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A medida que las marcas de viajes  prueban  e implementan la inteligencia artificial (IA) agente, están definiendo dónde encaja mejor la tecnología, desde los informes internos y la automatización del flujo de trabajo hasta el servicio al cliente y la gestión de interrupciones.

Algunos están fomentando la experimentación amplia en todos los equipos. Otros están adoptando un enfoque más controlado.

Pero a medida que continúa el despliegue, muchas empresas están trazando límites más firmes en torno a dónde los agentes de IA pueden actuar de forma independiente, y dónde  la supervisión humana  sigue siendo esencial.

Las empresas de viajes necesitan desplegar agentes de IA o arriesgarse a quedarse atrás, dijo Amro Khoudeir de Accor  vicepresidente senior de marketing digital para la división premium, media y económica, MEA y Asia Pacífico.

"Estoy animando mucho a mi equipo a que se aleje de hacer cualquier cosa que puedan automatizar", dijo a Phocuswire.

Desde el año pasado, esta mentalidad se ha incrustado no solo en la forma en que opera la empresa, sino también en sus estructuras de incentivos.

"Uno de nuestros objetivos de bonificación unificados en todo el equipo era que cada persona identificara y descargara completamente al menos un proceso de extremo a extremo a la IA. No solo use la IA como asistente, sino para poseer un flujo de trabajo, rediseñe en torno a la IA y aléjese de las partes repetitivas de la misma por completo", dijo.

"Atarlo a los objetivos de rendimiento fue deliberado. Indica que esto no es una experimentación opcional, es una expectativa profesional básica".

Khoudeir utiliza principalmente a Claude de Anthropic por su "fuerte razonamiento y retención de contexto", pero no está restringido a una sola plataforma.

"Utilico lo que funciona mejor para una tarea determinada, y he mantenido suscripciones profesionales de pago con al menos dos plataformas simultáneamente durante un par de años. Más recientemente, he estado experimentando con OpenClaw".

Cuando se trata de construir un agente, invierte tiempo por adelantado para definir el rol, las restricciones, el formato, la audiencia y el resultado esperado.

"Para los flujos de trabajo recurrentes, esencialmente he creado plantillas rápidas que codifican el conocimiento institucional: estándares de marca, matices de mercado, prioridades estratégicas. De ahí es de donde viene el verdadero apalancamiento: no consultas únicas, sino flujos de trabajo repetibles y escalables", dijo.

Khoudeir cita dos casos de uso recientes.

"Creé un sistema de monitoreo de palabras clave de crisis que rastrea la interrupción de la demanda de viajes y las señales de recuperación en 11 mercados de destino utilizando los datos de Google Trends, produciendo resultados estructurados que mi equipo puede implementar directamente", dijo.

"Por separado, construí un flujo de trabajo de informes de voz compartida que agrega y estructura datos de visibilidad competitiva en toda nuestra cartera de marca, un trabajo que anteriormente requería un esfuerzo manual significativo y tiempo de analista".

Flippy también está adoptando agentes de IA  construidos utilizando la familia de modelos Qwen de Alibaba principal.

Los agentes de construcción funcionan mejor para tareas que implican varios pasos, requieren llamadas frecuentes a herramientas externas o requieren una toma de decisiones dinámica, dijo el portavoz Chen Zhang.

"Este es el tipo de tareas que un solo aviso simplemente no puede manejar bien. Por otro lado, para tareas con lógica relativamente directa y requisitos de baja latencia, el costo-beneficio de construir un agente a menudo no se sostiene del todo", dijo.

Chen dijo: "Animamos a todos los empleados (ingenieros, gerentes de producto, diseñadores, gerentes de desarrollo de negocios, gerentes de recursos humanos) a usar la IA tanto como sea posible en su trabajo diario. La gente tiende a sorprenderse a sí misma con lo que puede construir. La barrera de entrada es mucho más baja de lo que la mayoría de la gente espera".

Para fomentar la adopción, Fliggy proporciona a los empleados recursos gratuitos, materiales del curso, talleres frecuentes, conferencias y hackathons.

John Lyotier, CEO de Travel AI , dijo que la compañía ha construido su propia IA agente diseñada específicamente para viajes, pero también utiliza otras plataformas.

"Nuestro equipo está experimentando constantemente con Claude de Anthropic, Codex de OpenAI y los últimos modelos para crear agentes personalizados para optimizar sus trabajos o flujos de trabajo", dijo. "Cualquier cosa que sea una tarea repetible es una que deberías poder crear un agente de IA para hacer".

"Todo el mundo, de arriba a abajo, es un tinkerer de corazón y está dispuesto a compartir sus hallazgos con los demás. Recientemente tuvimos capacitación de codificación de vibraciones internamente, donde nuestros equipos de recursos humanos y finanzas estaban aprendiendo de nuestros gerentes de producto sobre cómo crear aplicaciones para automatizar las funciones de trabajo. Mucha innovación proviene de este "juego" que luego se puede utilizar a su vez para optimizar los resultados para los viajeros".

Según Lyotier, las empresas que desean construir sus propios agentes deben pensar cuidadosamente en la solicitud.

"Probablemente nos estamos volviendo arrogantes en nuestro estímulo", dijo. "Confiar en una memoria organizacional más profunda y flujos de trabajo que extraen de estos recuerdos hace una gran diferencia en la adhesión al contexto y, por lo tanto, en la calidad de la salida".

Donde los agentes de IA necesitan barandillas

La compañía de tecnología de viajes Amadeus dice que está adoptando la tecnología, pero con salvaguardas, adoptando un "enfoque empresarial de la IA que prioriza el uso responsable, la evaluación y el cumplimiento, para que la IA pueda implementarse de forma segura e integrarse en flujos de trabajo reales".

Gaelle Bristiel, SVP de ingeniería de Amadeus, dijo: "Nuestro enfoque está menos en cualquier modelo y más en cómo conectamos la IA con datos de viaje dinámicos y confiables y una lógica comercial profunda de la industria, respaldada por una evaluación sólida y nuestro marco de IA responsable".

Bristiel dijo que los mejores procesos para los agentes de IA son "tareas repetibles con reglas claras, buenas fuentes de datos y un resultado final bien definido".

Ella dijo: "En la práctica, estos son a menudo 'microagentes' especializados y bien definidos que manejan tareas definidas como la redacción y el resumen, la recuperación de conocimientos (por ejemplo, preguntas y respuestas basadas en el contenido aprobado), el triaje de tickets/incidentes y la creación de notas de resolución de primer paso, antes de que una persona revise y finalice".

Un agente típico podría admitir flujos de trabajo de dominio como búsqueda/compras, servicio y gestión de interrupciones, sacar el contexto correcto, verificar las políticas relevantes y proponer las siguientes mejores acciones, dijo.

"Animamos a los equipos a explorar cómo los agentes pequeños y bien escanificados pueden ayudar con el trabajo diario, siempre y cuando se haga dentro de una gobernanza clara y barandillas de seguridad", dijo Bristiel. "El objetivo es ayudar a los equipos a dedicar menos tiempo a tareas repetitivas y más tiempo a un trabajo de mayor valor".

Ella dijo: "En todos los casos, responsabilizamos a un humano de la decisión final y de cualquier acción que afecte al cliente".

No todo el mundo está todavía listo para usar la IA agente, incluida la empresa de gestión de viajes de negocios Gray Dawes Group, aunque su uso no ha sido descartado.

El vicepresidente de la compañía para el cambio global de TI y el producto, Antoine Boatwright, dijo: "Nuestro enfoque se centra intencionalmente en el uso no agente y controlado de la IA generativa en lugar de sistemas autónomos o la toma de decisiones orientadas al cliente.

"El énfasis está en la adopción responsable, comenzando con casos de uso bien definidos, validando el valor a través de pilotos y luego escalando si y donde sea apropiado. Con socios clave estamos utilizando IA limitada para mejorar la productividad, como Github CoPilot".

Amro Khoudeir de Accor tiene claro los beneficios de usar agentes de IA.

"Las empresas que ganarán en viajes durante los próximos cinco años no serán solo las que utilicen la IA, sino que la hayan integrado en la forma en que operan".

Fuente: Phocuswire