Capacitar a los equipos hoteleros: cómo la IA multimodal transforma las operaciones

Imagina que tienes un nuevo empleado trabajando en la Recepción de tu acogedor hotel en los Alpes. Un huésped, recién aterrizado, envía un mensaje: «He oído que tenéis habitaciones con unas vistas impresionantes. ¿Qué aspecto tienen y cuánto costaría una mejora?» 

Para aprovechar esta oportunidad de venta superior, tu nuevo empleado debe:

1. Comprobar qué habitaciones con vistas están disponibles
2. Buscar imágenes de esas habitaciones, idealmente que muestren el paisaje desde la ventana
3. Seleccionar la que mejor se adapte al huésped
4. Escribir una descripción atractiva de las características de la habitación y de las vistas
5. Informar al huésped del coste de la mejora

Aunque toda la información esté en el PMS, consolidarlo todo lleva tiempo y puede ser especialmente difícil para el personal nuevo. Y si no se puede acceder fácilmente a las imágenes o a los detalles de la sala, esto puede ralentizar incluso al personal más experimentado del equipo.

Ahora, imagina que hay una herramienta que entiende la consulta, escanea cientos de archivos en segundos, extrae las imágenes relevantes, genera una descripción, comprueba la disponibilidad y el precio, y lo empaqueta todo para ti. 

Lo único que tienes que hacer es revisarlo, hacer los últimos retoques y enviárselo al huésped. Mejor aún, imagina que todo este intercambio se produce entre el huésped y un chatbot, sin intervención humana.

Ese es el poder de la IA multimodal.

Como explica Nikhil Shah, Responsable de Ciencia de Datos de Cloudbeds, la IA multimodal «transforma absolutamente cualquier tipo de contenido en puntos de datos numéricos, que residen dentro de lo que se conoce como un espacio de incrustación. Ahí tenemos representaciones vectoriales del contenido, ya sean imágenes de la sala, mantenimiento, notas de voz o material de capacitación. Esto permite a los hoteleros crear una completa biblioteca de conocimientos específicos de su hotel y localizar cualquier cosa desde una única barra de búsqueda».

Un ejemplo sencillo de IA multimodal en acción es pedir a plataformas como ChatGPT que creen una imagen a partir de una indicación textual o que construyan un gráfico a partir de un conjunto de datos. Sin embargo, la multimodalidad se extiende a la integración de diversos puntos de datos.

Por ejemplo, si pregunto a ChatGPT: «Viajaré a París el próximo fin de semana. Disfruto con los museos, me encanta la buena comida y prefiero los recorridos a pie. ¿Puedes crear un plan de dos días para mí, teniendo en cuenta también la previsión meteorológica?» El intercambio puede parecer puramente textual, pero integra múltiples puntos de datos: mis intereses, el destino, el plazo y el tiempo.

Aplicaciones en todos los sectores

Se espera que el tamaño del mercado mundial de IA multimodal alcance los 8400 millones de dólares en 2030, con un crecimiento del mercado del 32,3 % CAGR. Aquí repasamos algunos ejemplos de cómo la utilizan otras industrias.

Sanidad

Si se detectan anomalías en una radiografía, la IA multimodal lo integra con los resultados de otros exámenes médicos, los marcadores genéticos y las condiciones actuales del paciente, para evaluar el riesgo y sugerir una línea de actuación para un diagnóstico completo.

Comercio electrónico

La IA multimodal integra datos de distintas fuentes (cámaras de las tiendas, interacciones en el sitio web, patrones de compra y redes sociales) para conocer mejor el comportamiento de los clientes, personalizar su experiencia de compra y recomendarles productos.

Agricultura

Los agricultores ya utilizan imágenes por satélite, lecturas de los sensores del suelo y datos meteorológicos para optimizar las prácticas y las aportaciones. La IA multimodal enlaza estos datos en un sistema unificado, lo que les permite correlacionar las imágenes por satélite de la salud de los cultivos con las condiciones del suelo y las previsiones meteorológicas para tomar decisiones precisas sobre el riego, la fertilización o el control de plagas.

Transporte

El GPS para obtener datos precisos de localización y optimizar las rutas es una norma en la gestión de flotas. La IA multimodal mejora esto integrando transmisiones de vídeo en directo para identificar obstáculos, radar para medir la velocidad y la distancia de los objetos cercanos, y lidar (Light Detection and Ranging) para crear mapas 3D precisos de los alrededores, haciendo que las operaciones sean más seguras y eficientes. 

Finanzas

La IA multimodal refuerza la detección del fraude combinando detalles de las transacciones, patrones de gastos, geolocalización y datos de vigilancia. Por ejemplo, si una transacción con tarjeta de crédito se produce en un país extranjero mientras que la geolocalización del teléfono del usuario muestra que está en su ciudad de origen, la IA marca la actividad como sospechosa, cotejándola con patrones de gastos históricos e imágenes de cajeros automáticos (si están disponibles) para identificar posibles fraudes.

¿Por qué es importante la IA multimodal para los hoteles?

Como dijo el CEO de Cloudbeds, Adam Harris en el podcast Hotel Tech Insider, el éxito de una operación hotelera se basa en cinco pilares. Las tres primeras siempre han existido: encontrar y retener clientes, mejorar el viaje del huésped y mejorar las operaciones. El cuarto pilar son los datos. Gracias a la digitalización, no faltan datos.

Sin embargo, esta abundancia corre el riesgo de quedar aislada en demasiadas plataformas. «Los datos están en todas partes. El número medio de sistemas que alimentan un hotel es de 19 ahora mismo», señaló Harris. Este reto crea la necesidad del quinto pilar: la inteligencia: la capacidad de controlar todos los puntos de datos generados por los otros cuatro y obtener información de ellos. «Ahí es donde, aprovechando las formas correctas de IA, se impulsa un personal de recepción sobrehumano, mejores experiencias para los huéspedes, mejores formas de llegar a los huéspedes, más ingresos procedentes de los huéspedes y mejores recorridos de los clientes en general», afirma Harris. 

La IA multimodal es una de estas tecnologías esenciales. La capacidad de comunicarse utilizando distintos formatos siempre ha sido un rasgo distintivo de la interacción humana. La multimodalidad transforma la IA de software inteligente en un asistente experto, acercándola a cómo piensan y actúan los humanos.

Los sistemas multimodales de IA son más resistentes al ruido y a la falta de datos. Si una modalidad no es fiable, no está disponible o está incompleta, el sistema puede depender de otras para garantizar resultados coherentes y precisos.

5 formas en que los hoteles pueden utilizar la IA multimodal

El potencial de la IA multimodal en la hotelería es infinito. Aquí tienes cinco ejemplos de sus posibles usos.

1. Responder a las preguntas de los huéspedes

Si un huésped pregunta por chat qué equipamiento ofrece el gimnasio, la IA puede localizar instantáneamente imágenes o vídeos almacenados del gimnasio, generar un texto descriptivo basado en ellos y enviárselo al huésped. Este enfoque combina datos visuales y textuales para ofrecer respuestas precisas y atractivas rápidamente, mejorando la experiencia del huésped.

2. Venta superior de comodidades y servicios

Si un viajero pregunta por las opciones de habitaciónes familiares, la IA puede combinar datos visuales y contextuales (por ejemplo, la disponibilidad de habitaciones y el número de viajeros) para presentar una imagen de una habitación estándar y sugerir al mismo tiempo una mejora a una habitación familiar, destacando su espacio y características adicionales. Si el viajero acepta, la IA puede confirmar la reserva y enviar un enlace de pago automáticamente.

3. Mejorar la planificación de eventos

La IA multimodal puede revisar imágenes o vídeos de diseños de eventos anteriores junto con las opiniones de los huéspedes para identificar lo que funcionó mejor. Esto ayuda a los equipos a reproducir montajes de éxito de forma más eficaz, ya sea para actos corporativos, bodas o conferencias.

Esta funcionalidad también admite configuraciones de habitaciones. Por ejemplo, si una pareja celebra un aniversario, la IA puede detectar esta nota en su perfil de huésped y alertar al servicio de limpieza. A continuación, el equipo puede configurar la sala basándose en montajes anteriores, incluyendo una botella de champán fría y pétalos de rosa.

4. Mantenimiento

La IA multimodal puede analizar diversas fuentes de datos (registros de mantenimiento e imágenes o vídeos) para detectar y solucionar problemas en las habitaciones de hotel, como desagües atascados o wifi débil.

Digamos que un huésped informa a recepción de que un grifo gotea, el personal de mantenimiento puede pedir una foto antes de investigar el problema para determinar un plan de acción antes de subir a la habitación. Una vez solucionado el problema, la recepción puede agradecer al huésped su paciencia y ofrecerle un vale para compensar las molestias causadas.

5. Optimización de anuncios

Antes de lanzar una campaña de marketing, la IA multimodal puede analizar los datos de las anteriores para identificar qué imágenes y mensajes funcionaron mejor. Esta información se utiliza para crear anuncios y páginas de destino muy atractivos.

Cloudbeds: utilizar la IA multimodal para transformar las operaciones hoteleras

Cloudbeds Intelligence, que llegará en 2025, es una capa de IA integrada en la plataforma Cloudbeds que aprovecha la IA casual y multimodal para aumentar los ingresos, optimizar el tiempo y los costes, y mejorar la experiencia del huésped. 

Cloudbeds Intelligence aprovecha la IA multimodal para transformar la formación y capacitación del personal, ayudando a los equipos a estandarizar los procesos y responder rápidamente a las consultas de los huéspedes para mejorar la satisfacción y aprovechar las oportunidades de generar ingresos.