Un nuevo modelo teórico propone que el valor turístico del futuro surgirá de la interacción continua entre turista, inteligencia artificial y destino
Analizamos el modelo GAIT-VC y cómo la IA generativa puede transformar la relación entre turistas, alojamientos y destinos mediante la cocreación.
Un nuevo modelo teórico propone que el valor turístico del futuro surgirá de la interacción continua entre turista, inteligencia artificial y destino. Analizamos el modelo GAIT-VC y sus implicaciones para alojamientos y empresas turísticas.
De la personalización a la cocreación: cómo la IA generativa puede cambiar la experiencia turística
Durante años, la digitalización del turismo ha perseguido fundamentalmente un objetivo: proporcionar al viajero mejor información.
Buscadores.
Webs de destinos.
Agencias de viajes online.
Aplicaciones móviles.
Comparadores.
Mapas digitales.
Sistemas de recomendación.
El turista utilizaba esas herramientas para informarse y tomar decisiones.
La inteligencia artificial generativa puede modificar esa relación.
Un sistema de IA ya no tiene por qué limitarse a mostrar información disponible. Puede interpretar lo que necesita una persona, combinar diferentes fuentes, generar una propuesta, acompañarla durante el viaje, reaccionar ante cambios y aprender posteriormente de su comportamiento.
Esto lleva a una pregunta mucho más interesante:
¿Qué ocurre cuando la inteligencia artificial deja de ser una herramienta utilizada por el turista y empieza a convertirse en participante activo de la experiencia turística?
Esta es la cuestión central de A New Theory of Tourism Value Co-Creation in the Era of Generative Artificial Intelligence: The GAIT-VC Framework, de Jincheng Zhang.
El paper propone un nuevo marco denominado GAIT-VC —Generative AI Tourism Value Co-Creation—, basado en una idea fundamental:
El valor turístico puede surgir cada vez más de la interacción dinámica entre tres participantes: el turista, la inteligencia artificial generativa y el destino.
Desde IAturismo.com analizamos qué aporta esta propuesta y, especialmente, qué puede significar para el futuro de los alojamientos y servicios turísticos.
Del turismo de la información al turismo inteligente
El autor parte de una transformación histórica.
Durante décadas, el turismo ha funcionado en gran medida mediante un modelo de servicio de información.
Antes de viajar, el turista debía recopilar información sobre transporte, alojamiento, restauración, actividades y lugares que visitar.
Internet mejoró extraordinariamente este proceso.
Pero no cambió completamente su lógica.
El viajero continuaba teniendo que buscar, comparar, filtrar y decidir.
La IA generativa introduce algo diferente.
Un viajero puede explicar mediante lenguaje natural:
Quiero pasar cuatro días en un destino de montaña con mi familia. Nos interesa la naturaleza y la astronomía, preferimos actividades tranquilas, no queremos conducir demasiado y buscamos un alojamiento de precio medio.
El sistema puede interpretar simultáneamente intereses, presupuesto, composición del grupo, duración del viaje y otras restricciones.
Después puede combinar esa información con transporte, alojamientos, meteorología, disponibilidad, afluencia de visitantes o actividades y construir una propuesta personalizada.
La diferencia parece pequeña, pero conceptualmente es enorme.
El turista deja de buscar información para empezar a expresar intenciones.
Y la IA empieza a transformar esas intenciones en decisiones y experiencias.
La IA generativa no solamente analiza: también crea
Esta es una de las diferencias que el paper establece respecto a generaciones anteriores de inteligencia artificial.
Los sistemas tradicionales han sido especialmente buenos clasificando, prediciendo y recomendando.
La IA generativa añade otra capacidad:
crear.
Puede producir textos, imágenes, vídeos, itinerarios, explicaciones, historias o soluciones adaptadas a un contexto.
El autor considera que esta capacidad convierte progresivamente a la IA en algo más que una herramienta auxiliar.
Puede convertirse en un participante de la creación de valor turístico.
En turismo, esto puede traducirse en:
planes personalizados,
asistencia durante el viaje,
traducción,
recomendaciones dinámicas,
generación de contenidos culturales,
interacción multimodal,
adaptación de itinerarios,
o resolución de incidencias en tiempo real.
La IA pasa así de proporcionar información a participar en la construcción de la experiencia.
El modelo GAIT-VC: turista + IA + destino
Esta es la aportación central del paper.
El modelo tradicional puede simplificarse como una relación entre:
oferta turística → turista
El proveedor diseña un producto o servicio y el turista lo consume.
Las teorías posteriores de cocreación ya cuestionaron esta visión, argumentando que el consumidor participa activamente en la generación de valor.
GAIT-VC introduce un tercer participante:
Turista ↔ IA generativa ↔ Destino
El turista aporta necesidades, preferencias, restricciones y posteriormente comportamiento y valoración.
La IA interpreta esa información, combina conocimiento y genera soluciones.
El destino proporciona recursos, servicios, infraestructura y experiencias.
Los tres interactúan.
Por tanto, el valor no reside exclusivamente en una habitación, una atracción o una ruta.
Se genera progresivamente mediante la interacción entre recursos, inteligencia y experiencia.
Un ejemplo: dos personas visitan exactamente el mismo destino
Imaginemos dos viajeros alojados en el mismo hotel y visitando la misma ciudad.
Tradicionalmente ambos dispondrían de una oferta relativamente similar:
mapa,
folletos,
recomendaciones de recepción,
visitas guiadas,
información turística.
Con un sistema basado en la lógica propuesta por GAIT-VC, sus experiencias podrían ser radicalmente diferentes.
Una persona interesada en arquitectura podría recibir un recorrido centrado en edificios, historia urbana y diseño.
Otra interesada en gastronomía podría recorrer mercados, pequeños establecimientos y productos locales.
Si empieza a llover, ambos itinerarios podrían cambiar.
Si una atracción está saturada, el sistema podría recomendar otra alternativa.
Si el viajero muestra mayor interés por determinada actividad, las recomendaciones siguientes podrían adaptarse.
El destino físico es el mismo.
La experiencia generada es diferente.
Ahí aparece la cocreación.
Un ciclo continuo de cinco etapas
Una de las partes más interesantes del paper es su propuesta de un Five-Stage Intelligent Cycle Mechanism, un ciclo inteligente compuesto por cinco etapas.
1. El turista expresa sus necesidades
Puede hacerlo mediante lenguaje natural, voz o plataformas inteligentes.
No necesita necesariamente buscar cada componente del viaje por separado.
Expresa:
intereses,
presupuesto,
tiempo disponible,
preferencias culturales,
necesidades alimentarias,
restricciones,
riesgos que quiere evitar.
La IA transforma esas necesidades en información estructurada.
2. La IA genera y combina conocimiento
El sistema consulta distintas fuentes.
Información del destino.
Transporte.
Alojamiento.
Meteorología.
Plataformas locales.
Datos históricos.
Opiniones.
Información cultural.
Comportamiento de otros viajeros.
A partir de ello genera una propuesta personalizada.
3. La IA acompaña la experiencia real
La interacción no termina cuando genera el itinerario.
Durante el viaje pueden aparecer cambios.
Lluvia.
Retrasos.
Congestión.
Una actividad que gusta especialmente.
Una reserva cancelada.
El sistema puede reaccionar y modificar las recomendaciones.
Por tanto, la IA evoluciona desde una herramienta de planificación previa hacia un proveedor inteligente durante todo el viaje.
4. Se crea la experiencia y, con ella, el valor
El turista interactúa con el entorno, los servicios y la IA.
La tecnología puede enriquecer esa experiencia mediante contenidos culturales, narraciones personalizadas, recreaciones virtuales o información contextual.
El valor deja de depender únicamente del recurso físico.
También depende de cómo conseguimos interpretarlo, contextualizarlo y experimentarlo.
5. El sistema aprende
Después aparece la pieza que convierte el modelo en un ciclo.
Comportamiento.
Valoraciones.
Consumo.
Interacciones.
Preferencias observadas.
Toda esa información puede retroalimentar el sistema.
La IA aprende y mejora futuras recomendaciones.
El proceso vuelve entonces al comienzo.
Necesidad → generación → experiencia → valor → aprendizaje → nueva necesidad.
De un turismo estático a un turismo que aprende
Esta idea merece detenerse.
Tradicionalmente diseñamos servicios turísticos y posteriormente intentamos mejorarlos.
Una ruta.
Un paquete.
Una experiencia.
Una determinada operativa hotelera.
GAIT-VC plantea algo más dinámico.
Cada interacción genera información.
Esa información alimenta el sistema.
El sistema aprende.
Las siguientes interacciones pueden mejorar.
Por tanto, la creación de valor deja de ser un proceso lineal y se convierte en un bucle de aprendizaje continuo.
El propio paper resume esta evolución como el paso de:
turista → IA → destino
hacia un ecosistema de:
turista ↔ IA ↔ destino.
Una propuesta matemática interesante… pero que debemos interpretar con prudencia
El autor intenta formalizar el modelo mediante un Tourism Value Index (TVI):
TVI = (T × A × D)¹/³
donde:
T representa la participación del turista;
A, la capacidad de soporte inteligente de la IA;
D, la calidad de los recursos del destino.
El modelo utiliza una media geométrica.
La idea conceptual es sencilla: un gran destino no basta si la participación del turista o las capacidades del sistema inteligente son muy bajas.
Y una IA extraordinaria tampoco puede compensar completamente un producto turístico deficiente.
El paper introduce además una segunda ecuación dinámica en la que el valor futuro depende del valor actual más el aprendizaje producido mediante feedback.
Es una representación sugerente porque intenta capturar el carácter acumulativo del aprendizaje.
Pero desde IAturismo.com introduciríamos aquí una precaución importante:
estas ecuaciones deben entenderse como formalización teórica, no como instrumentos de medición empíricamente validados.
El paper propone un modelo conceptual. El siguiente paso científico debería ser comprobarlo con datos reales.
¿Dónde podría aplicarse este modelo?
El documento identifica cinco escenarios.
1. Destinos y atractivos turísticos inteligentes
La IA podría funcionar como guía personalizada.
No solamente explicaría qué estamos viendo.
Podría adaptar contenidos a nuestra edad, intereses, conocimiento previo, idioma o contexto cultural.
También podría combinar información sobre afluencia para modificar rutas y reducir congestión.
2. Planificación personalizada del viaje
Esta es probablemente la aplicación más inmediata.
Los sistemas pueden analizar:
intereses,
presupuesto,
tiempo,
comportamiento histórico,
preferencias,
actividad en redes sociales,
y otros datos disponibles.
El resultado no sería simplemente recomendar un destino.
Sería diseñar una experiencia diferente para cada persona.
Dos viajeros que llegan al mismo lugar podrían recibir propuestas completamente distintas.
3. Patrimonio cultural
Aquí la IA generativa puede resultar especialmente interesante.
El paper propone combinar generación de lenguaje, contenidos multimedia, realidad aumentada, realidad virtual y tecnologías de gemelos digitales.
Un visitante podría contemplar unas ruinas y simultáneamente visualizar una reconstrucción histórica.
O mantener una interacción contextualizada con una recreación virtual.
La IA no modificaría el patrimonio físico.
Modificaría nuestra capacidad para comprenderlo y experimentarlo.
4. Turismo virtual
El autor considera también el crecimiento de experiencias turísticas digitales basadas en recreaciones de espacios reales.
Esto puede tener aplicaciones para personas con limitaciones económicas, físicas o geográficas.
También puede funcionar como complemento previo al viaje físico.
La frontera entre:
descubrir → experimentar virtualmente → decidir → visitar
puede volverse progresivamente más difusa.
5. Hoteles inteligentes
Esta es, para IAturismo.com, una de las partes más relevantes.
El paper considera el alojamiento un escenario importante para GAIT-VC.
La IA generativa podría intervenir en:
atención al cliente 24 horas,
traducción,
recomendaciones personalizadas,
restauración,
actividades,
servicios adaptados,
gestión de habitaciones,
energía,
asignación de recursos humanos,
y apoyo a la toma de decisiones.
Pero la verdadera transformación no consiste en sumar todas esas aplicaciones.
Consiste en conectarlas alrededor del huésped y aprender de la interacción.
Del hotel personalizado al hotel adaptativo
Aquí encontramos una conexión especialmente interesante con el trabajo que estamos desarrollando en IAturismo.com.
Personalizar significa utilizar información disponible para ofrecer algo adecuado a una persona.
Adaptarse significa algo más.
Significa modificar la respuesta cuando cambia la situación.
Supongamos que antes de llegar sabemos que un huésped viaja con niños y le interesa la naturaleza.
Podemos personalizar determinadas recomendaciones.
Pero durante la estancia empieza a llover.
Una actividad prevista se cancela.
Los niños están cansados.
El huésped pregunta por una alternativa de interior.
Un sistema adaptativo incorpora esas nuevas circunstancias y reconstruye la propuesta.
La diferencia es:
personalización = adecuar
adaptación = aprender y reajustar
Esta distinción puede ser fundamental para entender el siguiente nivel de los alojamientos inteligentes.
La IA como nuevo participante del ecosistema turístico
Quizá esta sea la tesis intelectualmente más interesante del paper.
Durante mucho tiempo hemos pensado la IA como una tecnología que utilizan:
el turista,
el hotel,
la OTA,
el destino,
la agencia.
GAIT-VC propone pensarla como un actor adicional dentro de la interacción.
No tiene por qué poseer intereses propios para modificar el sistema.
Si selecciona información, genera itinerarios, recomienda establecimientos, interpreta el destino y modifica decisiones en tiempo real, empieza a desempeñar una función estructural en la creación de la experiencia.
Esto conecta directamente con otra transformación que ya hemos analizado en IAturismo.com:
la aparición de sistemas de IA como nuevos intermediarios entre oferta turística y viajero.
Y aquí aparece una cuestión empresarial enorme
Si una IA participa cada vez más en la construcción del viaje, empresas y destinos tendrán que pensar no solamente en cómo comunicarse con el turista.
También tendrán que conseguir que los sistemas inteligentes puedan comprender su oferta.
Un alojamiento deberá proporcionar información suficientemente estructurada y fiable para que un asistente pueda determinar:
qué ofrece,
para quién resulta adecuado,
qué disponibilidad tiene,
qué experiencias proporciona,
qué lo diferencia,
qué restricciones existen.
En otras palabras:
la empresa turística empezará a tener dos interlocutores: la persona y la inteligencia artificial que la ayuda a decidir.
La lectura de IAturismo.com
El valor principal de este paper no está, a nuestro juicio, en sus ecuaciones.
Está en el cambio de perspectiva que propone:
La IA generativa puede dejar de ser una herramienta periférica y convertirse progresivamente en una capa de inteligencia que conecta al viajero con los recursos y servicios del destino.
Eso tiene consecuencias importantes.
Hasta ahora muchas organizaciones están utilizando IA para:
crear textos,
responder correos,
generar imágenes,
automatizar marketing,
construir chatbots.
Son aplicaciones perfectamente válidas.
Pero representan fundamentalmente una IA instrumental.
El siguiente salto puede ser hacia una IA integrada en la experiencia y en la toma de decisiones.
Y después hacia sistemas capaces de aprender continuamente.
Una conexión especialmente interesante con la Escala de Madurez IA del Alojamiento
El paper no valida nuestra Escala de Madurez IA y sería incorrecto presentarlo de esa manera.
Sin embargo, su lógica proporciona un contraste conceptual interesante para la progresión que estamos investigando:
0 Analógico → 1 Digitalizado → 2 Conectado → 3 Automatizado → 4 Predictivo → 5 Adaptativo
GAIT-VC describe precisamente sistemas en los que diferentes fuentes se conectan, la IA interviene en procesos, utiliza datos para anticipar necesidades y posteriormente aprende del feedback para reajustar su comportamiento.
Especialmente relevante resulta su insistencia en el feedback continuo.
Porque el nivel adaptativo no debería significar simplemente utilizar modelos más sofisticados.
Debería significar:
observar → aprender → decidir → actuar → medir → volver a aprender.
Pero el modelo presenta limitaciones
El interés conceptual del paper no debería llevarnos a aceptar automáticamente todas sus proposiciones.
Desde IAturismo.com destacaríamos al menos cuatro limitaciones.
Primero, estamos ante un marco fundamentalmente teórico. El propio documento señala la necesidad de posteriores contrastes empíricos.
Segundo, el Tourism Value Index simplifica enormemente algo tan complejo como el valor turístico.
Tercero, el modelo atribuye un papel muy importante a la IA sin desarrollar con igual profundidad cuestiones como privacidad, sesgos, gobernanza, dependencia tecnológica o concentración del poder de intermediación.
Y cuarto, tampoco profundiza suficientemente en una cuestión fundamental:
¿quién controla la IA que participa en la cocreación?
No es lo mismo que pertenezca al viajero, al hotel, al destino, a una OTA o a una gran plataforma tecnológica.
Sus incentivos pueden ser diferentes.
Una pregunta que el modelo deja abierta
Imaginemos que un turista pregunta:
¿Dónde debería alojarme?
Una IA controlada por el viajero debería intentar encontrar la mejor alternativa para él.
Una IA proporcionada por una OTA puede operar dentro del inventario y modelo comercial de esa plataforma.
Una IA del destino puede intentar distribuir visitantes.
Una IA del hotel puede intentar maximizar conversión y venta directa.
Todas utilizan inteligencia artificial.
Pero no necesariamente optimizan el mismo objetivo.
Por eso el futuro de la cocreación turística no dependerá solamente de cuánto avance la IA.
También dependerá de quién la controla, con qué datos trabaja y para qué objetivo optimiza.
De la experiencia personalizada al ecosistema turístico inteligente
El paper termina planteando una evolución desde un turismo basado en recursos hacia otro basado en inteligencia.
Es una formulación ambiciosa, pero contiene una intuición poderosa.
Los recursos turísticos seguirán siendo fundamentales.
Una playa.
Una montaña.
Un hotel.
Un museo.
Un restaurante.
Una ciudad.
La inteligencia artificial no sustituye esos recursos.
Puede modificar profundamente cómo los descubrimos, combinamos, interpretamos y experimentamos.
El valor turístico del futuro podría depender cada vez más de la interacción entre:
recursos físicos + datos + inteligencia + personas.
¿Qué debería preguntarse un alojamiento?
A partir del paper, proponemos cinco preguntas prácticas:
1. ¿Qué información conocemos realmente de las necesidades del huésped?
2. ¿Nuestros sistemas pueden utilizar esa información de manera integrada?
3. ¿Podemos adaptar servicios y recomendaciones durante la estancia, o solamente antes de ella?
4. ¿Aprendemos sistemáticamente de las interacciones y del feedback?
5. ¿Podría un asistente de IA externo comprender suficientemente bien nuestro alojamiento para recomendarlo al viajero adecuado?
Estas preguntas permiten pasar de hablar genéricamente de «IA en hoteles» a pensar en capacidades concretas.
Una conclusión para el alojamiento turístico
La principal enseñanza de GAIT-VC no debería ser que todos los establecimientos necesiten desarrollar sofisticados sistemas propios de inteligencia artificial.
Para la mayoría sería poco realista.
La enseñanza es otra:
la inteligencia artificial puede transformar la relación entre huésped, alojamiento y destino desde una secuencia de transacciones hacia una interacción continua.
Antes del viaje puede comprender.
Durante el viaje puede acompañar.
Ante un cambio puede adaptar.
Después del viaje puede aprender.
Ese ciclo representa una evolución considerable respecto al chatbot que simplemente responde preguntas.
Y nos proporciona una imagen bastante clara de hacia dónde podría evolucionar una parte del turismo inteligente:
de informar al turista → a personalizar → a predecir → a cocrear → a adaptarse.
La pregunta que dejamos al directivo turístico
Cuando pensamos en inteligencia artificial solemos preguntarnos:
¿Qué tareas podemos hacer con IA?
Este paper invita a formular una pregunta diferente:
¿Qué experiencia podríamos crear si turista, alojamiento, destino e inteligencia artificial pudieran aprender continuamente unos de otros?
La diferencia entre ambas preguntas puede parecer conceptual.
Pero probablemente separa dos etapas muy diferentes de la transformación turística mediante inteligencia artificial.
Sobre el paper analizado
Título: A New Theory of Tourism Value Co-Creation in the Era of Generative Artificial Intelligence: The GAIT-VC Framework
Autor: Jincheng Zhang
Afiliación: Faculty of Science and Technology, Rajabhat Maha Sarakham University, Tailandia
Concepto central: Generative AI Tourism Value Co-Creation Model (GAIT-VC)
Ámbitos de aplicación analizados: destinos inteligentes, planificación personalizada, patrimonio cultural, turismo virtual y hoteles inteligentes.
Este artículo de IAturismo.com sintetiza, contextualiza y analiza críticamente el documento. El GAIT-VC y el Tourism Value Index pertenecen a la propuesta del autor; las secciones identificadas como «La lectura de IAturismo.com», así como su relación con nuestra investigación sobre madurez IA, constituyen interpretación propia.
Del uso de IA a la capacidad de adaptación
En IAturismo.com investigamos cómo convertir las posibilidades de la inteligencia artificial en capacidades empresariales útiles para el turismo.
Porque el objetivo no debería ser utilizar más IA.
Debería ser comprender mejor, decidir mejor y desarrollar alojamientos capaces de evolucionar progresivamente desde la digitalización hacia la inteligencia y la adaptación.
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