La transformación de la estrategia de IA (inteligencia artificial) en resultados concretos depende menos del discurso y más de la ejecución, con dos frentes operativas en el centro: el desarrollo de evaluaciones personalizadas (evals) y el fortalecimiento de la gobernanza de datos.
Según informó Phocuswire, una evaluación de IA es un proceso estructurado utilizado para probar y medir de forma sistemática la calidad, el desempeño y la confiabilidad de un sistema, verificando si cumple objetivos como precisión, seguridad y utilidad.
En la práctica, los benchmarks genéricos dejan vacíos relevantes. Las evaluaciones personalizadas se convierten en el único camino para entender si una solución está realmente lista para su uso en operaciones reales. Para las empresas del sector de viajes, esto implica comparar el desempeño de la IA con el de profesionales experimentados en tareas de alto valor, como la planificación de itinerarios complejos, la gestión de disrupciones en tiempo real y la creación de campañas personalizadas.
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Los criterios de validación tienden a ser objetivos y medibles. Entre los ejemplos se encuentran la capacidad de remarcar un vuelo cancelado con un 99% de precisión considerando acuerdos interline, así como recomendar propiedades alineadas con las preferencias de los huéspedes —como aceptación de mascotas, piscina y accesibilidad— con un 95% de precisión.
Otros tests incluyen verificar si una IA de revenue management iguala o supera las decisiones de pricing de un analista senior en 500 escenarios históricos de demanda, si agentes automatizados logran localizar y contactar viajeros dentro del SLA contractual en situaciones críticas, y si el sistema identifica correctamente, en el 98% de los casos, cuándo debe derivar interacciones sensibles a atención humana.
Datos como base de la confianza operativa
Si la medición define el nivel de preparación, la calidad de los datos determina el límite de actuación. En este contexto, la gobernanza deja de ser un tema administrativo para asumir un papel estratégico dentro de las organizaciones.
El problema es estructural: los sistemas de IA dependen directamente de los datos que los alimentan. En modelos probabilísticos y autónomos, fallas en la base tienden a amplificarse. Información imprecisa de inventario, precios desactualizados o registros inconsistentes dejan de ser simples ruidos operativos y pasan a generar errores en cadena, especialmente en procesos como reservas, remarcaciones y gestión de interrupciones.
Las empresas que avanzan desde la fase de pruebas hacia una transformación efectiva tratan la gobernanza de datos como un prerrequisito. Esto incluye inversiones en trazabilidad (linaje de datos), monitoreo continuo de calidad y una definición clara de responsabilidades antes de escalar el uso de sistemas autónomos.
En la práctica, la gobernanza asume un nuevo rol: más que control, se convierte en la base de confianza que sostiene la actuación de la IA. Sin esta capa, la tecnología no escala: opera sin visibilidad y con un nivel elevado de riesgo.
(*) Crédito de la foto: Hotelier News
