Una conversación en la reciente Conferencia de Distribución Global HEDNA en Orlando dejó una cosa clara: la industria hotelera no necesita más publicidad en torno a la IA; Necesita mejores datos.
La sesión del taller es facilitada por el Departamento de Ingresos y Datos.
Una conversación en la reciente Conferencia de Distribución Global HEDNA en Orlando dejó una cosa clara: la industria hotelera no necesita más publicidad en torno a la IA; Necesita mejores datos. Dirigido por expertos de la industria Ira Fok (Autor, Consultoría Hotelera 2.0), Anisha Yadav (Perspectivas TRevPAR), y mercedes blanco (Lighthouse), el Taller sobre ingresos y datos cambió el enfoque de las posibilidades teóricas a los requisitos arquitectónicos para un futuro impulsado por sistemas autónomos.
Taller: Diseñando el flujo de reservas del futuro con inteligencia artificial
El núcleo de la sesión fue un ejercicio interactivo de codiseño en el que los equipos tuvieron la tarea de dibujar un mapa completo. Flujo de trabajo de reservas de IA a IA. Hemos ido más allá del modelo tradicional de búsqueda y clic para explorar cómo interactuarán los sistemas en 2026.
Desafío: Los equipos tuvieron que resolver una petición de un viajero muy concreta: “Resérveme un hotel de 4 estrellas en Orlando para una conferencia, a poca distancia, habitación tranquila, cancelación flexible y sin tarifas de resort. Mapee cómo funcionará todo su flujo de reservas en 2026”.
Para lograr el éxito, cada grupo tuvo que:
- Mapee los datos que cada segmento (OTA, hotel, proveedor, etc.) aporta al proceso.
- Determine cómo el agente de IA recupera y valida la precisión del contenido.
- Identifique exactamente dónde se deben eliminar el fraude y los listados falsos.
- Demostrar los traspasos técnicos entre las partes interesadas, incluidos los pagos y la confirmación.
- Defina la arquitectura del punto final del Protocolo de contexto modelo (MCP).
Principales conclusiones:
Uno de los logros del taller fue comprender que reservar con IA no es solo otro canal de distribución, es un método Negociación entre sistemas.y avanzar hacia la gestión de la propiedad de los datos y las capas de confianza.
Los equipos especificaron que para que una propiedad sea “visible” para el asistente de IA, debe proporcionar datos estructurados de alta resolución que confirmen atributos granulares como “habitación tranquila” o “sin tarifas de resort” en tiempo real.
Avances de los equipos del taller
El trabajo realizado por los equipos durante la sesión destacó varios componentes importantes del ecosistema 2026:
- Estandarización de puntos finales MCP: Los grupos han descrito cómo los hoteles pueden utilizar MCP para proporcionar “respuestas negociadas”, lo que permite a un agente de IA verificar instantáneamente si una instalación cumple con todas las limitaciones específicas de la solicitud de un viajero.
- Capa de confianza y verificación: Los equipos propusieron sistemas para verificar de forma independiente los atributos del hotel, asegurando que las recomendaciones basadas en IA se basen en datos realmente precisos en lugar de descripciones estáticas.
- Entregas sectoriales: Se han creado flujos de trabajo detallados para mostrar cómo los datos pasan sin problemas desde la intención del usuario hasta el pago final, destacando los roles de las OTA, los hoteles y los proveedores de pagos.
Medir el éxito: un nuevo conjunto de indicadores clave de desempeño
A medida que la industria avanza hacia las reservas de agentes, nuestras métricas tradicionales deben evolucionar. Los participantes del taller identificaron un cambio de métricas de investigación manuales a indicadores de desempeño basados en el éxito de sistema a sistema:
| clase métrica | “Mundo Antiguo” (Manual/Búsqueda) | “Mundo de la Inteligencia Artificial 2026” (Agente/Negociado) |
| transformación | Proporción de mirar el libro. | Tasa de oferta del agente ganador: ¿Con qué frecuencia su propiedad es la opción final en las negociaciones AI-AI? |
| Visión | Ranking SEO y metabuscadores | Acceso a MCP: Acceso a sus datos por diversos agentes autorizados de LLM. |
| Confianza | Calificaciones de estrellas y reseñas de huéspedes | Puntos de control: Precisión verificada de atributos de sala específicos auditados por capas de IA. |
| ganancia | Ingresos por habitaciones disponibles | Trevbar: Los ingresos brutos reflejan las ventas basadas en atributos negociadas directamente por los agentes. |
Conclusión y próximos pasos
El futuro de la distribución pertenece a quienes tratan sus datos como su producto más valioso. Para mantenerse a la vanguardia, HEDNA alienta a todas las partes interesadas a desempeñarseAuditoría de visión de IA“objetivo=”_blank”>Auditoría de visión de IA Para garantizar que sus datos estén preparados para la era de los agentes independientes.
pareja: Dé forma a estas normas emergentes uniéndoseDisciplina de datos e ingresos de HEDNA“objetivo=”_blank”>Disciplina de datos e ingresos de HEDNA. Juntos, podemos construir la infraestructura que respalde la próxima generación de distribución de viajes.
