INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A ORGANIZACIONES TURÍSTICAS.
TENDENCIAS DE INVESTIGACIÓN
ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLIED TO TOURISM
ORGANIZATIONS.
RESEARCH TREND
SCHMIDT, María
Alicia
Departamento de Ciencias de la
Administración, Universidad Nacional del Sur
Tel.
0291-4595132 Int. 2511/2514
https://orcid.org/0000-0002-5272-521X
RIVERO, María
Andrea
Departamento de Ciencias de la
Administración, Universidad Nacional del Sur
Tel.
0291-4595132 Int. 2517
https://orcid.org/0000-0002-5130-1474
CAÑOLES MONTERO, Leandro Daniel
Departamento de Ciencias de la
Administración, Universidad Nacional del Sur
Tel.
0291-4595132 Int. 2511/2514
Categoría del artículo:
Científico
ÁREA N° 2:
Investigación. Roles y desafíos de la investigación en tiempos de cambio.
JEL: L83
Currículum Vitae
Resumido (CV) – MARIA ALICIA SCHMIDT
Formación
Académica: Contadora Pública
Nacional. Especialista en Costos y Gestión Empresarial. Doctora en Ciencias de
la Administración. Docente Investigadora del Departamento de Ciencias de la
Administración de la Universidad Nacional del Sur de la República Argentina. Evaluadora
de Proyectos de Extensión externos. Evaluadora de Proyectos de Investigación
externos. Evaluadora de Artículos de Investigación. Realizadora de Informes
Técnicos para Organismos Nacionales. Producción Científica: Autora y
coautora de publicaciones en revistas y congresos nacionales e internacionales,
participante en proyectos de grupos de investigación. Principales líneas de
investigación: Administración General, Turismo, Inteligencia Artificial. Actividad
Profesional: Asesoramiento a empresas de diferentes sectores industriales de la
región, a través de la consultora Números Reales y Soluciones Integrales. De
Schmidt y Pendás Asociados©.
1.
Introducción
En el
sector productivo y de servicios a nivel internacional y específicamente en
Argentina, el crecimiento del turismo se presenta como una actividad económica
de gran importancia, donde las entidades que la conforman han promovido y
dinamizado y representan una parte significativa de las transacciones del
entramado productivo turístico.
En Argentina, el desarrollo del
sector turístico se manifiesta como una actividad económica relevante, en donde
las organizaciones que lo integran han impulsado y traccionado gran parte de
las operaciones del país.
Según datos del Instituto Nacional
de Estadísticas y Censos (INDEC), durante marzo de 2025, Argentina recibió
784,7 mil visitantes extranjeros a través de todas sus vías de ingreso. De ese
total, 479,6 mil correspondieron a turistas y 305,1 mil a excursionistas. En
cuanto a la procedencia, el 20,3% de los turistas provenía de Europa, el 15,8%
de Brasil y el 14,6% de Estados Unidos y Canadá. Respecto a los medios de
acceso, el 48,4% de los turistas internacionales arribó por vía aérea, el 37,6%
por vía terrestre y el 13,9% mediante transporte fluvial o marítimo. Los pasos
fronterizos relevados por la Encuesta de Turismo Internacional (ETI)
concentraron el 54,8% del total del turismo receptivo.
En otro aspecto, el sitio institucional web Statista Research Department, en su
reporte del 2024 expone que la contribución de la industria turística al
Producto Bruto Interno (PIB) mundial fue de unos 10 billones de dólares
estadounidenses. La aportación del sector turístico se refiere al valor de los
bienes y servicios producidos por las industrias relacionadas con la actividad
de los turistas: alojamiento, agencias de viajes, aerolíneas y otros servicios
de transporte de pasajeros, así como restauración y demás sectores del ocio. En
cuanto a la generación de empleo, el sector se situó en torno a los 350
millones de trabajadores en el mundo, según menciona el sitio institucional web.
Asimismo,
se sabe que las organizaciones se encuentran inmersas en contextos altamente
competitivos, cambiantes y de alta incertidumbre, y aquellas que integran el
sector turístico no son la excepción.
Las últimas décadas evidencian que el turismo y la
tecnología son sectores que han sabido establecer sólidos vínculos. La
irrupción de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC),
revisten un antecedente de la transformación en el funcionamiento del negocio
asumida por la industria del turismo. Las TIC son definidas como un conjunto de
tecnologías vinculadas a la comunicación, la informática y los medios, que
facilitan el manejo de los datos y de la información. Más
Ferrando el al., (2024), formulan este concepto y definen
a este período como una “etapa de digitalización” ante el cual empresas
turísticas evolucionaron en pos de la adopción de tecnologías, con una reinterpretación
de la cadena de valor.
Con la
irrupción de la inteligencia artificial (IA), dentro del sub-contexto tecnológico
perteneciente al medio general (Luthans, 1980), las organizaciones del sector
turístico se han visto significativamente impactadas de diversas formas y
tendencias, con efectos positivos y negativos. Se prevé la alteración de las bases orgánicas de la actividad,
generando el escenario de un nuevo arquetipo organizacional. En términos de
Rodríguez Correa et al. (2023), el turismo estará en un futuro cercano,
totalmente automatizado.
Empresas emblemáticas del sector, como por ejemplo el
alojamiento y las agencias de viajes, se encuentran ante un replanteamiento de
sus procesos, adecuación de productos y/o servicios, incorporación de novedosas
modalidades de comunicación e incluso el reclutamiento de nuevos talentos,
entre otros.
Para la Organización de las Naciones Unidas (ONU), el
turismo ha fomentado (y financiado) desde 2018 distintos proyectos innovadores
que abordan el uso de IA. “El futuro
del turismo está aquí, y es inteligente, eficiente y sostenible” (ONU
Turismo, 2024). En virtud de ello, y previo al cierre de 2024, la entidad lanzó
el Reto Global de Inteligencia Artificial para la búsqueda de propuestas que
incorporen la digitalización y la innovación en el turismo.
Existe entonces una competencia directa entre las
organizaciones turísticas tradicionales y aquellas empresas con base en la
aplicación de IA, lo que Más Ferrando et al. (2024) denominan “dualidad
competitiva”. Este binomio resulta de la implementación de estrategias
divergentes frente a la aparición de la IA.
Vinculado a todo lo expuesto, se menciona la
existencia de un binomio llamado por los autores como turismo - IA. Éste
corresponde a la optimización de procesos organizacionales, a la
personalización de experiencias de turistas y a la toma de decisiones
fundamentada en la gran magnitud de datos existentes (Torres-Penalva y Moreno-Izquierdo,
2025; Guerrero Rodríguez y Díaz Pacheco, 2024).
Como se observa, existen muchas áreas y
sub-disciplinas a estudiar en el contexto de la IA y el turismo, tendencias como
el mecanismo para predecir demanda de pasajes, brindar asistentes virtuales en
hospedajes, servicio al cliente automatizado, diseño de estrategias, turismo
digital, observación mediante sistemas basado en IA, sobre el comportamiento de
los clientes, entre otros mercados de acción.
Por lo
expuesto hasta aquí, el objetivo
general del presente
trabajo es identificar, a partir una revisión de la literatura
científica, aquellas tendencias más relevantes que se destacan en la
investigación sobre IA y turismo. En
cuanto a los objetivos específicos, se presentan los siguientes:
1. Realizar
un análisis cuantitativo de las tendencias relevadas, lo que comprende a) estudiar
el rango temporal de las publicaciones; b) clasificar los artículos por su tipo
(teóricos o empíricos); c) clasificar los artículos por su abordaje
metodológico (cualitativos, cuantitativos o mixtos), d) estudiar los países que
publicaron los artículos y e) estudiar las tendencias más relevantes, con mayor
número de publicaciones.
2. Realizar
un análisis cualitativo de las tendencias relevadas.
Se
pretende que los resultados de esta investigación sirvan como un insumo en el
ámbito académico para delinear nuevas líneas de investigación en las que se
podría profundizar el estudio de las tendencias relevadas o bien identificar
nuevas áreas no estudiadas y con potencial para ser exploradas. También se
espera que los aportes encontrados permitan identificar tendencias internacionales
en cuanto a las innovaciones tecnológicas que usen IA y que puedan replicarse
en contextos turísticos nacionales, regionales y/o locales. Finalmente, se
espera contribuir en el área educativa al detectar oportunidades de mejora en
cuanto al abordaje de la IA en todas las carreras vinculadas a la
Administración, y en este caso, en la formación de grado vinculada al turismo, logrando
incorporarse en los programas de las asignaturas.
En
último lugar, el presente documento se estructura de la siguiente manera: en la
segunda sección se expone el marco teórico sobre el que se basa este trabajo,
mencionando aquellos antecedentes sobre el surgimiento de la IA y su relación
con el turismo; luego se indica la metodología de investigación adoptada.
Seguidamente se exhiben los resultados obtenidos en esta pesquisa y, en último
término, se presentan las conclusiones a las cuales se ha arribado.
2.
Marco teórico
Actualmente
estamos en la denominada “era digital-artificial” siendo internet y las computadoras
actuales y los mecanismos cuánticos potenciales sus actores principales (Flores
Abrego et al., 2024). En términos de estos autores, esta nueva era se
caracteriza por progresos en áreas como la robótica, el internet de las cosas,
la computación cuántica y, por supuesto, la IA.
La
irrupción de la IA parece constituir un fenómeno que ha cobrado protagonismo en
forma reciente. Sin embargo, resulta necesario retrotraerse a 1950 cuando Alan
Turing, sugirió el interrogante ¿las
máquinas podrían pensar? Turing, considerado el padre de la IA,
formuló un test mediante el cual se le hacían preguntas a una máquina cuyas
respuestas tenían un origen desconocido, ya sea otra persona o el mismo
artefacto. Al igual que las personas, las máquinas serían capaces de emplear la
información disponible para resolver problemas y tomar decisiones (Zúñiga
Segura, 2022).
Años
después el término IA fue definido por McCarthy, Minsky y Shannon (Rodríguez
Rojas, 2020). Estos investigadores la definieron como la ciencia y el arte de
crear máquinas inteligentes, enfocándose principalmente en el desarrollo de
programas de cálculo avanzado.
La IA,
el pilar de esta nueva era tecnológica, y todos los avances que la sustentan y
la nutren de datos, conduce a una forma inexorable de nuevos retos y
oportunidades para el conjunto de industrias que forman todo el mercado, en
particular en el sector del turismo, dadas las condiciones sobre nuevas formas
de interacción entre turistas y aplicaciones de IA con diversas funcionalidades
(Moreno-Izquierdo et al., 2022).
La
estructura de dicho sector, está siendo profundamente transformada por estas
nuevas tecnologías, las cuales además de traer infinitas potencialidades,
también suponen retos importantes (Más Ferrando et al., 2024).
En tal
sentido, el autor menciona que las transformaciones radicales que supone la aparición
de la IA, impactan significativamente en los procesos organizacionales. El
nuevo escenario exige la adición de personal con sólidas competencias en IA,
situación que incrementa la heterogeneidad de quienes trabajan en el sector
turístico.
3.
Diseño metodológico
La
investigación presentada es de tipo teórica con alcance descriptivo (Fassio et
al., 2004), bajo un abordaje cuali-cuantitativo o mixto (Hernández Sampieri et
al., 2014).
Se
realiza un relevamiento de la literatura sobre IA y turismo. Como instrumento
de recolección se toman fuentes secundarias que se conforman de “todo tipo de
texto escrito” (Sautu, 2003, p. 69), a saber, documentos, registros y otras
publicaciones. Para ello se recolectan datos disponibles en el buscador de
publicaciones científicas denominado ScienceDirect©.
Para
comenzar el relevamiento, se accede al buscador donde se incluyen las
instrucciones o promt de entrada "(Artificial intelligence OR AI)" AND "(tourism OR tourists)".
Los campos del formulario de búsqueda corresponden al título, resumen y/o
palabras clave. No se filtran los años de búsqueda, y el relevamiento arroja un
resultado de 238 artículos,
siendo que fueron relevados en el mes de marzo de 2025.
Luego de un estudio meticuloso y
detallista, del total de 238 artículos obtenidos, solo 169 son los que
interesan a esta investigación. Los restantes son descartados por los
siguientes motivos: a) no se trata de organizaciones del sector de turismo o no
trata del sector turístico; b) la temática es la educación sobre herramientas
de IA en planes de estudio de carreras de turismo; c) la abreviatura de IA en
inglés es inversa, AI y aparecen artículos relacionados con turismo y hoteles all inclusive; d) solo analiza el
contenido visual de fotos turísticas clásicas en comparación con las fotos
generadas por la IA pero no correlaciona esto con el servicio turístico; e) solo menciona a la IA para transacciones con
criptomonedas; y f) la IA se utiliza para desarrollar modelados computacionales
para cuestiones hídricas que no tienen punto de vinculación con el turismo.
Para cada uno de los 169 artículos se
relevan los siguientes datos: año de publicación, autor/es, tipo de trabajo,
enfoque, objeto de estudio, país y objetivo. Seguidamente, se agrupan en
similares temáticas de estudio, con lo cual se desarrolla una serie de
tendencias, que son agrupaciones de temas similares, para homogeneizar luego el
análisis del relevamiento. En un principio había 47 tendencias, las cuales,
luego de un extremado trabajo de filtrado y reagrupación, derivan en 15. Con
estas tendencias se trabaja en la sección 4. Dichas tendencias son mencionadas
en este apartado, para que el lector comprenda lo que se analiza en la sección
de resultados.
Tendencias finales identificadas: a) automatización
mediante IA: desarrollo y/o personalización de sistemas inteligentes y/o de
recomendación; b) automatización
mediante IA: consecuencias ámbito laboral; c) automatización mediante IA:
factores o consecuencias a nivel organizacional; d) automatización mediante IA:
percepciones clientes, cambio comportamiento; e) diseño de estrategias para superar
la resistencia a la IA; f) diseño
de estrategias turísticas mediante IA - gestionar crisis; g) diseño de estrategias turísticas
mediante IA - influencers
virtuales; h) diseño
de estrategias turísticas mediante IA - turismo virtual; i) diseño de estrategias turísticas
mediante IA: comercialización, identidad, personalización; j) diseño de estrategias turísticas
mediante IA: turismo gastronómico; k) evaluar
actitudes hacia robots de servicio; l) relevamiento
de literatura: evolución de la investigación IA en turismo; m) uso de modelos/técnicas de IA para
extraer patrones, mejorar algoritmos, procesar lenguaje; n) uso de modelos/técnicas de IA para
predecir demanda - flujo de multitudes; y
finalmente el uso de modelos/técnicas de IA para predecir
fenómenos y/o factores influyentes en turismo.
Las
publicaciones relevadas se tabulan en una planilla de cálculo MS Excel© y,
además de volcar todos los datos mencionados, se le asigna a cada publicación
una tendencia específica de las anteriormente enumeradas y se analizan
aplicando técnicas de análisis de contenido cuantitativo y cualitativo,
mediante la elaboración de agrupamientos de los datos por categorías (Bardin,
2011) y las nubes de palabras. En el siguiente apartado, se presentan los
principales resultados obtenidos.
4.
Presentación y análisis de resultados
4.1 Análisis cuantitativo de las
tendencias relevadas
4.1.1 Estudio del rango temporal de las
publicaciones
Como se observa en el gráfico 1, los trabajos
incipientes o seminales inician aproximadamente desde el año 2003 y
corresponden a investigaciones empíricas y primeros casos de estudio de IA
aplicados a organizaciones turísticas. Se originan las primeras contribuciones,
relevamientos sobre la IA, y trabajos piloto sobre construcción de modelos a
partir de variables relevadas y modeladas con ecuaciones estructurales, que
pueden utilizarse por ejemplo para predecir la demanda turística.
Luego, existen años en los que no se observan
publicaciones de (2005 hasta 2010). A partir del 2020 se genera un incremento
en las publicaciones de más de un 100%. En los años siguientes, las
publicaciones se concentran entre los años 2023 y 2025, siento el 2024 el de
mayor cuantía de artículos publicados (si bien de 2025 solo se relevan los
primeros meses). La difusión entre 2023 y 2025 tiene carácter disruptivo, las
investigaciones aumentan en un 270%, lo que se observa en la gráfica con la
pendiente de la curva de tendencia polinómica que aumenta de forma interanual
más que proporcionalmente. Esto podría ser coincidente con el lanzamiento del
ChatGPT©, de la empresa OpenAI©, como un gran avance en IA (30 de noviembre de
2022), lo que influiría significativamente en la producción de trabajos sobre
IA.
Gráfico 1. Artículos relevados
anualmente.
Fuente: elaboración propia.
4.1.2 Clasificación de artículos por su
tipo
En relación a los tipos de
publicaciones revisadas, se encuentra que un porcentaje del 77% de los
documentos son de tipo empírico y un 23% son de tipo teórico, esto equivale a
una cuantía de 130 artículos en comparación con 39 artículos, respectivamente.
Como muestra el gráfico 2, los escritos empíricos que
se presentan entre 2003 a 2019 son publicaciones anualmente atomizadas, por
ejemplo, se publica un artículo por año. Durante el 2020 se observa un impulso
en la cantidad de revisiones, hasta llegar a los años 2024 y 2025 con mayor concentración
de estudios empíricos, los que aplican instrumentos como cuestionarios,
entrevistas, experimentos, experimentos en zonas turísticas y estudio de caso. Esto
se detalla en secciones subsiguientes.
Gráfico 2. Artículos empíricos
relevados anualmente
Fuente: elaboración propia.
Como surge del mencionado gráfico,
las investigaciones de campo se
aglutinan mayoritariamente en los años 2024 y 2025, presentando
mayoritariamente las siguientes tendencias (tabla 1).
|
Tendencias relevantes |
Participación relativa |
|
Automatización mediante IA: desarrollo y/o personalización de
sistemas inteligentes y/o de recomendación |
12% |
|
Automatización mediante IA: percepciones clientes, cambio
comportamiento |
14% |
|
Diseño de estrategias turísticas mediante IA: comercialización,
identidad, personalización |
18% |
|
Evaluar actitudes hacia robots de servicio |
13% |
|
Uso de modelos/técnicas de IA para predecir demanda - flujo de
multitudes |
18% |
|
Tendencias atomizadas (otras tendencias) |
25% |
|
Porcentaje total de tendencias |
100% |
Tabla
1. Tendencias relevantes en artículos empíricos.
Fuente:
elaboración propia.
En la tabla 1, la mayor
participación la tienen las tendencias de “Diseño de estrategias turísticas
mediante IA: comercialización, identidad, personalización” (18%), “Uso de
modelos/técnicas de IA para predecir demanda - flujo de multitudes” (18%) y
“Automatización mediante IA: percepciones clientes, cambio comportamiento”
(14%). El resto de las tendencias se encuentran segregadas o atomizadas en sus
participaciones relativas respecto del total de artículos empíricos.
Una cuestión importante a tener en
cuenta para el estudio de los artículos empíricos, que son los dominantes en
esta revisión de literatura, es el tipo de instrumento de relevamiento empleado
en cada trabajo. A continuación en el cuadro 1, se realiza una síntesis de los
instrumentos utilizados por dichos documentos y una breve reseña del objeto de
estudio.
Cuadro 1. Instrumentos utilizados en
artículos empíricos.
Fuente: elaboración propia.
El
gráfico 3 presenta los artículos teóricos y, como se expone, en los años 2023
al 2025 se nuclean la mayor cantidad de ellos, un 64% (25 artículos teóricos
sobre un total de 39, lo que entrega tal guarismo relativo). La mayoría de
ellos responde a relevamiento de literatura, sistematizando los aportes y
contribuciones de autores.
Gráfico 3. Artículos teóricos
relevados anualmente.
Fuente: elaboración propia.
Asimismo, las tendencias que surgen para los
artículos de tipo teórico son las siguientes (tabla 2).
|
Tendencias relevantes |
Participación relativa |
|
Automatización mediante IA: desarrollo y/o personalización de
sistemas inteligentes y/o de recomendación (relevamiento) |
11% |
|
Diseño de estrategias turísticas mediante IA - gestionar crisis
(relevamiento) |
6% |
|
Relevamiento de literatura: evolución de la investigación IA en
turismo |
81% |
|
Tendencias atomizadas (otras tendencias) |
2% |
|
Porcentaje total de tendencias |
100% |
Tabla 2. Tendencias relevantes en
artículos teóricos
Fuente: elaboración propia.
La mayor participación en
artículos teóricos lo lleva el “Relevamiento de literatura: evolución de la
investigación IA en turismo”, que corresponde al 81% de la revisión. Luego, le
sigue la “Automatización mediante IA: desarrollo y/o personalización de
sistemas inteligentes y/o de recomendación” siendo un artículo de tipo
cualitativo de revisión de los aportes de autores (11%).
Cabe destacar que es posible
segregar o diferenciar el relevamiento realizado de la literatura con respecto
a la evolución en investigación de IA en turismo en las siguientes
sub-disciplinas o áreas de estudio: programación neurolingüística (PNL), métodos
de predicción, turismo digital, impacto de la IA en la calidad del servicio, implicaciones
de la adopción de IA, ecoturismo sostenible inteligente, para hoteles inteligentes,
inteligencia aumentada, transformación digital en industrias de lujo e IA para seguridad
turística.
4.1.3 Clasificación de
artículos por su metodología de investigación
A continuación, se expone la
participación relativa de los diferentes tipos de metodología encontrados en el
relevamiento bibliográfico desarrollado.
Gráfico 4. Enfoque metodológico de
los artículos revisados.
Fuente: elaboración propia.
Como se observa, la participación
relativa dominante de los enfoques metodológicos de investigación es la
cuantitativa (47%), luego la cuantitativa (31%) y finalmente el enfoque mixto
(22%).
4.1.4 Países que publicaron
los artículos
Como se puede observar en la figura 1, la cantidad
máxima de artículos publicados por un país es de 48 y corresponden a China
(mayor colorimetría concentrada azul), la menor cantidad de artículos
publicados es 1, atomizados en diferentes países (con muy tenue colorimetría
azul). Es importante señalar que la colorimetría se encarga de analizar y medir
el color, haciendo uso de instrumentos como el círculo cromático para estudiar
y representar los colores, como se observa en el mapa realizado.
Figura 1. Mapa de calor de países con
publicaciones.
Fuente:
elaboración propia.
Para comprender las zonas de calor,
primero se presenta China con 48 publicaciones y concentrado de color azul
oscuro, luego Estados Unidos con 12; España 7; Arabia Saudita 5; Tailandia 4 e
India 3. El resto de las publicaciones se encuentran atomizadas en diferentes
países. Se resalta que de países latinoamericanos, solo existe una publicación
realizada en Colombia, marcando la escasez de relevamientos en dicho ámbito
geográfico.
Se identificaron 109 artículos que
detallan claramente el país donde se realiza y/o aplica la investigación,
mientras que existe un total de 23 artículos en donde se mencionan varios países y/o
continentes, por lo que es imposible su divisibilidad.
Por otra parte, se declara que en 37 publicaciones no se
menciona el lugar de realización de la investigación. Finalmente, la sumatoria
de estos guarismos asciende al total de 169 artículos recopilados.
4.1.5 Análisis de las
tendencias identificadas como más destacadas o relevantes
En la tercera sección de metodología,
donde se encuentran las tendencias finalmente definidas para el presente
documento, se exterioriza que las más destacadas, por su cuantía de artículos
que le corresponden, son las siguientes (se toma como destacadas o relevantes
aquellas tendencias que concentran mayor cantidad de artículos).
|
Tendencias |
Artículos
relevados |
|
Evaluar actitudes hacia robots de servicio |
16 |
|
Automatización mediante IA: percepciones
clientes, cambio comportamiento |
18 |
|
Automatización mediante IA: desarrollo y/o
personalización de sistemas inteligentes y/o de recomendación |
19 |
|
Relevamiento de literatura: evolución de la
investigación IA en turismo |
21 |
|
Diseño de estrategias turísticas mediante
IA: comercialización, identidad, personalización |
23 |
|
Uso de modelos/técnicas de IA para predecir
demanda - flujo de multitudes |
23 |
Tabla 3. Tendencias destacadas
Fuente:
elaboración propia.
Se
presentan los valores escalados de menor a mayor. La sumatoria total de
artículos es de 109, que, sobre un total de 169, da como resultado una
participación relativa de las tendencias más relevantes o destacadas del 71%.
Las restantes tendencias no se analizan dado que se encuentran dividas entre
diferentes artículos. De esta ilustración, se analizan las tres tendencias con
más frecuencia de aparición.
En
primer lugar, se observa la tendencia vinculada con el uso de modelos/técnicas
de IA para predecir demanda - flujo de multitudes (23 artículos). En esta
tendencia, los países donde se concentran las publicaciones son China y España.
Todos estos artículos son de tipo empírico y la metodología de investigación
converge mayoritariamente hacia el enfoque cuantitativo. En cuanto a los años
de producción, se observa un rango temporal focalizado entre 2020 y 2025.
Seguidamente,
se tiene la tendencia del diseño de estrategias turísticas mediante IA:
comercialización, identidad, personalización (23 artículos). Aquí los países
donde se centralizan las divulgaciones son China y Tailandia. Al igual que la
tendencia anterior, estos documentos son de tipo empírico con una metodología
de investigación cuantitativa en su mayoría. En cuanto a los años de
producción, se observa un rango temporal focalizado entre 2024 y 2025.
Finalmente,
la tendencia con mayor frecuencia de aparición es el Relevamiento
de literatura: evolución de la investigación IA en turismo. La misma involucra
la evolución de IA en la PNL, métodos predictivos y turismo digital.
En la
siguiente sección de análisis cualitativo, se expondrá una minuciosa tarea de
aglomeración de tendencias, tomando aquellas que son similares o más
homogeneizadas, y se concentrarán en cinco grandes macro tendencias.
4.2
Análisis
cualitativo de las tendencias relevadas
4.2.1
Identificación de tendencias y subtendencias
A
partir de identificación de cuál es la tendencia de investigación a la que se
vincula cada uno de los artículos relevados, y luego de un minucioso proceso de
análisis para detectar posibilidades de agrupamientos o recategorizaciones,
surgieron cinco grandes tendencias, que se pueden visualizar en el gráfico 5.
Gráfico 5. Tendencias de
investigación relevadas.
Fuente: elaboración propia.
Como se
aprecia, la categoría con mayor cantidad de artículos relevados estudia los
procesos de automatización mediante al IA en el sector turístico (28,4%),
seguida del diseño de estrategias turísticas (23,1%), el uso de modelos o
técnicas de IA para extraer datos que permitan efectuar predicciones sobre
aspectos relevantes para el sector (20,7%). Luego, las publicaciones restantes
realizan relevamientos de literatura (18,3%) y, por último, se destaca una
tendencia puntual de investigaciones que pretenden estudiar las actitudes de
los clientes hacia los robots de servicio que están comenzando a tener mayor
presencia en la industria turística. Con intención de profundizar el contenido
de las publicaciones incluidas en las tendencias mencionadas, seguidamente se
analiza cada una de ellas.
Dentro
de la tendencia principal, referida a la automatización mediante IA, se
identifican cuatro ejes temáticos. Así, la mayoría de las publicaciones, que
alcanzan el 39,6% estudian el desarrollo y/o la personalización de sistemas
inteligentes y/o sistemas de recomendación turísticos. Le siguen las
investigaciones centradas en el impacto de la automatización en las
percepciones de los clientes y/o consumidores y en los cambios que puede
generar en su comportamiento, que representan un 37,5%. En tercer lugar, se
encuentran las investigaciones que abordan las consecuencias que genera la
automatización por IA en el ámbito laboral (14,6%) y, finalmente, aquellas que
analizan sus efectos a nivel organizacional (8,3%).
Dentro
de la segunda tendencia de investigación, que está orientada al diseño de
estrategias aplicables al sector turístico mediante la IA, se observa una
marcada concentración en estudios que abordan la comercialización de servicios
turísticos, incluyendo la identidad de marca y la personalización de
experiencias, las cuales representan el 59% del total. En segundo término,
aunque con una menor presencia, se estudia la formulación de estrategias para
superar la resistencia natural que tienen las personas a la IA, que alcanza el
15,4%. En tercer lugar, se encuentran los trabajos que analizan la gestión de
crisis en el sector turístico, por medio de herramientas basadas en IA (10,3%),
seguidos por aquellos que exploran el desarrollo del turismo virtual (7,7%) y
el uso de influencers virtuales como recurso
estratégico (5,1%). Por último, con un 2,6%, aparecen las investigaciones
centradas en estrategias aplicables al turismo gastronómico. El conjunto de estas líneas de
investigación, evidencian una fuerte orientación a la aplicación práctica de la
IA para diseñar estrategias en el sector turístico.
En
relación con la tercera tendencia identificada, vinculada al uso de modelos y
técnicas de IA, existe una clara predominancia de estudios centrados en la
predicción de la demanda turística y el análisis del flujo de multitudes, los
cuales representan el 65,7% del total. En segundo lugar, se detectan
investigaciones que se orientan a la extracción de patrones, la mejora de
algoritmos y el procesamiento del lenguaje natural, con una participación del
22,9%. Finalmente, un 11,4% de los trabajos relevados se focaliza en el uso de
la IA para predecir fenómenos y/o detectar factores influyentes en el turismo,
lo que indica un interés emergente en la capacidad de la IA para anticipar dinámicas
complejas del sector. Así, estas categorías revelan un notable interés en
estudiar el potencial de la IA para la modelización predictiva y el
procesamiento avanzado de datos como herramientas clave para la toma de
decisiones.
En el
análisis de la cuarta tendencia, centrada en estudios que son relevamientos de
literatura sobre la IA y el turismo, se visualiza una marcada prevalencia de
trabajos enfocados en cómo ha evolucionado a lo largo del tiempo la
investigación en este campo dado que, en conjunto, representan el 67,7% del
total. Esta categoría incluye
principalmente estudios en sentido general sobre la evolución de la IA en el
sector del turismo, así como aquellos que profundizan esta evolución en
subtemas como el procesamiento del lenguaje natural, los métodos de predicción
y el turismo digital. En segundo lugar, con un 22,6%, se encuentran los
estudios que abordan las nuevas tendencias en la aplicación de IA al turismo,
tales como el ecoturismo sostenible inteligente, los hoteles inteligentes, la
inteligencia aumentada y la transformación digital en sectores de lujo.
Finalmente, un grupo menor de trabajos (9,7%) se ocupa de analizar aspectos más
específicos como es el impacto de la IA en la calidad del servicio, la seguridad
turística y las implicaciones que genera la adopción de estas tecnologías. En síntesis, esta agrupación de
publicaciones refleja un doble interés: por un lado, el seguimiento de la
evolución histórica y metodológica del tema y, por otro, la exploración de sus
desarrollos más innovadores.
La
última tendencia identificada corresponde a publicaciones en las que se
analizan y/o se evalúan las actitudes de los clientes hacia los robots de
servicio que, como se menciona en el gráfico 5, representa el 9,5% del total de
investigaciones relevadas. A
diferencia de otras líneas temáticas, no se considera necesario fragmentarla en
subcategorías, lo que le otorga un carácter consolidado que evidencia una
preocupación por comprender cómo los usuarios perciben, aceptan o rechazan la
incorporación de robots en el contexto de los servicios turísticos. En efecto, esta
concentración temática sugiere que el estudio de las actitudes frente a la
creciente presencia de robots de servicio constituye un foco de interés en sí
mismo, y esto es clave para anticipar potenciales preocupaciones, como pueden
ser las barreras culturales, emocionales y funcionales en los procesos de
automatización.
4.2.1 Nubes de palabras con los
objetivos de cada tendencia
En las
siguientes figuras se ilustra mediante nubes de palabras cuáles son las
palabras con mayor presencia dentro de la redacción de los objetivos de las
publicaciones relevadas, agrupadas de acuerdo a las tendencias determinadas y
excluyendo las palabras vinculadas a la inteligencia artificial y al turismo
por ser los campos de búsqueda.
Respecto
a las palabras más frecuentes en los objetivos de las publicaciones vinculadas
a la automatización mediante IA automatización mediante IA (figura 2), se
observa una presencia mayoritaria del vocablo servicio,
siendo donde se encuadra la actividad turística, seguido de: chatbots, sistema, clientes, adopción, satisfacción y recomendación,
remarcando la aplicación de la IA para mejorar la atención de los turistas y
así lograr una personalización de la experiencia. Al tratarse de nubes de
palabras de objetivos de investigación, los verbos con mayor presencia que
surgen son: proporcionar, observar,
investigar, explorar
y analizar.
Figura 2. Objetivos de artículos sobre
automatización mediante IA.
Fuente:
elaboración propia usando Voyant Tools.
En
cuanto al diseño de estrategias con IA (figura 3), las palabras con mayor
aparición se vinculan a los objetivos evidenciando una fuerte orientación hacia
explorar, investigar
y analizar estrategias integrando tecnologías, que es otro término frecuente, basadas en IA en
el sector turístico. Además, palabras como papel, contenido, características y virtual
sugieren un enfoque hacia la innovación digital, especialmente en lo que se
orienta a experiencias turísticas personalizadas. Se destacan además conceptos
vinculados al marketing, la marca y la promoción, lo que indica un interés en diseñar estrategias que
permitan fortalecer la imagen de los destinos
turísticos mediante herramientas inteligentes. Asimismo, aparecen con relevancia
nociones asociadas a la sostenibilidad,
el papel ambiental y las decisiones hacia prácticas responsables en
el sector.
|
|
|
Figura
3. Objetivos de artículos sobre diseño de estrategias con IA. |
|
Fuente: elaboración propia usando Voyant Tools. |
En la
nube de palabras con los objetivos de las investigaciones referidas al uso de modelos
y técnicas de IA (figura 4), es clara la tendencia hacia la predicción de la demanda,
utilizando modelos de aprendizaje profundo y otras técnicas basadas en IA. Por
eso es que palabras como predicción, demanda, modelo,
profundo, redes y aprendizaje
indican la importancia de enfoques algorítmicos avanzados, como las redes
neuronales profundas, para procesar grandes volúmenes de datos y obtener
resultados de alta precisión. También emergen términos como sistema, desarrollar, proponer y presentar, vinculados
al verbo con el que comienza el objetivo.
Sobre
la tendencia de investigación que consiste en relevamientos de literatura, la
palabra más frecuentes (figura 5) es investigación,
lo cual se vincula con el tipo de estudio. Otras palabras protagonistas son examinar, analizar e identificar, marcando
el énfasis de lo que persiguen alcanzar estas investigaciones. También se
resaltan los términos evolución,
vinculado a cómo ha evolucionado el conocimiento en torno a la aplicación de la
IA en el sector turístico, y tendencias, por marcar la orientación al futuro. Por lo
tanto, términos como revisión, literatura, sistemática, temas
predominantes e implicaciones
futuras reflejan una metodología enfocada en la recopilación y
síntesis de estudios previos para comprender el estado del arte y los desafíos actuales de acuerdo a la
literatura.
|
|
|
|
Figura
4. Objetivos de artículos sobre modelos y técnicas de IA. Fuente:
elaboración propia usando Voyant Tools. |
Figura 6. Objetivos de
artículos sobre actitudes hacia los robots de servicio. Fuente: elaboración propia
usando Voyant Tools. |
|
Figura
5. Objetivos de artículos sobre relevamientos de literatura. Fuente:
elaboración propia usando Voyant Tools. |
|
|
|
|
Por
último, en la nube vinculada a las publicaciones que abordan las actitudes de
los clientes hacia los robots de servicio (figura 6), lógicamente los términos robots y servicio son
los protagonistas. Luego son palabras clave hoteles
y clientes, marcando el contexto donde se
realizan las investigaciones. Aparecen términos como voluntad,
actitudes, impacto,
afectan para profundizar en cómo los
consumidores reaccionan ante la tecnología robótica en experiencias de
atención. Se destacan los términos modelos, conceptualizar, identificar e investigar, apuntando a los marcos teóricos y metodológicos
de las publicaciones.
5
Conclusiones
La
investigación tuvo por objetivo identificar, a partir una revisión de la
literatura científica, aquellas tendencias más relevantes que se destacan en la
investigación sobre IA y turismo. Surge la importancia que implica para las
organizaciones turísticas la adopción de la IA. Sin lugar a dudas la
incorporación de las mismas supone un reto a las instituciones del sector.
Del relevamiento realizado se puede concluir en
principio, que la mayoría de los trabajos relevados son de carácter empírico
(un 77%) con un abordaje cuantitativo (47%). En cuanto al país de origen de la
investigación, pertenecen en su mayoría a divulgaciones científicas de China y Estados
Unidos. También es dable destacar que, entre
los años 2023 y 2025, las investigaciones aumentan en un 270%, lo que podría
deberse al lanzamiento del ChatGPT© a finales de 2022.
Del análisis cualitativo de las tendencias
identificadas, la línea más consolidada es la referida a la automatización
mediante la IA, en la que se destaca el estudio del desarrollo y/o la
personalización de los sistemas inteligentes de recomendación que se utilizan
en el sector turístico. La segunda tendencia es el diseño de estrategias
turísticas entre las que se remarca la comercialización de servicios
turísticos, incluyendo la identidad de marca y la personalización de
experiencias. En la tercera línea referida al uso de modelos y técnicas de IA
predominan los estudios que predicen la demanda turística y el análisis de
flujo de multitudes. La anteúltima tendencia son los relevamientos de
literatura entre los que mayoritariamente se estudia la evolución de la IA en
el sector turístico. Por último, se
estudian las actitudes hacia los robots de servicio, que aparece como un eje
temático emergente con identidad propia, que refleja una creciente preocupación
por comprender las percepciones de los turistas y resistencias sociales frente
a los procesos de automatización.
Partiendo de estas tendencias es posible reconocer las
direcciones en las que se están encauzando las publicaciones internacionales en
el campo de la IA y su vinculación con el turismo. Estas tendencias podrían
estudiarse, a su vez, en el contexto de organizaciones turísticas argentinas
para ver si los avances en la incorporación de la IA están siguiendo lo que
ocurre internacionalmente o si van por otras direcciones.
Asimismo, se observa significativamente la
internalización obligatoria de la IA en todo tipo de organizaciones. Por lo
expuesto, se hace profundamente necesaria la capacitación de los administradores
en esta disciplina para sobrevivir, permanecer, crecer y lograr ventajas
competitivas a partir de ello. Con este rumbo, se espera que los resultados de la
investigación representen una contribución teórica y práctica y se transformen
en un insumo para los docentes, al reconocer en sus programas de estudio aquellos
temas y tendencias afines vinculados a la IA y el turismo, y la IA vinculadas a
organizaciones en general, completando todo el enclave productivo, para así
poder formar y entrenar a profesionales de excelencia que son los que requiere
el mercado. Por otra parte, se pueden detectar nuevas ideas, tendencias y contenidos
de la IA, que surgen con frecuencia cuasi diaria, los cuales podrían
incorporarse automáticamente en los planes de estudio de las carreras de
Administración.
Como
líneas futuras de investigación, se pretende ampliar el análisis de cada una de
las tendencias encontradas, donde se incluya un estudio en profundidad de los
efectos negativos y positivos causados por la utilización y aplicación de la IA
en el turismo, (por ejemplo: impactos de la IA en administración de empresas
turísticas, en los empleados, en las predicciones de demanda, entre otros). También
podría realizarse un contrapunto mediante la búsqueda de publicaciones en
ámbitos geográficos nacionales y en idioma español.
Referencias bibliográficas
Bardin, L. (2011). Análise de conteúdo (3ra. ed., traductores Antero Reto
L. y Pinheiro, A.). Edições 70.
Fassio, A.; Pascual, L. y Suárez, F. (2004). Introducción a la metodología de investigación. Aplicada al saber
administrativo y al análisis organizacional. Macchi.
Flores
Abrego, F., Guadarrama Atrizco, V. H. & Fragoso Manzo, D. L. (2024).
Redefiniendo el Viaje: El papel emergente de la inteligencia artificial en el
turismo. Tercer Congreso Internacional de
Investigación e Innovación en Tendencias Globales y Primer Coloquio de Posgrado
en Gestión y Desarrollo de Nuevas Tecnologías. Escuela Superior de
Tizayuca: México.
Guerrero Rodríguez, R. y Díaz Pacheco, A.
(2024). Una agenda de investigación actualizada sobre la relación entre la IA y
el turismo. Dimensiones Turísticas, 8
(1), pp. 121-138. Disponible en:
https://doi.org/10.47557/SQXW8492
Hernández Sampieri, R., Fernandez Collado, C.,
y Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de La
Investigación. (6ta. ed.). McGraw-Hill.
Instituto de Estadísticas y Censos (INDEC)
(2025). Informes Técnicos de Estadísticas de turismo
internacional, Vol. 9 (21). Disponible
en:
https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel3-Tema-3-13.
Recuperado el día 25 de abril de 2025.
Instituto de
Estadísticas y Censos (INDEC) (2025). Encuesta de Turismo Internacional (ETI): Disponible en: https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-3-13-55. Recuperado el día 25 de abril de 2025.
Luthans, F. (1980). Introducción a la administración, un enfoque de
contingencia. Mc Graw Hill.
Más Ferrando, A., Moreno Izquierdo, L. y
Segarra, V. (2024). Cómo la inteligencia artificial motiva la transformación e
investigación de la nueva realidad virtual. Ayana
Revista de Investigación en Turismo, 4 (2), pp. 1-21. https://doi.org/10.24215/27186717e049
Moreno Izquierdo, L., Más Ferrando, A.,
Suárez-Tostado, M., y Ramón-Rodríguez, A. (2022). Reinvención del turismo en clave de inteligencia artificial.
Apuntes Fedea del Grupo de Investigación Economía de la Innovación y de
la Inteligencia Artificial (ECO-IA, Universidad de Alicante), pp.
1-15.
Rodríguez
Correa, P., Valencia-Arias, A., Garces Giraldo, et al. (2023). Tendencias en el
uso de inteligencia artificial en el sector del turismo. Journal of Tourism &
Development, 40,
pp. 81-92.
Rodríguez-Rojas,
Y. L (2020). La importancia de la ciencia, la tecnología y la innovación en la
gestión empresarial. SIGNOS-Investigación en
Sistemas de Gestión, 12(1), pp. 9-20.
Sautu, R. (2003). Todo es
teoría: objetivos y métodos de investigación. Lumiere.
Statista Research Department (2024). Contribución del sector del turismo al empleo en el
mundo años 2013-2023. Disponible
en:
https://es.statista.com/estadisticas/640174/aportacion-del-sector-del-turismo-al-empleo-en-el-mundo/
Torres-Penalva, A. y Moreno-Izquierdo, L.
(2025). La inteligencia artificial como motor de innovación en el turismo:
startups, capital riesgo y transformación digital. ICE, Revista De Economía, 938. https://doi.org/10.32796/ice.2025.938.7886
Zúñiga Segura, L.
(2022). Inteligencia artificial en las organizaciones. Investiga
TEC, 15 (45), pp. 21-24. Disponible en:
https://revistas.tec.ac.cr/index.php/investiga_tec/article/view/6387/6133