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Skift Data + AI Summit
IA + Ingresos: por qué la arquitectura es esencial
Richard Valtr, fundador de Mews
Moderado por Rafat Ali, director ejecutivo y fundador de Skift
EL ARGUMENTO
Valtr señaló que los directores generales de los hoteles han empezado por fin a tomarse en serio la tecnología en los últimos dos o tres años, pero el debate sobre la IA se ha estancado en la reducción de costes. La mayor oportunidad, según él, reside en los ingresos: el personal de recepción vendiendo experiencias, las llegadas y salidas como herramienta para fidelizar a los clientes, y los servicios integrados en el flujo de huéspedes. Ambos objetivos se ven obstaculizados por el mismo problema. Los datos de los hoteles están demasiado fragmentados y son demasiado imprecisos para que la IA pueda trabajar con ellos. Los sistemas CRM, PMS y de distribución no se comunican entre sí; las categorías de habitaciones que agrupan las orientadas al oeste y al sur no son lo suficientemente precisas para la personalización. Hay que arreglar primero los datos, argumentó.
LAS PRUEBAS
- El personal de recepción debería trabajar como «vendedores de experiencias, más que como vendedores de fidelidad», en lugar de limitarse a realizar tareas administrativas que equivalen a la versión moderna del fichaje de asistencia.
- Los hoteles consideran que la habitación 307 y la 304 pertenecen a la misma categoría, aunque una esté orientada al oeste y la otra al sur. «Quizá eso no sea importante, pero sí lo es para la IA».
- Valtr se mostró de acuerdo con la opinión de que las siglas PMS, RMS, CRS, CRM y POS son inventadas por las empresas de software para vender más software: «Los hoteleros no piensan así, y los consumidores tampoco».
- Los hoteles siguen organizando las estancias en torno a una «noche» con entrada a las 15:00 y salida a las 11:00, lo que supone un producto de 20 horas: «Ningún huésped ha pedido nunca hacer el check-in a las 15:00».
¿Y QUÉ?
Si tu inversión en IA se justifica internamente como un ahorro en mano de obra, estás restando importancia al potencial de ingresos y exagerando lo que realmente se puede conseguir. La limitación radica en la arquitectura de datos, no en la elección del modelo. Una IA integrada a la fuerza en un conjunto fragmentado de sistemas de CRM, PMS y distribución tampoco dará los resultados esperados.
