{"id":134702,"date":"2025-08-29T01:24:53","date_gmt":"2025-08-29T06:24:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.quebakan.com\/v15\/?p=134702"},"modified":"2025-08-29T01:24:53","modified_gmt":"2025-08-29T06:24:53","slug":"inteligencia-artificial-y-turismo-la-tecnologia-transforma-la-experiencia-del-viajero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.quebakan.com\/v15\/inteligencia-artificial-y-turismo-la-tecnologia-transforma-la-experiencia-del-viajero\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial y turismo: la tecnolog\u00eda transforma  la experiencia del viajero"},"content":{"rendered":"<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-134703\" src=\"https:\/\/www.quebakan.com\/v15\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/BAN4142.jpg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"467\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">La inteligencia artificial (IA) est\u00e1 redefiniendo la forma en que las personas planifican, viven y recuerdan sus viajes. Desde motores de recomendaci\u00f3n personalizados hasta sistemas predictivos de gesti\u00f3n de flujo tur\u00edstico, la IA se integra en cada etapa del recorrido del visitante.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Esta transformaci\u00f3n no solo mejora la experiencia del usuario final, sino que abre oportunidades concretas para que gobiernos y empresas \u2013 especialmente en mercados emergentes- optimicen sus estrategias, incrementen la eficiencia operativa y se posicionen en un entorno global altamente competitivo.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">En Am\u00e9rica Latina, los pa\u00edses comienzan a explorar c\u00f3mo incorporar la IA en el n\u00facleo de su estrategia tur\u00edstica nacional, apuntando a un turismo m\u00e1s inteligente, sostenible y centrado en datos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Ecuador tambi\u00e9n podr\u00eda beneficiarse del uso estrat\u00e9gico de la IA para alcanzar los objetivos trazados por su actual administraci\u00f3n. En el primer trimestre de 2025, Ecuador recibi\u00f3 329.000 turistas internacionales, <a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/drive.google.com\/file\/d\/1Bo_uDDheGZUxwnP5u3yf9gLwPIq2M_HJ\/view\">frente a los 281.000 del mismo periodo en 2024,<\/a> lo que representa un aumento del 17%. Para 2027, se espera superar la barrera de los 2 millones de visitantes anuales. Para 2029, el \u00faltimo a\u00f1o del gobierno de Daniel Noboa, se prev\u00e9 que el turismo duplique su aporte al PIB, pasando del 2,5% al 5%.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Para que la inteligencia artificial tenga un impacto real y sostenido en el turismo, es fundamental contar con plataformas que faciliten la innovaci\u00f3n y la interoperabilidad entre sistemas. Se requiere una infraestructura tecnol\u00f3gica robusta, flexible y basada en est\u00e1ndares abiertos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">\u201cDesde Red Hat, creemos que la inteligencia artificial debe construirse sobre bases abiertas y colaborativas para ser verdaderamente transformadora. En el sector turismo, esto significa habilitar plataformas tecnol\u00f3gicas que permitan a gobiernos y empresas integrar soluciones innovadoras de manera \u00e1gil, segura y adaptable. El enfoque de c\u00f3digo abierto no solo impulsa la eficiencia operativa, sino que tambi\u00e9n promueve la autonom\u00eda tecnol\u00f3gica y el desarrollo de capacidades locales en los destinos donde m\u00e1s se necesita\u201d afirm\u00f3 Pedro Andr\u00e9s Sol\u00f3rzano, gerente de cuentas estrat\u00e9gicas para Centroam\u00e9rica y el Caribe de Red Hat.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">En la pr\u00e1ctica, la IA aplicada al turismo puede optimizar desde la gesti\u00f3n de reservas hasta el an\u00e1lisis en tiempo real del comportamiento de los visitantes en un destino. Por ejemplo, sistemas basados en plataformas abiertas pueden prever picos de afluencia en sitios tur\u00edsticos y redistribuir flujos de visitantes para mejorar su experiencia y reducir el impacto ambiental.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Asimismo, permiten a los operadores tur\u00edsticos adaptar sus ofertas seg\u00fan las preferencias detectadas, incrementando el valor de cada visita. Al trabajar sobre tecnolog\u00edas de c\u00f3digo abierto, estas soluciones pueden escalar r\u00e1pidamente, integrarse con sistemas ya existentes y responder a las particularidades de cada pa\u00eds sin imponer modelos r\u00edgidos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><strong>Inteligencia artificial en turismo: beneficios, desaf\u00edos y oportunidades<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">En el sector tur\u00edstico, la IA ya se utiliza para planificar itinerarios, seleccionar hoteles, encontrar restaurantes y descubrir sitios recomendados. Sin embargo, al basarse principalmente en datos masivos de popularidad, estas herramientas tienden a concentrar la demanda en ciertos destinos, generando efectos adversos: sobresaturaci\u00f3n, encarecimiento y una disminuci\u00f3n de la calidad en la experiencia del visitante.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Un ejemplo emblem\u00e1tico es Santorini, en Grecia, donde la sobreexplotaci\u00f3n tur\u00edstica ha superado su capacidad de carga, afectando la experiencia del viajero y encareciendo el costo de vida para la comunidad local. Casos como este evidencian la necesidad de una IA m\u00e1s estrat\u00e9gica y contextualizada.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Frente a estos desaf\u00edos, Pedro Andr\u00e9s Sol\u00f3rzano enfatiza la importancia de que gobiernos y empresas desarrollen modelos de IA propios, adaptados a sus necesidades y realidades locales. Esto implica trabajar sobre plataformas que permitan entrenar modelos especializados, controlar la informaci\u00f3n de manera segura y garantizar un uso responsable y eficiente de los datos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><strong>Dos razones clave para construir IA propia:<\/strong><\/span><\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Especializaci\u00f3n:<\/strong> al entrenar modelos con informaci\u00f3n espec\u00edfica del sector tur\u00edstico, se generan respuestas m\u00e1s precisas y alineadas con las necesidades del destino.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Confidencialidad:<\/strong> los modelos p\u00fablicos pueden exponer datos sensibles. Al contar con modelos privados, empresas y gobiernos protegen su informaci\u00f3n y mantienen el control sobre su uso.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">\u201cLa clave est\u00e1 en desarrollar soluciones centradas en cada industria, que ofrezcan respuestas relevantes sin comprometer la seguridad de los datos. Las plataformas abiertas permiten que esta innovaci\u00f3n ocurra de forma segura, escalable y adaptada a la realidad de cada mercado\u201d, afirma Sol\u00f3rzano.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00bfC\u00f3mo entrenar una IA sin morir en el intento?<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Para que una organizaci\u00f3n entrene su propia IA de forma sostenible, necesita mecanismos de retroalimentaci\u00f3n continua (reentrenamiento), lo que demanda talento especializado y plataformas que simplifiquen el proceso. La escasez de cient\u00edficos de datos es un desaf\u00edo, y aqu\u00ed Red Hat ofrece soluciones concretas para mitigarlo:<\/span><\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud<\/strong> permite enriquecer modelos de lenguaje (LLMs) con datos espec\u00edficos de cada sector, generando informaci\u00f3n sint\u00e9tica para entrenamientos m\u00e1s eficientes, reduciendo recursos y manteniendo el control absoluto sobre los datos y modelos.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Red Hat OpenShift AI<\/strong> facilita todo el ciclo de vida del modelo \u2014desde la preparaci\u00f3n y entrenamiento hasta el despliegue y monitoreo\u2014 en entornos h\u00edbridos, con herramientas integradas como Jupyter, PyTorch y vLLM, todo sin bloqueos comerciales.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"color: #000000;\"><strong>Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI)<\/strong> provee un entorno seguro y escalable para desarrollar, probar y ejecutar LLMs, con InstructLab incluido y capacidades de inferencia optimizada.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Estas plataformas permiten a gobiernos y empresas tur\u00edsticas reentrenar modelos con datos locales, escalar soluciones seg\u00fan sus capacidades, y garantizar seguridad y autonom\u00eda tecnol\u00f3gica.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial (IA) est\u00e1 redefiniendo la forma en que las personas planifican, viven y recuerdan sus viajes. 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