Los fundadores de Kayak vuelven con Lola: Booking Holdings prueba una nueva forma de vender viajes en la era de la IA

Hace más de veinte años, Steve Hafner y Paul English ayudaron a resolver uno de los grandes problemas de la primera internet turística: encontrar un vuelo o un hotel entre miles de alternativas dispersas por la red. Kayak organizó aquella abundancia mediante un metabuscador capaz de comparar opciones, ordenarlas y enviar después al viajero al proveedor que podía venderlas. Dos décadas después, ambos vuelven a trabajar juntos ante un problema casi opuesto: la inteligencia artificial puede ofrecer todavía más información al consumidor, pero cada vez tiene menos sentido obligarle a revisar cientos de resultados para encontrar lo que busca.

Esa es la idea que existe detrás de Lola, el nuevo proyecto respaldado por Booking Holdings que acaba de salir a la luz con mucha más información sobre su funcionamiento y su modelo de negocio. Su planteamiento puede resumirse con una diferencia aparentemente pequeña respecto al buscador tradicional: el viajero no tiene necesariamente que saber qué quiere buscar antes de empezar. Puede explicar qué le apetece hacer, con quién viaja, qué presupuesto tiene o qué tipo de experiencia busca y dejar que el sistema convierta esa intención en propuestas concretas.

La diferencia explica buena parte de lo que está ocurriendo actualmente en la distribución turística. Durante años, las plataformas han competido por disponer del mayor inventario posible y proporcionar mejores herramientas para filtrarlo. La IA plantea ahora la posibilidad de hacer exactamente lo contrario: conocer suficientemente bien al viajero como para enseñarle cada vez menos opciones.

De buscar un hotel a explicar qué quieres hacer

Lola se presenta como un asistente para descubrir y reservar aquello que merece la pena hacer. El usuario puede pedirle un hotel, una mesa para cenar, entradas para un concierto, una actividad o simplemente explicar qué tipo de escapada quiere organizar. El sistema mantiene el contexto de la conversación, consulta disponibilidad y precios actuales y permite avanzar desde la inspiración hasta la reserva dentro de una misma experiencia.

En lugar de introducir destino, fechas y ocupación para recibir cientos de hoteles, por ejemplo, un usuario podría explicar que quiere escaparse el fin de semana con su pareja, que no quiere viajar demasiado lejos, que busca un hotel con spa y que le gustaría cenar en algún restaurante especial. A partir de ahí, la conversación puede ir concretando el viaje sin obligar al consumidor a traducir sus preferencias en sucesivas combinaciones de casillas, filtros y páginas de resultados.

La personalización pretende además continuar más allá de una única sesión. Lola puede recordar preferencias como querer habitaciones en plantas altas y alejadas del ascensor, elegir determinadas zonas de un restaurante o preferir un tipo concreto de localidad cuando se compra una entrada para un espectáculo. El objetivo es que esa información permanezca disponible en futuras interacciones y que el siguiente viaje no tenga que empezar de cero.

En ese modelo, la interfaz cambia de naturaleza. El usuario deja de aprender cómo funciona la plataforma y es la plataforma la que intenta aprender cómo es el usuario.

Lola quiere cerrar la distancia entre recomendar y reservar

La otra gran diferencia respecto a los asistentes generalistas está en la conexión con inventario turístico real. Una inteligencia artificial puede recomendar magníficos hoteles o restaurantes y, sin embargo, no saber si tienen disponibilidad, cuánto cuestan realmente esa noche o si existe una mesa libre a la hora solicitada. Lola pretende reducir esa distancia conectando la conversación con proveedores capaces de convertir una recomendación en una transacción.

El proyecto combina recursos externos con buena parte del ecosistema de Booking Holdings. Entre sus socios aparecen SeatGeek, GetYourGuide, Nuitee, ResX, BLADE, Aero y Ten Group, además de marcas del propio grupo como Booking.com, OpenTable, Kayak, Priceline, Agoda y FareHarbor. En hoteles, el sistema puede mostrar diferentes opciones de reserva y precios; en restauración puede buscar disponibilidad y, en actividades y eventos, acceder a un catálogo de más de 200.000 experiencias entre espectáculos, deportes, museos y atracciones.

Los vuelos constituyen por ahora una de las excepciones: todavía no están disponibles dentro del producto, aunque forman parte de los planes futuros. La dirección del proyecto resulta, en cualquier caso, bastante clara. Lola aspira menos a ser un chatbot que recomienda viajes que a convertirse en una especie de agente de viajes digital conectado directamente a los sistemas que permiten comprarlos.

Esta distinción será cada vez más importante a medida que la industria pase de la IA generativa a la denominada IA agéntica. Phocuswright considera precisamente 2026 como un punto de inflexión en ese proceso: los sistemas dejan progresivamente de limitarse a producir respuestas y empiezan a ejecutar acciones reales. Según una investigación publicada por la consultora este año, el 61% de las empresas turísticas encuestadas estaba experimentando con IA agéntica o comenzando a escalarla, aunque solo una pequeña parte había alcanzado todavía una implantación avanzada.

Una decisión poco habitual: no habrá anuncios

Probablemente la característica empresarial más interesante de Lola no sea tecnológica, sino económica. La plataforma asegura que no aceptará resultados patrocinados, paid placement ni publicidad, y sus responsables consideran esa separación fundamental para que el usuario pueda confiar en las recomendaciones del asistente. En principio, un proveedor no podrá pagar para conseguir que la IA lo recomiende por delante de otro.

La decisión introduce una cuestión especialmente relevante para la próxima generación de buscadores. Google popularizó un modelo en el que el usuario recibe gratuitamente una herramienta extraordinariamente útil mientras las empresas pagan por conseguir visibilidad dentro de ella. Los metabuscadores turísticos adoptaron diferentes variantes de esa lógica y las OTA han desarrollado programas comerciales, herramientas promocionales y mecanismos de visibilidad que forman parte de su economía de distribución.

Una inteligencia artificial personal cambia parcialmente ese contrato. Cuando alguien pregunta a un asistente “¿dónde debería cenar esta noche?” o “¿qué hotel me recomiendas para celebrar mi aniversario?”, la expectativa es distinta a la que existe ante una página de resultados. El usuario espera una recomendación construida alrededor de sus intereses y no necesariamente la opción que más dinero genera para la plataforma.

Lola quiere financiar esa independencia mediante membresías. Existirá una modalidad gratuita y dos versiones de pago: Plus, por 5 dólares mensuales, y VIP, por 25 dólares al mes. Las suscripciones incorporarán ventajas como tarifas hoteleras preferentes, beneficios relacionados con restaurantes y experiencias y diferentes niveles de servicio. El planteamiento empieza así a parecerse más al de un club privado de viajes que al de un metabuscador tradicional.

El viajero paga para que nadie pague por influirle

El modelo resulta especialmente interesante porque intenta alinear de otra manera los incentivos económicos. Si una parte del negocio procede directamente de las cuotas de los usuarios, Lola puede defender que su cliente es precisamente la persona que pide la recomendación y no el establecimiento que quiere aparecer en ella. Eso no elimina todos los posibles conflictos —el proyecto pertenece a Booking Holdings y trabaja con empresas con las que el grupo mantiene relaciones comerciales—, pero introduce una regla explícita según la cual las comisiones o pagos publicitarios no deben determinar qué alternativa recomienda el asistente.

La confianza será probablemente uno de los activos más difíciles de construir en esta nueva generación de plataformas. Los consumidores llevan décadas conviviendo con resultados patrocinados claramente identificados en buscadores y redes sociales. La frontera resulta mucho más delicada cuando una IA conoce las preferencias del usuario, recuerda sus viajes anteriores y se presenta como un asistente personal. Cuanto más se acerque el sistema a la figura de un agente que actúa en nombre del viajero, más importante será que este comprenda por qué recibe una determinada recomendación.

Ahí puede encontrarse una de las apuestas más originales de Lola. La membresía no sirve únicamente para generar ingresos recurrentes; puede convertirse también en parte de la propuesta de confianza del producto.

Booking Holdings ha decidido construir Lola desde cero

La estructura corporativa del proyecto aporta otra pista sobre su importancia. Lola no es simplemente una nueva funcionalidad dentro de Booking.com ni una evolución de Kayak. Booking Holdings ha permitido que el proyecto opere con una lógica de startup, con Steve Hafner al frente y un equipo que puede desarrollar producto, tecnología y marca prácticamente desde cero.

La decisión permite experimentar con una pregunta difícil de plantear dentro de una plataforma consolidada: ¿cómo construiríamos hoy una empresa de viajes si la interfaz principal fuera una inteligencia artificial?

Booking.com posee ventajas formidables —inventario, demanda global, tecnología, pagos, atención al cliente, fidelización y décadas de optimización de conversión—, pero ese mismo tamaño dificulta transformar radicalmente una experiencia que ya funciona. Una página de resultados capaz de convertir millones de visitas en reservas no se sustituye de la noche a la mañana por una caja de conversación sin conocer antes las consecuencias.

Lola puede asumir ese riesgo. Si el modelo funciona, Booking Holdings habrá aprendido cómo se comportan los consumidores ante una experiencia turística construida desde el principio alrededor de la IA. Si no funciona, el experimento puede evolucionar sin alterar el corazón del negocio de Booking.com.

Booking está haciendo varias apuestas al mismo tiempo

De hecho, Lola es solamente una pieza de una estrategia bastante más amplia. Booking Holdings está desarrollando diferentes experiencias de inteligencia artificial en Priceline, Agoda y Booking.com, además de financiar proyectos independientes concebidos con una filosofía greenfield. Skift ha descrito esta estrategia como una cartera de cinco grandes experimentos orientados a averiguar qué combinación de conversación, planificación, personalización y transacción funciona mejor para el viajero.

Uno de los proyectos más avanzados es Penny, el asistente de Priceline, que ha evolucionado hacia capacidades más agénticas. Los responsables del grupo han señalado mejoras iniciales en satisfacción, interacción y conversión entre sus primeros usuarios, aunque la muestra sigue siendo reducida y todavía resulta pronto para extrapolar esos resultados. Agoda prepara también su propia experiencia de planificación, mientras Booking.com incorpora inteligencia artificial de forma más progresiva para evitar alterar un embudo de conversión extraordinariamente optimizado.

La estrategia contrasta con la seguida por Expedia. Según el análisis publicado por Skift, Expedia decidió abandonar el planteamiento de Romie como un único chatbot capaz de acompañar todo el viaje y avanzar hacia una arquitectura formada por varios agentes especializados que colaboran entre ellos. La compañía reforzó además esa estrategia mediante la adquisición de Layla, la startup europea de planificación turística con inteligencia artificial.

El contraste resulta interesante porque convierte a dos de los mayores grupos de distribución turística del mundo en un experimento a gran escala. Booking está probando simultáneamente diferentes productos y arquitecturas; Expedia apuesta por integrar agentes especializados dentro de una estructura común. Todavía no existen datos suficientes para saber qué modelo funcionará mejor.

Curiosamente, Lola ya existió antes de que existiera esta IA

La historia del nombre añade una capa especialmente interesante al proyecto. Lola no nació en 2026. Paul English creó una primera compañía con ese nombre en 2015 después de su etapa en Kayak, y la idea original era sorprendentemente parecida a la actual: evitar que el viajero tuviera que enfrentarse a interminables páginas de resultados y permitirle organizar su viaje mediante una conversación.

La gran diferencia estaba en quién respondía.

Aquella primera Lola utilizaba agentes de viajes humanos que conversaban con el cliente, buscaban vuelos y hoteles y construían itinerarios. Posteriormente evolucionó hacia el viaje corporativo y terminó siendo adquirida por Capital One en 2021. English recuperó más adelante el nombre y Booking Holdings adquirió los dominios Lola.com y Lola.ai en abril de 2026 para poner en marcha este nuevo proyecto.

Hay incluso una curiosidad anterior: según ha explicado English, él y Hafner ya habían considerado utilizar el nombre Lola para la empresa que finalmente acabaría llamándose Kayak a comienzos de los años 2000, pero el dominio de Kayak resultaba más barato.

Más de dos décadas después, las dos historias vuelven a encontrarse. La Lola de la década pasada utilizaba personas para conseguir que reservar un viaje pareciera una conversación; la nueva Lola utiliza inteligencia artificial para intentar conseguir exactamente lo mismo.

Pero los humanos tampoco desaparecen esta vez

El modelo no prescinde completamente de ellos. La membresía VIP contempla servicios de conserjería humana proporcionados mediante Ten Group, de manera que determinadas necesidades pueden salir de la automatización y llegar hasta una persona. El diseño reproduce una tendencia que empieza a aparecer en diferentes áreas del turismo: la IA absorbe una parte creciente de las interacciones sencillas mientras la intervención humana se concentra en las excepciones, los problemas complejos y los clientes que demandan un nivel superior de servicio.

El agente humano puede convertirse así en un recurso más escaso y, paradójicamente, más valioso. La automatización no necesariamente elimina su función; puede desplazarla hacia aquellas situaciones en las que la experiencia, la empatía o la capacidad para resolver algo fuera de los procedimientos establecidos marcan realmente una diferencia.

En el caso de Lola, esa evolución tiene además un componente simbólico. Un negocio que nació apoyándose intensivamente en agentes humanos regresa diez años después automatizando buena parte de aquella función, pero mantiene precisamente la asistencia humana dentro de su propuesta premium.

La memoria puede ser más importante que la propia reserva

Otra pieza fundamental del modelo es la capacidad para recordar. La política de privacidad de Lola describe un perfil que combina información proporcionada por el usuario con preferencias que la inteligencia artificial puede deducir de sus interacciones. El sistema puede aprender, por ejemplo, determinados gustos relacionados con hoteles, restaurantes o espectáculos y utilizar esa información en futuras recomendaciones.

Con autorización del usuario, Lola puede conectarse además al correo electrónico y al calendario. El objetivo es identificar información relevante relacionada con viajes y experiencias —confirmaciones, horarios, direcciones o reservas— y utilizar la agenda para evitar propuestas incompatibles con otros compromisos. El usuario puede revisar y corregir la información que el sistema recuerda, y la compañía especifica que una compra no se ejecutará automáticamente sin su aprobación.

Estas capacidades muestran hasta qué punto la próxima generación de plataformas turísticas puede competir en un terreno diferente. Hasta ahora, disponer del mayor inventario y del mejor precio era una ventaja fundamental. En un entorno de agentes personales, conocer al usuario puede convertirse en un activo igualmente importante. Un asistente que recuerda dónde le gusta sentarse, qué hoteles evita, cuánto suele gastar y cómo organiza sus fines de semana parte con ventaja frente a otro que comienza cada búsqueda preguntando destino y fechas.

El intercambio resulta evidente: cuanto más sabe el asistente, mejores pueden ser sus recomendaciones, pero mayor debe ser también la confianza del viajero en la utilización de esos datos.

Para los hoteles aparece un intermediario difícil de clasificar

Desde la perspectiva hotelera, Lola resulta especialmente interesante porque no encaja limpiamente en ninguna de las categorías tradicionales. Puede comparar precios como un metabuscador, facilitar una reserva como una OTA, ofrecer beneficios como un club de fidelización, seleccionar alternativas como una agencia de viajes y recordar las preferencias del usuario como un conserje personal. La inteligencia artificial permite reunir funciones que durante años pertenecieron a intermediarios diferentes.

Eso puede modificar también las reglas de la visibilidad hotelera. En un buscador tradicional, un establecimiento trabaja posicionamiento, publicidad, precio, fotografías, reputación y conversión para conseguir destacar dentro de una página de resultados. En un asistente que sabe que su usuario quiere hoteles pequeños, prefiere plantas altas, evita alquilar coche, valora especialmente la gastronomía y necesita un gimnasio, la selección puede realizarse mediante una combinación de atributos muchísimo más específica.

Para los hoteles, la pregunta podría dejar de ser únicamente cómo aparecer más arriba y empezar a ser cómo proporcionar suficiente información para que una inteligencia artificial comprenda exactamente para qué tipo de huésped es relevante el establecimiento. La calidad y estructuración de los datos, las tarifas, la disponibilidad, las políticas, los servicios, las fotografías, las opiniones y la descripción precisa de la experiencia pueden adquirir así un peso creciente en la nueva distribución.

El Connected Trip puede encontrar por fin su interfaz

Lola encaja además con una ambición que Booking Holdings persigue desde hace años: el Connected Trip. El grupo quiere conseguir que alojamiento, transporte, restaurantes y actividades formen parte de una misma relación con el viajero y que la información generada por una reserva permita simplificar las siguientes.

Construir esa continuidad mediante interfaces tradicionales ha resultado complicado porque cada vertical mantiene todavía sus propios procesos de búsqueda y compra. El usuario busca primero el vuelo, después el hotel, más tarde un restaurante y finalmente una actividad, incluso cuando todas esas decisiones pertenecen al mismo viaje.

Una interfaz conversacional puede convertirse en el pegamento que faltaba. El consumidor no necesita entender qué empresa o vertical resuelve cada parte de su petición. Puede explicar que viajará tres días a Chicago, que necesita alojamiento, quiere cenar bien el viernes y busca entradas para algún espectáculo el sábado. El agente se ocupa de traducir esa intención en diferentes búsquedas y transacciones.

La oportunidad para Booking Holdings resulta evidente: posee ya buena parte de las piezas necesarias para construir esa experiencia. Lola puede convertirse en el laboratorio donde descubrir cómo unirlas.

Google, Meta y el resto de la industria quieren la misma conversación

La competencia, naturalmente, no espera. Google está incorporando capacidades de planificación y reserva dentro de sus experiencias de inteligencia artificial; Expedia está desarrollando su arquitectura multiagente; Accor acaba de desplegar ALL Concierge; Meta está avanzando con agentes capaces de incorporar servicios turísticos, y numerosas startups intentan construir asistentes que acompañen al viajero desde la inspiración hasta la transacción.

Todos estos movimientos apuntan a una batalla que va mucho más allá de quién dispone de más hoteles o mejores tarifas. Durante años, el gran activo de una OTA fue controlar el punto en el que el consumidor realizaba la búsqueda. En la era de los agentes, el activo puede ser controlar la conversación que se produce antes de esa búsqueda y conservarla hasta que termina la compra.

Esto explica también por qué Booking Holdings está dispuesto a financiar productos que potencialmente compiten con sus propias interfaces. Nadie sabe todavía si el viajero del futuro comenzará en Booking.com, en Google, en ChatGPT, en un asistente incorporado al teléfono o en una aplicación especializada como Lola. La estrategia racional para un grupo de su tamaño consiste, al menos por ahora, en estar presente en tantos escenarios como sea posible.

De diez enlaces azules a una sola recomendación

Durante los últimos veinte años, internet turístico se construyó alrededor de la abundancia. Miles de hoteles, cientos de vuelos, decenas de filtros y comparadores capaces de ordenar todo ese inventario por precio, distancia, valoración o popularidad. La inteligencia artificial introduce una lógica diferente porque permite reducir progresivamente esa abundancia hasta convertirla en unas pocas decisiones relevantes para una persona concreta.

Si un asistente conoce suficientemente bien al viajero, quizá no necesite mostrarle 500 hoteles. Puede enseñarle cinco y explicar por qué encajan. Después puede reducirlos a tres a medida que continúa la conversación. En determinados casos, el objetivo final podría ser recomendar directamente una opción con suficiente confianza como para que el usuario simplemente confirme la reserva.

Eso convierte la confianza en una nueva infraestructura de distribución. La apuesta más interesante de Lola no consiste únicamente en que pueda conversar —los grandes modelos generalistas ya hacen eso extraordinariamente bien— ni en que pueda consultar inventario o facilitar una transacción. Su verdadera propuesta consiste en reunir conversación, memoria, inventario en tiempo real, reserva y un modelo económico basado en membresía dentro de una misma relación con el viajero.

Hafner y English ayudaron a construir una generación de tecnología turística cuya misión consistía en encontrar la mejor opción entre millones de resultados. Más de veinte años después de crear Kayak, vuelven a trabajar juntos para comprobar si la siguiente revolución consiste precisamente en lo contrario: que encontrar un viaje deje de significar buscar entre resultados y empiece a parecerse, simplemente, a explicarle a alguien lo que quieres hacer.