Agentes de IA: cómo la automatización autónoma puede redefinir quién vende viajes y a qué precio

Qué son los agentes de IA y por qué importan ahora

Los agentes de IA son sistemas que van más allá del diálogo puntual de un chatbot: pueden planificar y ejecutar tareas complejas de forma autónoma, gestionando múltiples pasos y servicios en nombre de un usuario. Con la maduración de la IA generativa y la creciente integración de modelos en productos comerciales, estas herramientas han pasado de ser demostraciones experimentales a funciones integradas en plataformas reales.

El interés se concentra en la planificación de viajes porque es una tarea estructurada, transaccional y de alto valor: reservar vuelos, hoteles, traslados y actividades implica coordinar inventarios, precios y preferencias. Si un agente puede hacer eso de forma fiable, el cliente ya no necesita pasar por un intermediario tradicional —las agencias de viajes online (OTAs) como Booking o Expedia— que hoy cobran comisiones por conectar oferta y demanda.

Estado actual: adopción, pruebas y primeros despliegues

Varias grandes plataformas ya están experimentando o desplegando agentes de IA en áreas concretas. Airbnb integra agentes en atención al cliente y estudia su extensión a funciones más amplias dentro de la app; Booking y Expedia han firmado acuerdos o integraciones con proveedores de modelos (entre ellos OpenAI) para automatizar servicios y desarrollar planificadores de viaje personalizados.

El tamaño del negocio en juego es material: el sector turístico mueve alrededor de 1,6 billones de dólares anuales a nivel global, según el reporte citado en Financial Times. En 2024, Booking informó ingresos en torno a 24.000 millones de dólares y Expedia alrededor de 10.000 millones. En el mercado hotelero, las comisiones por distribución se sitúan habitualmente alrededor del 20% en muchos casos, por lo que cualquier reducción de intermediación tiene un impacto directo en márgenes y modelos de negocio.

Antecedentes y lecciones tecnológicas

La evolución desde chatbots hacia agentes autónomos ha sido impulsada por mejoras en modelos de lenguaje, mejor integración con APIs y mayor disponibilidad de datos estructurados. Sin embargo, los antecedentes muestran limitaciones reales:

• Estudios académicos han puesto a prueba modelos para planificar viajes y han encontrado tasas de éxito bajas en condiciones controladas: una investigación de la Universidad de Ohio reportó una tasa de éxito del 0,6% para algunas pruebas de planificación.
• Experimentos con “organizaciones” compuestas sólo por agentes IA han mostrado que, sin supervisión y controles adecuados, el rendimiento puede quedar muy por debajo del humano: en otro estudio, agentes no completaron ni una cuarta parte del trabajo esperado.

Estas evidencias subrayan que, aunque la promesa es grande, los agentes todavía enfrentan desafíos en fiabilidad, razonamiento a largo plazo y manejo de excepciones.

Riesgos, implicaciones y dilemas prácticos

La adopción masiva de agentes de IA en viajes plantea varias amenazas y retos para distintos actores:

• Concentración y dependencia: si los agentes de unas pocas plataformas se convierten en la interfaz primaria para reservar viajes, la competencia se desplazará a quién controla el agente y sus datos, no sólo a quién tiene el inventario.
• Replicación del modelo de comisiones: incluso si las aerolíneas y hoteles venden directamente, los agentes podrían introducir nuevas comisiones o acuerdos comerciales que reproduzcan dependencia de intermediarios en otra forma.
• Errores acumulativos y confianza: la planificación automática requiere encadenar múltiples decisiones. Fallos en un eslabón pueden amplificarse (p. ej., reservas erróneas, incompatibilidades de conexión, precios no confirmados), lo que afecta la confianza del usuario.
• Privacidad y uso de datos: los agentes necesitan acceso a información personal y preferencias; cómo se usan esos datos, con qué transparencia y con qué gobernanza es crítico.
• Sesgos y optimización de plataforma: un agente que prioriza inventario propio o acuerdos comerciales puede empobrecer la elección del usuario en favor del beneficio de la plataforma.

«Sabemos lo que vende y lo que no. Esa es la propuesta de valor realmente importante» — Jochen Koedijk, director de marketing de Expedia.

«No soy tan tonto como para decir que no me preocupa» — Glenn Fogel, CEO de Booking.

Análisis para profesionales: qué deben considerar empresas y desarrolladores

Para quienes trabajan en tecnología, negocio o regulación del sector viajes, la aparición de agentes de IA exige decisiones técnicas y estratégicas concretas:

• Medir por objetivos claros. Definir métricas end-to-end (tasa de éxito en la tarea, tasa de error en reservas, tiempo a resolución, satisfacción del usuario) y evaluar agentes en escenarios reales. La mera precisión lingüística no basta.
• Human-in-the-loop y degradación segura. Diseñar flujos donde los agentes deriven a humanos en casos de ambigüedad, cambios de política o alto riesgo financiero para el usuario.
• Gestión de datos y API abiertas. Otorgar a agentes acceso seguro a inventario y disponibilidad en tiempo real exige API robustas, contratos claros y capacidades de auditoría para evitar comportamiento oportunista.
• Transparencia y disclosure. Informar al usuario sobre incentivos comerciales del agente (p. ej., prioriza socios pagos) y ofrecer alternativas neutras o comparativas.
• Tests adversariales y simulación. Someter agentes a pruebas de estrés y escenarios límite (cancelaciones, overbooking, errores de precio) antes del despliegue masivo.

Recomendaciones accionables

Prácticas recomendadas por un enfoque responsable y competitivo:

• Para OTAs: invertir en agentes propios pero proteger la proposición de valor mediante servicios que no compitan con inventario directo: garantías, soporte en destino, programas de fidelidad y agregación de opciones difíciles de automatizar.
• Para hoteles y aerolíneas: acelerar integraciones directas, ofrecer APIs sencillas y condiciones comerciales que hagan atractiva la venta directa; explorar modelos de reparto de valor con agentes neutrales para evitar replicar el ecosistema de comisiones.
• Para desarrolladores de IA: priorizar métricas de seguridad y robustez, añadir trazabilidad de decisiones y ofrecer modos de explicabilidad que permitan entender por qué un agente propone una opción concreta.
• Para reguladores: promover transparencia en algoritmos que afectan el acceso al mercado, exigir auditorías sobre prácticas comerciales y proteger la portabilidad de datos del usuario para evitar lock-in.
• Para consumidores: preferir agentes con historial verificable, revisar condiciones de cancelación y factura, y conservar confirmaciones directas de proveedor cuando sea posible.

Casos comparables y precedentes

La dinámica recuerda otras disrupciones en modelos de intermediación: las OTAs escalonaron al ofrecer descubrimiento y reserva centralizada, capturando gran parte del mercado por la conveniencia. El riesgo ahora es que la capa de recomendación y ejecución (el agente) sustituya la necesidad de visitar una OTA. A su vez, sectores con alta dependencia de comisiones ya han mostrado tensiones entre distribuidores y proveedores (hoteles cuestionando comisiones alrededor del 20%).

Históricamente, la ventaja competitiva se ha sustentado en datos: quien comprende mejor comportamiento de usuarios y mecanismos de conversión tiene margen para optimizar producto y precio. Con agentes, la calidad, frescura y cobertura de esos datos serán aún más decisivas.

Conclusión

Los agentes de IA representan una transformación con potencial real para reorganizar la cadena de valor del sector viajes. Si funcionan de manera fiable pueden reducir la fricción para el usuario y desplazar intermediarios; si fallan o reproducen incentivos opacos, pueden generar nuevos puntos de concentración y dependencia. El resultado dependerá de decisiones técnicas, comerciales y regulatorias: transparencia, métricas de robustez, modelos de gobernanza de datos y esquemas comerciales alternativos serán claves para que la tecnología beneficie tanto a consumidores como a proveedores.

Source: www.xataka.com