De repente, la IA está por todas partes en la gestión de viajes. Lo que falta es claridad compartida sobre lo que realmente se considera IA, a quién pertenece y con qué rapidez pueden adoptarla los programas sin introducir nuevos riesgos.
Las herramientas se lanzan más rápido de lo que los programas pueden evaluarlas, y se pide a los equipos de viajes que adopten capacidades que no controlan totalmente. El problema no es la resistencia a la IA, sino saber en qué aspectos la IA puede tener un impacto significativo en el programa. Los gestores de programas deben tener en cuenta el esfuerzo, la preparación de los datos y la implementación.
¿Qué queremos decir cuando hablamos de IA?
Los viajes gestionados ya están utilizando la IA en diferentes formas, pero en todo el sector no hay una comprensión compartida de lo que realmente significa.
La «IA» se utiliza como un cajón de sastre que abarca desde la automatización basada en reglas hasta los sistemas que aprenden, se adaptan y actúan de forma independiente. Cuando estas distinciones no están claras, los programas corren el riesgo de crear expectativas equivocadas, juzgar mal el esfuerzo y aprobar soluciones sin comprender plenamente las implicaciones.
Cerrar la brecha no debería empezar con el uso de la herramienta. Empieza con definiciones más claras, casos de uso más comprensibles y la voluntad de frenar lo suficiente como para plantearse mejores preguntas antes de ampliar las soluciones.
Aspectos a tener en cuenta
- ¿Qué capacidades de IA están disponibles hoy en día? ¿Y cuáles están aún emergiendo?
- ¿Qué lugar ocupa la IA en un programa de gestión de viajes?
- ¿A quién pertenecen los resultados cuando la IA influye o toma decisiones?
- ¿Y qué ocurre cuando la IA se equivoca?
Desmontando mitos: IA y gestión de viajes
A continuación se exponen algunos mitos de la IA y las razones por las que siguen frenando los programas.
Mito nº 1:
La automatización y la IA son básicamente lo mismo.
La ruptura: Este es el malentendido que subyace a todo lo demás.
La automatización sigue reglas. Piénsalo así: «Si ocurre X, haz Y». La IA interpreta el contexto, aprende con el tiempo y adapta las decisiones. Piénsalo así: «Teniendo en cuenta lo que está ocurriendo ahora, ¿cuál es la mejor acción?».
Los compradores necesitan un lenguaje compartido antes de comprometerse con decisiones presupuestarias, políticas o de riesgo. Si un programa cree que está adoptando IA pero en realidad está adoptando automatización, las expectativas se rompen, el éxito se mide incorrectamente y los riesgos se malinterpretan.
Empiece con definiciones, no con demostraciones.
Mito nº 2:
Más datos automáticamente significa mejor IA.
El desglose: Este mito asume que el volumen por sí solo equivale a inteligencia. Pero la IA sólo funciona tan bien como la calidad, la estructura y el contexto de los datos que la respaldan. En la gestión de viajes, el contexto es tan importante como el contenido. Las normas de la política, el comportamiento de los viajeros, los requisitos del deber de diligencia y los matices regionales determinan lo que es «bueno».
Más datos sin estructura aumentan el ruido, no la información. También puede magnificar los errores y los sesgos, especialmente en casos de uso complejos o de alto riesgo. El éxito depende menos de la cantidad de datos de que se disponga y más de si la IA puede comprender el significado de los datos en el contexto de un viaje.
Piense en la preparación de los datos antes que en la preparación de la IA. De lo contrario, correrá el riesgo de obtener resultados erróneos más rápidamente.
El contexto vence al volumen.
Mito nº 3:
La IA agenética no es más que un chatbot mejor.
En qué consiste: Este mito reduce la IA agéntica a una interfaz más agradable. En realidad, la IA agéntica se define por la acción, no por la conversación. Puede tomar decisiones, ejecutar tareas de principio a fin, supervisar los resultados y adaptar el comportamiento a lo largo del tiempo.
Este cambio es importante porque en el momento en que la IA actúa y no sólo responde, el perfil de riesgo cambia. Las decisiones afectan a las reservas, la experiencia del viajero, el coste y, potencialmente, la seguridad. Tratar la IA agéntica como un simple chatbot subestima lo que está haciendo y sobreestima la ligereza con la que se puede gobernar.
Distinga entre la IA que informa y la IA que actúa antes de decidir cuál es su lugar en un programa.
Cuando la IA actúa, la responsabilidad importa.
Mito nº 4:
La IA es un problema de herramientas: basta con comprar la plataforma adecuada.
Desglose: Este mito presupone que el éxito de la IA depende de la selección del proveedor. La realidad: La adopción de la IA depende del funcionamiento de la organización, no de la compra de la herramienta adecuada. ¿A quién pertenece el caso de uso? ¿Quién lo gobierna? ¿Quién asume la responsabilidad cuando los resultados son insuficientes?
En muchas organizaciones, se anima a los equipos de viaje a «utilizar la IA» sin una propiedad, una autoridad o unos límites claros. Esto crea ambigüedad. Las herramientas por sí solas no pueden resolver cuestiones de tolerancia al riesgo, alineación de políticas o escalado.
Aclare la propiedad y la responsabilidad antes de incorporar herramientas al programa.
Primero la propiedad. Las herramientas, después.
Mito nº 5:
La IA sustituirá a los agentes de viajes y a los equipos de servicio.
Desglose: Este mito asume que la IA está aquí para sustituir a los humanos. La IA es más adecuada para la velocidad, la escala y las tareas rutinarias o repetibles. Las personas siguen siendo necesarias para el juicio, la ética y la comunicación clara y oportuna.
Las recientes perturbaciones lo han dejado claro. Cuando la demanda aumenta y los viajeros están ansiosos, lo más importante es sentirse respaldado y saber que alguien es responsable. La IA puede ayudar a gestionar el volumen y señalar los problemas rápidamente. Las personas ayudan a gestionarlo todo.
La IA no elimina la necesidad de personas. Cambia las áreas en las que las personas aportan más valor.
La IA gestiona la escala. Los humanos se encargan del juicio.
Mito nº 6:
Los humanos en el bucle ralentizan la IA.
La ruptura: Este mito ve la supervisión humana como un lastre para la eficiencia. En realidad, se trata de saber quién es responsable de gestionar el riesgo.
Sin duda, la IA puede operar más rápido de lo que los humanos pueden revisar. Pero esto plantea una cuestión fundamental: ¿cómo detectar errores, sesgos o suposiciones incorrectas antes de que se produzcan? En la gestión de viajes, los errores no se quedan en la teoría. Afectan a los viajeros, a los presupuestos y a la seguridad.
La supervisión humana no es un freno al progreso. Es lo que hace que el progreso sea defendible.
La velocidad sin supervisión es exposición.
Mito nº 7:
Podemos preocuparnos de la gobernanza de la IA más tarde.
El fallo: Este mito trata la gobernanza como algo de lo que hay que ocuparse más adelante. Los compradores no lo ven así. Las cuestiones sobre ética, parcialidad, divulgación y responsabilidad ya se aplican, especialmente cuando la IA afecta al deber de diligencia, la respuesta ante interrupciones o los datos personales confidenciales.
Una de las tensiones que sigue surgiendo es la siguiente: si la IA toma o determina decisiones, ¿tienen los viajeros derecho a saberlo? Y si algo sale mal, ¿a quién pertenece el resultado? ¿Es la herramienta, el programa o la persona que aprobó su uso?
La gobernanza determina si se confía en la IA. No se puede añadir a posteriori.
La gobernanza invita a la confianza, no al revés.
El papel de una TMC en la adopción de la IA
El acceso a las herramientas de IA no es un reto. Es decidir qué lugar ocupa la IA en el programa, cómo debe gobernarse y cómo puede utilizarse de forma responsable. Aquí es donde su empresa de gestión de viajes (TMC) desempeña un papel importante.
La TMC no es sólo su socio en tecnología, prestación de servicios, política, deber de diligencia y datos. También es su asesor. Para la adopción de la IA, esto significa ayudar a probar las herramientas y guiar las decisiones de implementación.
Desde la perspectiva del programa, BCD puede ayudar:
- Identificar dónde la IA añade valor y no sólo bombo y platillo. Esto implica distinguir entre los casos de uso que se benefician de la inteligencia y el aprendizaje frente a los que están mejor servidos por la automatización basada en reglas o el juicio humano.
- Cotejar la preparación con el interés para que los programas comprendan claramente lo que se necesita para ampliar las soluciones de IA.
- Gestionar la responsabilidad. Aclare y defina quién es el propietario de los resultados en todos los equipos, herramientas y servicios.
- Abordar la gobernanza. Ayude a garantizar la existencia de barandillas, vías de escalado y transparencia antes de que los problemas se extiendan a los viajeros, el gasto o la exposición al riesgo.
- Equilibrar la inteligencia artificial con el juicio humano. La IA mejora la velocidad, la coherencia y la escala. Los humanos siguen siendo esenciales para las excepciones, la ética y la toma de decisiones complejas. BCD ayuda a orquestar ese equilibrio, de modo que la IA mejora el programa sin sustituir la responsabilidad o la atención humana.
Conclusión: La IA en la gestión de viajes
La IA ya está dando forma a la gestión de viajes. El objetivo no es adoptar más herramientas, sino crear las capacidades adecuadas. Esto implica la preparación de los datos, la gobernanza y una propiedad clara. El resultado debería ser una IA que mejore el programa en lugar de añadir confusión o exposición.
¿Está interesado en una consulta más profunda sobre los beneficios de la IA para su programa? Póngase en contacto con nuestros expertos.
BCD apoya Platinum Pathways, una iniciativa emblemática del Institute of Travel Management (ITM) que reúne a los líderes del sector en torno a temas críticos de los viajes de negocios. Las ideas que aquí se comparten proceden de AI & the Evolution of Travel, una de las varias sesiones de Pathways que BCD dirigirá en 2026. Más información: https://thebusinesstravelmag.com/itm-launches-platinum-pathways-initiative/