MADRID, 29 Ago. (EUROPA PRESS) -
Grupo Piñero ha logrado reducir en un 50% el tiempo necesario para el análisis de datos de su equipo comercial, gracias a la implementación de un avanzado sistema de Inteligencia Artificial (IA). Este avance es parte de un ambicioso proyecto de predicción de demanda hotelera, que ya está operando en todos los hoteles de la compañía.
La adopción de esta tecnología no solo ha optimizado la eficiencia operativa, sino que también ha mejorado la precisión de las predicciones de ocupación en un 3% diario, lo que ha supuesto un incremento en la predicción de reservas acumulada de aproximadamente 20 millones de dólares al año (18 millones de euros), equivalentes a unas 105.000 noches de habitación.
El proyecto de predicción de demanda hotelera de Grupo Piñero ha sido implementado utilizando tecnología de Microsoft, centrada en el desarrollo de 27 modelos basados en Machine Learning. Estos modelos automatizan las predicciones de demanda, permitiendo a los equipos comerciales y operativos del grupo hotelero acceder a información clave de forma más rápida y precisa.
La reducción del tiempo y los recursos empleados en este análisis no solo ha permitido una mayor eficiencia, sino que también ha liberado al personal de tareas repetitivas y automatizables.
La hotelera asegura que desde la implantación de estos modelos de IA, se ha conseguido reducir en un 50% el tiempo invertido por nuestro equipo comercial en analizar los datos de ocupación. Además, se ha mejorado en una media diaria del 3% la precisión de sus predicciones de demanda, lo que se traduce en una mejora de predicción por valor de 20 millones de dólares anuales (18 millones de euros) o 105.000 noches de habitación.
Estas mejoras no solo benefician la eficiencia operativa, sino que también representan un significativo ahorro de recursos al permitir una previsión más exacta del número de huéspedes, lo que se traduce en una reducción tanto de costos como de consumo energético.
COMPROMISO CON LA INNOVACIÓN TECNOLÓGICA.
El éxito del proyecto de predicción de demanda hotelera es solo una parte del compromiso más amplio de Grupo Piñero con la innovación tecnológica. La compañía está en proceso de incorporar la Inteligencia Artificial en varios de sus procesos clave, con el objetivo de maximizar el uso de la información disponible y mejorar la toma de decisiones operativas.
Entre las tecnologías empleadas se encuentran el Machine Learning, que facilita ejercicios de predicción, clasificación y clusterización, y la Inteligencia Artificial generativa, utilizada para la creación de contenidos y la automatización de procesos.
Uno de los ejemplos más destacados de la funcionalidad de estas herramientas es el proyecto de preparación de campañas de marketing online mediante IA. Este proyecto permite a Grupo Piñero segmentar a sus clientes potenciales según sus probabilidades de compra, lo que asegura que reciban contenidos de marketing altamente personalizados y relevantes para sus intereses. Esto ha resultado en campañas de marketing más eficaces y un mejor retorno de inversión, según la compañía.
Además, Grupo Piñero ha implementado tecnologías de IA para mejorar la escucha activa de sus clientes. Gracias a la velocidad con la que la IA puede procesar el feedback recibido a través de diversos canales, la compañía ha mejorado significativamente su capacidad para corregir y optimizar sus procesos, productos y servicios en tiempo real.
Esta mejora en la atención al cliente ha sido fundamental para elevar la calidad de la experiencia del usuario en los hoteles del grupo, según la compañía hotelera.
HACIA UN FUTURO MÁS SOSTENIBLE.
El compromiso de Grupo Piñero con la innovación tecnológica también se extiende a sus objetivos medioambientales. La empresa se ha propuesto disminuir su huella de carbono en un 60% para 2030 y alcanzar la neutralidad de emisiones para 2050.
Para lograr estos objetivos, el grupo turístico está desarrollando un proyecto de monitorización del consumo energético, en el que la IA jugará un papel crucial. La capacidad de esta tecnología para tomar decisiones de forma ágil permitirá evitar el desperdicio energético y optimizar el uso de recursos, acercando a la compañía a sus metas de sostenibilidad.
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