{"id":26594,"date":"2023-11-05T09:00:28","date_gmt":"2023-11-05T08:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revfine.com\/?p=26594"},"modified":"2026-01-22T11:33:58","modified_gmt":"2026-01-22T10:33:58","slug":"frente-a-los-temores-de-la-automatizacion-una-perspectiva-para-los-hoteleros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revfine.com\/es\/facing-automation-fears-a-perspective-for-hoteliers\/","title":{"rendered":"Enfrentando los temores de la automatizaci\u00f3n: una perspectiva para los hoteleros"},"content":{"rendered":"

Para algunos, los avances en la automatizaci\u00f3n generan una profunda sensaci\u00f3n de temor. Es comprensible preocuparse por los desaf\u00edos sociales generales que pueden surgir con la adopci\u00f3n generalizada de herramientas de IA generativa nuevas y avanzadas. Pero en lugar de preocuparse por el peor escenario dist\u00f3pico que pueda traer la automatizaci\u00f3n, es hora de dar un paso atr\u00e1s para tomar perspectiva y pensar en c\u00f3mo la automatizaci\u00f3n puede aplicarse a la gesti\u00f3n de ingresos.<\/em><\/p>\n

Vivir en la era de la automatizaci\u00f3n<\/h2>\n

Ya estamos profundamente arraigados en una sociedad automatizada. A lo largo de los a\u00f1os, los proveedores de software como servicio (SaaS) han perfeccionado rigurosamente las funciones de automatizaci\u00f3n de sus productos para mejorar la experiencia del usuario. Esto es evidente en las aplicaciones m\u00f3viles y en el desarrollo de paneles de gesti\u00f3n f\u00e1ciles de usar.<\/p>\n

Nos hemos vuelto dependientes de la automatizaci\u00f3n y, independientemente de nuestros puntos de vista filos\u00f3ficos, est\u00e1 integrada en nuestra vida diaria. Considere cu\u00e1ntos dependen de servicios de viajes compartidos para su transporte, usan aplicaciones para realizar entregas o compran widgets en todo el mundo con solo hacer clic en un bot\u00f3n. Estos se han vuelto tan comunes que es dif\u00edcil imaginar un momento en el que no existieran.<\/p>\n

Teniendo esto en cuenta, podr\u00eda ser el momento adecuado para reevaluar el papel de la automatizaci\u00f3n en el sector hotelero.<\/p>\n

Confiar en la automatizaci\u00f3n<\/h2>\n

Durante la \u00faltima d\u00e9cada, el poder de la computaci\u00f3n en la nube ha revolucionado silenciosamente nuestras experiencias cotidianas. Para los hoteleros que deciden optar por un sistema de gesti\u00f3n de ingresos (RMS), algunos anhelan un control pr\u00e1ctico, especialmente si nunca han aprovechado la automatizaci\u00f3n en la fijaci\u00f3n de precios. Tambi\u00e9n existe el temor de que el sistema pueda eclipsar su toma de decisiones. Independientemente de la preocupaci\u00f3n espec\u00edfica, es fundamental abordar estos conceptos err\u00f3neos.<\/p>\n

Si bien hemos adoptado la automatizaci\u00f3n en ciertos aspectos de nuestras vidas, seguimos dudando en algunas \u00e1reas. Tomemos como ejemplo la comparaci\u00f3n entre coches inteligentes y veh\u00edculos aut\u00f3nomos. Es comprensible que muchos desconf\u00eden de que los veh\u00edculos totalmente aut\u00f3nomos tomen las riendas. Esta vacilaci\u00f3n a menudo se reduce a confiar su seguridad a una m\u00e1quina. Sin embargo, es fundamental distinguir entre un coche inteligente y uno aut\u00f3nomo.<\/p>\n

Los autom\u00f3viles inteligentes de hoy tienen caracter\u00edsticas como control de crucero adaptativo, indicadores de punto ciego y c\u00e1maras de visi\u00f3n trasera. Estas tecnolog\u00edas nos gu\u00edan y ayudan en la toma de decisiones informadas. Sin embargo, todav\u00eda necesitan la intervenci\u00f3n humana. Esencialmente, si bien los autos inteligentes brindan alertas sobre peligros potenciales, no navegan de forma aut\u00f3noma sin supervisi\u00f3n humana.<\/p>\n

Siguiendo un paralelo con la gesti\u00f3n de ingresos, un RMS no es el coche aut\u00f3nomo, ni aspira a serlo. Si bien algunos administradores de ingresos prefieren mantener el control sobre el sistema por comodidad, es posible que no comprendan las implicaciones anal\u00edticas. Las funcionalidades selectivas en un sistema en evoluci\u00f3n autom\u00e1tica obstaculizan su capacidad para discernir la eficacia de sus decisiones.<\/p>\n

Automatizaci\u00f3n versus hojas de c\u00e1lculo: \u00bfcu\u00e1l llama m\u00e1s la atenci\u00f3n?<\/h2>\n

Si tuvieras que mirar\u201dbajo el cap\u00f3<\/em>\u201dde un RMS avanzado, te dar\u00edas cuenta de que lo sustenta un mecanismo de autoaprendizaje. Este mecanismo toma decisiones de forma aut\u00f3noma, las implementa y luego observa los resultados. Utilizando esta retroalimentaci\u00f3n, se recalibra y toma nuevas acciones; todo esto est\u00e1 impulsado por numerosos c\u00e1lculos y algoritmos.<\/p>\n

Por el contrario, un RMS desprovisto de esta capacidad de autoaprendizaje no puede adaptarse eficazmente a su entorno. En cambio, estos sistemas, que por naturaleza apoyan m\u00e1s las decisiones, dependen de estrategias basadas en reglas para fijar precios din\u00e1micos. Su eficacia est\u00e1 ligada a las capacidades del usuario que las configura y a la eficacia de las reglas establecidas. A medida que la din\u00e1mica del mercado cambia y el personal cambia, mantener dichos sistemas actualizados y funcionando bien puede convertirse en un desaf\u00edo sustancial.<\/p>\n

Si bien el soporte a la toma de decisiones ofrece an\u00e1lisis valiosos para elecciones estrat\u00e9gicas ocasionales, se necesitan muchas decisiones sobre la marcha cada minuto del d\u00eda. \u00bfC\u00f3mo puede una persona solitaria (o incluso un equipo) hacer frente de manera efectiva a este enorme volumen sin la aplicaci\u00f3n inteligente de la automatizaci\u00f3n?<\/p>\n

Algunos sistemas requieren confirmaci\u00f3n manual de las modificaciones de tarifas. Incluso si est\u00e1n en piloto autom\u00e1tico, necesitan intervenci\u00f3n humana. La destreza computacional de los humanos palidece en comparaci\u00f3n con un RMS. No es realista esperar que los administradores de ingresos supervisen y ajusten constantemente las tarifas en la escala necesaria para la optimizaci\u00f3n. Despu\u00e9s del escrutinio, a menudo coinciden con las tarifas sugeridas por el sistema, lo que hace que la revisi\u00f3n manual sea redundante y cause retrasos innecesarios.<\/p>\n

Eso no significa que un administrador de ingresos sea totalmente redundante con una RMS automatizado<\/a><\/span>. En un escenario \u00f3ptimo, un RMS avanzado deber\u00eda tomar decisiones de precios de forma aut\u00f3noma para la gran mayor\u00eda (digamos, 90% de los d\u00edas monitoreados). Luego, el administrador de ingresos puede concentrarse en el 10% que realmente necesita atenci\u00f3n: los d\u00edas at\u00edpicos y ocupados con d\u00edas festivos, grandes conciertos y otros eventos importantes que cambian el mercado y que presentan amplias oportunidades para el crecimiento de los ingresos.<\/p>\n

Confiar el an\u00e1lisis de datos al sistema automatizado libera al administrador de ingresos para elaborar estrategias para maximizar las ganancias a trav\u00e9s de la distribuci\u00f3n.<\/p>\n

Conf\u00ede en el proceso, conf\u00ede en el resultado<\/h2>\n

Una falacia com\u00fan es esperar que la anal\u00edtica refleje los procesos de pensamiento humanos. Si bien los humanos pueden verse influenciados por factores extr\u00ednsecos como los precios del combustible o las acciones de la competencia, los an\u00e1lisis no necesariamente est\u00e1n al tanto de esos matices.<\/p>\n

Por ejemplo, no se puede hacer que el sistema de an\u00e1lisis lea el peri\u00f3dico y luego decida incorporar cambios basados en el supuesto impacto de las tendencias macroecon\u00f3micas informadas. En cambio, los an\u00e1lisis pueden detectar una tendencia y ajustar los resultados sin conocer necesariamente el escenario del mundo real que la caus\u00f3. Por el contrario, los humanos hacen el proceso inverso, ven un escenario del mundo real y cambian sus suposiciones bas\u00e1ndose en el nuevo conocimiento.<\/p>\n

Los sistemas de gesti\u00f3n de ingresos con autoaprendizaje crean autom\u00e1ticamente nuevos puntos de datos para calibrar. Por ejemplo, recalibrar las curvas de reserva cada dos semanas a medida que se producen nuevas tendencias y patrones o recalcular la sensibilidad de los precios cada dos semanas determinando cu\u00e1ndo los hu\u00e9spedes est\u00e1n dispuestos a pagar m\u00e1s o menos que en el per\u00edodo anterior.<\/p>\n

Con muchas soluciones de gesti\u00f3n de ingresos y precios compitiendo por atenci\u00f3n, la distinci\u00f3n se reduce a herramientas de soporte de decisiones centradas en reglas versus soluciones de gesti\u00f3n de decisiones basadas en an\u00e1lisis que producen sin esfuerzo acciones decisivas que abarcan precios, disponibilidad de tarifas y m\u00e1s.<\/p>\n

Dada la imprevisibilidad del mercado actual, la destreza de los sistemas de autoaprendizaje es primordial. Sin embargo, esto no hace que los roles humanos queden obsoletos. Confiar en el sistema significa confiar en sus resultados en funci\u00f3n de la informaci\u00f3n que recibe.<\/p>\n

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Automatizaci\u00f3n es un t\u00e9rmino que produce escalofr\u00edos, pero la realidad es que un RMS automatizado est\u00e1 lejos de ser una historia de terror tanto para los gerentes de ingresos como para los hoteleros. <\/strong>Los hoteleros inteligentes e innovadores est\u00e1n invirtiendo en un RMS computarizado para la toma de decisiones que potenciar\u00e1 a sus hoteles al mejorar los ingresos con mayor eficiencia, estabilidad a largo plazo y crecimiento exponencial.<\/strong><\/p>\n

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Este art\u00edculo est\u00e1 escrito por nuestro socio experto IDeaS<\/h2>P\u00e1gina de socios<\/span><\/a><\/div>P\u00e1gina de socios<\/span><\/a><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Para algunos, los avances en automatizaci\u00f3n generan una profunda sensaci\u00f3n de temor. Es comprensible que se preocupen por los grandes desaf\u00edos sociales que pueden surgir con la adopci\u00f3n generalizada de nuevas y avanzadas herramientas de IA generativa. 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