Costa Rica apuesta por IA abierta para un turismo sostenible.
Por Revista Summa
La inteligencia artificial (IA) estรก redefiniendo la forma en que las personas planifican, viven y recuerdan sus viajes. Desde motores de recomendaciรณn personalizados hasta sistemas predictivos de gestiรณn de flujo turรญstico, la IA se integra en cada etapa del recorrido del visitante.
Esta transformaciรณn no solo mejora la experiencia del usuario final, sino que abre oportunidades concretas para que gobiernos y empresas โ especialmente en mercados emergentes- optimicen sus estrategias, incrementen la eficiencia operativa y se posicionen en un entorno global altamente competitivo.
En Amรฉrica Latina, los paรญses comienzan a explorar cรณmo incorporar la IA en el nรบcleo de su estrategia turรญstica nacional, apuntando a un turismo mรกs inteligente, sostenible y centrado en datos.
En Costa Rica, la IA estรก siendo cada vez mรกs integrada en el sector turismo con un enfoque en la optimizaciรณn de procesos, personalizaciรณn de servicios y sostenibilidad. El paรญs se ha posiciona como pionero su utilizaciรณn para diseรฑar estrategias nacionales, pues fue el primer paรญs en el mundo en usar IA para crear su Estrategia de Marca Paรญs hacia 2035, enfocรกndose en sostenibilidad y cambio climรกtico, lo que a su vez fortalece su imagen como destino turรญstico innovador y sostenible.
La Estrategia Nacional de IA presentada en 2023 busca justamente que esta tecnologรญa sea utilizada de manera รฉtica y centrada en el beneficio humano, ayudando a reducir desigualdades y fomentar un desarrollo sostenible. Se prevรฉ que la IA impulse nuevas fuentes de ingresos, mejore la calidad del entorno turรญstico, fomente el emprendimiento y reduzca costos.
Para que la inteligencia artificial tenga un impacto real y sostenido en el turismo, es fundamental contar con plataformas que faciliten la innovaciรณn y la interoperabilidad entre sistemas. Se requiere una infraestructura tecnolรณgica robusta, flexible y basada en estรกndares abiertos.
โDesde Red Hat, creemos que la inteligencia artificial debe construirse sobre bases abiertas y colaborativas para ser verdaderamente transformadora. En el sector turismo, esto significa habilitar plataformas tecnolรณgicas que permitan a gobiernos y empresas integrar soluciones innovadoras de manera รกgil, segura y adaptable. El enfoque de cรณdigo abierto no solo impulsa la eficiencia operativa, sino que tambiรฉn promueve la autonomรญa tecnolรณgica y el desarrollo de capacidades locales en los destinos donde mรกs se necesitaโ afirmรณ Pedro Andrรฉs Solรณrzano, gerente de cuentas estratรฉgicas para Centroamรฉrica y el Caribe de Red Hat.
En la prรกctica, la IA aplicada al turismo puede optimizar desde la gestiรณn de reservas hasta el anรกlisis en tiempo real del comportamiento de los visitantes en un destino. Por ejemplo, sistemas basados en plataformas abiertas pueden prever picos de afluencia en sitios turรญsticos y redistribuir flujos de visitantes para mejorar su experiencia y reducir el impacto ambiental.
Asimismo, permiten a los operadores turรญsticos adaptar sus ofertas segรบn las preferencias detectadas, incrementando el valor de cada visita. Al trabajar sobre tecnologรญas de cรณdigo abierto, estas soluciones pueden escalar rรกpidamente, integrarse con sistemas ya existentes y responder a las particularidades de cada paรญs sin imponer modelos rรญgidos.
Inteligencia artificial en turismo: beneficios, desafรญos y oportunidades
En el sector turรญstico, la IA ya se utiliza para planificar itinerarios, seleccionar hoteles, encontrar restaurantes y descubrir sitios recomendados. Sin embargo, al basarse principalmente en datos masivos de popularidad, estas herramientas tienden a concentrar la demanda en ciertos destinos, generando efectos adversos: sobresaturaciรณn, encarecimiento y una disminuciรณn de la calidad en la experiencia del visitante.
Un ejemplo emblemรกtico es Santorini, en Grecia, donde la sobreexplotaciรณn turรญstica ha superado su capacidad de carga, afectando la experiencia del viajero y encareciendo el costo de vida para la comunidad local. Casos como este evidencian la necesidad de una IA mรกs estratรฉgica y contextualizada.
Frente a estos desafรญos, Pedro Andrรฉs Solรณrzano enfatiza la importancia de que gobiernos y empresas desarrollen modelos de IA propios, adaptados a sus necesidades y realidades locales. Esto implica trabajar sobre plataformas que permitan entrenar modelos especializados, controlar la informaciรณn de manera segura y garantizar un uso responsable y eficiente de los datos.
Dos razones clave para construir IA propia:
Especializaciรณn: al entrenar modelos con informaciรณn especรญfica del sector turรญstico, se generan respuestas mรกs precisas y alineadas con las necesidades del destino.
Confidencialidad: los modelos pรบblicos pueden exponer datos sensibles. Al contar con modelos privados, empresas y gobiernos protegen su informaciรณn y mantienen el control sobre su uso.
โLa clave estรก en desarrollar soluciones centradas en cada industria, que ofrezcan respuestas relevantes sin comprometer la seguridad de los datos. Las plataformas abiertas permiten que esta innovaciรณn ocurra de forma segura, escalable y adaptada a la realidad de cada mercadoโ, afirma Solรณrzano.
ยฟCรณmo entrenar una IA sin morir en el intento?
Para que una organizaciรณn entrene su propia IA de forma sostenible, necesita mecanismos de retroalimentaciรณn continua (reentrenamiento), lo que demanda talento especializado y plataformas que simplifiquen el proceso. La escasez de cientรญficos de datos es un desafรญo, y aquรญ Red Hat ofrece soluciones concretas para mitigarlo:
ยท Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud permite enriquecer modelos de lenguaje (LLMs) con datos especรญficos de cada sector, generando informaciรณn sintรฉtica para entrenamientos mรกs eficientes, reduciendo recursos y manteniendo el control absoluto sobre los datos y modelos.
ยท Red Hat OpenShift AI facilita todo el ciclo de vida del modelo โdesde la preparaciรณn y entrenamiento hasta el despliegue y monitoreoโ en entornos hรญbridos, con herramientas integradas como Jupyter, PyTorch y vLLM, todo sin bloqueos comerciales.
ยท Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) provee un entorno seguro y escalable para desarrollar, probar y ejecutar LLMs, con InstructLab incluido y capacidades de inferencia optimizada.
Estas plataformas permiten a gobiernos y empresas turรญsticas reentrenar modelos con datos locales, escalar soluciones segรบn sus capacidades, y garantizar seguridad y autonomรญa tecnolรณgica.