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IA y humanos deben trabajar juntos para mejorar los ingresos de los hoteles

según los expertos en HITEC en Toronto

La semana pasada, en el Stage A de HITEC en Toronto, Sébastien Leitner, vicepresidente de asociaciones de Cloudbeds, habló con Sarah Major-Bourgeois, directora de distribución de Germain Hotels, y Jens Munch, director general de Pace Revenue, para averiguar a qué retos se enfrenta el gestor de ingresos y cómo afectará la IA a su trabajo en el futuro. En última instancia, ¿sustituirá o no la IA al revenue manager?

Sarah Major-Bourgeois comenzó informando de que Germain Hotels no utiliza ningún sistema de revenue management. «Somos una empresa familiar canadiense detrás de Le Germain, Alt y Escad Hotels con más de 2.500 habitaciones en 18 hoteles. No utilizamos un sistema de revenue management, ya que no forma parte de nuestro ADN: somos un grupo hotelero más centrado en el huésped y determinamos un precio concreto consultando los mismos datos que otros hoteles. Sin embargo, recientemente hemos empezado a dedicar un poco más de esfuerzo a la gestión de ingresos, para poder crecer de forma más estratégica: hemos contratado a un nuevo revenue manager, lo que significa que vamos en esa dirección.»

Jens Munch, de Pace, un innovador líder centrado en la inteligencia de decisiones en el espacio del revenue management hotelero, sostiene que el acceso a un buen RMS es clave para una fijación de precios y un crecimiento óptimos: «El revenue management es un conjunto diverso de actividades, desde las más tácticas hasta las más estratégicas. Una cosa típica que dicen los clientes es ‘Nunca pensé que podría vender a este precio’ [Un RMS infundido con IA y ML puede ayudar a conseguir estos precios]».

Sébastien Leitner preguntó si la automatización puede ayudar a los hoteleros a identificar cambios y patrones, pero también cuestionó cuándo la máquina de IA realmente comienza a hacer algo, en lugar de simplemente escuchar los cambios.

«Todos estos términos – IA, etc. – son solo formas de obtener datos», dijo Munch. «Ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático: puede ejecutar todas estas simulaciones al mismo tiempo. En Pace actualizamos todos nuestros datos cada hora. En algunos casos, podemos identificar varios momentos diferentes en el espacio de 24 horas en los que la demanda fue alta, por lo que podemos cambiar el precio [de la habitación] hasta 12 veces al día. El aprendizaje automático lo vigila todo y cambia el precio en consecuencia».

Conocer el panorama completo

Pero Major-Bourgeois no veía cómo la IA podía captar todos y cada uno de los detalles humanos.

A lo que Jens respondió: «Es importante que sepas cómo funciona la IA. No podemos hacer que la IA funcione hasta que no conozcamos el panorama completo. Por eso necesitamos la información estratégica [de nuestros clientes] y visibilidad hasta en los hilos de correo electrónico para que la IA pueda interpretar determinadas situaciones individuales». Pero los fuertes aumentos de reservas durante un fin de semana podemos analizarlos. Es algo en lo que siempre estamos trabajando».

Leitner terminó la sesión preguntando de qué deberían preocuparse los hoteleros: «¿Deberíamos preocuparnos por la IA y el Chat GPT». Y Jens contestó que «cebemos preocuparnos por resolver los problemas de los que hablábamos hace cinco años, y centrarnos en tener todos nuestros datos en un solo lugar donde sean fácilmente accesibles. Solucionemos eso antes de dejarnos llevar demasiado por dónde estaremos dentro de diez años».

Cuando se le preguntó qué le gustaría ver en su futuro RMS, Sarah Major-Bourgeois comentó: «Quiero poder eliminar las tareas repetitivas, quiero tener acceso a datos precisos que sean fácilmente digeribles y relevantes, y quiero que me permitan hacer cosas que estén alineadas con nuestros objetivos, que no estén necesariamente en los libros de los Marriott y Hyatt de este mundo».

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