Litoral de Benidorm. Foto: PEPE OLIVARESALICANTE. Ofrecer facilidades a los turistas que llegan a la Comunitat Valenciana, a través de aplicaciones o herramientas con inteligencia artificial (IA) puede conllevar en ocasiones dilemas éticos sobre, por ejemplo, el uso o almacenamiento de datos de los usuarios. Con el fin de poner sobre la mesa buenos ejemplos en estos casos y también en ofrecer soluciones a posibles retos, Turisme Comunitat Valenciana ha presentado su primer estudio 'Casos de uso de Inteligencia Artificial y Ética en el sector turístico'. Se trata de un informe que recoge ejemplos de empresas que ofrecen soluciones de IA en las que han tenido en cuenta los riesgos éticos y los han solventado. Un documento que pretende también abrir el debate sobre la ética en el uso de estos algoritmos de inteligencia artificial y sobre los interrogantes que abre esta tecnología en la actividad turística.Dentro de este informe, recogen varios casos de éxito y uno de ellos es el de la herramienta BiOnTrend, una solución para Hosbec y Turisme Comunitat Valenciana desarrollada por la firma tecnológica Sinergycs.
Así, esta herramienta nació en mayo de 2020, en proceso de desconfinamiento por la primera ola de la covid-19. Se trata de un instrumento que aglutina los datos de reserva aportados por los empresarios, y que sirve para analizar la situación del sector turístico en el pasado, presente y futuro. Además, permite también tener una conciencia mayor del ritmo de recuperación del sector. Casi un centenar de hoteles de la Comunitat Valenciana dieron un paso para usarlo de manera común.
En este caso, el informe de Turisme analiza los posibles retos éticos enfrentados en BiOnTrend y sus recomendaciones. Para esta aplicación, el principal problema ético está en el anonimato de datos. Explican que el reto "no procede tanto de las decisiones tomadas por los algoritmos o la información de negocio que proporcionen como de garantizar el anonimato de los hoteles participantes en el proyecto". Y es que, la ausencia de anonimato e identificación de los hoteles por los datos suministrados se percibe como un riesgo de pérdida de competencia y privacidad y, por tanto, una barrera para la participación en el proyecto.
Para resolver este problema, la herramienta BiOnTrend tiene varias recomendaciones: para
resolver los potenciales riesgos éticos asociados al anonimato de los hoteles realiza dos acciones. Una es que cualquier dato sensible como nombres o documentos de identidad no se incorpora a la aplicación para su análisis. Además, se ha establecido la existencia de un número mínimo de cinco hoteles para obtener resultados de cualquier consulta sobre los indicadores de negocio que se realice en BiOnTrend. De esta manera, al asegurar que los datos agregados de cualquier consulta incluyen cinco hoteles que se encuentren operativos se impide identificar los datos de negocio de manera individualizada.
Esta solución es una herramienta analítica de inteligencia de negocio hotelero que informa mediante un cuadro de mando a cada hotel de su situación de negocio en el momento actual con respecto a sus propios datos de los últimos cuatro años y, también, a los datos proporcionados por el resto de hoteles de Hosbec. Además, aplica un modelo predictivo de su negocio para los próximos 365 días. Esta tecnología se conecta con los PMS de los hoteles e incorpora los datos de su actividad económica con variables que pasan por el canal de venta, el mercado de origen, categoría del hotel, la zonificación o el régimen de la reserva. Aquí, los indicadores de negocio medidos incluyen el ADR, ADR por régimen, ritmo evolutivo de las ventas, porcentaje de ocupación, capacidad, duración de las estancias e ingresos.
El fin de esta solución es el de permitir a los hoteles tomar decisiones con rapidez en función de su situación de negocio actual, la del resto de hoteles y la predicción de ventas futuras sobre precios, acciones de promoción por mercado o comercialización por canales. Por este motivo, es esencial la colaboración entre los hoteleros de Hosbec para dotarla de contenido. La colaboración público privada en esta iniciativa ha sido esencial.
Para construir esta aplicación la IA necesaria pasa por la resolución de problemas planificación, búsqueda, y satisfacción de restricciones. También el conocimiento, razonamiento y toma de decisiones; machine learning y procesamiento del lenguaje natural. La información de negocio del cuadro de mando de BiOnTrend permite tomar decisiones sobre las etapas de inspiración y planificación y de reserva y pago.
