¿Cómo afronta Lybra Tech ese desafío en la aplicación de los nuevos estándares de inteligencia artificial?
Nos gusta ver la inteligencia artificial como una extraordinaria oportunidad para simplificar la vida de las personas. Mientras que antes los resultados de un RMS parecían el fruto de una alquimia, ahora todo parece más sencillo de entender.
¿Cómo se traduce la IA predictiva en soluciones concretas para el revenue hotelero?
Cuando hablamos de IA predictiva, no es fácil transmitir la idea de que el número que llega al cliente es el fruto de millones de cálculos muy complejos. Pero ahora con la IA generativa puedes presentar estos conceptos de una manera diferente. Y probablemente en nuestro sector la introducción de la IA tiene cierta apetencia porque puedes hablar con el cliente, es algo más cercano a la experiencia, más relevante y práctico.
¿Cuál es la filosofía detrás de la implementación de Lybra Assistant?
El turismo se basa en la personalización. Hablamos de relaciones con personas que no siempre son racionales, es más una cuestión empática. En el futuro, la personalización será algo muy importante. Este principio se refleja en la arquitectura de Lybra Assistant: el sistema no impone decisiones, habilita la comprensión. Cada recomendación de precio incluye los factores considerados (demanda prevista, posicionamiento de competidores, eventos locales, histórico de rendimiento) y explica por qué ese precio específico en ese momento. Además, el usuario puede leer alternativas y su impacto en ocupación, ADR, RevPAR y revenue total.
¿Qué ventajas aporta esta tecnología?
Necesitamos tiempo para absorber las nuevas tecnologías. En 12 años hemos pasado de sistemas on-premise a cloud, de la calculadora a Excel, de Excel a sistemas de machine learning... es demasiado para una sola generación. Estamos al inicio de esta historia de la IA generativa, se leen muchos tests, proyectos embrionarios de seguro interés y con mucho hype. La imaginación es grande, pero debemos ver rendimientos sólidos, tecnologías sólidas.
¿Cómo diría que se diferencia Lybra Tech en la implementación de IA?
El enfoque de Lybra es pragmático: nosotros no vendemos a los clientes un software, sino un proceso. Este es un punto crucial, ya que un cliente puede simplemente comprar un software, o puede integrarlo realmente en sus propios procesos. Son dos pasos muy diferentes. Y es precisamente aquí donde emerge el valor de un partner capaz de guiar la implementación, no solo de vender un producto. Este aspecto adquiere aún más valor cuando se habla de implementar sistemas de IA. Aquí no basta con instalar una tecnología: es necesario comprender su impacto, adaptarla a los procesos internos, formar al equipo y asegurarse de que genere valor real. En otras palabras, la IA funciona realmente solo cuando viene acompañada de un recorrido guiado, no cuando se trata como un simple producto a añadir al sistema de gestión.
En los últimos años, Lybra Tech ha elegido ampliar su oferta añadiendo a la tecnología un servicio de consultoría a medida, gracias a un equipo de Senior Revenue Managers dedicados. Ya no se trata sólo de soporte técnico, sino de una verdadera consultoría estratégica: desde la auditoría completa de la propiedad —costes, posicionamiento competitivo, reputación online— hasta el análisis del impacto de las reseñas en la tasa de conversión, la formación de los equipos y la transmisión de un nuevo enfoque orientado al dato, con el objetivo final de maximizar el beneficio neto.
En este contexto ¿cuál es el papel de los datos?
Los datos son como el oxígeno, fundamentales para una operación exitosa. Y se vuelven aún más importantes si vas en la dirección de la IA, porque es necesario tener datos para hacer que la IA realice una acción. Pero hay un riesgo: ahora sentimos mucha presión del marketing diciendo que debemos correr, ser rápidos, ser los primeros en aplicar las tecnologías. El riesgo es poner todo tu conocimiento y tus datos en estos grandes players: esto nos llevará a perder control a largo plazo. Las decisiones que estamos tomando ahora podrían determinar el futuro de mañana. Y quizás, la mayor respuesta que podemos dar es la de permanecer lo más posible humanos. En definitiva, una empresa Data-driven, pero una filosofía human-centric.
Hasta la llegada de soluciones como la de Lybra Assistant, los RMS parecían realmente una ‘caja negra’, sin que el hotelero pudiera ver qué factores determinaban un precio, generando desconfianza y dificultad para justificar decisiones. Ahora les mostramos factores considerados, explicaciones claras y escenarios alternativos, lo que finalmente da el control al usuario.
