Google Cloud ha aprovechado su conferencia Google Cloud Next para presentar al sector de los viajes como uno de los bancos de pruebas más exigentes —y, por tanto, más útiles— para demostrar el potencial de la llamada “IA agéntica”. Bajo este enfoque, la compañía plantea un salto respecto al chatbot tradicional: sistemas capaces de coordinar tareas complejas y multietapa dentro de un único flujo conversacional, conectando datos, reglas y procesos que hoy suelen estar repartidos entre múltiples herramientas.
La tesis es clara: la planificación y reserva de un viaje sigue siendo una experiencia fragmentada. El usuario pasa de la inspiración a la comparación, luego a la validación y finalmente a la compra, saltando entre apps, webs, emails y canales de atención. Google Cloud sostiene que la IA agéntica puede actuar como una capa de orquestación que “une” ese recorrido, manteniendo contexto y guiando decisiones hasta completar la transacción.
Del chatbot a la orquestación de tareas
La propuesta se apoya en la nueva Gemini Enterprise Agent Platform, una plataforma empresarial orientada a que los agentes de IA no se limiten a responder preguntas, sino que puedan coordinar acciones y flujos de trabajo en tiempo real. En la práctica, esto implica que el agente pueda consultar varias fuentes de datos, aplicar reglas internas, resolver dependencias y devolver una respuesta accionable sin que el usuario tenga que repetir información o reiniciar el proceso.
En viajes, este punto es especialmente relevante porque la “tarea” rara vez es única. Reservar no es solo elegir un producto; es gestionar preferencias, fechas, políticas, inventario, extras, restricciones, pagos y, a menudo, condiciones cambiantes. Por eso, Google Cloud sitúa el travel como terreno ideal para mostrar capacidades agénticas: si un agente puede manejar escenarios de reserva complejos, el salto a otros verticales queda más cerca.
Virgin Voyages y Rovey como ejemplo de uso
Uno de los casos presentados en el evento fue Virgin Voyages, que introdujo su asistente de IA Rovey como parte de un enfoque más amplio de plataforma empresarial. Según lo expuesto, Rovey busca ir más allá del soporte informativo para ofrecer recomendaciones personalizadas sobre itinerarios, camarotes y experiencias, manteniendo una conversación que acompaña al usuario en distintas fases de decisión.
En el contexto de un crucero, donde el proceso suele incluir múltiples elecciones (tipo de viaje, ruta, fechas, categoría, servicios, experiencias a bordo, políticas), la promesa de un asistente agéntico encaja con una necesidad conocida por el sector: reducir fricción y convertir interés en decisión antes de que el usuario abandone el proceso o se pierda entre demasiadas opciones.
Este tipo de asistente también apunta a un cambio de enfoque: pasar de una UX basada en pantallas y formularios a una UX basada en conversación guiada, en la que el sistema interpreta intención, propone alternativas y refina el resultado con preguntas de seguimiento.
Una “capa de inteligencia” para conectar sistemas
Más allá del agente visible, Google Cloud puso el foco en la infraestructura que lo sustenta. La compañía describió plataformas empresariales —como Project Ruby— como una “capa de inteligencia” que integra datos y habilita recomendaciones en tiempo real basadas en comportamiento. En el mundo travel, eso equivale a conectar piezas que tradicionalmente han vivido en silos: CRM, inventario, historial de interacciones, reglas comerciales y señales de demanda.
La diferencia con un chatbot clásico es que la respuesta no depende solo de un texto bien redactado. Depende de poder consultar información fiable, ejecutar acciones con control y devolver resultados coherentes con lo que la empresa puede cumplir. Para operadores turísticos, esto es el punto crítico: sin datos consistentes y procesos integrados, la conversación se vuelve frágil. Y si el usuario percibe incoherencias, la confianza cae.
Continuidad y retención de contexto
Otra idea central de la IA agéntica presentada por Google Cloud es la retención de contexto entre sesiones. En lugar de empezar desde cero cada vez, el asistente puede recordar preferencias y aprendizajes previos, mejorando la relevancia de las recomendaciones y reduciendo el esfuerzo repetitivo del usuario.
En términos de negocio, esto puede afectar a conversión y fidelización de manera indirecta. Si el sistema recuerda preferencias de cabina, rangos de presupuesto o restricciones habituales, puede acelerar decisiones y reducir abandonos. Sin embargo, también abre un debate inevitable en travel: la gestión de datos y el equilibrio entre personalización y privacidad, especialmente cuando el asistente se convierte en interfaz principal.
El valor de la conversación antes de la compra
Google Cloud también enmarcó estos agentes como herramientas para generar relación antes de la transacción. La lógica es que, si el asistente acompaña al usuario desde la inspiración, puede influir en cómo se construye la shortlist y qué atributos se priorizan. En un mercado donde la decisión se toma cada vez más rápido, la conversación temprana puede convertirse en un terreno de ventaja competitiva.
Para las empresas de viajes, esta capa tiene implicaciones estratégicas: el momento de captación no empieza en el motor de reservas, sino antes, cuando el usuario está decidiendo qué considerar. Si la IA ayuda a “cerrar” esa fase con una propuesta clara, la transacción posterior se vuelve más probable.
Implicaciones para el sector: la tecnología no basta sin sistemas preparados
El mensaje más útil para el sector no es “adoptar IA”, sino preparar el terreno para que funcione. Google Cloud dejó entrever que el foco se desplaza desde incorporar herramientas sueltas a garantizar que los sistemas de reserva y atención pueden soportar interacciones continuas y conscientes del contexto.
Esto exige tres condiciones que muchas compañías aún están construyendo:
- Datos estructurados y consistentes, para evitar respuestas aproximadas y fricción en la decisión.
- Integración entre sistemas, para que el agente no sea un “frontal bonito” desconectado de la realidad operativa.
- Gobernanza y control, para decidir qué puede automatizarse, qué requiere aprobación humana y cómo se gestionan excepciones.
En conjunto, la demostración en Google Cloud Next sitúa al travel como termómetro de una evolución más amplia: si la IA agéntica se consolida, el estándar de experiencia ya no será solo una web rápida o una app completa, sino una conversación capaz de guiar, recordar y ejecutar sin romper la coherencia del viaje de compra. Y en esa transición, las empresas que tengan su arquitectura lista para sostener esa continuidad partirán con ventaja.
Fuente: Skift.
