{"id":14426,"date":"2019-03-07T09:44:21","date_gmt":"2019-03-07T15:44:21","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=14426"},"modified":"2019-03-07T09:44:54","modified_gmt":"2019-03-07T15:44:54","slug":"machine-learning-e-inteligencia-artificial-o-como-mejorar-la-experiencia-de-viaje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/machine-learning-e-inteligencia-artificial-o-como-mejorar-la-experiencia-de-viaje\/","title":{"rendered":"Machine learning e inteligencia artificial o c\u00f3mo mejorar la experiencia de viaje"},"content":{"rendered":"<p>Viajar es uno de los placeres de la vida. Las aglomeraciones, las colas o los retrasos suponen, sin embargo, uno de los frenos para lograr que el hecho de viajar suponga una inspiraci\u00f3n y se convierta, por el contrario, en algo menos placentero. La inteligencia artificial y el<span>\u00a0<\/span><em>machine learning<\/em><span>\u00a0<\/span>pueden ser de gran ayuda para mejorar la experiencia de viaje.<!--more--><\/p>\n<p>\u201cTrabajamos para que el<span>\u00a0<\/span><em>machine learning<\/em><span>\u00a0<\/span>sirva para eliminar los puntos de fricci\u00f3n de los clientes a la hora de viajar\u201d, explica a EL PA\u00cdS Retina Rodrigo Acu\u00f1a, responsable de AI Research de Amadeus, proveedor l\u00edder de tecnolog\u00eda para el sector del viaje. \u201cTrabajamos en muchos segmentos de la experiencia de viaje, como aerol\u00edneas, aeropuertos, agencias y hoteles, y es por eso por lo que podemos estar presentes a lo largo de lo que en la industria denominamos<span>\u00a0<\/span><em>passenger journey<\/em>, el mapa de experiencia del pasajero\u201d.<\/p>\n<p>La clave de todo el proceso, explica el directivo, reside en \u201centender qu\u00e9 es lo que motiva a cada persona a buscar y reservar un viaje determinado\u201d. \u00bfPor qu\u00e9 es importante entender esto? Porque aqu\u00ed residir\u00e1 la clave para mejorar su traslado de principio a fin y construir relaciones a largo plazo con el usuario en una industria saturada.<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>Todo sobre el viajero<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>La tecnolog\u00eda es clave a la hora de afrontar esta complejidad, ya que permite modelar, testear e incluso anticipar los comportamientos de los viajeros. Para ello, Amadeus divide en cuatro bloques distintos la experiencia de usuario.<\/p>\n<section class=\"sumario_html derecha\" id=\"sumario_2|html\">\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<blockquote><p>Amadeus puede determinar las cinco soluciones de viajes m\u00e1s pertinentes y preferidas por el usuario<\/p><\/blockquote>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>El primero se conoce como<span>\u00a0<\/span><em>inspiration<\/em><span>\u00a0<\/span>(inspiraci\u00f3n). Es el momento en el que el usuario decide el viaje que va a emprender y se prepara para llevar a cabo las reservas necesarias. \u201cPara un vuelo entre Madrid y Nueva York existen much\u00edsimas combinaciones de trayectos o precios, entre otros factores\u201d, explica Acu\u00f1a. \u201cAmadeus, a trav\u00e9s de los sistemas de<span>\u00a0<\/span><em>machine learning<\/em>, puede por ejemplo determinar las cinco soluciones de viajes m\u00e1s pertinentes y probablemente preferidas por el usuario. Adem\u00e1s, podemos recomendar el mejor precio de venta de un billete teniendo en cuenta no solo la oferta y la demanda, sino tambi\u00e9n las particularidades de cada tipo de cliente.\u201d<\/p>\n<p>El segundo paso de este proceso es el de la reserva (<em>booking<\/em>). En este punto, las compa\u00f1\u00edas, fundamentalmente las aerol\u00edneas, intentan no solo facturar el billete, sino otros productos adicionales, los llamados<span>\u00a0<\/span><em>ancillary services<\/em><span>\u00a0<\/span>(servicios auxiliares) tales como traslados en destino, maletas, productos a bordo o seguros de viaje. Amadeus dispone de sistemas para optimizar la venta de estos servicios auxiliares. Adem\u00e1s, est\u00e1 innovando con algoritmos alimentados por aprendizaje autom\u00e1tico con el objetivo de mejorar las recomendaciones de productos, haci\u00e9ndolas m\u00e1s pertinentes y personalizados.<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>Del embarque al aterrizaje<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>En tercer lugar est\u00e1 lo que se conoce como<span>\u00a0<\/span><em>in trip<\/em>. Este es un momento sumamente sensible, dado que se produce cuando el visitante est\u00e1 en pleno viaje. A trav\u00e9s del sistema &#8216;Departure Control System\u2019, las aerol\u00edneas pueden gestionar el embarque de pasajeros as\u00ed como el despegue del avi\u00f3n. Seg\u00fan explica Acu\u00f1a, Amadeus ha complementado este sistema recientemente gracias a nuevos algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, capaces de estimar el peso del equipaje para que las aerol\u00edneas puedan decidir apropiadamente la cantidad de combustible y de cargo varias horas antes del despegue.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, cuando el viajero ha regresado (probablemente a su pesar) a casa es frecuente que recomiende su viaje a trav\u00e9s de las redes sociales o en plataformas destinadas a ese efecto, como TripAdvisor. Los sistemas de machine learning, conjuntamente con procesadores de lenguaje natural (capaces de convertir lo que hablamos o escribimos los humanos en algo entendible por m\u00e1quinas) tienen el potencial de procesar y sintetizar las recomendaciones para que las empresas mejoren sus ofertas en el futuro.<\/p>\n<p><strong>Fuente: Retina El Pais<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Viajar es uno de los placeres de la vida. Las aglomeraciones, las colas o los retrasos suponen, sin embargo, uno de los frenos para lograr que el hecho de viajar suponga una inspiraci\u00f3n y se convierta, por el contrario, en algo menos placentero. 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