{"id":133657,"date":"2021-12-14T09:59:10","date_gmt":"2021-12-14T08:59:10","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=133657"},"modified":"2026-02-09T15:44:31","modified_gmt":"2026-02-09T14:44:31","slug":"machine-learning-y-viaje-una-ganga-para-el-sector","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/machine-learning-y-viaje-una-ganga-para-el-sector","title":{"rendered":"Machine Learning y viaje: una ganga para el sector"},"content":{"rendered":"

\u00bfTodav\u00eda no est\u00e1s convencido de que el Machine Learning y la inteligencia artificial est\u00e1n presentes en nuestro d\u00eda a d\u00eda, incluso cuando organizamos nuestros viajes? Este art\u00edculo te har\u00e1 cambiar de opini\u00f3n.<\/strong><\/p>\n\u00bfDe qu\u00e9 manera ayuda esta tecnolog\u00eda a las empresas? Sencillamente, el Machine Learning permite que las empresas detecten las exigencias de los clientes, y a\u00fan mejor, se anticipen a ellas<\/b>. Esta tecnolog\u00eda supone una oportunidad excepcional para el sector tur\u00edstico. De hecho, seg\u00fan Pavel Levin, Data Scientist jefe del Machine Learning Centre de Booking.com de Tel Aviv\n\nEl Machine Learning es ante todo una serie de algoritmos de los que aprovechamos los datos para hacer predicciones y dar consejos\n\nDe este modo, gracias a esta tecnolog\u00eda, los consumidores podr\u00edan acabar obteniendo un nivel de asesoramiento similar al de una agencia de viajes, que conoce los deseos, expectativas y criterios de selecci\u00f3n de sus clientes. Por tanto, esta tecnolog\u00eda supone una ganga para el sector.\n

La importancia de los datos para predecir las expectativas de los viajeros<\/h3>\nLos datos de venta permiten analizar el comportamiento y las tendencias de consumo de los usuarios. En este sentido, el ejemplo de Booking.com es muy interesante. Su plataforma ofrece 28 millones de alojamientos repartidos en m\u00e1s de 150 000 destinos<\/b>. Booking.com ha recibido m\u00e1s de 180 millones de opiniones de clientes verificados. Estos datos recabados permiten visualizar las tendencias de consumo de los viajeros. De hecho, y tambi\u00e9n seg\u00fan Pavel Levin,\n\nPuede ser que nuestra comprensi\u00f3n de las expectativas de nuestros clientes sea parcial. Puede que ellos mismos no est\u00e9n seguros de lo que buscan. El aprendizaje autom\u00e1tico trata de llenar estas lagunas.\n\nPor tanto, gracias a los modelos de Machine Learning, la empresa es capaz de satisfacer sus exigencias actuales, pero sobre todo de predecir sus exigencias futuras.\n\nM\u00e1s que responder simplemente a las expectativas de los consumidores, el objetivo es anticiparse a sus expectativas futuras. De primeras, esta tecnolog\u00eda permite que el consumidor reciba una respuesta personalizada. Un turista que busca alojamiento en Roma se enfrentar\u00e1 a 11 000 anuncios disponibles en Booking.com. Es imprescindible que disponga de una selecci\u00f3n inteligente<\/b> para una experiencia de usuario \u00f3ptima. El Machine Learning tambi\u00e9n permite resaltar datos importantes que ofrecen al cliente una experiencia personalizada en un tiempo r\u00e9cord. Y, despu\u00e9s, el objetivo ser\u00e1 predecir las expectativas futuras del consumidor: sus pr\u00f3ximos destinos, sus pr\u00f3ximos alojamientos, los pr\u00f3ximos lugares que querr\u00e1 visitar, etc.\n

Traducci\u00f3n y predicci\u00f3n: el fin de las barreras ling\u00fc\u00edsticas<\/h3>\nSeg\u00fan Oliver Heckman, vicepresidente de ingenier\u00eda de Google, el sector de los viajes es uno de los sectores que sacan mayor beneficio de la inteligencia artificial<\/a>. Utiliza el ejemplo de Google Translate para ilustrar su argumento. Efectivamente, estas nuevas herramientas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica permiten poner fin a las barreras ling\u00fc\u00edsticas y hacer accesibles las webs de reservas online al mayor n\u00famero de personas. Esas herramientas son indispensables antes del viaje, para prepararlo, pero tambi\u00e9n a lo largo de la estancia. Desde un punto de vista t\u00e9cnico, este progreso se debe a que el Deep Learning<\/a> ha permitido grandes avances en el campo de la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica Neuronal (Neural Machine Translation). Y es que Pavel Levin considera el Deep Learning como.\n
una serie de algoritmos que se basan m\u00e1s o menos en la forma en que creemos que funciona el cerebro<\/blockquote>\nLa superposici\u00f3n de estas redes de \u201cneuronas artificiales\u201d permite establecer patrones gracias a modelos de aprendizaje mucho m\u00e1s flexibles. Esta tecnolog\u00eda es la que permite a la plataforma de Booking.com traducir sus anuncios de alojamiento o las opiniones de los clientes.\nEn conclusi\u00f3n, la inteligencia artificial y el Machine Learning son la base de todas nuestras actividades, incluso de aquellas que menos nos imaginamos. Estas nuevas tecnolog\u00edas nos permiten comprender mejor las expectativas de los consumidores, e incluso anticiparnos a ellas. \u00bfQuiere saber m\u00e1s sobre los retos de la inteligencia artificial? \u00bfQuieres dominar las t\u00e9cnicas de Deep Learning mencionadas en este art\u00edculo? Inf\u00f3rmate sobre nuestro curso de Data Scientist.\n\n
Descubrir el plan de estudios<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00bfTodav\u00eda no est\u00e1s convencido de que el Machine Learning y la inteligencia artificial est\u00e1n presentes en nuestro d\u00eda a d\u00eda, incluso cuando organizamos nuestros viajes? Este art\u00edculo te har\u00e1 cambiar de opini\u00f3n. \u00bfDe qu\u00e9 manera ayuda esta tecnolog\u00eda a las empresas? Sencillamente, el Machine Learning permite que las empresas detecten las exigencias de los clientes, […]<\/p>\n","protected":false},"author":74,"featured_media":120534,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2440],"class_list":["post-133657","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ia"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/133657","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/74"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=133657"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/133657\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":183569,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/133657\/revisions\/183569"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/120534"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=133657"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=133657"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}