al hablar con el usuario en WhatsApp, la IA consulta el motor de vuelos (o API GDS) y ofrece dos opciones (directo / con escala), con equipaje o sin, en lenguaje natural. Resultado: reducción del ciclo de venta y menos abandono.
• Recomendación personalizada y microsegmentación: un mayorista combina datos de compra + señales online para proponer paquetes con excursiones de alta probabilidad de compra (p. ej. familias con niños + excursión con parque acuático). Resultado: ticket promedio más alto y mejor experiencia.

Riesgos, mitos y verdades operativas que conviene tener presentes

Por un lado, encontramos el mito de que “la IA lo hará todo sola”. La realidad es que encontramos que la IA filtra, potencia y automatiza, pero el valor humano (empatía, negociación, resolución de casos complejos y decisión final) sigue siendo diferencial en turismo.

La inteligencia artificial es un amplificador de productividad, no un reemplazo total.

Es por ello que, si los catálogos de la empresa no están normalizados, la IA inventará o dará respuestas contradictorias. En ese orden, la inversión prioritaria será estructurar y limpiar datos.

A su vez, integrar datos de pasajeros requiere políticas claras, cifrado y control de accesos, clave en la región por temas fiscales y de protección de datos.

Recomendaciones finales para explorar este mundo

• Para pequeñas agencias: ser usuario avanzado. Comprar/integrar soluciones, pero exigir RAG sobre los catálogos. Priorizar WhatsApp + CRM + panel de leads.
• Para mayoristas / turoperadores: apostar al híbrido. Usar LLMs externos y desarrollar módulos propios donde esté tu ventaja (confirmación de hoteles, packaging, logística).
• Para grandes actores y cadenas: invertir en equipos de datos e IA. El retorno está en personalización masiva, optimización de inventario y productos exclusivos.
• A toda la industria: la prioridad no es “tener IA” sino “mi data y mis procesos están listos para la IA”. Ordenar catálogo y procesos produce el mayor ROI.