Un estudio académico analiza 148 investigaciones sobre IA y turismo y advierte de que la tecnología puede contribuir a la sostenibilidad
Analizamos un estudio sobre inteligencia artificial y turismo sostenible: oportunidades, riesgos para los ODS, empleo, privacidad, energía y sobreturismo.
Un estudio basado en 148 investigaciones analiza cómo la inteligencia artificial puede contribuir al turismo sostenible, pero también generar riesgos relacionados con empleo, privacidad, desigualdad, energía y sobreturismo.
Inteligencia artificial y turismo sostenible: oportunidades, riesgos y contradicciones que no deberíamos ignorar
La inteligencia artificial suele presentarse como una herramienta capaz de hacer el turismo más eficiente, personalizado y sostenible.
Mejores previsiones de demanda.
Menor consumo de recursos.
Rutas optimizadas.
Automatización.
Mayor accesibilidad.
Experiencias personalizadas.
Mejor gestión de destinos.
Pero existe una pregunta menos frecuente:
¿puede la inteligencia artificial solucionar determinados problemas del turismo y, al mismo tiempo, crear otros nuevos?
Esta es precisamente la cuestión que plantean Stefan Gössling y Xiang Ying Mei en el artículo académico AI and sustainable tourism: an assessment of risks and opportunities for the SDGs, publicado en Current Issues in Tourism.
El trabajo revisa 148 artículos científicos publicados entre 2019 y 2024 y analiza las relaciones entre inteligencia artificial, turismo y Objetivos de Desarrollo Sostenible.
Su conclusión principal resulta particularmente relevante:
La relación entre IA y sostenibilidad turística es mucho más ambigua de lo que suele sugerir la literatura.
La inteligencia artificial puede aportar beneficios importantes.
Pero también puede generar trade-offs, desigualdades y efectos secundarios capaces de dificultar algunos de los mismos objetivos de sostenibilidad que pretende favorecer.
Desde IAturismo.com analizamos las principales conclusiones del estudio y qué significan para empresas turísticas, alojamientos y destinos.
Una investigación que cuestiona el optimismo predominante
Los autores parten de una constatación.
La investigación académica sobre inteligencia artificial y turismo ha crecido rápidamente, pero buena parte de ella se ha concentrado en las aplicaciones y beneficios potenciales.
Personalización.
Automatización.
Robótica.
Predicción.
Experiencia del turista.
Competitividad.
Eficiencia.
Sin embargo, según el estudio, muchos de estos trabajos presentan las relaciones entre IA y sostenibilidad de manera positiva, genérica, especulativa y optimista.
Existe todavía poca evidencia empírica que permita demostrar hasta qué punto esas promesas se traducen realmente en avances medibles respecto a los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
Esta observación es muy importante.
Decir que una tecnología puede aumentar la eficiencia no demuestra automáticamente que disminuya el impacto ambiental.
Decir que puede mejorar la personalización tampoco significa necesariamente que mejore el bienestar del turista o la distribución de los beneficios económicos.
La sostenibilidad exige analizar el sistema completo.
¿Cómo se utiliza actualmente la IA en turismo?
La revisión académica identifica numerosas aplicaciones.
Entre ellas encontramos robots de servicio, asistentes virtuales, sistemas de recomendación, traducción automática, check-in automatizado, seguridad, pricing dinámico, realidad aumentada y virtual, planificación del viaje, automatización del marketing, segmentación de clientes y analítica predictiva.
También aparecen aplicaciones orientadas a mejorar la accesibilidad de personas mayores o con discapacidad, facilitar determinados servicios de salud durante los viajes y apoyar el desarrollo del turismo rural.
La literatura suele asociar estas tecnologías con cuatro grandes beneficios:
mejor experiencia del turista, mayor eficiencia operativa, personalización y mayor competitividad empresarial.
Pero el paper introduce inmediatamente una pregunta adicional:
¿quién obtiene realmente esos beneficios y quién asume sus costes?
Los robots pueden mejorar el servicio… pero también cambiar la hospitalidad
Una parte importante de la literatura revisada estudia robots y automatización.
Los robots pueden realizar tareas repetitivas, atender consultas, transportar objetos, apoyar a trabajadores o incluso participar en determinados servicios de recepción y restauración.
Algunos estudios encuentran efectos positivos sobre satisfacción, entretenimiento y experiencia del huésped.
También pueden permitir a las empresas aumentar productividad, reducir costes, aliviar determinadas cargas de trabajo y responder a problemas de escasez de personal.
Pero los autores encuentran también una segunda cara.
Algunos clientes pueden sentirse menos valorados cuando la interacción humana es sustituida por una máquina.
La automatización puede debilitar las relaciones entre anfitriones y huéspedes.
Los trabajadores pueden percibir los robots como una amenaza laboral.
Y determinados sistemas pueden utilizarse también para incrementar la vigilancia del empleado.
La conclusión de la revisión es precisamente que los resultados son ambiguos.
La tecnología puede aumentar eficiencia y simultáneamente introducir nuevos problemas sociales.
La eficiencia no equivale automáticamente a sostenibilidad
Esta es probablemente una de las ideas más importantes del paper.
Un argumento frecuente sostiene que la IA permitirá utilizar mejor energía, materiales y otros recursos.
Eso es perfectamente posible.
Pero los autores advierten de que debe analizarse también el consumo de recursos de la propia infraestructura de inteligencia artificial.
El estudio recoge estimaciones de la Agencia Internacional de la Energía según las cuales los centros de datos asociados al desarrollo tecnológico consumieron aproximadamente 460 TWh de electricidad en 2022, y se esperaba que esa cifra pudiera superar los 1.000 TWh en 2026.
Los autores utilizan este dato para formular una cuestión fundamental:
¿Qué ocurre si el incremento del consumo energético asociado a la IA supera las mejoras de eficiencia que conseguimos gracias a ella?
No significa que la IA sea necesariamente ambientalmente negativa.
Significa que no podemos contabilizar solamente los ahorros y olvidar los costes tecnológicos necesarios para obtenerlos.
La paradoja de Jevons aplicada al turismo
Aunque el paper no estructura su argumento específicamente alrededor de este concepto, la lógica resulta fácil de entender.
Supongamos que la IA permite gestionar un destino de manera mucho más eficiente.
Puede reducir tiempos de desplazamiento.
Optimizar precios.
Encontrar vuelos baratos.
Personalizar recomendaciones.
Eliminar fricciones.
En principio todo parece positivo.
Pero si gracias a ello viajar se vuelve más cómodo, barato y atractivo, también podría aumentar el número total de viajes.
La eficiencia por turista mejora.
Pero el impacto agregado aumenta.
Precisamente uno de los riesgos identificados en el estudio es que las recomendaciones algorítmicas dirijan un mayor número de personas hacia determinados lugares y contribuyan a generar congestión y sobreturismo.
Por tanto, optimizar una actividad no garantiza reducir su impacto total.
La IA puede ayudar a combatir el sobreturismo… o intensificarlo
Esta contradicción merece especial atención.
La inteligencia artificial puede analizar flujos turísticos y recomendar rutas alternativas.
Puede distribuir visitantes geográficamente.
Puede anticipar saturaciones.
Puede modificar precios.
Puede recomendar horarios menos congestionados.
Todo ello podría contribuir a gestionar mejor destinos con elevada presión turística.
Pero esos mismos algoritmos también pueden hacer exactamente lo contrario.
Un sistema de recomendación utilizado por millones de personas podría identificar determinados lugares como especialmente atractivos y concentrar allí todavía más visitantes.
El mismo algoritmo que puede redistribuir demanda puede también amplificarla.
De ahí una conclusión importante para la gestión de destinos:
la tecnología no determina automáticamente el resultado; lo determinan sus objetivos, incentivos y reglas de funcionamiento.
Personalización: servicio al cliente o vigilancia comercial
Otra cuestión central del estudio aparece alrededor de la personalización.
La industria turística tiene un enorme interés en conseguir perfiles cada vez más completos de sus clientes.
Preferencias gastronómicas.
Viajes anteriores.
Destinos favoritos.
Tipo de habitación.
Composición familiar.
Programas de fidelización.
Medios de transporte.
Actividades.
Comportamiento digital.
Cuanto mejor sea el perfil, más personalizada puede ser la oferta.
Pero los autores plantean una interpretación crítica.
Lo que desde marketing denominamos hiperpersonalización puede convertirse también en una forma extraordinariamente sofisticada de vigilancia comercial.
Los sistemas pueden observar continuamente al cliente, actualizar sus perfiles y utilizar predicciones para influir en sus decisiones de compra.
La cuestión deja entonces de ser exclusivamente tecnológica:
¿dónde termina la personalización útil y dónde comienza la explotación excesiva de los datos personales?
Cuando el turista paga con datos
Muchas aplicaciones de inteligencia artificial se presentan al usuario como servicios gratuitos.
Recomendaciones personalizadas.
Planificación del viaje.
Asistentes inteligentes.
Comparadores.
Sugerencias adaptadas a nuestros intereses.
Pero los autores recuerdan que esos servicios pueden tener otro precio:
los datos personales.
La investigación identifica una tendencia hacia mayor recopilación de datos, creación de perfiles, analítica predictiva, generación de contenidos, automatización de vigilancia, personalización y microsegmentación.
Desde una perspectiva empresarial, estas capacidades representan oportunidades extraordinarias.
Desde una perspectiva de sostenibilidad social, obligan a introducir cuestiones de privacidad, autonomía y poder.
¿Puede la IA aumentar la desigualdad turística?
Uno de los hallazgos más interesantes del estudio es la aparición de una posible brecha de desarrollo asociada a la IA.
Los beneficios de la inteligencia artificial probablemente no se distribuirán de manera uniforme.
Pueden aparecer ganadores y perdedores entre:
personas,
trabajadores,
empresas,
destinos,
territorios,
países.
Las grandes compañías disponen de más datos, capital, talento y capacidad tecnológica.
Las pequeñas empresas pueden tener mayores dificultades para invertir en infraestructuras, integrar sistemas o desarrollar modelos avanzados.
El riesgo es que la IA contribuya a aumentar la concentración del mercado.
Los autores señalan además que determinados sistemas comerciales pueden priorizar especialmente a viajeros con mayor capacidad adquisitiva.
Esto introduce una cuestión que rara vez aparece cuando hablamos de innovación turística:
¿puede una tecnología que mejora extraordinariamente la eficiencia empresarial reducir al mismo tiempo la diversidad del ecosistema turístico?
Automatización, empleo y calidad del trabajo
Otra de las grandes tensiones afecta al empleo.
La automatización puede eliminar tareas repetitivas y físicamente exigentes.
Puede reducir sobrecarga.
Puede ayudar a cubrir puestos difíciles de ocupar.
Puede permitir que las personas se concentren en actividades de mayor valor añadido.
Pero también puede eliminar determinados puestos de trabajo.
Los autores señalan especialmente el riesgo para trabajos de menor cualificación y tareas altamente repetitivas.
Además, la tecnología puede utilizarse para supervisar constantemente al trabajador.
En consecuencia, la pregunta adecuada no es solamente:
¿cuántos empleos puede automatizar la IA?
También deberíamos preguntarnos:
¿qué tipo de trabajo queremos crear después de automatizarlos?
La dimensión humana de la hospitalidad
Este punto tiene especial relevancia para alojamientos turísticos.
La literatura analizada encuentra evidencia de que determinadas tecnologías pueden mejorar satisfacción y rapidez del servicio.
Pero también existe preocupación por la desaparición progresiva de las relaciones personales entre huéspedes y profesionales.
Hospitalidad no significa únicamente proporcionar una habitación.
Existe una dimensión humana:
escuchar,
orientar,
conversar,
interpretar situaciones,
transmitir cultura local,
resolver imprevistos,
generar confianza.
Si utilizamos la IA exclusivamente para eliminar interacciones personales podemos terminar reduciendo precisamente uno de los elementos diferenciadores del turismo.
Una estrategia mejor podría utilizar tecnología para eliminar burocracia y liberar tiempo humano, no para eliminar automáticamente humanidad.
Una metodología especialmente original: preguntar también a ChatGPT
El paper incorpora una característica poco habitual.
Después de revisar la literatura científica, los autores realizaron tres grandes consultas a ChatGPT:
- ¿Cómo se utiliza actualmente la IA en turismo?
- ¿Cómo se utilizará dentro de diez años?
- ¿Qué riesgos implica para los Objetivos de Desarrollo Sostenible?
Los investigadores no utilizan ChatGPT como fuente bibliográfica.
De hecho, reconocen expresamente que los modelos pueden inventar referencias y que no son adecuados para realizar una revisión de literatura.
Lo utilizan como una especie de secretario digital capaz de ampliar perspectivas y detectar relaciones.
Y el resultado les sorprendió.
Las respuestas obtenidas presentaron una visión más estructurada, compleja y crítica de determinados riesgos que gran parte de la literatura académica revisada.
Cuando la IA resulta más crítica con la IA que la literatura académica
Esta es probablemente la paradoja metodológica más interesante del artículo.
Según los autores, buena parte de la literatura académica analizada describe la IA desde perspectivas predominantemente positivas.
ChatGPT identificó, en cambio, con mayor claridad cuestiones como:
sobreturismo,
concentración empresarial,
brecha digital,
desigualdad,
privacidad,
vigilancia,
pérdida de empleo,
sesgos,
preferencia por turistas de mayor poder adquisitivo.
Los investigadores no sostienen que ChatGPT tenga razón y la literatura esté equivocada.
Su conclusión es más prudente:
el contraste ayuda a descubrir relaciones y contradicciones que necesitan investigación empírica.
Los principales riesgos para los Objetivos de Desarrollo Sostenible
La figura 1 del paper, reproducida en la página 10 del documento, resulta particularmente reveladora.
Los autores agrupan los principales riesgos en tres dimensiones:
sociales, económicas y ambientales.
Entre ellos aparecen:
- pérdida de empleo, especialmente en ocupaciones de baja cualificación;
- dominio creciente de grandes empresas;
- brecha digital entre personas y organizaciones con diferentes capacidades;
- sesgos de género y desigualdad;
- preferencia por turistas con mayor capacidad económica;
- homogeneización cultural;
- privacidad y seguridad de datos;
- vigilancia;
- sobreturismo;
- congestión urbana;
- incremento del consumo de recursos;
- aumento de emisiones asociado al uso energético de la infraestructura tecnológica.
La imagen transmite algo especialmente importante:
los riesgos no están aislados.
Se conectan entre sí.
Una decisión comercial puede producir efectos sociales.
Una innovación tecnológica puede producir impactos ambientales.
Un aumento de eficiencia puede generar más demanda.
La sostenibilidad es sistémica.
¿Significa esto que la IA es incompatible con el turismo sostenible?
No.
Y sería incorrecto interpretar así el estudio.
Los autores reconocen muchas oportunidades.
La IA puede mejorar eficiencia.
Puede reducir determinados desperdicios.
Puede facilitar movilidad.
Puede mejorar accesibilidad.
Puede ayudar a personas con discapacidad.
Puede mejorar servicios.
Puede optimizar operaciones.
Puede apoyar decisiones empresariales.
Puede contribuir a monitorizar impactos.
Pero el paper sostiene algo diferente:
los beneficios no aparecen automáticamente por utilizar inteligencia artificial.
Dependen de cómo se diseñen los sistemas, quién los controle, qué objetivos persigan y cómo se distribuyan sus beneficios y costes.
Sostenibilidad no significa solamente reducir energía
Otro aporte importante del artículo es recordar que los Objetivos de Desarrollo Sostenible contienen dimensiones mucho más amplias que las ambientales.
Cuando hablamos de turismo sostenible solemos pensar inmediatamente en:
agua,
energía,
residuos,
emisiones,
movilidad.
Pero también importan:
empleo digno,
desigualdad,
privacidad,
concentración económica,
diversidad cultural,
cohesión territorial,
participación,
acceso a la tecnología.
Por ello, una solución de IA puede ser ambientalmente eficiente y socialmente problemática.
O económicamente rentable y territorialmente negativa.
La lectura de IAturismo.com
Este paper introduce una idea que consideramos fundamental para cualquier estrategia seria de inteligencia artificial aplicada al turismo:
La mejor aplicación de IA no es necesariamente la que maximiza una única métrica, sino la que crea valor empresarial sin trasladar costes ocultos a trabajadores, turistas, territorio o sociedad.
Esto modifica la forma de evaluar proyectos.
No bastaría con preguntar:
¿Cuánto dinero podemos ahorrar?
También deberíamos incorporar:
¿Qué consecuencias produce?
Por ejemplo, un sistema de optimización de personal podría mejorar considerablemente los costes.
Pero también deberíamos evaluar:
¿cómo modifica los horarios?
¿aumenta la inestabilidad laboral?
¿mejora o deteriora la calidad del trabajo?
¿afecta a la experiencia del huésped?
¿reduce o aumenta la presión sobre los trabajadores?
Eso es evaluar inteligencia artificial desde una perspectiva empresarial y sistémica.
Una posible cuarta dimensión para nuestra idea de madurez
Este paper también proporciona una reflexión interesante respecto a cómo entendemos la madurez IA.
Hasta ahora podemos imaginar una evolución tecnológica:
digitalizado → conectado → automatizado → predictivo → adaptativo.
Pero existe otra dimensión transversal:
responsable.
Un alojamiento podría alcanzar un elevado grado de automatización y predicción, pero gestionar mal privacidad, empleo, sesgos, energía o relación humana.
Por tanto, la madurez IA no debería entenderse únicamente como capacidad tecnológica.
También debería incluir la capacidad de gobernar sus consecuencias.
Esta será una cuestión importante que deberemos tener en cuenta cuando desarrollemos herramientas propias de diagnóstico.
¿Qué debería preguntarse un alojamiento?
Después de leer el artículo, proponemos añadir una segunda capa a cualquier análisis de proyectos de inteligencia artificial.
Para cada aplicación deberían responderse cinco cuestiones:
1. ¿Qué valor empresarial genera?
Ingresos, productividad, ahorro, calidad o diferenciación.
2. ¿Qué datos necesita?
Y si el huésped comprende y acepta su utilización.
3. ¿Cómo afecta al trabajo?
No solamente cuántas horas ahorra, sino cómo modifica funciones y condiciones.
4. ¿Qué impacto ambiental produce?
Incluyendo infraestructura tecnológica y posibles efectos indirectos sobre demanda.
5. ¿Qué externalidades puede generar?
Sobreturismo, concentración económica, privacidad, desigualdad, pérdida de interacción humana o dependencia tecnológica.
Estas preguntas no pretenden frenar la adopción.
Pretenden mejorarla.
De adoptar IA a gobernar IA
Durante la primera etapa de la inteligencia artificial aplicada al turismo, la pregunta dominante probablemente haya sido:
¿Qué podemos hacer con IA?
La siguiente debería ser:
¿Qué merece la pena hacer con IA?
Y una tercera será todavía más importante:
¿Cómo garantizamos que aquello que hacemos genera más valor del que destruye?
Ahí empieza realmente la gobernanza de la inteligencia artificial.
Una conclusión especialmente relevante para el turismo
El paper concluye reclamando una aproximación mucho más crítica y empírica.
Sabemos todavía muy poco sobre los efectos reales de la IA sobre los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
Muchas afirmaciones actuales continúan siendo expectativas.
Por ello los autores consideran necesario pasar de estudios especulativos a investigaciones capaces de medir qué objetivos se benefician realmente de la IA y cuáles pueden verse perjudicados.
Esta prudencia resulta especialmente útil.
La inteligencia artificial puede convertirse en una extraordinaria herramienta para mejorar turismo.
Pero innovación y sostenibilidad no son sinónimos.
La sostenibilidad no aparece automáticamente porque un proceso sea más digital, automatizado o inteligente.
Hay que diseñarla.
Medirla.
Y gobernarla.
La pregunta que dejamos al directivo turístico
Ante cualquier nueva aplicación de inteligencia artificial, podríamos sustituir:
¿Podemos automatizar esto?
por una pregunta mucho más completa:
¿Qué mejora realmente esta solución, para quién crea valor y qué consecuencias puede producir en el resto del sistema?
Probablemente esa sea una de las mejores preguntas que puede dejar este paper a cualquier organización turística que quiera utilizar inteligencia artificial de manera responsable.
Sobre el paper analizado
Título: AI and sustainable tourism: an assessment of risks and opportunities for the SDGs
Autores: Stefan Gössling y Xiang Ying Mei
Revista: Current Issues in Tourism
Volumen: 29, número 16
Páginas: 3235–3248
Publicado online: 13 de marzo de 2025
Edición: 2026
Metodología: revisión narrativa de 148 artículos científicos publicados entre 2019 y 2024, complementada con consultas estructuradas a ChatGPT.
El artículo de IAturismo.com sintetiza e interpreta el trabajo desde una perspectiva empresarial y aplicada al turismo. Las secciones identificadas como «La lectura de IAturismo.com» contienen interpretación propia y no deben atribuirse a los autores del paper.
Inteligencia artificial sí. Pero también inteligencia para decidir cómo utilizarla
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