Aunque el término ha permanecido en entornos académicos y de ciencia ficción durante más de 70 años, tengo la impresión de que todo el mundo se dio cuenta hace dos días que IA es la nueva panacea que pondrá fin a los problemas de rentabilidad, reemplazando al “big data” (que ahora suena tan 2016). Como tal, todo el mundo y su abuelita meten en conversaciones, con la mayor indiferencia o incluso una postura experta, esa expresión tan trillada de dos vocales … a veces sin tener ni idea de su verdadero significado, otras en un contexto completamente desconectado. Aún peor, hay una legión de estafadores poco éticos que venden cualquier patética automatización como “inteligencia artificial”. Esta tendencia creció durante la última década más o menos, debido a la proliferación de las redes sociales masivas, por supuesto. ¡Quién sabe cuál será la palabra de moda el próximo año!
Aún siendo un amante de la ciencia ficción, mi formación como ingeniero (fallido) me niega el lujo de contemplar la IA (o cualquier otra tecnología) bajo una luz romántica. El enfoque práctico es todo lo que importa en los negocios, y estamos lejos (en el orden de parsecs) de ver que el cerebro de una computadora nos engaña y nos hace creer que en realidad estamos hablando con otra persona (pasando la prueba de Turing, en resumen). No habrá Skynet ni máquina Voight-Kampff en el corto plazo, amigos. No obstante, estoy muy sorprendido al descubrir cuánto estamos atrasados en la aplicación de IA en toda la industria del turismo.
Diferentes tipos de inteligencia
Al igual que la inteligencia humana ya no se asocia solo a las habilidades lógicas, en la vida real la IA no es un elemento único que impulsa las mentes de los robots. El término implica varios aspectos y técnicas tales como redes neuronales, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, reconocimiento de imágenes, etc. Cada uno de ellos tiene usos específicos, y hasta ahora es (casi) imposible combinar dos o más en una sola aplicación al mismo tiempo. Como resultado, los diferentes aspectos de la IA pueden enfocarse en una única tarea. De esos aspectos, me gustaría señalar dos que están teniendo (o tendrán) un impacto profundo en los resultados económicos de la industria. Una es el aprendizaje automático (Machine Learning), una serie de algoritmos y métodos de programación que permiten a las computadoras detectar patrones en los datos, aprender de ellos y tomar decisiones o predecir un resultado. El otro es el aprendizaje profundo (en realidad un subconjunto de ML), que funciona bajo el capó de los sistemas de recomendación como el de Netflix, por ejemplo. Simplificando en exceso, DL aborda el modelado de datos de una manera “diferente, mejor” que ML: inspirada en la estructura del cerebro humano, es capaz de tareas mucho más complejas que ML, como el gobernar automóviles sin conductor.
Si todavía te estás preguntando cuál es la relevancia de la IA en nuestro mundo de viajes, consulta el gráfico a continuación, extraído de un estudio >> publicado en abril de 2018 por el McKinsey Global Institute. La palabra “predicción” debería haberte llamado la atención, pero mira esto:
Esta es una estimación del impacto global de la IA en la industria en 2020. ¿Puedes ver las implicaciones en marketing, servicio al cliente, precios (dinámicos) y operaciones? ¿Has notado las cifras en el cuadro azul superior? Permiteme reimprimirlos aquí: $ 0,6 – $ 0,8 TRILLONES (casi un billón, en moneda nacional). Ese es el valor estimado para las empresas que ya usan alguna forma de IA.
Pero ¿Todas las empresas de viajes monetizan la IA? Las aerolíneas y las grandes cadenas hoteleras ciertamente lo hacen, pero el resto no es capaz de pegarse al pelotón. Un ejemplo: en abril de 2018 asistí a una conferencia en la que el Sr. Peter Mansour, recientemente nombrado Director de gestión de Productos en Hotelbeds, presentó el estado actual de las cosas en relación con Big Data y AI. Me sorprendió enterarme de que acababan de empezar a trabajar en este tema -tapando la brecha de inventario, en particular-, para lo que se trajeron un equipo de ciencia de datos desde GTA (ya con un año de experiencia).
Efectivamente, hay empresas más rápidas, más ágiles, espabiladas -o simplemente más grandes- que convierten AI en moneda, al igual que Almundo.com o TUI insinúan en sus discretas publicaciones en las redes sociales o en sus anuncios de trabajo. Pero la gran mayoría de los operadores turísticos, bancos de cama e incluso OTAs no se están beneficiando de la IA como podrían (¡deberían!). Lo cual es sorprendente, dado el potencial aluvión de dinero. Encontré un informe interesante del Sr. Scott Nyquist, también de McKinsey (ver aquí >>) que incluye el siguiente gráfico:
Increíble, ¿verdad? Ahora, para ponerlo en contexto, Deep Learning es inalcanzable para nosotros (por ahora), pero aquí en REVVA hemos estado experimentando con algoritmos de ML desde mediados de 2017. En particular, probamos modelos de predicción de hábitos de compra >>, así como pronósticos de ventas / demanda >>, que son -a una escala mucho más pequeña, por supuesto- más avanzados que el ejemplo de Hotelbeds. No es por alardear innecesariamente … Bueno, lo es hasta cierto punto, pero lo que pretendo transmitir es esto: lo que antes era costoso y complejo, ahora es asequible incluso para las pequeñas y medianas empresas.
Inteligencia sintética contra obstinación humana
Los algoritmos, la maquinaria y la infraestructura tienen cada día un precio más bajo. Entonces, ¿cómo es que la IA todavía no se ha implementado a gran escala en el ámbito de los viajes? ¿Es falta de personal, tal vez?
Tengo una teoría, basada en tres hipótesis:
1 – No tiene sentido hablar de IA sin tener previamente una sólida base de analítica a nivel empresarial: si una organización carece de una cultura basada en datos (ver mi artículo sobre el tema >>), si no se toman decisiones basadas en datos, no tiene sentido ir directamente a la solución de IA, saltándose el primer paso. Sería como sentar en un F1 a un niño que no puede aún dominar una bicicleta. Después de todo, la IA sirve para tomar decisiones, seleccionar A o B: igual que el análisis, pero bastante más complicado (y eficaz).
2 – No puede haber análisis sin recopilación de datos: así como un cerebro humano necesita azúcar para funcionar, la IA necesita datos para alimentarse y aprender de ellos. Grandes cantidades de datos, por cierto. Si una organización no reúne y procesa adecuadamente su propia información generada, no hay nada que analizar. Una afirmación bastante idiota, me doy cuenta. Pero entonces, ¿cómo es que incluso los grandes bancos de cama y las cadenas hoteleras no lo están haciendo? Supongo que se debe a la hipótesis número tres.
3 – Para recopilar y procesar datos, además de utilizarlos, se necesitan PERSONAS. Las personas adecuadas, naturalmente. Gente en las altas esferas que finalmente se dé cuenta de la necesidad de decisiones basadas en datos; expertos que diseñen y ejecutan el proyecto de datos, personas que lleven a cabo las periódicas tareas que requieren los datos.
Como habrás notado, es un círculo vicioso o virtuoso, según el resultado. Lo extraño es que las pequeñas y medianas empresas no necesitan pasar por 1 y 2; simplemente pueden comenzar a beneficiarse de la IA adoptando soluciones como REVVA. Pero por desgracia, estas empresas sufren aún más la tercera hipótesis, ya que son menos propensas al riesgo por razones obvias.
Por lo tanto, mi teoría es simplemente esta:
[ctt template=”3″ link=”6c1US” via=”yes” ]La IA no se ha adoptado masivamente en la industria turística porque -todavía- la gente le tiene fobia a los cambios.[/ctt]
Desde fines de los años noventa, ha habido tantas disrupciones importantes en la industria de los viajes que uno podría pensar que las personas ya se han adaptado a un entorno tan inestable. No es así, mas bien todo lo contrario: hubo tantas estafas y cross-selling inútiles que los gerentes, directores generales y fundadores lógicamente no están tan dispuestos a invertir en nuevas cosas. Puedo entenderlos, pero a ellos les aconsejaría que hagan una investigación si mi palabra no es suficiente. Llegarán a la misma conclusión:
[ctt template=”3″ link=”hfcU5″ via=”yes” ]Créase o no, guste o no, la analítica y su hija la IA llegaron a la industria turística para quedarse.[/ctt]
Tampoco hay necesidad de apresurarse. En su estado actual, la IA no puede traer ninguna disrupción. No hay ninguna revolución en marcha, ningún robot te reemplazará en breve, suscribirse a chatbots no impresionará tus clientes hasta el punto de comprar impulsivamente lo tuyo. Pero sería una tontería ignorar la ventaja competitiva que los datos pueden traer a tu plato, especialmente en la batalla a matar o morir de nuestro moderno comercio de viajes.
Lo sé, es todo nuevo y difícil de comprender, las inversiones serían significativas, el esfuerzo considerable. Pero debes de tener en cuenta que cualquier cantidad de datos que sea costosa de recopilar y almacenar es, por su propia naturaleza, valiosa y rentable. ¡Es un activo! Luego, poner ese activo a trabajar, con automatizaciones analíticas, sería el escenario ideal. Finalmente, antes de que tus competidores te destrocen (no necesariamente OTAs globales, también peces más pequeños blandiendo armas como REVVA), si estás jugando con la idea de beneficiarte con la IA, te insto a que tomes tu primera decisión basada en datos. Revisa las cifras de los gráficos anteriores, lee algunos artículos más sobre el tema, intenta establecer una relación costo / beneficio de la adopción de soluciones de análisis (o sistemas pret-a-porter como REVVA), y luego ACTÚA. El primer paso debería ser la creación de tu infraestructura de datos, si aún no lo hiciste.
De lo contrario, la tuya será otra organización donde la terquedad humana abruma a la IA. El tiempo dirá quién es el ganador, pero yo ya sé dónde colocar mi apuesta.
¡Gracias por leer y compartir!
Marcello Bresin