Machine Learning en hoteles: el futuro del sector

¿Calcular presupuestos automáticamente? ¿Predecir los pedidos de compra de la semana siguiente? ¿Cuántas reservas se van a cancelar? ¿Realizar el check in por reconocimiento facial? . Todo esto es posible y nosotros le contamos en este artículo cómo afecta el Machine Learning a los hoteles. ¿Nos acompañáis?

El Machine Learning o aprendizaje automático es un campo de estudio que permite a los ordenadores aprender sin estar explícitamente programados para ello. O dicho de otra forma, son algoritmos que llegan a conclusiones obtenidas de un conjunto de datos, y que tienen la capacidad de transformar datos en conocimiento.

Tipos de Machine Learning

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de 4 formas distintas: mediante un aprendizaje supervisado, con aprendizaje no supervisado, con aprendizaje semisupervisado o con aprendizaje por refuerzo.

Aprendizaje supervisado

Es aquel en el que le damos al sistema la solución en base a una serie de parámetros. Es decir, le facilitamos muchos ejemplos al sistema incluyendo las características de cada ejemplo y el resultado de este. De esta forma, el algoritmo va “aprendiendo” a clasificar las muestras y el Machine Learning se encarga de encontrar el patrón y la estructura interna de la información.

Aprendizaje no supervisado

A diferencia del supervisado, no se le da la solución al sistema. Por lo tanto, el sistema ve patrones y saca conclusiones. En este tipo de aprendizaje destacaríamos el clustering, el cual consiste en buscar grupos que tengan similitudes por algún motivo. En el sector hotelero, nos ayudaría a identificar segmentaciones de clientes y, así poder conocer mejor a nuestros huéspedes y ofrecer un servicio más personalizado.

Aprendizaje semisupervisado

Este aprendizaje sería una combinación de los dos anteriores, es decir, hay una etapa sin supervisión y otra con supervisión. Se ha descubierto que los datos no etiquetados (aprendizaje no supervisado) cuando se utilizan con una pequeña cantidad de datos etiquetados (aprendizaje supervisado), puede mejorar exponencialmente la exactitud del aprendizaje.

Aprendizaje por refuerzo

¿Pueden aprender solas las máquinas? La respuesta es sí, y es a través del aprendizaje por refuerzo. Este aprendizaje intenta conseguir que una inteligencia artificial aprenda a decidir mediante su propia experiencia. Es decir, que sea capaz de saber por sí misma la mejor acción a ejecutar en ese momento mediante un proceso interactivo de prueba y error.

Un ejemplo claro serían los chatbots en las páginas webs de los hoteles. El chatbot es un programa con el que es posible mantener una conversación, tanto para pedir información, como para que nos realice una acción. Además, la última tendencia es que se puedan realizar reservas a través de los chatbots.

¿Cuál es la diferencia entre Inteligencia Artificial y Machine Learning?

Es importante no confundir la Inteligencia Artificial con el Machine Learning. La IA es la ciencia general que crea sistemas inteligentes automatizados, como pudieran ser robots o procesos industriales. Mientras que el ML  crea algoritmos para que las máquinas puedan realizar proyectos inteligentes a partir de los datos proporcionados.

¿Cómo se adapta a los hoteles?

El Machine Learning está cogiendo fuerza en el sector hotelero y podría ayudar a mejorar muchos ámbitos de éste. Por ejemplo, se podrían hacer los presupuestos con mucha más exactitud, recopilando y analizando datos de años anteriores. También se podrían calcular automáticamente los pedidos de compra de la próxima semana en función de la ocupación, tipo de cliente, nacionalidad, etc.

¿Cómo sería hacer check-in con reconocimiento facial? ¿O tener la llave de la habitación directamente en el dispositivo móvil? Todo esto sería posible gracias al Machine Learning. Es importante destacar que existen trabajos repetitivos, como algunas tareas del back office o el procedimiento del check-in y otras que requieren una atención al cliente más personalizada como, por ejemplo, la gestión de quejas.

Otro gran ejemplo sería el Revenue Management. Con un sistema de Revenue Management basado en Machine Learning, los procesos se pueden sistematizar y  ahorrar tiempo. Además, se podrán tomar decisiones de una forma más informada y estratégica.

En definitiva, el Machine Learning se podría utilizar tanto para mejorar los beneficios de la empresa, como para ofrecer un servicio distinto e innovador al cliente. Se intenta descargar de trabajos rutinarios y repetitivos, para sí poder centrarse en otro tipo de tareas en las que el factor humano es esencial.

Por lo tanto, ¿hasta qué punto se podrá implantar el Machine Learning?, ¿cómo pensáis que afectará el Machine Learning al sector hotelero dentro de 10 años?

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