Imagine que tiene un nuevo empleado trabajando en la recepción de su acogedor hotel en los Alpes. Un invitado, recién aterrizado, envía un mensaje: “Escuché que tienes habitaciones con impresionantes vistas. ¿Cómo se ven y cuánto costaría actualizar?”
Para aprovechar esta oportunidad de venta adicional, su nuevo empleado debe:
- Verifique qué habitaciones con vistas están disponibles
- Encuentra imágenes de esas habitaciones, idealmente mostrando el paisaje desde la ventana
- Seleccione el que sería el mejor para el invitado
- Escriba una descripción atractiva de las características de la habitación y la vista
- Informar al invitado del costo de actualización
Incluso si toda la información está en el PMS, consolidar todo lleva tiempo y puede ser especialmente difícil para el nuevo personal. Y si las imágenes o los detalles de la habitación no son fácilmente accesibles, puede ralentizar incluso el miembro del equipo más experimentado.
Ahora, imagine que hay una herramienta que comprende la consulta, escanea cientos de archivos en segundos, extrae las imágenes relevantes, genera una descripción, verifica la disponibilidad y los precios, y empaqueta todo para usted.
Todo lo que necesita hacer es revisar, hacer cualquier ajuste final y enviarlo al invitado. Mejor aún, imagine que todo este intercambio ocurre entre el invitado y un chatbot, sin intervención humana.
Ese es el poder de la IA multimodal.
¿Qué es la IA multimodal?
La IA multimodal representa la próxima generación de sistemas de IA que pueden procesar e integrar diferentes tipos y formatos de datos simultáneamente.
Por ejemplo, si bien un chatbot tradicional con AI podría proporcionar disponibilidad de habitaciones a partir de datos estructurados y una lista de características de una biblioteca de descripciones de texto, la IA multimodal reúne toda la información almacenada dentro de los sistemas de un hotel y la combina automáticamente para generar resultados en múltiples formatos que son más ricos y más contextualmente relevantes.
Como Nikhil Shah, el jefe de ciencia de datos de Cloudbeds, explica, la IA multimodal “transforma absolutamente cualquier tipo de contenido en puntos de datos numéricos, que residen dentro de lo que se conoce como un espacio de incrustación. Allí, tenemos representaciones vectoriales del contenido, ya sea que sea imágenes de la habitación, mantenimiento, notas de voz o materiales de entrenamiento.
Un ejemplo simple de IA multimodal en acción es pedirle a las plataformas como ChatGPT que cree una imagen a partir de un aviso textual o cree una tabla a partir de un conjunto de datos. Sin embargo, la multimodalidad se extiende a la integración de diversos puntos de datos.
Por ejemplo, si le pregunto a ChatGPT: “Viajaré a París el próximo fin de semana. Disfruto de los museos, amo la buena comida y prefiero recorridos a pie. ¿Puede crear un plan de dos días para mí, también considerando el pronóstico del tiempo?” El intercambio puede parecer puramente textual, pero integra múltiples puntos de datos: mis intereses, el destino, el marco de tiempo y el clima.
Aplicaciones en todas las industrias
Se espera que el tamaño del mercado global de IA multimodal alcance los $ 8.4 mil millones para 2030, con un crecimiento del mercado de 32.3% CAGR. Aquí hay algunos ejemplos de cómo otras industrias lo están utilizando.
Cuidado de la salud
Si se detectan anomalías en una radiografía, la IA multimodal integra esto con los resultados de otros exámenes médicos, los marcadores genéticos y las condiciones actuales del paciente, para evaluar el riesgo y sugerir un curso de acción para un diagnóstico completo.
comercio electrónico
La IA multimodal integra datos de diferentes fuentes (cámaras en la tienda, interacciones en el sitio web, patrones de compra y redes sociales) para obtener información más profunda sobre el comportamiento del cliente, personalizar su experiencia de compra y recomendar productos.
Agricultura
Los agricultores ya usan imágenes satelitales, lecturas de sensores de suelo y datos meteorológicos para optimizar las prácticas y las entradas. La IA multimodal vincula estos datos en un sistema unificado, lo que les permite correlacionar las imágenes satelitales de la salud de los cultivos con las condiciones del suelo y los pronósticos meteorológicos para tomar decisiones precisas sobre el riego, la fertilización o el control de plagas.
Transporte
GPS para datos de ubicación precisa y optimización de rutas es estándar en la gestión de la flota. La IA multimodal mejora esto al integrar los alimentos en videos en vivo para identificar obstáculos, radar para medir la velocidad y la distancia de los objetos cercanos, y LiDAR (detección de luz y rango) para crear mapas 3D precisos de los alrededores, haciendo que las operaciones sean más seguras y eficientes.
Finanzas
La IA multimodal fortalece la detección de fraude mediante la combinación de detalles de transacciones, patrones de gasto, geolocalización y datos de vigilancia. Por ejemplo, si se produce una transacción de tarjeta de crédito en un país extranjero, mientras que la geolocalización del teléfono del usuario los muestra en su ciudad natal, la IA marca la actividad como sospechosa, lo revisan contra los patrones de gasto históricos y las imágenes de cajeros automáticos (si están disponibles) para identificar el fraude potencial.
¿Por qué es importante la IA multimodal para los hoteles?
Como el CEO de Cloudbeds, Adam Harris, dijo en el podcast de hotel Tech Insider, una exitosa operación del hotel depende de cinco pilares. Los tres primeros siempre han existido: encontrar y retener clientes, mejorar el viaje del invitado y mejorar las operaciones. El cuarto pilar son datos. Gracias a la digitalización, no hay falta de ella en los hoteles. Sin embargo, esta abundancia corre el riesgo de estar a través de demasiadas plataformas.
“Los datos están en todas partes. El número promedio de sistemas que están alimentando un hotel es de 19 años en este momento”, señaló Harris. Este desafío crea la necesidad del quinto pilar: inteligencia: la capacidad de controlar todos los puntos de datos generados por los otros cuatro y derivar información de ellos. “Ahí es donde aprovechar las formas correctas de IA crea personal de recepción sobrehumano, mejores experiencias de invitados, mejores formas de llegar a los invitados, más ingresos de los invitados y mejores viajes de clientes en general”, dijo Harris.
La IA multimodal es una de estas tecnologías esenciales. La capacidad de comunicarse usando diferentes formatos siempre ha sido un sello distintivo de la interacción humana. La multimodalidad transforma la IA del software inteligente en un asistente experto, acercándola a la forma en que los humanos piensan y operan.
Los sistemas de IA multimodal son más resistentes al ruido y los datos faltantes. Si una modalidad no es confiable, no disponible o está incompleta, el sistema puede depender de otros para garantizar salidas consistentes y precisas.
5 formas en que los hoteles pueden usar IA multimodal
El potencial de la IA multimodal en la hospitalidad es interminable. Aquí hay cinco ejemplos de sus posibles usos.
1. Respondiendo consultas de invitados
Si un invitado pregunta por chat qué equipo ofrece el gimnasio, la IA puede localizar instantáneamente imágenes o videos almacenados del gimnasio, generar un texto descriptivo basado en ellos y enviarlo al invitado. Este enfoque combina datos visuales y textuales para ofrecer respuestas precisas y atractivas rápidamente, mejorando la experiencia del huésped.
2. Servicios y servicios de venta adicional
Si un viajero pregunta sobre las opciones de habitaciones amigables para la familia, la IA puede combinar datos visuales y contextuales (por ejemplo, disponibilidad de habitaciones y el número de viajeros) para presentar una imagen de una habitación estándar mientras sugiere una actualización a una sala familiar, destacando su espacio y características adicionales. Si el viajero acepta, la IA puede confirmar la reserva y enviar un enlace de pago automáticamente.
3. Mejora de la planificación de eventos
La IA multimodal puede revisar imágenes o videos de diseños de eventos pasados junto con los comentarios de los invitados para identificar qué funcionó mejor. Esto ayuda a los equipos a replicar las configuraciones exitosas de manera más eficiente, ya sea para eventos corporativos, bodas o conferencias.
Esta funcionalidad también admite configuraciones de habitaciones. Por ejemplo, si una pareja celebra un aniversario, la IA puede detectar esta nota en su perfil de invitado y alertar la limpieza. El equipo puede configurar la habitación basada en configuraciones pasadas, incluida una botella fría de champán y pétalos de rosa.
4. Mantenimiento
La IA multimodal puede analizar diversas fuentes de datos, registros e imágenes o videos de mantenimiento, para detectar y abordar problemas en las habitaciones de hotel, como desagües obstruidos o WiFi débil.
Digamos que un invitado informa un toque con fugas en la recepción, el mantenimiento puede solicitar una imagen antes de investigar el problema para determinar un plan de acción antes de dirigirse a la habitación. Después de que se soluciona el problema, la oficina principal puede agradecer al invitado por su paciencia y ofrecer un cupón para compensar los inconvenientes causados.
5. Optimización de anuncios
Antes de lanzar una campaña de marketing, la IA multimodal puede analizar los datos de los anteriores para identificar qué imágenes y mensajes funcionaban mejor. Esta información se utiliza para crear anuncios y páginas de destino altamente atractivos.
Cloudbeds: Uso de IA multimodal para transformar las operaciones hoteleras
Cloudbeds Intelligence es una capa de IA integrada en la plataforma Cloudbeds que aprovecha la IA causal y multimodal para aumentar los ingresos, optimizar el tiempo y los costos y mejorar la experiencia del huésped.
La inteligencia de Cloudbeds aprovecha la IA multimodal para transformar la capacitación y habilitación del personal, ayudando a los equipos a estandarizar los procesos y responder a las consultas de los invitados rápidamente para mejorar la satisfacción y capitalizar las oportunidades de generación de ingresos.
Acerca de las nubes
Cloudbeds es la plataforma líder que redefine el concepto de PMS para la industria hotelera, que sirve a decenas de miles de propiedades en más de 150 países en todo el mundo. Construida desde cero para ser magistralmente unificado y escalable, la galardonada plataforma de lobos de nubes reúne soluciones integradas e integradas que modernizan las operaciones y finanzas de hotel, distribución y marketing, experiencia de huéspedes e ingresos y análisis. Fundada en 2012, Cloudbeds ha sido nombrado Top PMS, Sistema de Gestión Hotelera y Gerente de Canal (2021-2025) por Hotel Tech Report, el mejor proveedor de soluciones de PMS de World Hotel (2022) por World Travel Awards, y reconocido en la tecnología de Deloitte Fast 500 en 2024.
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