Alejandra Ortiz La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo la forma en que las personas planifican, viven y recuerdan sus viajes. Desde motores de recomendación personalizados hasta sistemas predictivos de gestión de flujo turístico, la IA se integra en cada etapa del recorrido del visitante.
Esta transformación no solo mejora la experiencia del usuario final, sino que abre oportunidades concretas para que gobiernos y empresas – especialmente en mercados emergentes- optimicen sus estrategias, incrementen la eficiencia operativa y se posicionen en un entorno global altamente competitivo.
En América Latina, los países comienzan a explorar cómo incorporar la IA en el núcleo de su estrategia turística nacional, apuntando a un turismo más inteligente, sostenible y centrado en datos.
El Salvador también podría beneficiarse del uso estratégico de la IA para alcanzar los objetivos trazados por la actual Presidencia que ha apostado por esta industria desde 2019, sobre todo por su apuesta al surf por el atractivo internacional de las olas de la costa salvadoreña. En el primer semestre de 2025, el país centroamericano recibió más de 2 millones de turistas internacionales. Mientras que durante el año pasado, se recibió un total de 3,9 millones de turistas, un 17% más que en 2023. La meta es superar, para 2030, los 5 millones de visitantes extranjeros.
Para que la inteligencia artificial tenga un impacto real y sostenido en el turismo, es fundamental contar con plataformas que faciliten la innovación y la interoperabilidad entre sistemas. Se requiere una infraestructura tecnológica robusta, flexible y basada en estándares abiertos.
“Desde Red Hat, creemos que la inteligencia artificial debe construirse sobre bases abiertas y colaborativas para ser verdaderamente transformadora. En el sector turismo, esto significa habilitar plataformas tecnológicas que permitan a gobiernos y empresas integrar soluciones innovadoras de manera ágil, segura y adaptable. El enfoque de código abierto no solo impulsa la eficiencia operativa, sino que también promueve la autonomía tecnológica y el desarrollo de capacidades locales en los destinos donde más se necesita” afirmó Pedro Andrés Solórzano, gerente de cuentas estratégicas para Centroamérica y el Caribe de Red Hat.
En la práctica, la IA aplicada al turismo puede optimizar desde la gestión de reservas hasta el análisis en tiempo real del comportamiento de los visitantes en un destino. Por ejemplo, sistemas basados en plataformas abiertas pueden prever picos de afluencia en sitios turísticos y redistribuir flujos de visitantes para mejorar su experiencia y reducir el impacto ambiental.
Asimismo, permiten a los operadores turísticos adaptar sus ofertas según las preferencias detectadas, incrementando el valor de cada visita. Al trabajar sobre tecnologías de código abierto, estas soluciones pueden escalar rápidamente, integrarse con sistemas ya existentes y responder a las particularidades de cada país sin imponer modelos rígidos.
Inteligencia artificial en turismo: beneficios, desafíos y oportunidades
En el sector turístico, la IA ya se utiliza para planificar itinerarios, seleccionar hoteles, encontrar restaurantes y descubrir sitios recomendados. Sin embargo, al basarse principalmente en datos masivos de popularidad, estas herramientas tienden a concentrar la demanda en ciertos destinos, generando efectos adversos: sobresaturación, encarecimiento y una disminución de la calidad en la experiencia del visitante.
Un ejemplo emblemático es Santorini, en Grecia, donde la sobreexplotación turística ha superado su capacidad de carga, afectando la experiencia del viajero y encareciendo el costo de vida para la comunidad local. Casos como este evidencian la necesidad de una IA más estratégica y contextualizada.
Frente a estos desafíos, Pedro Andrés Solórzano enfatiza la importancia de que gobiernos y empresas desarrollen modelos de IA propios, adaptados a sus necesidades y realidades locales. Esto implica trabajar sobre plataformas que permitan entrenar modelos especializados, controlar la información de manera segura y garantizar un uso responsable y eficiente de los datos.
Dos razones clave para construir IA propia:
- Especialización: al entrenar modelos con información específica del sector turístico, se generan respuestas más precisas y alineadas con las necesidades del destino.
- Confidencialidad: los modelos públicos pueden exponer datos sensibles. Al contar con modelos privados, empresas y gobiernos protegen su información y mantienen el control sobre su uso.
“La clave está en desarrollar soluciones centradas en cada industria, que ofrezcan respuestas relevantes sin comprometer la seguridad de los datos. Las plataformas abiertas permiten que esta innovación ocurra de forma segura, escalable y adaptada a la realidad de cada mercado”, afirma Solórzano.
¿Cómo entrenar una IA sin morir en el intento?
Para que una organización entrene su propia IA de forma sostenible, necesita mecanismos de retroalimentación continua (reentrenamiento), lo que demanda talento especializado y plataformas que simplifiquen el proceso. La escasez de científicos de datos es un desafío, y aquí Red Hat ofrece soluciones concretas para mitigarlo:
- Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud permite enriquecer modelos de lenguaje (LLMs) con datos específicos de cada sector, generando información sintética para entrenamientos más eficientes, reduciendo recursos y manteniendo el control absoluto sobre los datos y modelos.
- Red Hat OpenShift AI facilita todo el ciclo de vida del modelo —desde la preparación y entrenamiento hasta el despliegue y monitoreo— en entornos híbridos, con herramientas integradas como Jupyter, PyTorch y vLLM, todo sin bloqueos comerciales.
- Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) provee un entorno seguro y escalable para desarrollar, probar y ejecutar LLMs, con InstructLab incluido y capacidades de inferencia optimizada.
Estas plataformas permiten a gobiernos y empresas turísticas reentrenar modelos con datos locales, escalar soluciones según sus capacidades, y garantizar seguridad y autonomía tecnológica.
