Un estudio publicado en 2026 propone una nueva generación de destinos capaces de aprender, anticiparse y adaptarse en tiempo real. Analizamos qué significa este cambio y, sobre todo, qué puede suponer para hoteles y alojamientos turísticos.
¿Qué son los destinos turísticos cognitivos? Analizamos cómo la inteligencia artificial puede transformar destinos, hoteles y alojamientos turísticos.
¿Qué viene después de los destinos turísticos inteligentes? Un estudio de 2026 propone los destinos cognitivos: ecosistemas capaces de aprender, anticiparse y adaptarse mediante inteligencia artificial. Analizamos qué significa y qué puede suponer para los alojamientos turísticos.
De los destinos inteligentes a los destinos cognitivos: cómo la IA puede transformar el turismo
La inteligencia artificial está avanzando tan rápidamente que buena parte de la conversación sobre transformación digital del turismo empieza a quedarse corta.
Durante años hemos hablado de destinos turísticos inteligentes: territorios conectados, sensores, aplicaciones móviles, plataformas de datos, sistemas de movilidad inteligente, Internet de las Cosas y herramientas capaces de mejorar la experiencia del visitante.
Pero ¿qué ocurre cuando esos sistemas dejan de limitarse a recopilar y analizar información y empiezan también a aprender, anticiparse, adaptarse y ayudar a tomar decisiones en tiempo real?
Esa es la cuestión que plantea el artículo científico From smart destinations to cognitive destinations: The next evolution in AI-driven tourism by 2050, publicado en junio de 2026 en Journal of Destination Marketing & Management por Carmen Lidia Aguiar Castillo, Miguel Palomo Santiago, Rafael Pérez Jiménez y Eduardo Parra-López, investigadores de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria y la Universidad de La Laguna.
Su propuesta tiene un nombre: Cognitive Tourism Destination, o destino turístico cognitivo.
Y aunque 2050 pueda parecer lejano, algunas de las preguntas que plantea el estudio son relevantes para las empresas turísticas de hoy.
Del destino turístico inteligente al destino cognitivo
Los destinos turísticos inteligentes han supuesto un importante avance en la manera de gestionar el turismo.
Sensores, conectividad, plataformas digitales, aplicaciones, sistemas de información, CRM, movilidad inteligente, análisis de datos y tecnologías turísticas permiten conocer mejor lo que sucede en un territorio y ofrecer mejores servicios a visitantes y residentes.
El problema es que disponer de muchos datos no significa necesariamente disponer de inteligencia para actuar sobre ellos.
Los autores señalan varias limitaciones que todavía encontramos en la práctica: datos fragmentados, sistemas que funcionan de manera aislada, dificultades de interoperabilidad, capacidades predictivas desiguales y problemas para compartir información entre los distintos participantes del ecosistema turístico.
Un hotel puede disponer de su PMS y su CRM.
Un museo, de su sistema de reservas.
Una empresa de transporte, de información sobre movilidad.
Un restaurante, de su plataforma de reservas.
El destino puede disponer de sensores, estadísticas y plataformas de datos.
Pero todos ellos pueden seguir funcionando como islas digitales.
La propuesta del destino cognitivo intenta superar precisamente esta limitación.
¿Qué es un destino turístico cognitivo?
La idea puede explicarse de forma sencilla:
Un destino inteligente utiliza datos para funcionar mejor. Un destino cognitivo aprende de esos datos para interpretar el contexto, anticiparse y adaptarse.
Los autores presentan los destinos cognitivos como una evolución, no como una sustitución, de los destinos turísticos inteligentes.
El objetivo sería pasar progresivamente de sistemas basados fundamentalmente en reglas y análisis de información a ecosistemas capaces de aprender continuamente y generar respuestas adaptadas al contexto.
Esto supone incorporar tecnologías como inteligencia artificial, aprendizaje automático, IA distribuida, edge computing, aprendizaje federado y, en un horizonte más lejano, redes 6G y sistemas neuroadaptativos.
Pero la diferencia realmente importante no está en acumular tecnologías.
Está en qué hacemos con ellas.
Del dato a la información, y de la información a la decisión
Uno de los conceptos más interesantes del estudio es la utilización de la conocida jerarquía DIKW:
Datos → Información → Conocimiento → Sabiduría
Podemos trasladarla fácilmente al turismo.
Un sensor puede indicarnos cuántas personas se encuentran en determinado lugar.
Eso es dato.
Una plataforma puede mostrarnos que la concentración de visitantes está aumentando rápidamente.
Eso es información.
Un sistema predictivo puede interpretar los datos históricos y actuales y anticipar que dentro de treinta minutos se producirá una situación de saturación.
Eso es conocimiento aplicado.
Pero todavía podemos ir más lejos.
Un sistema cognitivo podría considerar simultáneamente movilidad, capacidad, sostenibilidad, necesidades de los visitantes, impacto sobre los residentes y otras variables para recomendar o ejecutar determinadas respuestas.
Nos aproximaríamos entonces a lo que los autores denominan el nivel de wisdom, o sabiduría.
No se trata simplemente de optimizar.
Se trata de intentar decidir mejor teniendo en cuenta el contexto y las consecuencias.
Y aquí aparece una cuestión esencial: esa «sabiduría» no puede delegarse sin más en un algoritmo. Los propios autores incorporan conceptos como gobernanza ética y sistemas human-in-the-loop, en los que las personas mantienen capacidad de intervención sobre determinadas decisiones automatizadas.
¿Cómo sería un destino capaz de aprender?
Imaginemos una situación de elevada concentración turística.
Un destino inteligente puede detectar la congestión mediante sensores y mostrarla en un panel de control.
Un destino cognitivo debería poder ir más allá.
Podría anticipar la saturación, analizar alternativas y coordinar diferentes respuestas: modificar determinadas frecuencias de transporte, recomendar otros itinerarios, gestionar accesos mediante franjas horarias o distribuir visitantes hacia otros puntos de interés.
El propio estudio utiliza el overtourism como ejemplo: control predictivo y coordinación mediante múltiples agentes podrían permitir que diferentes participantes respondieran conjuntamente ante picos de demanda.
Lo mismo podría aplicarse a sostenibilidad.
Los sistemas podrían combinar información procedente de sensores para optimizar consumos de energía, agua o gestión de residuos y evaluar indicadores como energía consumida por visitante, litros de agua por visitante o emisiones asociadas a la visita.
Estamos pasando, por tanto, de:
observar → comprender → predecir → recomendar → actuar → aprender.
Esta secuencia resulta especialmente interesante porque no tiene por qué limitarse a los destinos.
También podemos aplicarla a una empresa turística.
Del destino cognitivo al alojamiento cognitivamente asistido
Aquí es donde desde IAturismo.com creemos que el estudio adquiere especial interés para hoteles, apartamentos turísticos, campings, alojamientos rurales y otras empresas de hospitalidad.
El paper estudia fundamentalmente destinos.
Pero podemos trasladar algunas de sus ideas al alojamiento.
No proponemos que un hotel tenga que convertirse mañana en un hipotético «hotel cognitivo». Resultaría prematuro y probablemente poco útil.
Preferimos hablar de un alojamiento cognitivamente asistido: una empresa que utiliza progresivamente datos, automatización e inteligencia artificial para comprender mejor lo que sucede, anticiparse y ayudar a trabajadores y responsables a tomar mejores decisiones.
Pensemos en un hotel
Puede disponer actualmente de:
PMS, motor de reservas, channel manager, CRM, revenue management, reputación online, herramientas de marketing, chatbot, sistemas de climatización y diferentes aplicaciones internas.
Tener todas estas herramientas significa estar digitalizado.
No significa necesariamente que exista inteligencia compartida entre ellas.
El siguiente salto consiste precisamente en conectar información, contexto y capacidad de decisión.
Una estancia que se adapta al contexto
Imaginemos que un huésped reserva por segunda vez en un hotel.
Con los permisos adecuados, el alojamiento dispone de determinada información sobre sus preferencias y su anterior estancia.
Antes de su llegada, diferentes sistemas pueden considerar simultáneamente:
sus preferencias declaradas, composición de la reserva, previsión meteorológica, ocupación del hotel, disponibilidad del restaurante, actividades contratables y oferta turística del destino.
En lugar de enviar el mismo correo preestancia a todos los clientes, un asistente podría generar una comunicación contextual:
Mañana por la tarde está prevista lluvia. Hemos seleccionado tres actividades cubiertas que podrían interesarte. La actividad que realizaste durante tu anterior estancia vuelve a estar disponible y el restaurante tendrá elevada ocupación alrededor de las 21:00.
No estamos hablando simplemente de un chatbot que responde preguntas.
Estamos hablando de IA utilizando diferentes fuentes de información para anticiparse a una necesidad.
La diferencia es importante.
De la personalización a la hiperpersonalización
La personalización ya existe en turismo.
Hoteles, plataformas y compañías aéreas utilizan desde hace años historiales, programas de fidelización, segmentación y motores de recomendación.
El destino cognitivo lleva esta lógica considerablemente más lejos.
Los autores plantean una personalización avanzada en la que los modelos aprenden de las interacciones y pueden adaptar servicios teniendo en cuenta el contexto en tiempo real.
Para un alojamiento esto podría significar evolucionar desde:
«Sabemos qué tipo de cliente eres»
hacia:
«Entendemos qué podrías necesitar en este momento concreto de tu estancia».
Pero esta capacidad abre inmediatamente otra cuestión.
¿Cuánto queremos que sepa un sistema sobre nosotros?
El gran dilema: personalización frente a privacidad
Cuanto mayor sea la capacidad de conocer al viajero, mayor será también la responsabilidad de protegerlo.
El estudio dedica especial atención a este problema.
Un destino cognitivo podría utilizar información procedente de aplicaciones, CRM, movilidad, transacciones, sensores, redes sociales y otras fuentes.
La combinación de esos datos puede generar servicios extraordinariamente personalizados.
También puede generar extraordinarios riesgos.
Por eso los autores destacan tecnologías como el aprendizaje federado o Federated Learning.
La idea fundamental es interesante: diferentes organizaciones pueden colaborar en el entrenamiento de determinados modelos sin necesidad de entregar todos sus datos originales a una gran base de datos central.
El esquema de la página 8 del estudio muestra precisamente hoteles, museos, transporte, zonas comerciales y otros actores entrenando modelos localmente y enviando actualizaciones que contribuyen a mejorar un modelo compartido.
No es una solución mágica. El propio estudio advierte de que el aprendizaje federado no garantiza por sí mismo la privacidad y debe complementarse con otras técnicas y mecanismos de gobernanza.
Para el sector turístico, la conclusión es importante:
La carrera por personalizar la experiencia del huésped no puede convertirse en una carrera por recopilar cuantos más datos mejor.
La confianza será parte de la ventaja competitiva.
Cuando el hotel deja de ser una isla
Existe otra consecuencia particularmente interesante.
Un alojamiento forma parte de una experiencia mucho mayor.
El viajero duerme en el hotel, pero también utiliza transporte, visita patrimonio, come en restaurantes, compra en comercios, realiza actividades y se relaciona con el territorio.
Por eso podemos formular una pregunta:
¿Qué ocurriría si los alojamientos dejaran de funcionar como islas digitales y participaran en ecosistemas turísticos capaces de aprender conjuntamente?
Un hotel podría anticipar recomendaciones teniendo en cuenta la situación real del destino.
El destino podría gestionar mejor los flujos turísticos.
Las actividades podrían ajustar capacidad.
La movilidad podría responder a la demanda.
Y el visitante podría recibir una experiencia más coherente.
Esta coordinación entre múltiples actores es precisamente uno de los elementos centrales del concepto de destino cognitivo.
Pero también constituye uno de sus mayores desafíos.
No todo es tecnología
Este es uno de los aspectos del estudio que merece especial atención.
Un destino no se convierte en cognitivo simplemente comprando inteligencia artificial.
Los autores insisten en la interacción entre infraestructura tecnológica, empresas, instituciones, residentes, visitantes y mecanismos de gobernanza.
Un magnífico algoritmo sirve de poco cuando los datos están fragmentados.
Una plataforma común sirve de poco cuando las organizaciones no quieren colaborar.
La automatización puede resultar problemática cuando nadie sabe quién es responsable de una decisión.
Y la hiperpersonalización puede destruir confianza cuando el viajero desconoce qué información se está utilizando.
Por tanto, la transformación es simultáneamente:
tecnológica, organizativa y humana.
Esta idea tiene una implicación inmediata para cualquier alojamiento que esté pensando en introducir inteligencia artificial.
La primera pregunta no debería ser:
¿Qué herramienta de IA compramos?
Debería ser:
¿Qué problema queremos resolver y qué información, procesos y personas intervienen en él?
Sostenibilidad: la IA también consume recursos
Existe además una contradicción interesante.
La inteligencia artificial puede ayudar a reducir consumos, mejorar la utilización de recursos, gestionar movilidad o combatir determinados efectos del turismo masivo.
Pero la propia infraestructura digital tiene impacto ambiental.
El artículo advierte sobre el consumo energético asociado especialmente a grandes sistemas de IA generativa y plantea la necesidad de incorporar prácticas de green IT y modelos computacionalmente más eficientes.
Por tanto, no tendría demasiado sentido utilizar enormes cantidades de recursos computacionales para conseguir mejoras marginales presentadas posteriormente como sostenibles.
La pregunta relevante vuelve a ser la misma:
¿Dónde aporta realmente valor la inteligencia artificial?
La lectura crítica de IAturismo.com
El concepto de destino cognitivo resulta sugerente, pero conviene evitar el determinismo tecnológico.
El propio artículo reconoce una limitación fundamental: estamos ante una propuesta conceptual que todavía necesita validación empírica.
Por tanto, no sabemos si los destinos turísticos de 2050 funcionarán exactamente de esta manera.
Probablemente tampoco evolucionarán todos al mismo ritmo.
Un gran destino urbano, una isla altamente especializada en turismo y una comarca rural parten de infraestructuras, presupuestos, capacidades y necesidades completamente diferentes.
Los autores reconocen precisamente distintos niveles de madurez: desde destinos que todavía presentan limitaciones básicas de conectividad hasta destinos inteligentes maduros y algunos primeros entornos que empiezan a experimentar con capacidades próximas a las que denominan cognitivas.
Existe además otro riesgo.
Podemos terminar confundiendo más automatización con mejores decisiones.
Una decisión turística afecta a empresas, trabajadores, viajeros y residentes. Optimizar una variable —ocupación, gasto, movilidad o eficiencia— puede perjudicar otra.
Por eso probablemente el aspecto más interesante del concepto de destino cognitivo no sea que las máquinas puedan decidir autónomamente.
Es que podemos construir sistemas capaces de ayudarnos a comprender situaciones mucho más complejas antes de decidir.
¿Qué puede hacer hoy un alojamiento turístico?
No necesitamos esperar a 2050.
La evolución descrita en el paper puede convertirse en una sencilla escalera para reflexionar sobre la madurez tecnológica de un alojamiento:
Digitalizar → Integrar → Automatizar → Predecir → Personalizar → Aprender.
Un hotel que todavía realiza numerosos procesos manualmente debería probablemente concentrarse primero en digitalizarlos.
Otro puede tener excelentes herramientas, pero completamente desconectadas. Su prioridad podría ser la integración.
Otro puede disponer de datos suficientes para empezar a automatizar determinados procesos.
Y una organización más avanzada puede comenzar a utilizar modelos predictivos o asistentes capaces de utilizar información contextual.
La cuestión importante es no intentar saltarse etapas simplemente porque una determinada tecnología esté de moda.
Escala de Madurez IA del Alojamiento | IAturismo.com
Como aplicación práctica de las ideas planteadas por esta investigación, proponemos una primera escala conceptual para analizar cómo puede evolucionar un alojamiento en su utilización de datos e inteligencia artificial.
| Nivel | Situación | Pregunta principal |
|---|---|---|
| 0. Analógico | Predominan procesos manuales y datos dispersos. | ¿Qué debemos digitalizar? |
| 1. Digitalizado | Existen herramientas digitales para diferentes procesos. | ¿Estamos utilizando correctamente nuestras herramientas? |
| 2. Conectado | Los principales sistemas empiezan a intercambiar información. | ¿Cómo eliminamos los silos de datos? |
| 3. Automatizado | Determinados procesos y decisiones rutinarias se ejecutan automáticamente. | ¿Qué merece la pena automatizar? |
| 4. Predictivo | Los datos ayudan a anticipar demanda, comportamiento o necesidades. | ¿Qué podemos prever antes de que ocurra? |
| 5. Adaptativo | Los sistemas aprenden del contexto y ayudan a personalizar y adaptar decisiones. | ¿Cómo podemos aprender continuamente? |
No planteamos esta escala como un estándar científico ni como una clasificación cerrada.
Es una herramienta conceptual de IAturismo.com para formular una pregunta mucho más útil que «¿estamos utilizando IA?»:
¿Cuál es nuestra madurez actual y cuál debería ser nuestro siguiente paso?
La IA en turismo no consiste en tener más herramientas
Quizá esta sea una de las conclusiones más interesantes que podemos extraer del paper.
Durante la primera fase de digitalización turística acumulamos tecnología.
Web.
Motor de reservas.
PMS.
CRM.
Channel manager.
Aplicaciones.
Analítica.
Chatbots.
Ahora podemos estar entrando en una segunda etapa.
La cuestión ya no será solamente cuántas herramientas tenemos.
Será cómo conectamos datos, tecnología y conocimiento para comprender mejor lo que sucede y tomar mejores decisiones.
El destino cognitivo propuesto por Aguiar Castillo, Palomo Santiago, Pérez Jiménez y Parra-López puede tardar décadas en materializarse plenamente —y quizá nunca adopte exactamente la forma que hoy imaginamos—.
Pero la dirección que señala merece atención.
Porque probablemente la transformación más importante de la inteligencia artificial en turismo no consista en que las empresas tengan más tecnología.
Consistirá en que sean capaces de aprender mejor.
De la investigación a la acción
En IAturismo.com queremos analizar la inteligencia artificial desde esa perspectiva: no como una colección interminable de herramientas, sino como una oportunidad para mejorar procesos, decisiones, conocimiento del cliente y competitividad.
Para un alojamiento turístico, por tanto, la pregunta no debería ser:
«¿Qué inteligencia artificial debería utilizar?»
Antes conviene responder otra:
«¿Dónde estamos y qué problema merece realmente la pena resolver con IA?»
Ese es precisamente el punto de partida del Diagnóstico IA de IAturismo.com: analizar procesos, datos, herramientas y oportunidades para identificar dónde puede aportar valor real la inteligencia artificial y establecer prioridades asumibles de transformación.
Descubre dónde puede aportar valor la IA en tu alojamiento
Ficha del estudio analizado
Investigación aplicada | IAturismo.com
Analizamos investigaciones recientes sobre inteligencia artificial y turismo para convertir sus principales conclusiones en conocimiento comprensible y aplicable por empresas y profesionales del sector.
Título: From smart destinations to cognitive destinations: The next evolution in AI-driven tourism by 2050
Autores: Carmen Lidia Aguiar Castillo, Miguel Palomo Santiago, Rafael Pérez Jiménez y Eduardo Parra-López.
Revista: Journal of Destination Marketing & Management, volumen 42 (2026), artículo 101128.
Publicado online: 10 de junio de 2026.
Tipo de investigación: artículo conceptual y revisión crítica.
Tema principal: evolución de los destinos turísticos inteligentes hacia destinos turísticos cognitivos basados en IA, aprendizaje adaptativo y sistemas distribuidos.