El pasado 3 de junio cerramos la apertura del IV Foro de Turismo de la Ciudad de Madrid con una charla sobre cómo la inteligencia artificial está reescribiendo la cadena del viaje. Para quien no estuvo, estas notas acompañan a las slides: no reproducen la charla palabra por palabra, sino que ofrecen el hilo argumental para que la presentación se entienda por sí sola.
[2] Llevamos una década con la misma promesa. Desde 2016, las grandes tecnológicas nos enseñan agentes que reservan el viaje por nosotros: los chatbots de Expedia y Kayak en Messenger, la demo de Google Duplex llamando por teléfono, los plug-ins de ChatGPT, Operator. La pregunta incómoda con la que abrimos: ¿cuántos de nosotros hemos reservado de verdad un vuelo con un agente? Seguimos entrando en Booking, llamando al hotel, contratando en la app. La promesa se repite; el comportamiento no cambia.
[3] Y no lo decimos solo nosotros. En la presentación de resultados del primer trimestre de 2026, Brian Chesky, CEO de Airbnb, admitió que nadie ha resuelto todavía cómo aplicar la IA al viaje y al comercio electrónico. Viniendo de quien viene, es la mejor vacuna contra el hype.
[4] Pero el turismo siempre ha sido el laboratorio de la digitalización. Tres olas: la web (1995) digitalizó el viaje; el móvil y lo social (2008) lo convirtieron en algo que se comparte; la IA generativa (2023) lo está volviendo conversacional. Cada ola llegó antes que la anterior. Esta no será una excepción.
[5] Un ejemplo propio: un fin de semana planificado conversando. Para convencer a unos suegros alemanes de visitar el interior, planificamos con ChatGPT una escapada de fin de semana por la Ribera del Duero. No fue una búsqueda: fue una conversación iterativa —horarios, pueblos, dónde dormir, cómo recalcular la ruta según se cerraban reservas— que terminó en una guía visual lista para enseñar. El viaje ya no se busca. Se conversa. Y de ahí surge la pregunta que vertebra el resto: ¿por qué la máquina recomendó ese hotel, ese restaurante, ese destino y no otro?
[6] Cómo preguntas decide quién aparece. Un estudio reciente sobre 1.357 citas de Gemini en 156 consultas de hoteles en Tokio muestra que reformular la misma necesidad mueve los resultados hasta 25 puntos: "hotel barato en Shinjuku" cita agencias online el 69% de las veces; "hotel con encanto local" baja esa cifra al 44%. La intención de la consulta, no solo el destino, define quién es citado.
[7] La profundidad de contenido gana al SEO técnico. En ese mismo estudio, un hotel pequeño —el Kadoya— sin schema markup pero con un FAQ extenso y una guía de barrio conseguía que Gemini citara su propia web, por delante de un competidor técnicamente impecable que solo aparecía a través de la OTA. Responder bien las preguntas pesa más que la metadata.
[8] Aquí entra el GEO, y entra AI Rank. GEO (Generative Engine Optimization) es el equivalente al SEO para los motores de IA: lograr que ChatGPT, Gemini o Claude te mencionen, te citen y te recomienden. En Good Rebels llevamos dos años en ello. Nuestra herramienta, AI Rank, simula usuarios sintéticos —perfiles e intenciones distintas— para medir cómo se posiciona una marca, un hotel o un destino frente a sus competidores, y cómo evoluciona en cada motor.
[9] El GEO no sustituye al SEO: lo absorbe. Lo que vemos en los proyectos con grandes organizaciones es que no conviene separar ambos mundos. Hay ya una metodología que combina auditoría, fundamentos, planes y medición continua sobre los dos planos. (El detalle, en el enlace.)
[10] La consecuencia estratégica: la marca como API. Si las máquinas son el nuevo intermediario, la marca tiene que volverse un sistema de datos estructurado y comprensible para ellas —una API—. No basta con visibilidad: hace falta inyectar voz e identidad en esos datos, y convertirse en el guardián de la propia información frente a las IA. Todo lo anterior es lo que se puede hacer hoy. Lo que viene a continuación va de los próximos meses.
[11] De la IA generativa a la IA agéntica. El recorrido: machine learning → deep learning → IA generativa → IA agéntica. El último salto no es generar mejor, es operar: sistemas que planifican, usan herramientas y ejecutan acciones con grados crecientes de autonomía.
[12] De la demo al estándar, en doce meses. De Computer Use (octubre 2024) a una infraestructura agéntica que ya está en producción: navegadores que leen la pantalla y dan los pasos por ti. Puedes pedirle a uno que reserve un hotel —y a veces lo consigue—. Lo que era demo torpe se ha vuelto estándar en un año.
[13] Por qué, aun así, el chatbot todavía no es la interfaz del viaje. Las cuatro razones de Chesky: demasiado texto en una categoría visual; sin control directo (ni filtros ni sliders); imposible comparar a escala dentro de un hilo; y diseñado para una sola persona cuando casi todo viaje es de varios.
[14] Pero los resultados mejoran rápido —donde el error es recuperable. eDreams gestiona ya el 90% de sus llamadas por voz con IA, en cinco idiomas, con un 33% menos de transferencias. Airbnb afirma que el 60% de su código lo escribe la IA y que más del 40% de sus incidencias se resuelven sin un humano. El patrón es claro: la IA madura donde el resultado es medible y el error recuperable —back, soporte, operación—, no todavía en la reserva autónoma.
[15] Y el valor se desplaza hacia la capa de experiencia. ¿Capturan el valor los modelos fundacionales, o se vuelven infraestructura —casi una commodity— y el valor migra a quien aporta datos propios, interfaz, voz? Ejemplo cercano: artlovers, una startup que planifica viajes en torno a museos, exposiciones y galerías. Resuelve lo que a un modelo generalista le falta —información actualizada y estructurada— y acompaña al viajero también durante el viaje. El modelo es solo una parte; el resto lo pone el servicio.
[16] Qué significa esto para Madrid. Madrid debe querer ser la respuesta: estructurar y publicar su contenido oficial, constituirse en garante de su propia información —en una API que otros sistemas referencien— y usar esa influencia, sobre los motores y sobre las startups que ya operan con IA, para servir a los objetivos de la ciudad. En la línea de "Te faltan calles": la IA también puede ayudar a gestionar flujos, a repartir la demanda y proteger el equilibrio entre visitante y residente, no solo a recomendar.
[17] El cierre. Antes el destino se elegía. Hoy se conversa. Y mañana, si no hacemos bien nuestro trabajo, puede que ya no estemos en la sala: los agentes habrán seguido la conversación sin nosotros.
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