La discusión sobre inteligencia artificial en la industria hotelera está entrando en una segunda fase. Durante los últimos dos años, buena parte de la conversación giró alrededor de si los hoteles adoptarían esta tecnología, qué departamentos comenzarían a utilizarla y hasta qué punto herramientas generalistas como ChatGPT podían modificar determinadas tareas. Los datos que acaba de publicar h2c permiten considerar prácticamente superada esa primera pregunta: la IA ya está dentro de los hoteles.
Su nuevo AI Opportunity Study 2026: Real Wins for Guests, Staff, and Hotel Operators concluye que el 91% de las cadenas participantes utiliza actualmente inteligencia artificial. El estudio se basa en 122 respuestas correspondientes a 113 cadenas de Europa, Oriente Medio y África, Asia-Pacífico y América, que en conjunto gestionan más de 8.200 establecimientos y aproximadamente 1,3 millones de habitaciones. Además, 78 de esas compañías proporcionaron información sobre 230 casos reales de utilización de IA, lo que permite observar no solamente qué dicen que quieren hacer los hoteleros, sino qué están haciendo ya.
Y ahí aparece la principal conclusión del informe: utilizar IA y estar preparado para la IA son dos cosas muy diferentes.
La adopción está creciendo mucho más deprisa que las estructuras necesarias para gobernarla, conectarla con los sistemas del hotel, formar a los empleados y demostrar su impacto económico. El sector parece haber superado la etapa de descubrimiento, pero todavía no ha completado el salto desde la utilización individual o departamental hacia una inteligencia artificial integrada en el funcionamiento de la compañía.
Del 78% al 91% en solamente un año
La comparación con el anterior estudio de h2c permite apreciar la velocidad del cambio. En 2025, el 78% de las cadenas participantes afirmaba utilizar inteligencia artificial. En 2026 el porcentaje alcanza el 91%, mientras otro 8% prevé adoptarla durante los próximos 12 a 24 meses. En la práctica, entre las cadenas analizadas apenas queda ya espacio fuera de esta tecnología.
También está disminuyendo rápidamente la fase de exploración. El porcentaje de compañías que todavía estaba estudiando qué aproximación adoptar ha pasado del 29% en 2025 al 12% este año. Los hoteles ya no están preguntándose mayoritariamente si deberían utilizar IA, sino qué herramientas incorporar, dónde conectarlas y qué procesos merece la pena transformar.
El cambio resulta especialmente visible al analizar los 230 casos reales recopilados por h2c. Las aplicaciones abarcan comunicación con huéspedes, gestión de reputación, revenue management y previsión de demanda, productividad interna, marketing, reservas, personalización, operaciones, finanzas y automatización tecnológica. No existe ya un único departamento que pueda considerarse propietario de la inteligencia artificial dentro del hotel.
Sin embargo, la amplitud de esos casos puede resultar engañosa. Una empresa puede utilizar ChatGPT para redactar contenidos, incorporar un chatbot en atención al cliente y disponer de un RMS con algoritmos avanzados sin que ninguna de esas herramientas comparta necesariamente datos, objetivos, gobernanza o arquitectura tecnológica. La suma de aplicaciones de IA no equivale automáticamente a una estrategia de IA.
Solo el 28% tiene una estrategia para toda la compañía
Probablemente el dato que mejor resume esa contradicción sea la distancia entre el 91% que utiliza IA y el 28% que dispone de una estrategia corporativa liderada por la alta dirección. En buena parte de las organizaciones, la adopción continúa produciéndose mediante proyectos departamentales, pilotos o herramientas independientes.
Es un patrón que trasciende a la hotelería. El State of AI in the Enterprise 2026 de Deloitte detecta una situación parecida en el conjunto de las empresas: el acceso de los trabajadores a herramientas de IA está creciendo rápidamente, pero las organizaciones continúan teniendo dificultades para trasladar esa utilización hacia una transformación estructural del negocio. Solo el 34% de las compañías analizadas por Deloitte asegura estar utilizando la tecnología para replantear realmente cómo funciona su organización.
McKinsey llega a una conclusión similar. Su investigación global de 2026 sobre la transición desde la adopción hasta el impacto señala que muchas organizaciones han conseguido poner herramientas de IA en manos de sus empleados y automatizar fragmentos de procesos existentes, pero siguen teniendo dificultades para capturar valor a escala empresarial. El reto deja progresivamente de estar en el acceso a los modelos y se traslada hacia el rediseño de procesos, la organización, los datos y la capacidad para escalar.
En los hoteles, esa dificultad puede ser incluso mayor por una característica histórica de su infraestructura tecnológica: la fragmentación.
La IA se encuentra con el viejo problema del hotel: demasiados sistemas desconectados
PMS, CRS, CRM, RMS, motor de reservas, channel manager, POS, herramientas de reputación, pagos, housekeeping, mantenimiento, marketing, business intelligence y aplicaciones corporativas generan enormes cantidades de información. El problema es que esa información no siempre está fácilmente disponible fuera del sistema en el que se creó.
El nuevo estudio de h2c sitúa precisamente la integración con los sistemas existentes como la segunda gran barrera para desarrollar la inteligencia artificial, mencionada por el 38% de las cadenas. A ella se suman los problemas de gobierno y acceso a los datos, señalados por el 28%.
Otros estudios publicados este año apuntan en la misma dirección. El Hotel Operations Index 2026 de Otelier encontró que solamente el 11% de los operadores encuestados dispone de un stack tecnológico completamente integrado y que el 91% sigue realizando alguna forma de reporting manual incluso dentro de procesos teóricamente automatizados. Solo el 15% se declara muy seguro de la precisión y disponibilidad de sus datos operativos.
El State of Distribution 2026, elaborado por RateGain junto a NYU SPS Jonathan M. Tisch Center of Hospitality y HEDNA, añade otra dimensión al problema. Más del 80% de los equipos comerciales continúa dedicando entre uno y dos días por semana a producir y analizar informes manualmente, mientras menos del 30% ha invertido en herramientas específicas para resolver esa tarea. El estudio, construido a partir de más de 270 marcas y 58.000 establecimientos, concluye igualmente que la colaboración entre departamentos está aumentando, pero los datos continúan fragmentados.
La paradoja empieza a ser evidente: los hoteles quieren introducir agentes capaces de razonar y actuar de forma autónoma sobre una infraestructura en la que todavía resulta difícil conseguir que dos sistemas intercambien correctamente sus datos.
El principal problema ya no es el dinero, sino saber qué hacer con la IA
Hay otro cambio interesante respecto a la primera etapa de adopción. El coste está perdiendo peso como principal obstáculo. Solo el 22% de las cadenas analizadas por h2c menciona actualmente los costes elevados o las restricciones presupuestarias entre sus principales barreras, mientras también disminuyen las preocupaciones relacionadas con la incertidumbre sobre el ROI, la resistencia interna o la falta de personal.
El problema número uno es ahora mucho más básico: el conocimiento.
El 56% identifica la falta de experiencia, formación o capacidades relacionadas con IA como una barrera, y las cadenas califican su conocimiento interno sobre esta tecnología con apenas 3,4 puntos sobre 10. Existe, por tanto, una diferencia importante entre tener empleados que utilizan herramientas de inteligencia artificial y disponer de profesionales capaces de comprender sus limitaciones, diseñar procesos alrededor de ellas y evaluar correctamente sus resultados.
Deloitte identifica precisamente la formación como una de las grandes asignaturas pendientes de la transformación empresarial. Su investigación de 2026 sitúa la falta de capacidades relacionadas con IA como el mayor obstáculo para la integración y muestra que las organizaciones están reaccionando principalmente mediante educación y formación, más que mediante una redefinición profunda de puestos y flujos de trabajo.
En hotelería, esta cuestión adquiere una dimensión adicional porque la tecnología se extiende desde oficinas corporativas hasta establecimientos con plantillas, idiomas, funciones y niveles de conocimiento digital muy diferentes. La adopción no puede depender únicamente de un pequeño equipo de innovación situado en la central.
La eficiencia llega antes que los ingresos
Los resultados obtenidos hasta ahora ayudan también a rebajar algunas expectativas. El beneficio más citado por las cadenas no es el aumento de ingresos ni la personalización avanzada, sino la eficiencia operativa y la automatización, mencionadas por cerca de siete de cada diez organizaciones. Otro 59% considera que la IA permite a sus empleados dedicar más tiempo a tareas de mayor valor y un 32% observa mejoras en la experiencia del huésped.
Cuando se pregunta por el retorno económico, la fotografía cambia. Solo el 13% asegura disponer ya de un ROI medible, mientras la contribución de la inteligencia artificial al rendimiento global del negocio recibe una valoración media de 5,6 sobre 10.
No significa necesariamente que el otro 87% esté perdiendo dinero con sus proyectos. Buena parte de los beneficios más inmediatos —tiempo ahorrado, consultas resueltas automáticamente, informes generados más deprisa, reducción de tareas administrativas o mayor capacidad de los empleados— son difíciles de traducir inmediatamente en una línea de ingresos. También puede existir un problema de medición: si una herramienta ahorra diez minutos diarios a cincuenta empleados, el beneficio es real aunque la compañía no disponga todavía de un sistema para convertirlo en ROI.
El State of Distribution 2026 refuerza esta idea desde el área comercial. Más de la mitad de los hoteles analizados utiliza o está adquiriendo inteligencia artificial generativa, pero menos de uno de cada diez consigue reducciones superiores al 30% en el trabajo manual. La adopción, de nuevo, avanza bastante más rápido que la transformación.
ChatGPT es todavía una de las principales “estrategias de IA” del hotel
El desglose de h2c sobre cómo se utiliza realmente esta tecnología resulta especialmente revelador. Las herramientas externas y generalistas, entre ellas ChatGPT, representan el 60% del uso cotidiano declarado, frente al 27% correspondiente a inteligencia artificial incorporada dentro de soluciones proporcionadas por proveedores tecnológicos. Las herramientas desarrolladas o alojadas internamente representan solamente el 12%.
Esto explica parte de la velocidad de adopción. La barrera de entrada para comenzar a utilizar IA es extraordinariamente baja: un empleado puede abrir una cuenta en una herramienta generalista y empezar a trabajar en cuestión de minutos, sin proyecto tecnológico, integración ni inversión corporativa significativa.
Pero también explica parte del problema de gobernanza. Si distintos departamentos utilizan diferentes asistentes, cuentas y modelos para resumir informes, analizar documentos o producir contenidos, la empresa puede acumular rápidamente una enorme cantidad de utilización de IA sin haber construido ninguna capacidad tecnológica propia alrededor de ella.
Al mismo tiempo, crece el papel de los proveedores hoteleros. El 31% de las cadenas afirma apoyarse principalmente en soluciones de IA proporcionadas por sus proveedores, frente al 21% del año pasado, y otro 25% utiliza una combinación de desarrollo interno y soluciones externas. PMS, RMS, CRM y plataformas de guest engagement están convirtiéndose así en uno de los principales vehículos mediante los que la inteligencia artificial llega al establecimiento.
La pregunta para el hotel empieza a cambiar. Ya no consiste solamente en qué proveedor tiene IA, porque prácticamente todos empiezan a incorporarla, sino en qué sistemas permiten que esa inteligencia trabaje de forma conectada con el resto de la organización.
El próximo salto son los agentes que pueden actuar
Aquí aparece probablemente la parte más importante del estudio para entender lo que ocurrirá a continuación. El 24% de las cadenas ya utiliza agentes de inteligencia artificial y otro 44% tiene previsto incorporarlos. Además, el 70% señala los agentes como una de las principales áreas de innovación durante los próximos dos años, exactamente el mismo porcentaje que apunta hacia las reservas realizadas a través de plataformas de IA.
La diferencia entre un asistente y un agente no es únicamente semántica. Una herramienta generativa puede responder qué habitaciones tienen problemas de mantenimiento si dispone de los datos adecuados; un agente puede detectar esas incidencias, crear las tareas correspondientes, asignarlas, hacer seguimiento y escalar aquellas que no se hayan resuelto. El salto consiste en pasar de proporcionar información a ejecutar partes de un proceso.
Los hoteles parecen, por ahora, más cómodos aplicando esa autonomía internamente. Entre las organizaciones que utilizan o prevén utilizar agentes, el 70% contempla aplicaciones dirigidas a empleados, frente al 55% que piensa en aplicaciones para huéspedes. Reporting e información operativa, automatización financiera y administrativa y coordinación interna aparecen entre los ámbitos más prometedores.
La tendencia conecta directamente con algunos de los desarrollos tecnológicos que estamos viendo ya en el mercado hotelero. Los nuevos PMS y plataformas operativas empiezan a incorporar interfaces en lenguaje natural capaces de consultar información y ejecutar determinadas tareas, mientras los proveedores trabajan en arquitecturas donde diferentes agentes pueden colaborar sobre los mismos datos.
Para que un agente trabaje necesita algo más que una API
La llegada de los agentes introduce un requisito tecnológico todavía mayor. Un chatbot puede funcionar con una base de conocimiento relativamente aislada; un agente encargado de actuar sobre la operación necesita acceso seguro, actualizado y estructurado a diferentes sistemas.
El estudio de h2c muestra que el 15% de las cadenas ya dispone de una capa estandarizada de acceso a datos para IA, mediante tecnologías como MCP, y otro 32% tiene previsto desarrollarla. Las capacidades más avanzadas todavía son minoritarias: solo el 9% dispone de mecanismos para comunicación entre agentes y alrededor del 8% cuenta con sistemas de orquestación.
Es un dato especialmente relevante porque desplaza la conversación desde el modelo de IA hacia la arquitectura tecnológica. Para que un agente pueda comprobar reservas, detectar pagos pendientes, consultar preferencias del cliente o coordinar una incidencia necesita permisos, interfaces, datos fiables y reglas claras sobre qué puede consultar y qué puede modificar.
Incluso la disponibilidad de esas interfaces sigue siendo irregular. Un estudio publicado recientemente sobre 343 proveedores de PMS encontró que únicamente el 7% ofrece documentación API completamente autoservicio. La cifra ayuda a explicar por qué la interoperabilidad, que durante años ha sido un problema para conectar aplicaciones hoteleras convencionales, puede convertirse ahora en uno de los principales cuellos de botella de la IA agéntica.
La autonomía preocupa mucho más cuando la IA habla con el huésped
Los hoteleros muestran además una cautela considerable cuando esos agentes abandonan el back office y comienzan a tomar decisiones frente al cliente. Entre las principales preocupaciones aparecen la responsabilidad ante posibles errores de la IA, mencionada por el 56%; privacidad y seguridad de los datos, con un 54%; disposición de los huéspedes a compartir la información necesaria para personalizar el servicio, con un 53%; y precisión, fiabilidad y posibles sesgos de las respuestas, con un 52%.
La diferencia es importante. Un error en un resumen interno puede ser detectado por un empleado antes de tomar una decisión. Un agente que ofrece incorrectamente una compensación, modifica una reserva, proporciona información equivocada sobre una política del hotel o ejecuta una transacción actúa directamente sobre el cliente y puede generar consecuencias económicas y reputacionales.
Esta preocupación no es exclusiva de la hotelería. Deloitte detecta que la adopción de agentes está avanzando más rápidamente que su gobernanza: solo una de cada cinco empresas dispone de un modelo maduro para supervisar sistemas autónomos de IA. A medida que los agentes reciben más capacidad para actuar, definir límites, permisos, registros de actividad y mecanismos de intervención humana deja de ser una cuestión puramente tecnológica.
Para el hotel, la autonomía probablemente no será binaria. Un agente puede tener libertad para responder una pregunta frecuente, necesitar aprobación para conceder un descuento y tener prohibido modificar determinados elementos de una reserva. El verdadero trabajo estará en definir esos niveles.
El 70% espera que ChatGPT y Gemini generen más venta directa
El estudio introduce además una segunda revolución que sucede fuera del hotel. El 70% de las cadenas espera que los canales de reserva impulsados por IA aumenten sus reservas directas durante los próximos uno o dos años. El 47% anticipa un crecimiento moderado y el 23%, uno significativo.
Es una expectativa notable teniendo en cuenta lo reciente que es este canal. ChatGPT, Gemini, Google AI Mode y otros asistentes están evolucionando desde responder preguntas sobre viajes hacia consultar disponibilidad, comparar establecimientos y facilitar transacciones. Al mismo tiempo, cadenas y grandes grupos turísticos están construyendo sus propios asistentes para conservar una relación directa con el viajero.
Sin embargo, vuelve a aparecer la distancia entre expectativa y preparación. Solo el 22% de las cadenas monitoriza sistemáticamente cómo aparecen sus marcas y hoteles en las respuestas generadas por IA. Otro 48% lo hace ocasionalmente, mientras el 20% no lo monitoriza y un 10% ni siquiera sabe si su organización lo hace.
Más significativo todavía: un tercio de las cadenas no ha implantado ninguna medida específica para mejorar su visibilidad o capacidad de reserva dentro de esos entornos.
Es difícil encontrar una representación más clara del momento actual. Siete de cada diez compañías creen que la IA generará más venta directa, pero poco más de dos de cada diez están midiendo sistemáticamente cómo las ve esa misma IA.
Del SEO al GEO, pero con una diferencia fundamental
La reacción está dando lugar a nuevas disciplinas que todavía buscan incluso un nombre definitivo: AEO (Answer Engine Optimization), GEO (Generative Engine Optimization) o simplemente optimización para búsqueda mediante IA. Los hoteles empiezan a trabajar información estructurada, consistencia de contenidos, disponibilidad en tiempo real y conectividad para aumentar las posibilidades de ser comprendidos y recomendados por los asistentes.
Existe, sin embargo, una diferencia fundamental respecto al SEO tradicional. Google podía rastrear una página web y dirigir posteriormente al usuario hacia ella. Un agente necesita en determinados casos algo más: comprender el producto, verificar que está disponible y eventualmente interactuar con un sistema de reservas para completar una operación.
Por eso la preparación para la IA externa y la preparación tecnológica interna empiezan a converger. El mismo hotel que necesita datos estructurados para que ChatGPT comprenda correctamente sus servicios necesita sistemas conectados para que sus propios agentes puedan trabajar sobre ellos.
La visibilidad ya no consiste únicamente en ser encontrado. Cada vez más, consistirá también en ser interpretable y ser transaccionable por una máquina.
El verdadero problema no es adoptar IA, sino convertirla en infraestructura
Vistos en conjunto, los datos de h2c describen una evolución bastante más interesante que la simple explosión del uso de ChatGPT. La primera etapa de la inteligencia artificial hotelera se ha producido con extraordinaria rapidez porque apenas necesitaba infraestructura: empleados utilizando asistentes públicos, proveedores incorporando funciones generativas y departamentos realizando pilotos independientes.
La segunda etapa será bastante más difícil. Para que la IA pueda acceder a información operativa, cruzar datos entre departamentos, ejecutar procesos, relacionarse con clientes y actuar de manera autónoma necesita precisamente aquello que la transformación digital hotelera lleva años intentando construir: integraciones fiables, datos accesibles, sistemas interoperables, formación, gobierno tecnológico y procesos suficientemente claros como para poder automatizarlos.
Por eso resulta especialmente significativo que el 91% de las cadenas espere aumentar su inversión en inteligencia artificial durante los próximos doce meses. La cuestión ya no será cuántas nuevas herramientas compran, sino qué parte de esa inversión se dedica a construir los cimientos que permiten que esas herramientas trabajen juntas.
Un hotel puede disponer de cinco soluciones diferentes que aseguren utilizar inteligencia artificial y continuar funcionando prácticamente igual que antes. También puede utilizar la IA para eliminar tareas administrativas, conectar información dispersa, anticipar problemas, mejorar decisiones y devolver tiempo a los profesionales que atienden al huésped. La diferencia entre ambos escenarios no está necesariamente en el modelo de lenguaje utilizado.
Está en la organización que existe alrededor de él.
La fotografía que deja el estudio de h2c es, por tanto, menos contradictoria de lo que parece. La hotelería ha adoptado masivamente la inteligencia artificial, pero todavía está construyendo la empresa capaz de aprovecharla. Y probablemente esa sea la verdadera carrera tecnológica de los próximos años.
Fuentes consultadas
- Hospitality Net — New h2c Study: AI Adoption Is Widespread Among Hotel Chains, but Enterprise Readiness Remains Limited
- Apaleo — From AI adoption to impact: Key takeaways from the h2c Global Study 2026
- Hospitality Net — State of Distribution 2026: More Than 50% of Hotels Use AI, but Under 10% See Real Impact
- Hospitality Net — The 2026 Hotel Operations Index: Progress, Pressure, and the Path Forward
- Deloitte — The State of AI in the Enterprise 2026
- McKinsey & Company — From adoption to impact: Three horizons of AI transformation
- Hospitality Net — The 2026 PMS API Study
- Hospitality Net — Sirma brings connected AI agents to hotel operations as h2c study signals hospitality’s next AI phase
