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La inteligencia artificial está convirtiendo la planificación de viajes en una nueva capa de competencia digital. Imagen de Firmbee/Pixaba.
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IA en turismo: el nuevo motor de la planificación de viajesLos agentes de IA aceleran la planificación turística, pero su precisión y sus datos serán decisivos para empresas y destinos.By Estefanía Muriel for Ruta Pantera on 10/16/2026 7:52:13 AM |
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| ¿Puede un algoritmo diseñar un viaje mejor que una persona que conoce el destino? La pregunta dejó de ser hipotética. Las plataformas tecnológicas ya integran inteligencia artificial en la búsqueda de vuelos, hoteles, restaurantes y actividades, y convierten una petición escrita en lenguaje natural en un itinerario con múltiples variables. El cambio afecta al viajero, pero también a empresas turísticas que compiten por aparecer dentro de estas nuevas capas de recomendación digital.
La adopción ya tiene escala. Un estudio de Booking.com publicado en julio de 2026 encontró que 68% de los viajeros colombianos había utilizado herramientas de IA durante la planificación o desarrollo de un viaje. Entre sus usos aparecen la comparación de precios, las recomendaciones locales y la búsqueda de tours. La IA, por tanto, empieza a intervenir en decisiones comerciales que antes se tomaban mediante buscadores, agencias, reseñas y recomendaciones personales. La oportunidad empresarial es evidente, pero también lo es el problema: una recomendación generada automáticamente puede parecer precisa sin ser necesariamente ejecutable. Investigaciones recientes muestran que los sistemas de planificación todavía enfrentan dificultades para respetar simultáneamente presupuesto, horarios, distancias, disponibilidad y preferencias. El desafío para el turismo no consiste solo en producir itinerarios atractivos, sino en conseguir que la inteligencia artificial conecte la promesa digital con la realidad física (Qi et al., 2026). La IA convierte la planificación en un nuevo mercado La planificación turística está pasando de las búsquedas fragmentadas a interfaces capaces de sintetizar información. Google explica que sus herramientas de IA para viajes pueden combinar datos de Maps, vuelos y hoteles para construir itinerarios personalizados, mientras sus funciones más recientes buscan llevar ese proceso desde la inspiración hasta la reserva. Para hoteles, operadores y destinos, esto significa que la visibilidad puede depender cada vez más de cómo sus productos son interpretados por sistemas algorítmicos. La personalización también se alimenta de datos propios del usuario. Google señala que Gemini puede utilizar información procedente de servicios conectados, como búsquedas, fotografías o reservas, para adaptar recomendaciones a intereses y restricciones individuales. Desde la perspectiva empresarial, esa capacidad abre oportunidades para reducir fricción y mejorar conversión, pero aumenta la importancia de la calidad, actualidad y estructura de los datos que describen hoteles, experiencias, horarios y servicios turísticos. El cambio modifica además la competencia por la atención. En lugar de mostrar al viajero decenas de resultados para que compare, una interfaz de IA puede resumir opciones y presentar unas pocas alternativas. Eso puede favorecer a negocios con información verificable y productos claramente diferenciados, mientras aumenta la presión sobre empresas cuya presencia digital es incompleta. La cuestión ya no es únicamente estar en internet, sino ser legible y confiable para sistemas que generan recomendaciones. El riesgo de fabricar un destino demasiado perfecto El atractivo de estos sistemas tiene una limitación técnica conocida: generar lenguaje convincente no equivale a verificar que cada elemento del itinerario exista, esté disponible o encaje físicamente. Un trabajo académico de 2024 llamado: TRIP-PAL: Planificación de viajes con garantías mediante la combinación de grandes modelos de lenguaje y planificadores automatizados, de la Rosa et al, ya advertía que los modelos de lenguaje podían producir planes incoherentes o incumplir restricciones, razón por la que propuso combinar modelos lingüísticos con planificadores automatizados capaces de comprobar condiciones. La investigación más reciente confirma que este problema sigue abierto. TREK: A Travel Reasoning and Evaluation Kit for LLM Agents in Complex Trip Planning, desarrollado por Qi et al. (2026), evalúa la capacidad de los agentes de IA para diseñar viajes complejos y verifica que los vuelos, hoteles y atracciones incluidos existan, puedan reservarse, se ajusten al presupuesto y sean físicamente accesibles. Sus autores encontraron limitaciones incluso en sistemas avanzados. El hallazgo es relevante para empresas turísticas: una experiencia digital convincente puede fallar si la infraestructura de datos y verificación no acompaña al algoritmo. También existe una tensión entre la personalización y concentración. Si los sistemas recomiendan repetidamente opciones populares porque disponen de más datos, mejores reseñas o mayor presencia digital, podrían reforzar destinos ya visibles. Pero la IA también puede utilizarse para descubrir zonas menos concurridas. Booking.com reportó en 2024 que una parte importante de los viajeros estaba interesada en emplear tecnología para encontrar experiencias auténticas y alternativas, lo que muestra que el resultado dependerá de cómo se diseñen las recomendaciones. |
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De los itinerarios automáticos a los agentes de viaje
La siguiente etapa apunta hacia sistemas capaces de planificar con mayor autonomía y coordinar tareas entre distintas plataformas. Google ya ha incorporado funciones de IA que permiten construir planes personalizados y avanzar hacia reservas, mientras sus equipos de investigación trabajan en métodos que combinan modelos de lenguaje con algoritmos de optimización para manejar simultáneamente preferencias cualitativas y restricciones cuantificables. Para el negocio turístico, esto puede transformar la relación entre tecnología y distribución. El intermediario digital podría dejar de limitarse a mostrar inventario y comenzar a ensamblar una propuesta completa según presupuesto, tiempo, movilidad, intereses y contexto. La oportunidad está en integrarse con esos sistemas mediante datos fiables, disponibilidad actualizada y contenido estructurado. La amenaza aparece cuando un negocio depende de una recomendación que no controla y cuyo criterio de selección cambia constantemente. El futuro no exige elegir entre turismo humano y turismo automatizado. La inteligencia artificial puede reducir tareas repetitivas y facilitar decisiones, mientras la experiencia local, la verificación y el criterio profesional siguen aportando elementos difíciles de automatizar. La OCDE identifica oportunidades de innovación junto con desafíos de datos, protección del consumidor, empleo y adaptación de pequeñas empresas. La ventaja competitiva estará en combinar eficiencia algorítmica con conocimiento real del destino. |
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References: Google. (2025, 20 mayo). Nuestra visión para construir un asistente de IA universal. Google. https://blog.google/intl/es-419/noticias-de-la-empresa/tecnologia/nuestra-vision-para-construir-un-asistente-de-ia-universal/ Google. (2025, 6 junio). Optimizing LLM-based trip planning. Google Research. https://research.google/blog/optimizing-llm-based-trip-planning/ Google. (2026, 6 agosto). How Gemini plans custom trips with detailed itineraries. Google. https://blog.google/products-and-platforms/products/gemini/how-gemini-plans-trips/ Booking.com. (2024, 16 octubre). Defying convention to deepen connections: Booking.com’s nine predictions for travel in 2025. Booking.com. https://news.booking.com/defying-convention-to-deepen-connections-bookingcoms-nine-predictions-for-travel-in-2025/ Booking.com. (2026, 21 julio). El 68% de los viajeros colombianos ya usa inteligencia artificial para planear viajes. Booking.com. https://news.booking.com/es-co/el-68-de-los-viajeros-colombianos-ya-usa-inteligencia-artificial-para-planear-viajes/ de la Rosa, T., Gopalakrishnan, S., Pozanco, A., Zeng, Z., & Borrajo, D. (2024). TRIP-PAL: Travel Planning with Guarantees by Combining Large Language Models and Automated Planners. arXiv. https://arxiv.org/abs/2406.10196 Qi, J., Zhang, W., Ng, S. M., Xu, F., Li, Y., & King, I. (2026). TREK: A Travel Reasoning and Evaluation Kit for LLM Agents in Complex Trip Planning. arXiv. https://arxiv.org/abs/2607.26977 Organisation for Economic Co-operation and Development. (2026, 9 septiembre). Artificial intelligence and tourism in APEC economies: Boosting innovation and enhancing sustainability. OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/artificial-intelligence-and-tourism-in-apec-economies_4549486a-en.html |
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