Durante buena parte de 2024 y 2025, hablar de inversión empresarial en inteligencia artificial significaba hablar de experimentos. Las compañías compraban algunas licencias de ChatGPT o Claude, creaban pequeños equipos, probaban asistentes internos y lanzaban proyectos piloto cuyo retorno era todavía difícil de medir. En 2026, esa fotografía está cambiando con rapidez.
Un análisis publicado por PhocusWire, a partir de conversaciones con Trivago, Withlocals, Priceline, Faye y Travelier, permite poner cifras y ejemplos concretos a esa transformación. Las compañías están gastando más en IA, pero ese incremento no necesariamente está provocando un crecimiento equivalente de sus presupuestos tecnológicos. En muchos casos, el dinero simplemente está cambiando de sitio: sale de licencias de software convencional, consultoría, proveedores externos o futuras contrataciones y se desplaza hacia modelos, API, agentes y herramientas de inteligencia artificial.
El cambio plantea una pregunta especialmente relevante para la industria turística: si una empresa puede crear en días una herramienta que antes compraba durante años a un proveedor SaaS, ¿cuántas aplicaciones necesita realmente?
Trivago multiplica por cinco su gasto en IA
El ejemplo más llamativo es Trivago. El metabuscador reveló en agosto que durante los primeros siete meses de 2026 había gastado más de cinco veces en herramientas y tokens de inteligencia artificial que durante todo 2025. La compañía no ha hecho pública la cifra absoluta, pero sí ha explicado hasta qué punto ha cambiado la adopción interna.
El 93% de sus empleados utiliza ya inteligencia artificial diariamente, frente al 63% registrado durante el mismo periodo del año anterior, y el 86% considera que estas herramientas están produciendo una diferencia medible en su trabajo. La IA tampoco está confinada al departamento tecnológico: aparece en más de un centenar de equipos relacionados con ingeniería, marketing, finanzas, legal o recursos humanos.
La filosofía resulta particularmente interesante. Según explicó el CEO de Trivago, Johannes Thomas, la compañía no dispone de una gran bolsa centralizada para financiar unos cuantos proyectos de IA. Los propios equipos cuentan con presupuesto y el gasto se desplaza hacia aquellos lugares donde se demuestra que la tecnología genera valor.
Eso convierte a la inteligencia artificial en algo bastante diferente de anteriores grandes transformaciones tecnológicas. No se trata necesariamente de implantar un nuevo ERP o contratar una plataforma corporativa para toda la organización. Cada empleado puede convertirse en consumidor de capacidad computacional.
El propio blog tecnológico de Trivago describe una evolución desde los experimentos aislados realizados entre 2023 y 2025 hasta una integración cotidiana de la IA, acompañada de mejoras medibles en productividad y velocidad de innovación.
De comprar software a comprar inteligencia
Probablemente la reflexión más interesante del análisis de PhocusWire procede de Withlocals.
La plataforma de experiencias locales ha multiplicado aproximadamente por dos o tres su gasto interno en IA respecto a 2025. Su CEO, Matthijs Keij, matiza que se parte de una base pequeña y que la cantidad absoluta sigue siendo modesta para una empresa de su tamaño. Sin embargo, considera que el verdadero cambio no está en el presupuesto, sino en la manera de trabajar.
En 2025, muchos empleados utilizaban la inteligencia artificial fundamentalmente como un buscador mejorado. En 2026, los modelos están integrados directamente en los flujos de trabajo.
Y ahí aparece una consecuencia económica mucho más profunda.
Withlocals ha comenzado a dejar de pagar algunas herramientas que realizaban una única función porque ahora puede construir internamente esas capacidades. La IA permite además que parte de ese desarrollo sea realizado por empleados que ni siquiera son ingenieros.
La compañía está desplazando inversión hacia plataformas y modelos de OpenAI, Google y Anthropic, mientras reduce determinados costes asociados a software y proveedores externos. Incluso la frontera entre IA destinada al empleado y tecnología destinada al cliente empieza a desaparecer: una misma API puede alimentar un agente interno que limpia datos operativos y, al mismo tiempo, una funcionalidad que termina utilizando el viajero.
El modelo SaaS se enfrenta a una amenaza que va mucho más allá del turismo
Durante los últimos quince años, la digitalización empresarial se construyó en gran medida alrededor del SaaS: en lugar de desarrollar aplicaciones propias, las compañías contrataron soluciones especializadas mediante suscripciones.
El resultado fue la proliferación de herramientas para prácticamente cualquier tarea imaginable. CRM, analítica, comunicación interna, gestión de proyectos, diseño, automatización, atención al cliente, encuestas, traducción, reporting o creación de contenidos terminaron convirtiéndose en suscripciones mensuales independientes.
La inteligencia artificial introduce una alternativa inesperada.
Como resume Keij, una parte de esas plataformas son esencialmente una interfaz atractiva construida alrededor de una tarea concreta. Cuando crear internamente esa tarea requería meses de programación, pagar una suscripción tenía todo el sentido. Cuando un equipo puede reproducir una parte importante de esa funcionalidad utilizando IA en días o incluso horas, la ecuación económica cambia.
Eso no significa que el SaaS vaya a desaparecer. Las aplicaciones críticas continúan necesitando seguridad, mantenimiento, integraciones, cumplimiento normativo, soporte y fiabilidad a escala. Pero las soluciones pequeñas y muy especializadas pueden enfrentarse a una presión creciente.
En el sector hotelero, por ejemplo, esta reflexión resulta especialmente interesante debido a la enorme fragmentación del stack tecnológico. Un hotel puede trabajar simultáneamente con PMS, RMS, CRM, motor de reservas, channel manager, reputación online, upselling, comunicación con huéspedes, business intelligence, housekeeping, mantenimiento y decenas de herramientas adicionales.
La pregunta que empieza a plantearse no es si todas esas funciones seguirán siendo necesarias. Probablemente lo serán.
La cuestión es si seguirán necesitando una aplicación independiente para cada una de ellas.
Mews ya habla de una nueva figura: los “product builders”
La tendencia aparece también en la tecnología hotelera.
Matthijs Welle, CEO de Mews, explicó recientemente que la compañía ha creado un equipo de “product builders”, perfiles capaces de desarrollar iteraciones de producto internamente con mayor rapidez y a un coste inferior gracias a las nuevas herramientas de IA. PhocusWire utiliza precisamente este ejemplo para ilustrar cómo la inteligencia artificial está modificando la relación entre personas, software y desarrollo.
Hasta hace poco existía una división bastante clara. El usuario definía una necesidad, producto la traducía en especificaciones, diseño creaba una interfaz y los desarrolladores construían la solución.
La IA empieza a comprimir esa cadena.
Eso permite abordar proyectos que anteriormente nunca habrían llegado al roadmap, no porque fueran malas ideas, sino porque el coste de desarrollo era demasiado elevado para el beneficio esperado.
Este punto aparece también en Withlocals. Una de sus principales métricas para evaluar el retorno de la IA es precisamente el throughput por empleado: cuánto trabajo consigue sacar adelante una persona y cuántas iniciativas que anteriormente habrían quedado enterradas en un backlog pueden ahora convertirse en productos reales.
Faye encuentra otra fuente de ahorro: contratar más despacio
Existe una segunda vía mediante la cual la inteligencia artificial puede modificar las cuentas de una empresa: el empleo.
Faye, especializada en seguros y protección de viajes, nació hace cinco años y ha incorporado la IA desde sus primeras etapas. Su CTO y cofundador, Daniel Green, considera que 2025 estuvo dominado por prototipos, aprendizaje y pequeñas pruebas con usuarios, mientras que 2026 está siendo el año de escalar aquello que realmente funciona.
La compañía identifica dos efectos económicos claros. El primero coincide con Withlocals: reducir la dependencia de herramientas SaaS que ahora puede construir internamente o sustituir mediante Claude, ChatGPT o Gemini.
El segundo afecta directamente al crecimiento de la plantilla.
Según Green, la IA permite a Faye aumentar el número de empleados más lentamente porque, en determinadas funciones, una persona puede gestionar entre dos y tres veces más trabajo que hace apenas un año, sin que la empresa perciba un deterioro equivalente en la experiencia del cliente.
Conviene interpretar esta afirmación como la experiencia concreta comunicada por Faye y no como una regla extrapolable automáticamente al conjunto de la industria. Pero señala una de las cuestiones que probablemente dominarán la conversación empresarial sobre IA durante los próximos años.
Hasta ahora, una compañía que duplicaba su negocio tenía que aumentar significativamente sus equipos de operaciones, atención al cliente, tecnología o administración. Si la productividad individual aumenta de forma considerable, crecer dejará de implicar necesariamente contratar al mismo ritmo.
Faye quiere que la IA resuelva más de la mitad de sus siniestros
La estrategia de Faye permite observar también hacia dónde puede dirigirse esa inversión.
En agosto, la compañía levantó 50 millones de dólares en una ronda Serie C, elevando su financiación acumulada hasta los 100 millones. Parte del capital se destinará precisamente a inteligencia artificial para automatizar y mejorar suscripción de seguros, asistencia al viajero y gestión de siniestros.
Su objetivo es especialmente ambicioso: espera que, antes de finalizar 2026, la IA pueda resolver más de la mitad de todas las reclamaciones.
El ejemplo ilustra la transición entre dos etapas muy diferentes. Utilizar ChatGPT para redactar un correo ahorra algunos minutos. Permitir que un sistema procese autónomamente una parte sustancial de los siniestros de una aseguradora modifica directamente la estructura operativa del negocio.
Faye asegura además que la IA le permite desarrollar productos personalizados para determinados socios en horas frente a los meses que puede necesitar un operador tradicional, al tiempo que utiliza información procedente de siniestros, comportamiento de viajeros y evolución del riesgo para mejorar precios y personalización.
Priceline también está redistribuyendo su presupuesto
Las grandes OTA están recorriendo un camino parecido.
Priceline está aumentando su inversión tanto en herramientas internas como en Penny, su asistente de inteligencia artificial. Su CTO, Sejal Amin, explica que parte de los recursos son adicionales, pero otra parte procede de eliminar herramientas redundantes y consolidar soluciones existentes.
El movimiento tiene lógica. Las grandes empresas digitales acumularon durante años capas sucesivas de tecnología. Cada nuevo problema generaba una aplicación, una integración o un proveedor adicional.
La IA ofrece ahora la posibilidad de racionalizar parte de ese ecosistema.
Pero también obliga a invertir en otra infraestructura: modelos, tokens, almacenamiento, datos, seguridad, observabilidad, agentes y equipos capaces de diseñar y supervisar estos sistemas.
Por eso sería un error interpretar la transformación simplemente como una reducción del gasto tecnológico.
Puede suceder justamente lo contrario: las empresas podrían utilizar más tecnología que nunca mientras gastan el dinero de una manera completamente diferente.
Los tokens empiezan a parecerse a la electricidad
Aquí aparece uno de los cambios conceptuales más interesantes.
En el modelo SaaS tradicional, una compañía compraba licencias. Cien empleados podían significar cien cuentas de una determinada aplicación y el coste era relativamente previsible.
Con la inteligencia artificial, una parte creciente del gasto depende del consumo.
Cada consulta, análisis, generación, agente o proceso automatizado utiliza capacidad computacional y, por tanto, tokens. Cuando millones de pequeñas tareas comienzan a ejecutarse continuamente dentro de una organización, la IA empieza a comportarse menos como una aplicación y más como una infraestructura básica de producción.
Daniel Green anticipa precisamente que las empresas terminarán considerando este gasto como parte del coste de un empleado o incluso del coste de una venta, de una manera similar a como hoy incorporan salarios, alquileres o determinadas infraestructuras.
La analogía con la electricidad no es perfecta, pero ayuda a visualizar el cambio. Las empresas no tienen normalmente un “proyecto de electricidad”. La electricidad está repartida por prácticamente todas las actividades del negocio.
La IA podría terminar funcionando de manera parecida.
Entonces, ¿cómo se calcula el ROI?
Precisamente porque la inteligencia artificial empieza a infiltrarse en toda la organización, medir su retorno se vuelve más complicado.
Withlocals reconoce que resulta difícil obtener un ROI limpio cuando la misma tecnología participa en desarrollo, operaciones, producto y atención al cliente. Por eso observa fundamentalmente tres variables: producción por empleado, velocidad desde una idea hasta su lanzamiento y efecto comercial de aquello que se desarrolla.
Faye utiliza una lógica parecida, pero añade eficiencia operativa y experiencia del cliente.
Esta evolución puede ser importante porque durante los primeros años de la IA generativa muchas empresas evaluaron el éxito mediante métricas de adopción: cuántos empleados tenían una licencia, cuántos utilizaban la herramienta o cuántos proyectos piloto habían lanzado.
En 2026 esas métricas empiezan a quedarse cortas.
Que el 90% de una plantilla utilice IA dice relativamente poco sobre su impacto económico. Saber si esa organización desarrolla productos más rápido, necesita menos proveedores, resuelve más consultas automáticamente o puede crecer sin aumentar proporcionalmente su plantilla resulta mucho más significativo.
La adopción del viajero obliga además a invertir hacia fuera
Existe otra razón por la que las empresas turísticas difícilmente podrán frenar esta inversión: sus clientes están adoptando la tecnología al mismo tiempo.
Phocuswright constata que la inteligencia artificial ya ha entrado en el comportamiento habitual del viajero. En Estados Unidos, las plataformas de IA generativa alcanzaron un 33% de utilización para investigación de viajes, cinco veces más que en 2024. Entre los millennials, el 74% había utilizado IA en al menos un viaje durante el último año, porcentaje que alcanza el 72% entre la Generación Z.
Europa muestra una evolución igualmente significativa. Entre los viajeros que utilizan IA en Reino Unido, Francia y Alemania, entre el 88% y el 92% afirma que la tecnología influyó en alguna decisión real de su viaje. Las plataformas independientes de IA son actualmente el principal punto de entrada: 51% en Alemania, 48% en Francia y 44% en Reino Unido.
Esto obliga a las compañías a invertir simultáneamente en dos frentes.
Por dentro, para mejorar su productividad.
Por fuera, para seguir siendo visibles y relevantes en un proceso de inspiración, comparación y reserva que empieza a desplazarse desde buscadores y webs hacia interfaces conversacionales.
El presupuesto de IA podría terminar desapareciendo
Paradójicamente, la prueba definitiva de que la inteligencia artificial ha triunfado dentro de las empresas podría ser que dejen de existir presupuestos específicos de IA.
Keij, de Withlocals, cree que dentro de unos años el gasto tecnológico total podría no ser radicalmente diferente al actual. Lo que resultará irreconocible será su composición.
Por un lado, el consumo aumentará enormemente porque existirán más agentes, más automatizaciones y más procesos ejecutándose sin que una persona tenga que iniciarlos expresamente. Por otro, el coste de realizar cada tarea mediante IA probablemente continuará reduciéndose.
La consecuencia podría ser un desplazamiento desde pagar por un software que realiza una tarea hacia pagar por la capacidad de realizar esa tarea.
Es una diferencia aparentemente pequeña que puede tener consecuencias enormes.
El verdadero cambio puede estar en la estructura de las empresas
La primera oleada de inteligencia artificial en turismo se centró fundamentalmente en el viajero: asistentes conversacionales, itinerarios personalizados, recomendaciones y nuevos buscadores.
La segunda está entrando silenciosamente dentro de las organizaciones.
Trivago multiplica por cinco su inversión. Withlocals cancela aplicaciones que ahora puede construir. Priceline consolida herramientas. Faye necesita menos crecimiento de plantilla para aumentar capacidad. Mews crea nuevos perfiles capaces de desarrollar productos de una manera que hace pocos años habría requerido equipos completos.
Todo ello apunta hacia una transformación mucho más profunda que la incorporación de un chatbot.
Durante años, digitalizar una empresa significó comprar más software. La siguiente fase puede consistir precisamente en lo contrario: tener menos aplicaciones independientes, menos proveedores especializados y una capa de inteligencia capaz de crear, conectar o ejecutar las funciones que antes estaban repartidas entre todas ellas.
Esto tiene implicaciones especialmente importantes para el ecosistema tecnológico turístico, caracterizado por una extraordinaria fragmentación de proveedores.
Los PMS, motores de reserva, sistemas de distribución o plataformas de pago que gestionan procesos críticos seguirán necesitando niveles de fiabilidad e infraestructura difíciles de reproducir con un simple agente. Pero multitud de herramientas periféricas tendrán que demostrar que ofrecen mucho más valor que aquello que un cliente puede construir por sí mismo.
Phocuswright resume bien el momento que vive la industria: 2026 está siendo menos el año de experimentar con inteligencia artificial que el de ejecutarla a escala. Más del 80% de las startups turísticas declara ya una adopción significativa de IA y la mayoría de las empresas que la utilizan identifica mejoras en eficiencia, toma de decisiones o experiencia del cliente.
La pregunta, por tanto, está cambiando.
Hace dos años las compañías turísticas se preguntaban cuánto debían invertir en inteligencia artificial.
Ahora empiezan a preguntarse qué gastos pueden dejar de tener gracias a ella.
Y esa segunda pregunta puede terminar siendo mucho más disruptiva para la industria tecnológica que la primera.
Fuentes consultadas
- PhocusWire — How AI is changing travel companies’ spending habits
- PhocusWire — Trivago ramps internal AI spend fivefold
- Trivago — AI at trivago: from experimentation to everyday impact
- Trivago — Resultados del segundo trimestre de 2026
- PhocusWire — Faye secures $50M for geographic expansion and AI developments
- Phocuswright — AI isn’t just for research anymore: what European travelers are actually doing with it
- Phocuswright — The AI Surge: five takeaways for travel leaders
- PhocusWire — Travel visibility, trust and conversion amid the agentic commerce shift
- PhocusWire / Phocuswright — Travel industry enters 2026 with steady momentum
