Cómo aplicamos la IA en Gaiarooms

Qué hacemos hoy en nuestros hoteles con inteligencia artificial, qué estamos construyendo con tecnología aplicada pensando en el huésped

“La tecnología es maravillosa porque nos permite hacer más con menos, incrementando nuestras principales habilidades hasta un nivel superior. Otras especies animales están instintivamente abocadas a construir diques o panales, pero la nuestra es la única que puede inventar cosas nuevas y mejorar el modo de hacerlas.”

-Peter Thiel , De cero a uno.

Durante años, en hotelería hemos hablado de tecnología como una capa más, algo que se añade cuando todo lo demás ya funciona. La inteligencia artificial ha llegado envuelta en en esa misma dinámica, con expectativas poco realistas y demos espectaculares que rara vez bajan al día a día de un hotel real. Por eso prefiero empezar por otro sitio. No por lo que la IA podría hacer algún día, sino por lo que hoy molesta, frena y desgasta en la operación hotelera. Porque si una tecnología no sirve para quitar fricción a un negocio físico, no es una innovación, es una distracción.

Cuando hablo de IA en Gaiarooms intento empezar por donde se genera el desgaste. El hotel es un negocio físico, lleno de fricción, y la mayoría de esa fricción no tiene nada de atractivo. Es burocracia, esperas, llamadas a horas imposibles, puertas que no se abren, calefacciones que fallan, partes, facturas, el clásico “¿me puedes mandar otra vez el código o el enlace de las llaves?”, y equipos válidos atrapados mediando entre un huésped cansado y una infraestructura que falla.

Lo he comentado más de una vez y creo que es un buen hilo conductor de lo que es —o quiere ser— Gaiarooms. Nacimos con una obsesión simple, que toda la transacción del hotel ocurra en el móvil del huésped. Firmar condiciones, pagar, recibir llaves, pedir ayuda, hacer check-out, reservar parking o el desayuno o solicitar una factura sin obligar a nadie a bajar a recepción ni a adaptarse a un tedioso proceso que no aporta nada y en ocasiones genera frustración. Esa capa digital no elimina lo físico —las sábanas se siguen cambiando, se sigue limpiando a mano y las averías existen—, pero sí cambia quién está dónde y para qué, y ahí es donde la IA empieza a tener sentido.

Dónde la IA ya nos ahorra tiempo y errores en Gaiarooms

Cuando hablamos de aplicar IA en un entorno hotelero real, lo primero que hay que aclarar es que esto no va de conectar una API y listo. El valor no está en el modelo, está en todo lo que lo rodea. En Gaiarooms, la IA solo empieza a aportar cuando la operación está suficientemente estructurada como para poder ser interpretada por una máquina.

Cuando incorporamos un hotel, casi siempre encontramos equipos de limpieza y recepción ya montados. El problema rara vez es el equipo. El problema es la fragmentación del conocimiento; los procedimientos en la cabeza de una persona, excepciones que nadie ha documentado, decisiones que dependen de la memoria o de la experiencia acumulada. Ahí es donde la IA no puede ayudar… hasta que haces el trabajo previo.

Por eso, antes de hablar de modelos, hay que hablar de sistemas y procesos. En nuestros hoteles operamos con cerraduras electrónicas, sensores de presencia y ruido, control de climatización, monitorización de ACS, cámaras y una red wifi muy sólida que actúa como columna vertebral. Todo eso genera señales constantemente. Pero una señal sin contexto no sirve de nada. El salto cualitativo está en convertir señales técnicas en decisiones operativas. Y ese paso, que es el más complejo de desarrollar, es el que acaba aportando un valor diferencial claro.

Ahí entra la IA, no como interfaz visible, sino como motor de interpretación. Cruza datos de sistemas distintos, identifica patrones y propone acciones antes de que el problema llegue al huésped. No arregla una caldera ni abre una puerta, pero decide qué mirar primero, qué escalar y qué no es urgente, algo que en un hotel tradicional depende casi siempre de intuición.

Ordenar y priorizar el soporte al huésped.

En nuestros hoteles, gran parte de la relación con el huésped ocurre por mensajes. WhatsApp, email, chat web, formularios o mensajes reenviados desde plataformas externas. El problema no es el canal ni el volumen en sí. El problema es la dispersión del conocimiento, la heterogeneidad de las situaciones y de los propios establecimientos.

Un mismo incidente puede entrar por vías distintas, en momentos diferentes y con información parcial. Un huésped escribe que no puede acceder a la habitación. Minutos después envía una foto. Más tarde llega otro mensaje desde otro canal, o incluso una llamada relacionada con la misma reserva. Para una persona, reconstruir ese contexto exige tiempo, memoria y atención. Para la operación, ese proceso manual es una fuente constante de errores, duplicidades y respuestas incoherentes.

Aquí la IA no “atiende” al huésped ni improvisa respuestas. Hace algo mucho más útil desde el punto de vista operativo, ordena el flujo antes de que intervenga un humano.

Cada mensaje entrante se analiza en tiempo real. El sistema identifica la intención principal —acceso, ruido, climatización, facturación, información general, incidencia técnica— y la cruza con datos de contexto: reserva activa, habitación asignada, estado del edificio, histórico de incidencias y momento del día. No todos los mensajes pesan igual, aunque lleguen con el mismo tono.

A partir de ahí, la IA realiza tres funciones críticas.

1. Detectar urgencia real, no urgencia percibida. No es lo mismo un “no puedo entrar” a las once de la noche que una duda sobre el desayuno a media mañana. Esa priorización automática evita que el equipo reaccione solo por orden de llegada y empiece a responder por impacto operativo.

2. Agrupar conversaciones relacionadas. Mensajes distintos, canales distintos, pero un único problema. La IA los vincula y los presenta como una sola incidencia lógica. Esto reduce duplicidades, evita respuestas contradictorias y elimina la necesidad de que una persona tenga que unir piezas manualmente.

3. Probablemente la más determinante, es la síntesis operativa. Antes de que un operador entre a resolver, el sistema genera un resumen claro y accionable: qué ha pasado, desde cuándo, qué se ha intentado ya, qué datos faltan y qué opciones existen según protocolo. El humano no empieza desde cero. Empieza con contexto.

Este punto es clave porque el ahorro no está solo en tiempo, sino en carga cognitiva. El operador deja de leer hilos largos, interpretar mensajes ambiguos o recordar excepciones. Puede centrarse en decidir bien y ejecutar.

Todo este trabajo ocurre antes de que una persona actúe, y por eso el impacto es tan alto. Reduce errores, acorta tiempos de respuesta y aporta consistencia entre operadores distintos. Pero sigue siendo un entorno asíncrono, con margen para pensar.

Eso ya reduce errores y tiempos, pero donde el sistema se vuelve realmente diferencial es en la llamada telefónica.

Asistencia en tiempo real en la llamada, cuando el margen de error es mínimo.

La llamada llega cuando algo ha fallado. Hay prisa, cansancio o enfado. Aquí no sirve un bot ni un flujo rígido. Lo que hemos desarrollado en Gaiarooms es un sistema de asistencia en tiempo real al operador, no de sustitución.

Técnicamente, la llamada se transcribe en directo mientras se produce. Esa transcripción alimenta a la IA en tiempo real. El sistema identifica asuntos clave, detecta el tipo de incidencia y consulta automáticamente nuestra base de conocimiento interna: procedimientos, protocolos, límites operativos, excepciones y casuísticas documentadas.

Mientras el operador habla, la IA va sugiriendo los siguientes pasos, recordando comprobaciones, proponiendo soluciones válidas y alertando de posibles errores. No habla con el huésped. Habla con el operador. Funciona como un teleprompter operativo que reduce la improvisación y la incertidumbre justo cuando improvisar sale muy caro, minar la confianza del huésped.

Aquí conviene hacer una pausa, porque este punto explica bien por qué esto no es trivial ni fácil de replicar.

Nada de esto se sostiene sin un equipo muy específico. Y no es un equipo sencillo de montar ni de coordinar. Para que este sistema funcione se necesita, primero, profesionales que entiendan operación hotelera real, no teoría; qué errores son críticos, dónde se puede estandarizar y dónde no, qué pasa cuando algo falla de madrugada.

Es necesario también perfiles técnicos capaces de integrar sistemas complejos y poco agradecidos; PMS distintos, cerraduras de varios proveedores, sensores, telefonía, mensajería e infraestructura de red. No es un desarrollo vistoso. Es ingeniería muy elaborada, donde cada fallo impacta directamente en un huésped real.

Pero la mayor barrera de entrada está en algo menos visible; el trabajo de documentación operativa extrema. Procedimientos descritos con precisión, excepciones claras, límites bien definidos. Todo eso que en muchos hoteles vive en la cabeza de dos personas hay que sacarlo, ordenarlo y mantenerlo actualizado. Sin ese trabajo, la IA no ayuda:, multiplica el error.

Y, por último, necesitas operadores de soporte con criterio, entrenados, nuestros recepcionistas virtuales. Personas capaces de interpretar lo que la IA propone, decidir cuándo seguirlo y cuándo no, y asumir responsabilidad. La IA no sustituye ese perfil. Lo exige. Si no hay operadores de nivel, el sistema se cae.

Esta combinación de perfiles —operación, tecnología, procesos y soporte— es lenta y cara de construir, pero también difícil de replicar. No se compra hecha. No se implanta en meses. Y precisamente por eso, cuando funciona, se convierte en una ventaja estructural.

Eliminar trabajo interno que no aporta hospitalidad.

El tercer uso, menos visible pero con un impacto enorme, está en el trabajo interno. Informes, documentación para propietarios, comparativas de contratos, guías operativas, homogeneización de respuestas y síntesis de textos largos. Aquí la IA elimina horas de trabajo mecánico, pero no sustituye el criterio. El humano sigue decidiendo; la IA prepara el terreno.

Y aun así, hay límites claros. No automatizamos decisiones sensibles como compensaciones, conflictos o situaciones con carga emocional. Técnicamente podríamos avanzar más, pero el riesgo no compensa. En hospitalidad, un error en estos casos no es tolerable.

Por eso aplicamos siempre el mismo filtro, si no reduce fricción real y si no mejora la experiencia del huésped o del equipo, no se despliega. Da igual lo bien que suene.

Todo esto explica por qué la IA, bien aplicada, no es un experimento ni un “extra”. Es infraestructura operativa. Reduce errores, anticipa problemas y coloca mejor a las personas donde de verdad aportan valor. Y cuando eso ocurre, deja de ser futuro y pasa a ser una ventaja competitiva real.

Dónde vemos recorrido, pero aún no es el momento

Esto conecta con lo que está pasando en otros sectores. Las grandes cadenas llevan tiempo moviéndose, pero si se mira con detalle, casi todo sigue en una fase útil pero limitada. La IA se está aplicando sobre todo en búsqueda, inspiración, pricing, mensajería y automatización interna. Tiene todo el sentido, son capas con menos riesgo operativo. Lo que todavía no está maduro es la sustitución del criterio humano en situaciones con fricción real como reclamaciones complejas, conflictos entre huéspedes, decisiones de compensación o seguridad. Ahí una respuesta equivocada no es un error asumible, es una mala experiencia.

Cuando pienso en cuál debería ser el siguiente paso de la IA en Gaiarooms, no lo hago en términos de grandes saltos tecnológicos, sino en el de profundizar y buscar optimizaciones en lo que ya funciona. El futuro inmediato no va de añadir más capas, sino de hacer que las que ya existen se hablen mejor entre sí y tomen mejores decisiones antes de que el problema aparezca.

Un primer avance claro está en la orquestación completa de sistemas. Hoy ya conectamos PMS, cerraduras, mensajería y sensores, pero el siguiente nivel es que esa información no solo se agrupe, sino que se traduzca automáticamente en acciones propuestas cómo reprogramar accesos, ajustar la climatización, priorizar entradas de mantenimiento o redistribuir carga operativa sin que una persona tenga que hacer de pegamento todo el día. No para eliminar decisiones humanas, sino para que el humano intervenga cuando realmente aporta valor.

El segundo paso está en la predicción operativa, más allá del pricing. Anticipar qué habitaciones van a fallar, qué edificios necesitan mantenimiento antes de que haya incidencias, qué patrones de ruido suelen acabar en conflicto o qué picos de mensajes saturan al equipo. No es un ejercicio de sofisticación técnica, es una forma de dejar de operar siempre en modo reacción y empezar a hacerlo con algo de margen y previsión.

También veo recorrido en agentes de IA muy acotados, pensados solo para tareas cerradas y con reglas claras; gestionar late check-outs bajo condiciones definidas, reprogramar accesos cuando hay errores evidentes, aprender respuestas base para casos repetidos o generar automáticamente documentación operativa actualizada. No agentes “inteligentes”, sino herramientas fiables que hagan bien una cosa concreta.

Y, por último, un uso que todavía está por madurar pero será clave, la optimización energética y de recursos en tiempo real, cruzando ocupación, hábitos de uso y costes. No por sostenibilidad como eslogan, sino porque en hoteles pequeños cada desviación cuenta y la eficiencia real se construye habitación a habitación.

Todo esto tiene algo en común, no se busca sustituir personas ni automatizar decisiones sensibles. Busca reducir ineficiencias, anticiparse a problemas y colocar mejor a los equipos. Cuando la IA consigue eso, deja de ser futuro y pasa a ser infraestructura. Y ese, al menos para nosotros, es el único camino que merece la pena recorrer.

La conclusión operativa

El hotel del futuro no va a llegar de golpe ni va a parecer una demo de tecnología. Va a ser una suma de pequeñas decisiones bien ejecutadas, sistemas que se hablan entre sí sin que alguien haga de pegamento todo el día, más capacidad de anticipar y menos de reaccionar, datos mejor usados y personas mejor colocadas.

En Gaiarooms estamos en ese punto intermedio, lo suficientemente avanzados como para ver el impacto real, pero lo bastante prudentes como para saber que no todo está maduro. Y creo que ese es el sitio correcto desde el que construir.

Enrique.

Aquí os cuento cómo estamos construyendo Gaiarooms y por qué este modelo tiene sentido. Ahora prefiero que no lo leáis, que lo probéis. Para los lectores de esta newsletter, 10% de descuento en vuestra primera estancia con el código ENRIQUE (reservando desde nuestra web)

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