Hay una conversación que se repite con casi todos los responsables de operaciones, seguridad o transporte con los que hablo. Ninguno se queja de que le falten datos. Se quejan de lo contrario: demasiadas pantallas, demasiadas alertas y demasiados sistemas que no hablan entre sí. En HumanIA Labs llevamos tiempo trabajando en un problema parecido desde distintos ámbitos: los espacios de datos, la inteligencia aplicada a la gestión pública y la transformación digital de sectores fragmentados, como la movilidad vinculada al turismo. Por eso, cuando conocimos el trabajo de Movitec, vimos enseguida un punto de encuentro.

HumanIA Labs colaborará en su despliegue europeo en tres frentes: la entrada en el mercado, la conexión con el ecosistema de socios y espacios de datos y la adaptación del modelo al marco regulatorio y de gobernanza europeo.

Pero para entender el sentido de esta colaboración hay que empezar por el problema que Movitec trata de resolver.

El problema no es la visibilidad

Una operación logística no vive en un único sistema. La telemática del vehículo, el sistema de gestión del transporte —TMS—, el sistema de planificación empresarial —ERP—, los planes de ruta, la meteorología, el estado de las carreteras, el mantenimiento y los protocolos internos suelen encontrarse en lugares distintos. La fragmentación aumenta cuando intervienen transportistas subcontratados o flotas mixtas. Cada actor puede trabajar con sus propios proveedores, formatos y sistemas.

Durante años, la respuesta del sector ha sido ganar visibilidad: saber dónde está cada vehículo y recibir una alerta cuando se incumple una regla. Esa información es útil, pero no siempre resulta suficiente. Saber dónde está un camión no explica por sí solo si el trayecto se está volviendo arriesgado ni qué factores están provocando ese cambio. Los riesgos rara vez aparecen como una señal única y evidente. Una desviación de ruta, una parada no prevista, un cambio meteorológico, las horas de conducción acumuladas o la presión por cumplir una ventana de entrega pueden no decir gran cosa por separado. Cuando coinciden alrededor de un mismo trayecto, describen una situación que merece atención. La mayoría de los sistemas detectan eventos. Lo que necesita la operación es comprender situaciones.

Qué es Movitec y qué hace m@pp

Movitec es un laboratorio enfocado en movilidad que ha desarrollado m@pp, una plataforma que analiza en tiempo real operaciones logísticas, de movilidad y cadena de suministro.. Su planteamiento es claro: no pretende sustituir los sistemas que ya usan las empresas, sino ser la capa de inteligencia que va por encima de ellos.

m@pp trabaja en cuatro pasos:

• Recoge las señales de los sistemas existentes.
• Reconstruye el contexto de lo que está pasando en cada trayecto.
• Razona sobre esas señales para identificar convergencias, anomalías y situaciones prioritarias.
• Recomienda el siguiente paso dentro de los protocolos que la propia empresa ha aprobado, 

La decisión final siempre la toma el equipo.

Hoy m@pp opera con más de 25.000 unidades conectadas, más de 100 clientes y una red de más de 20 distribuidores, además de más de 5.000 unidades en pruebas de concepto activas. No es un concepto ni un dashboard más.

Ultron: integrar sin depender de nadie

La capacidad de integración es una parte esencial de este planteamiento. También es uno de los puntos en los que fracasan muchos proyectos tecnológicos en logística. Los conectores desarrollados a medida, la dependencia de un solo proveedor o los largos periodos de implantación pueden hacer que una empresa tarde meses en obtener el primer resultado útil. Para abordar ese problema, Movitec ha construido la capa de interoperabilidad de m@pp sobre Model Context Protocol —MCP—, un estándar abierto que permite conectar aplicaciones de inteligencia artificial con fuentes de datos y herramientas. El equipo de Movitec llama Ultron a esta capa. Actualmente, Ultron se conecta con nueve plataformas de telemática, cinco sistemas ERP y cuatro TMS. Cada nueva integración amplía el contexto que m@pp puede analizar.

Para una empresa de logística, esto tiene ventajas muy concretas:

• Sin dependencia de un proveedor. Se trabaja con lo que ya está instalado, aunque cada transportista use un sistema distinto.
• Sin hardware nuevo. El punto de partida es la telemática existente. El ERP o el TMS solo se incorporan cuando el caso de uso lo exige.
• Acceso de solo lectura y por finalidad. Se conecta lo necesario para un objetivo definido, no todo por si acaso.
• Despliegues más rápidos. El esfuerzo se dedica a entender la operación, no a reconstruir integraciones desde cero.
• Una base preparada para la IA. Al usar un estándar abierto, los datos de la operación quedan disponibles de forma gobernada para que un sistema inteligente pueda razonar sobre ellos.

MCP facilita esa conexión, pero no sustituye los mecanismos de seguridad, identidad, autorización, trazabilidad o gobierno del dato. Esos elementos deben formar parte del diseño de cada despliegue y serán especialmente importantes en el contexto europeo. Sobre la capa de integración trabaja Optimus, el asistente con el que interactúan los equipos. Su objetivo es cambiar la manera de relacionarse con la información operativa. En lugar de abrir diferentes informes, revisar alertas y filtrar mapas, un responsable de operaciones puede preguntar qué trayectos se están volviendo inseguros en ese momento y conocer las razones. La respuesta no debería ser un mapa lleno de puntos, sino una conversación breve y ordenada de situaciones que requieren atención, acompañada de los factores que justifican cada prioridad. Pasar de cientos de movimientos diarios a una lista comprensible y defendible de acciones es, en mi opinión, la diferencia entre disponer de datos y contar con inteligencia operativa.

Movitec ha desarrollado m@pp en México, un entorno especialmente exigente para la logística: grandes distancias, corredores expuestos a riesgos de seguridad, operaciones en las que participan numerosos transportistas y una gran diversidad de sistemas y flotas. Ese contexto ha llevado al equipo a desarrollar tres capacidades que hoy constituyen una parte importante de su propuesta:

• Conectar fuentes heterogéneas sin imponer una tecnología única.
• Normalizar en un mismo modelo los datos procedentes de flotas propias y subcontratadas.
• Diseñar recomendaciones y escalados basados en los protocolos de cada organización.

Movitec quiere trasladar esa experiencia a Europa y HumanIA Labs quiere ayudar a adaptarla. Lo que funciona en México no tiene por qué aplicarse de la misma manera en Europa. Las diferencias regulatorias, laborales, culturales y operativas obligan a revisar tanto la tecnología como los casos de uso. Precisamente en esa adaptación es donde creemos que HumanIA Labs puede aportar más valor. Europa reúne numerosos países, socios locales, modelos operativos, culturas de seguridad y marcos regulatorios. También cuenta con normas exigentes en materia de protección, acceso y gobernanza de los datos, además de diferentes realidades laborales y relaciones con los comités de empresa.

Un modelo de inteligencia operativa solo podrá funcionar en este entorno si es explicable y defendible desde su diseño. m@pp parte de cuatro principios que encajan con esa exigencia:

• Finalidad limitada. Los datos se utilizan para el objetivo previamente definido.
• Minimización. Se evita tratar datos personales que el caso de uso no necesita.
• Gobierno humano. Las intervenciones críticas permanecen en manos de las personas con autoridad para decidir.
• Trazabilidad. Se registra el origen de la información, la recomendación realizada y la decisión adoptada.

Existe además una diferencia relevante respecto a otros modelos de análisis. El enfoque tradicional suele colocar al conductor en el centro mediante sistemas de puntuación, vigilancia o evaluación de su comportamiento. m@pp pone en el centro el trayecto y su contexto: la carretera, la meteorología, el tráfico, la ventana operativa y la combinación de circunstancias que afectan al viaje. Esto permite entender qué está haciendo insegura una operación sin convertir la monitorización individual en el eje del sistema.

El papel de los espacios de datos

El objetivo de Movitec es iniciar sus operaciones en Europa en 2027. El momento no es casual. La Unión Europea lleva años trabajando en un Espacio Común Europeo de Datos de Movilidad. Su propósito no es crear una gran base de datos centralizada, sino ofrecer un marco para interconectar y federar los diferentes ecosistemas de datos de transporte y movilidad bajo condiciones comunes de interoperabilidad, seguridad y confianza. Al mismo tiempo, el Reglamento europeo sobre información electrónica relativa al transporte de mercancías —eFTI— será plenamente aplicable el 9 de julio de 2027. A partir de esa fecha, las autoridades de los Estados miembros deberán aceptar la información electrónica que los operadores compartan mediante plataformas eFTI certificadas. La logística europea avanza, por tanto, hacia un escenario en el que compartir información de manera estandarizada será cada vez más habitual.

Nuestra propuesta no consiste en crear otro espacio de datos. Movitec quiere conectarse con las iniciativas logísticas que ya existen, contribuir a relacionarlas y, sobre todo, convertir los datos compartidos en decisiones operativas. Un espacio de datos genera valor cuando alguien utiliza su información para resolver problemas reales. En ese contexto, MCP puede actuar como una capa de acceso para que los sistemas de inteligencia artificial interactúen con fuentes y herramientas diversas. Para hacerlo dentro de un espacio de datos europeo, tendrá que convivir con sus mecanismos de identidad, autorización, soberanía, trazabilidad, contratos de uso e interoperabilidad. Ahí es donde se encuentran las capacidades de las dos organizaciones. Movitec aporta la tecnología y la experiencia acumulada en operaciones reales. HumanIA Labs aporta su conocimiento del ecosistema europeo: espacios de datos, administraciones, socios locales y modelos de gobernanza.

Durante la preparación del despliegue europeo trabajaremos en cuatro líneas:

1. Identificar los primeros casos de uso. Seleccionaremos problemas operativos concretos en los que la combinación de datos permita mejorar la seguridad, la capacidad de respuesta o la eficiencia.
2. Adaptar el modelo al contexto europeo. Revisaremos los procesos de gobernanza, protección de datos, participación humana y relaciones laborales necesarios para cada mercado.
3. Conectar con el ecosistema existente. Buscaremos la colaboración con operadores logísticos, proveedores tecnológicos, espacios de datos, administraciones y socios locales.
4. Validar el modelo en operaciones reales. El objetivo será desarrollar pilotos que permitan medir resultados, aprender de cada entorno y demostrar el valor operativo de la solución.

No queremos añadir otra pantalla a los centros de operaciones. Queremos ayudar a transformar datos dispersos en decisiones comprensibles, trazables y accionables. El reto de los próximos años será demostrar que este modelo puede adaptarse a la diversidad europea y aportar resultados en operaciones reales. Ese es el camino que Movitec y HumanIA Labs queremos recorrer juntos.

La entrada La logística no necesita más datos. Necesita contexto. se publicó primero en Enrique Lancis.

Durante los últimos años hemos dedicado mucho tiempo a hablar de Destinos Turísticos Inteligentes. Hemos construido plataformas de datos, sensores, aplicaciones, sistemas de inteligencia turística, cuadros de mando, portales, CRM, gemelos digitales y todo tipo de herramientas destinadas a conocer mejor qué sucede en el territorio y mejorar la experiencia de quienes lo visitan.

El planteamiento tenía sentido.

Un destino que dispone de más información puede gestionar mejor. Un turista que dispone de más información puede decidir mejor.Pero ¿qué ocurre cuando quien busca, compara y decide deja de ser exclusivamente el turista? Esta pregunta puede parecer todavía algo futurista. Probablemente no lo sea. La inteligencia artificial generativa ha sido solo el comienzo. Estamos entrando en una etapa diferente: la de los agentes de inteligencia artificial capaces no solo de responder preguntas, sino también de interpretar objetivos, tomar decisiones y ejecutar acciones.

Y eso puede cambiar profundamente la forma en la que viajamos. Quizá también debería hacernos revisar lo que entendemos por Destino Turístico Inteligente.

De buscar información a delegar decisiones

Pensemos en algo tan cotidiano como organizar unas vacaciones. Durante años el proceso ha sido relativamente estable. Primero buscábamos inspiración. Después consultábamos destinos, comparábamos hoteles, revisábamos opiniones, buscábamos vuelos, analizábamos precios y finalmente reservábamos.

• Internet digitalizó ese proceso.
• Google lo organizó.
• Las OTA lo simplificaron.
• Las redes sociales transformaron la inspiración.
• Y los smartphones consiguieron que todo el proceso nos acompañara permanentemente en el bolsillo.

Pero, en esencia, había algo que no había cambiado: la decisión seguía siendo nuestra.

Ahora imaginemos algo ligeramente diferente.

Le digo a mi agente:

“Quiero irme cinco días con mi familia en octubre. No quiero conducir demasiado. Busco buen clima, gastronomía local, algún plan diferente para los niños y un hotel tranquilo. Tenemos un presupuesto aproximado de 2.500 euros. Ya sabes el tipo de sitios que nos gustan.”

Y nada más.

El agente conoce mis preferencias, consulta disponibilidad, analiza conexiones, compara alojamientos, estudia opiniones, comprueba el tiempo, identifica actividades compatibles con nuestra familia, calcula desplazamientos y construye varias alternativas.

Pero puede ir más lejos. Puede reservar. Puede modificar una reserva si cambia un vuelo. Puede reorganizar una actividad porque empieza a llover. Puede comprar una entrada. Puede hablar con el agente del hotel. Puede negociar determinadas condiciones. Incluso podría decidir que un destino que yo inicialmente tenía en mente no es el que mejor responde a mis preferencias. En ese momento ocurre algo importante: el destino ya no tiene que convencer únicamente al viajero. También tiene que ser comprendido por su agente. Y quizá ahí empiece una nueva etapa del turismo.

¿Qué es un Destino Turístico Agéntico?

No estoy seguro de que necesitemos otra etiqueta. El turismo tiene cierta facilidad para crear conceptos nuevos antes incluso de haber terminado de implantar los anteriores. Pero creo que merece la pena utilizar provisionalmente uno para pensar. Llamemos Destino Turístico Agéntico (DTA) a aquel destino preparado para relacionarse no solo con personas y organizaciones, sino también con agentes digitales capaces de interpretar, decidir, negociar y actuar en nombre de ellas. No se trata simplemente de incorporar inteligencia artificial a un destino. Eso sería demasiado sencillo. Un chatbot turístico no convierte un destino en agéntico. Tampoco lo hace añadir inteligencia artificial a una aplicación o utilizar un modelo generativo para recomendar restaurantes. El cambio interesante aparece cuando los agentes empiezan a participar realmente en el funcionamiento del ecosistema turístico.

• gentes de los viajeros.
• Agentes de hoteles.
• Agentes de restaurantes.
• Agentes de empresas turísticas.
• Agentes de movilidad.
• Agentes del propio destino.
• Sistemas capaces de intercambiar información y, progresivamente, ejecutar determinadas decisiones.

El destino dejaría entonces de ser únicamente un espacio físico apoyado por una capa digital. Podría convertirse también en un ecosistema de relaciones entre personas, organizaciones y agentes digitales. Y eso plantea muchas más preguntas que respuestas.

El DTI quería entender al turista. El DTA tendrá que entenderse con su agente

Durante años hemos intentado conocer mejor al visitante. Segmentación, CRM, encuestas, movilidad, gasto, reputación online, escucha activa, análisis de comportamiento. Queríamos responder preguntas como:

• ¿Quién nos visita?
• ¿Por qué viene?
• ¿Qué consume?
• ¿Cómo se mueve?
• ¿Qué valora?
• ¿Volverá?

Pero quizá pronto tengamos que añadir otras.

• ¿Qué información necesita el agente que representa a ese visitante?
• ¿Puede encontrarla?
• ¿Puede interpretarla?
• ¿Puede confiar en ella?
• ¿Puede comprobar que sigue siendo válida?
• ¿Puede interactuar con nuestros servicios?
• ¿Puede reservarlos?
• ¿Puede modificarlos?
• ¿Puede combinar transporte, alojamiento y experiencias sin intervención humana?

Esto cambia bastante la conversación.

Durante años hemos diseñado la presencia digital de los destinos fundamentalmente para ojos humanos.

• Webs atractivas.
• Fotografías.
• Vídeos.
• Campañas.
• Storytelling.
• SEO.

Pero un agente no necesariamente “mira” una web como nosotros. Necesita otra cosa. Necesita datos estructurados, semántica, disponibilidad, reglas, precios, condiciones, accesibilidad, geolocalización, identidad, reputación verificable y mecanismos para ejecutar transacciones. Quizá la próxima gran batalla por la visibilidad turística no se libre únicamente en Google, Instagram, TikTok o Booking. Quizá también se libre dentro de los sistemas que utilizan los agentes para decidir qué destinos son relevantes para nosotros. Y entonces aparece una pregunta incómoda:

¿qué significa ser visible en un mundo en el que cada vez buscamos menos y delegamos más?

De la web turística al destino legible por máquinas

Aquí aparece una paradoja interesante. Durante años hemos hablado de interoperabilidad, ontologías, semántica, APIs, espacios de datos o modelos comunes de información. Muchas veces eran conversaciones extremadamente técnicas. Y, reconozcámoslo, no siempre era fácil explicar para qué necesitábamos todo aquello. Ahora puede empezar a entenderse mejor. Si los agentes tienen que operar dentro del ecosistema turístico, el destino tendrá que ser machine-readable, pero también machine-actionable. No bastará con que una máquina pueda comprender que existe un museo. Necesitará saber dónde está, cuándo abre, cuánto cuesta, qué nivel de accesibilidad ofrece, si quedan entradas, cuánto dura la visita, cómo llegar, cuáles son las restricciones, si encaja con niños de determinada edad y cómo reservar. Y, eventualmente, necesitará poder hacerlo. Esto supone pasar de:

información → interpretación → acción.

Y ese pequeño salto entre interpretar y actuar puede ser mucho más importante de lo que parece.

Cinco capacidades para pensar el Destino Turístico Agéntico

No creo que tenga sentido crear todavía otro modelo de madurez con cien indicadores y cinco ejes perfectamente coloreados. Estamos demasiado al principio. Pero sí creo que podemos empezar a pensar el destino desde cinco capacidades.

1. Un destino legible

La primera condición es sencilla de formular y difícil de conseguir. El destino debe poder ser comprendido por una máquina. Eso implica datos estructurados, semántica compartida, información actualizada y descripciones suficientemente precisas de recursos, servicios, eventos, movilidad y experiencias. La pregunta deja de ser únicamente:

¿tenemos información turística?

Y pasa a ser: ¿puede una inteligencia artificial comprender realmente nuestro destino?

2. Un destino conectable

Comprender no es suficiente. Los diferentes componentes del destino tienen que poder comunicarse. Administraciones, hoteles, restaurantes, transporte, museos, comercios, actividades, eventos…APIs, plataformas interoperables y espacios de datos dejan entonces de ser infraestructura tecnológica abstracta y se convierten en las conexiones del ecosistema.

Pero aquí surge otra pregunta: ¿quién establece las reglas de esa conexión?

3. Un destino accionable

Este es, probablemente, el verdadero salto. Un agente no quiere limitarse a saber. Quiere poder actuar. Reservar. Comprar. Modificar. Cancelar. Reprogramar. Solicitar. Pagar.

El turismo lleva años digitalizando información. El siguiente paso podría ser digitalizar capacidad de acción. ¿Cuántos destinos están realmente preparados para eso?

4. Un destino confiable

Cuanto mayor sea la autonomía de los agentes, más importante será la confianza. ¿Quién garantiza que un dato es correcto? ¿Cómo sabe un agente que una vivienda turística es legal? ¿Que un establecimiento realmente cumple determinados criterios de accesibilidad? ¿Que una experiencia es sostenible y no simplemente se presenta como tal? ¿Quién responde cuando dos agentes toman una decisión equivocada?

Identidad digital, trazabilidad, certificación, reputación y gobernanza pueden convertirse en elementos centrales del destino. La confianza quizá sea uno de los recursos más escasos de la economía agéntica.

5. Un destino gobernable

Y finalmente llegamos a la cuestión que probablemente sea más importante. ¿Qué queremos permitir que hagan los agentes? Porque técnicamente posible no significa necesariamente socialmente deseable. ¿Queremos que miles de agentes optimicen simultáneamente el precio de los alojamientos? ¿Que redirijan visitantes automáticamente hacia determinadas zonas? ¿Que negocien precios? ¿Que prioricen unas empresas frente a otras? ¿Que modifiquen flujos turísticos en tiempo real? ¿Quién define los límites?

Un Destino Turístico Agéntico no debería ser simplemente un destino con mucha inteligencia artificial. Debería ser un destino capaz de gobernar la relación entre inteligencia artificial, empresas, residentes, visitantes y territorio. Y esa diferencia me parece fundamental.

¿Y si el turista deja de ser nuestro único cliente?

Esta quizá sea una de las preguntas que más me interesan. Toda la arquitectura turística contemporánea gira alrededor de una idea relativamente sencilla: captar la atención de una persona. Los destinos compiten por nuestra atención. Los hoteles compiten por nuestra atención. Las OTA compiten por nuestra atención. Google, Instagram y TikTok también. Pero un agente no necesita enamorarse de una fotografía. Puede procesar miles de alternativas en segundos. Puede conocer nuestras restricciones mejor que nosotros mismos. Puede recordar todos nuestros viajes anteriores. Y puede aprender qué decisiones terminaron haciéndonos felices y cuáles no.

¿Qué significa entonces marketing turístico? ¿Seguiremos haciendo SEO? Probablemente. Pero quizá aparezca algo parecido a un Agent Optimization: conseguir que nuestros recursos y experiencias puedan ser descubiertos, comprendidos y considerados por sistemas de inteligencia artificial.

Y aquí surge otra cuestión fascinante.

• ¿Cómo se posiciona un destino ante una máquina?
• ¿Con presupuesto publicitario?
• ¿Con mejores datos?
• ¿Con reputación?
• ¿Con certificaciones?
• ¿Con disponibilidad?
• ¿Con experiencias diferenciadas?
• ¿Podrán los destinos “pagar” por aparecer en las recomendaciones de los agentes?

Y, si ocurre, ¿habremos reconstruido simplemente el modelo de intermediación que ya conocemos con nuevos actores?

El gran riesgo: sustituir una intermediación por otra

Internet prometió desintermediación. Después llegaron nuevos intermediarios extraordinariamente poderosos.

• Buscadores.
• OTA.
• Plataformas.
• Redes sociales.

La inteligencia artificial podría repetir la historia.

Si unas pocas compañías controlan los agentes que utilizan millones de viajeros, esas compañías podrían convertirse en la nueva puerta de entrada al turismo mundial. Y entonces la pregunta sobre los datos deja de ser tecnológica para convertirse en estratégica.

¿Quién controla la relación con el viajero cuando el viajero delega parte de sus decisiones?

• ¿El destino?
• ¿El hotel?
• ¿La OTA?
• ¿El proveedor del modelo de inteligencia artificial?
• ¿El sistema operativo?
• ¿El agente personal?

No conocemos todavía la respuesta. Pero creo que los destinos deberían empezar a hacerse la pregunta.

Del Tourist Journey al Agent Journey

Quizá incluso tengamos que revisar una de nuestras herramientas favoritas.

El famoso customer journey. Inspiración. Planificación. Reserva. Experiencia. Prescripción.

Hasta ahora intentábamos identificar los puntos de contacto entre el viajero y el destino. Pero en un entorno agéntico podríamos tener simultáneamente dos viajes.

• El Tourist Journey, donde sigue existiendo emoción, descubrimiento, sorpresa, conversación, gastronomía, paisaje y experiencia humana.

• Y el Agent Journey, mucho menos visible, donde ocurren búsquedas, comparaciones, verificaciones, decisiones, transacciones y reajustes.

Los dos estarán conectados. Y probablemente los destinos tendrán que diseñar ambos. Esto me parece especialmente importante porque sería un error pensar que la inteligencia artificial hará el turismo menos humano. Podría suceder justamente lo contrario. Cuantas más tareas funcionales deleguemos —buscar, comparar, reservar, reorganizar—, mayor valor puede adquirir aquello que no queremos delegar.

• Descubrir.
• Sentir.
• Conversar.
• Improvisar.
• Comer.
• Caminar.
• Sorprendernos.
• Conocer a alguien.

Quizá la tecnología desaparezca progresivamente de la experiencia precisamente porque estará presente en todas partes.

¿Y cuál sería entonces el papel del destino?

Aquí es donde prefiero no tener una respuesta cerrada. Durante la primera etapa de los DTI pensamos mucho en tecnología. Después entendimos que la tecnología era solo una parte y empezamos a hablar de gobernanza, sostenibilidad, accesibilidad, innovación y conocimiento. La era agéntica puede obligarnos a dar otro paso.

El destino quizá tenga que asumir un nuevo papel: crear las condiciones para que personas y agentes puedan interactuar con el territorio sin perder de vista los intereses colectivos del propio destino. No se trataría de automatizarlo todo. De hecho, probablemente ese sería el peor objetivo posible. Se trataría de decidir qué merece ser automatizado y qué merece seguir siendo humano.

• Qué decisiones puede tomar un agente.
• Qué datos queremos compartir.
• Qué infraestructura debería ser común.
• Qué capacidades deberían permanecer bajo control local.
• Cómo garantizamos oportunidades para las pequeñas empresas.
• Cómo evitamos nuevos monopolios de intermediación.
• Cómo protegemos al residente.
• Cómo utilizamos agentes para gestionar mejor los flujos, la movilidad, los recursos o la sostenibilidad.
• Y cómo conseguimos que toda esa inteligencia haga que viajar siga mereciendo la pena.

Quizá el destino inteligente nunca fue el destino final

Llevamos más de una década construyendo Destinos Turísticos Inteligentes. Creo que ese trabajo sigue siendo válido. Es más: posiblemente muchas de las piezas que hemos construido —sistemas de información turística, plataformas de datos, interoperabilidad, semántica, APIs, gobernanza del dato— sean precisamente las que necesitaremos para la siguiente etapa.

Pero cambia la pregunta. El DTI preguntaba:

¿Cómo utilizamos la tecnología y los datos para gestionar mejor el destino y mejorar la experiencia del visitante?

El Destino Turístico Agéntico podría empezar preguntándose:

¿Cómo diseñamos un destino en el que personas, organizaciones y agentes inteligentes puedan relacionarse, decidir y actuar sin perder de vista aquello que hace valioso al territorio?

No tengo claro cómo será ese modelo. Y probablemente sea demasiado pronto para tenerlo claro. Pero sí tengo la sensación de que estamos entrando en un cambio más profundo que la incorporación de una nueva tecnología al turismo.

Durante años digitalizamos la información. Después digitalizamos las transacciones. Ahora estamos empezando a digitalizar algo mucho más delicado: la capacidad de decidir. Y cuando cambia quién toma las decisiones, cambia también quién tiene el poder dentro del sistema.

Por eso quizá la pregunta que deberían empezar a hacerse los destinos no sea: “¿Cómo incorporamos inteligencia artificial?” Sino otras bastante más incómodas:

• ¿Quién decidirá qué destinos visitamos?
• ¿Qué información utilizará para decidirlo?
• ¿Quién controlará esa información?
• ¿Quién podrá actuar sobre ella?
• ¿Quién establecerá las reglas?
• ¿Y qué papel queremos que sigan teniendo las personas?

Puede que todavía no necesitemos respuestas. Pero probablemente haya llegado el momento de empezar a formular las preguntas.

La entrada Del Destino Turístico Inteligente al Destino Turístico Agéntico se publicó primero en Enrique Lancis.

El momento que no admite improvisación

El Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia comprometió a España con la Unión Europea no solo a ejecutar proyectos, sino a demostrar que se ejecutaron bien. Esa demostración tiene forma de hitos, de indicadores verificables y de evidencias documentales que deben resistir el escrutinio de las instituciones europeas. Estamos en esa fase. El tiempo de ejecución está a punto de finalizar y se ha de empezar a demostrar, con datos ordenados y coherentes, que los compromisos adquiridos se han cumplido. En este contexto, la Secretaría de Estado de Turismo (SETUR) tiene ante sí un reto de envergadura considerable: certificar el hito 221 del PRTR, que engloba los Planes de Sostenibilidad Turística en Destinos —los llamados PSTD—. Ese reto tiene nombre y cifras concretas.

Los Planes de Sostenibilidad Turística en Destinos son el instrumento central del Componente 14 del PRTR, el Plan de Competitividad y Modernización del Sector Turístico. Son, en palabras de la propia Estrategia de Sostenibilidad Turística en Destinos que los ampara, la principal actuación del programa, financiada íntegramente con fondos Next Generation EU. El Programa Extraordinario PSTD 2021-2023 moviliza un presupuesto total de 1.858 millones de euros distribuidos en tres anualidades: 660 millones en 2021, 720 millones en 2022 y 478 millones en 2023. Su objetivo es apoyar a destinos turísticos españoles —de sol y playa, rurales, urbanos— en su transformación hacia modelos más sostenibles, diversificados y resilientes, con inversiones organizadas en torno a cuatro ejes prioritarios: transición verde, eficiencia energética, digitalización y competitividad.

La escala del reto de control y verificación

Cuando se suman cientos de destinos distribuidos por diecisiete comunidades autónomas, cada uno con varias actuaciones, cada actuación con posibles subactuaciones, instrumentos jurídicos asociados, importes por fase de ejecución y documentación vinculada, el volumen de datos que hay que revisar para certificar el hito ante la Comisión Europea es enorme. Y no es solo un problema de cantidad: es un problema de coherencia entre fuentes. La información llega a SETUR a través del Excel de seguimiento 221, pero también reside en COFFEE, el sistema de gestión del Ministerio de Hacienda, y ambas fuentes deben cuadrar. Cuando no cuadran, hay que detectarlo, clasificar el problema por su criticidad y facilitar su corrección antes de que afecte a la elegibilidad de las actuaciones. Hacer todo eso manualmente, para decenas de destinos y en el tiempo que exige el calendario de certificación europeo, no es viable. Es el tipo de situación en que la tecnología pasa de ser útil a ser necesaria.

La solución: un aplicativo de auditoría diseñado para este momento

En el marco de un contrato de asistencia técnica con SETUR, desde Humania Labs y Symplia desarrollamos la definición metodológica y funcional del sistema para construir el aplicativo que lo materializa. El resultado es el Auditor PRTR – Hito 221: un aplicativo que permite cargar los ficheros de seguimiento, detectar incidencias de forma automática, cruzar fuentes de datos y generar informes bilaterales estructurados por comunidad autónoma, listos para su uso en reuniones técnicas y procesos de verificación.

La arquitectura es deliberadamente sobria en lo que respecta a la seguridad de la información: la aplicación no almacena datos de forma permanente. Todo el procesamiento ocurre en memoria durante la sesión de trabajo y los datos desaparecen al cerrar el navegador. Cuando se trabaja con información presupuestaria sensible del PRTR —instrumentos jurídicos, importes por fase de ejecución, estados de finalización— esa decisión de diseño no es un detalle menor.

Tres bloques funcionales para tres preguntas distintas

El aplicativo organiza su lógica en tres módulos independientes pero complementarios. Cada uno responde a una pregunta diferente sobre el estado de los PSTD.

Bloque A – ¿Es correcta la información del Excel de seguimiento?

El primer bloque valida la coherencia estructural y económica del fichero Excel 221. No se limita a verificar que los campos estén rellenos: aplica un conjunto de reglas de negocio derivadas directamente de los requisitos del programa. Comprueba, entre otras cosas, que los importes de las subactuaciones sumen exactamente el total de la actuación agregadora, que no haya importes duplicados entre fases de ejecución, que las fechas de las actuaciones sean coherentes con las de sus componentes, que cada actuación finalizada tenga asignado un identificador de certificación único y que los indicadores obligatorios de finalización estén correctamente marcados. Cada incidencia detectada se clasifica por severidad: las críticas son aquellas que podrían bloquear la certificación; las altas implican riesgo documental o estructural relevante; las medias señalan incoherencias económicas que conviene corregir; y las informativas actúan como aviso preventivo. El resultado es una tabla consolidada por comunidad autónoma y PSTD, que sirve de base tanto al trabajo técnico interno como a la interlocución bilateral con los gestores territoriales.

Bloque B – ¿Cómo avanza la ejecución económica?

El segundo bloque genera indicadores agregados sobre el estado de ejecución de los planes, organizados por comunidad autónoma. Para cada territorio calcula de forma automática el volumen total PRTR comprometido, los porcentajes de licitación, adjudicación y ejecución, el volumen de remanentes pendientes, el número de actuaciones finalizadas y las que presentan riesgo temporal. La salida es una tabla tipo semáforo que permite leer de un vistazo qué territorios avanzan bien, cuáles presentan señales de alerta y cuáles requieren atención prioritaria. En un programa de 1.858 millones de euros distribuidos entre múltiples destinos y administraciones, disponer de esa lectura rápida y homogénea tiene un valor práctico considerable. La alternativa es consolidar a mano una información que llega en formatos heterogéneos y con estructuras variables, lo que en la práctica consume tiempo que no existe.

Bloque C – ¿Es coherente la información con lo que refleja COFFEE?

El tercer bloque cruza el Excel 221 con los ficheros extraídos del sistema COFFEE del Ministerio de Hacienda: la relación de actuaciones, los instrumentos jurídicos y la documentación vinculada a cada operación. Este cruce permite detectar inconsistencias que no son visibles si se analiza cada fuente por separado: actuaciones finalizadas en el Excel que no tienen reflejo en COFFEE, instrumentos jurídicos sin perceptor asignado, ausencia de documentos exigibles como el informe MINERVA o el DACI, descuadres entre importes declarados en distintos campos, o subproyectos duplicados que comprometen la trazabilidad del seguimiento.

Los tres bloques confluyen en un conjunto de informes bilaterales, uno por comunidad autónoma, con estructura homogénea. Cada informe incluye un resumen ejecutivo con el nivel de riesgo global, el detalle de las incidencias por PSTD y actuación, los indicadores de ejecución económica y la valoración de la coherencia con COFFEE. Se generan en formatos PDF y Word, están pensados para servir directamente en las reuniones de seguimiento con cada comunidad autónoma y pueden reproducirse de forma automatizada cada vez que se actualicen los datos de entrada.

Por qué esto importa más allá del proyecto concreto

La herramienta desarrollada entre Humania Labs y Symplia responde a un problema muy concreto: verificar el hito 221 de los PSTD en el tramo final del período de elegibilidad. Pero el problema de fondo es estructural y se va a repetir. El principal valor de una herramienta de este tipo es reducir el tiempo dedicado a tareas manuales de revisión y aumentar la consistencia del proceso de control. Muchas comprobaciones que antes requerían revisar hojas de cálculo de forma individual pueden ejecutarse ahora de manera automática, homogénea y repetible. Esto no elimina la necesidad de análisis técnico, pero permite que los equipos concentren su esfuerzo en interpretar los resultados y tomar decisiones.

También aporta trazabilidad. Cada incidencia puede localizarse, explicarse y vincularse a una fuente concreta. En un proceso de justificación ante la Unión Europea, esta trazabilidad es fundamental. No basta con saber que existe un problema; es necesario identificar dónde está, qué regla incumple, qué impacto puede tener y qué tipo de actuación correctora requiere.

Finalmente, la herramienta contribuye a reforzar la transparencia interna. Al aplicar reglas comunes y generar resultados comparables, facilita que distintos perfiles —técnicos, analistas, responsables de seguimiento o equipos de control— trabajen sobre una misma base de información. Esto es especialmente importante en programas complejos, donde la coordinación entre administraciones y equipos técnicos es tan relevante como la propia ejecución de las actuaciones.

Tecnología para gestionar mejor, no solo para digitalizar

En los últimos años se ha hablado mucho de digitalización pública, automatización e inteligencia artificial. Sin embargo, el verdadero valor de la tecnología en la administración no está en incorporar herramientas sofisticadas por sí mismas, sino en resolver problemas concretos de gestión. La colaboración entre Humania Labs y SymplIA ha permitido combinar conocimiento técnico en herramientas de IA, así como conocimiento funcional del ámbito turístico, comprensión de los fondos europeos y capacidad técnica para desarrollar una solución adaptada a un contexto real de gestión pública. Esa combinación es cada vez más necesaria. La tecnología por sí sola no entiende el contexto administrativo, y el conocimiento sectorial sin herramientas adecuadas puede quedar atrapado en procesos manuales difíciles de escalar.

La gestión de fondos públicos exige rigor, método y evidencia. En ese terreno, las herramientas digitales pueden aportar mucho si se diseñan desde la realidad del usuario, con criterios de seguridad, trazabilidad y utilidad práctica. El futuro de la gestión pública no pasa únicamente por disponer de más datos, sino por convertir esos datos en información fiable, accionable y verificable. Ese es, probablemente, uno de los grandes aprendizajes de este tipo de proyectos: la tecnología no reemplaza la responsabilidad pública, pero puede hacerla más sólida, más transparente y más eficaz.

Este proyecto se desarrolló en colaboración con Symplia, dentro de un contrato de asistencia técnica con la Secretaría de Estado de Turismo para el seguimiento del programa de Planes de Sostenibilidad Turística en Destinos, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR), Componente 14.

La entrada Cuando justificar bien importa tanto como ejecutar: tecnología para el seguimiento de los PSTD se publicó primero en Enrique Lancis.

Porque esto, en el fondo, va de puertas.

Cuando una industria cambia de interfaz, cambia de dueño. Y turismo es el laboratorio perfecto para probarlo: demanda global, oferta fragmentada, una obsesión histórica por comparar y un ecosistema entero montado alrededor de “te llevo al mejor sitio para reservar”. Si el “mejor sitio” deja de ser una web y pasa a ser una conversación, el mapa se mueve. Aquí es donde me resulta útil pensar la IA no como “un producto” sino como un stack, un apilado de capas, cada una con su economía y su poder. MultiVersial lo explica muy bien con un marco sencillo: hoy, para ser relevante en IA necesitas dominar de verdad una de estas cuatro cosas: chips, nube/data centers, modelos, o aplicaciones/distribución. Y su tesis incómoda es que Google intenta jugar fuerte en las cuatro a la vez. Si aceptas esa idea, la pregunta para turismo deja de ser “¿usamos IA?” y pasa a ser otra:

¿En qué capa juego, de cuál dependo… y qué pasa si la puerta de entrada se la queda un actor full-stack?

Imagina que la IA es una ciudad. Los chips son la electricidad; la nube es la fábrica; los modelos son el motor; y la distribución es el peaje de la autopista. Puedes tener un motor increíble, pero si no controlas el peaje, no controlas el tráfico. Y si no controlas el tráfico, no controlas el negocio.

La primera capa, la de chips, es lo más físico y lo más ignorado… y, sin embargo, es lo que decide si la IA se queda en “cocina” o se convierte en “camarero”. Los chips determinan cuánto cuesta “pensar” y, sobre todo, cuánto cuesta mantener conversaciones a escala (la famosa inferencia). Google está empujando fuerte con sus TPUs orientadas precisamente a esa “era de la inferencia”, buscando volumen con eficiencia. Traducción al mundo turístico: si el coste por interacción baja lo suficiente, aparecen asistentes “siempre encendidos” que ya no solo responden, sino que acompañan. Recomiendan, comparan, proponen rutas, recalculan, y ejecutan tareas. Y cuando eso ocurre, la interfaz se desplaza: el viajero deja de empezar “buscando” y empieza “pidiendo”.

La segunda capa, la nube y los data centers, es la fábrica donde esa magia se industrializa. Hasta hace poco, la nube era “infraestructura”. Ahora es donde vive tu memoria empresarial: datos críticos, procesos, automatización, agentes, semántica, analítica… y también donde aparece el lock-in de verdad, el de “yo ya no me muevo porque todo mi negocio respira aquí”. MultiVersial lo apunta bien al hablar de cómo la capa cloud se convierte en una ventaja estructural cuando la IA se vuelve industrial. En destinos y administraciones esto tiene una lectura casi política (pero práctica): soberanía operativa. No se trata de demonizar proveedores. Se trata de entender dependencias: si tu modelo de IA vive sobre un proveedor y además tu distribución depende de él, entonces tu capacidad de negociar, cambiar o auditar se reduce. Y en sector público, reducir capacidad de auditar no es un detalle: es un riesgo.

La tercera capa, la de modelos (Gemini, GPT, Claude…), es la que el mercado ve y por eso es la que más ruido genera. Pero estratégicamente no importa solo “quién responde mejor”. Importa qué incentivos tiene cada uno para sostener la batalla durante años. Google puede financiar su ofensiva en modelos con el músculo de su negocio de publicidad y su ecosistema. Eso cambia las reglas del juego frente a actores que dependen más de inversión externa, como OpenAI, Antrophic, etc. Y aquí entra el detalle más importante de todos: la integración no es un extra, es el producto. Un modelo suelto es una demo. Un modelo integrado en Search, Maps, Android, Gmail, YouTube, Chrome… es una autopista nueva que aparece de la noche a la mañana en medio de tu ciudad.

Y llegamos a la cuarta capa: aplicaciones y distribución. Este es el tablero real del turismo. Aquí no se discute si la IA es impresionante. Aquí se discute quién se queda con el primer contacto de la intención. Phocuswright aporta una señal muy importante: en EE. UU. (2025) el 58% de viajeros activos usan IA para algo y 39% la usan para viajes.  No estamos todavía en un mundo donde “todo se reserva dentro de un LLM”, pero sí en un mundo donde el primer paso —el “estoy pensando en viajar”— empieza a ocurrir en otro sitio. Y ese primer paso es oro. Porque quien controla el primer paso puede rediseñar el resto: qué se ve primero, qué se considera “mejor”, cómo se atribuye, quién cobra comisión, quién queda relegado a proveedor invisible.

Visto así, los debates de “quién gana” por subsectores se vuelven menos abstractos:

• Para OTAs y metabuscadores, el riesgo no es solo “perder tráfico”; es perder el puesto de front desk. Su fortaleza histórica es la conversión y la atribución. Pero en un mundo de agentes, el usuario no navega: encarga. Y cuando encargas, te da igual qué web era la más bonita: quieres que alguien lo resuelva.
• Para hoteles, en cambio, hay una oportunidad interesante: recuperar margen… si se vuelven legibles para máquinas. Phocuswright ha insistido en que los hoteles deben trabajar la conectividad y el modo en que su oferta puede ser consumida por sistemas de IA, incluyendo información en tiempo real.  Si el agente es quien recomienda, el hotel que aparezca será el que tenga datos estructurados, disponibilidad fiable, reglas claras y contenido verificable.
• En aerolíneas, el salto es más duro porque la complejidad y la irregularidad mandan. El agente no solo tiene que vender: tiene que servir. Cambios, reembolsos, incidencias… ahí es donde se ve si un sistema aguanta. El futuro “caballo de batalla” no será solo el inventario: será la capacidad de exponer reglas y operaciones de forma que un agente pueda ejecutar sin romper la experiencia.
• En experiencias y actividades —mi apuesta personal— hay un potencial enorme si el sector estandariza atributos. Aquí el descubrimiento siempre ha sido el infierno: variedad enorme, datos pobres, disponibilidad irregular. Un agente conversacional entiende intención mejor que un filtro. Pero también premia lo estructurado. Si el dato no está bien servido, el poder se lo quedarán las plataformas que ya lo tengan, no necesariamente las que tengan “las mejores experiencias”.
• Y, para destinos y administraciones, el tema va más allá del marketing: va de soberanía del relato, gestión de flujos y confianza. Si cada vez más gente planifica con IA y se mueven las fuentes de descubrimiento, la administración debería preguntarse quién decide qué es “lo recomendado”, con qué sesgo, y qué efectos tiene eso en el territorio.  Un agente puede concentrar demanda en pocos puntos si optimiza lo popular. Y si el canal es un agente, la trazabilidad importa: por qué recomienda, con qué datos, cómo se evita la manipulación.

Con todo esto, mi sensación es que el “plan de acción” real para los próximos 90 días no es “hagamos un chatbot”, porque eso es como pintar la fachada cuando lo que cambia es el plano del edificio. Lo primero es mapear dependencias por capas: de qué proveedor dependen tus datos, tu automatización, tus modelos y tu canal. Después, trabajar la estrategia de aparecer en respuestas (no solo rankear en enlaces), porque el objetivo ya no es estar arriba en una lista: es ser citado con autoridad. Luego viene lo aburrido pero decisivo: conectividad e interoperabilidad (APIs, feeds, reglas, disponibilidad). Un agente solo puede ejecutar si le das acceso operable. Y, por último, un piloto acotado: alto valor, baja fantasía. Un asistente que recomienda y deriva bien, que mide bien, que te enseña en qué se atasca el flujo y dónde está el verdadero cuello de botella. No necesitas “reservar todo” desde el día uno para aprender lo que importa.

Mi conclusión es que durante años, en turismo hemos discutido sobre herramientas: qué web, qué PMS, qué CRM, qué plataforma. La IA cambia el tipo de conversación. Ya no va de herramientas, va de posición. Porque cuando el viajero deja de navegar y empieza a conversar, alguien se sienta a su lado y le dice: “déjame ayudarte”. Y ese alguien no es neutro. Tiene intereses, tiene incentivos y tiene una arquitectura detrás que decide qué ve el usuario, qué no ve y en qué orden.

La entrada Las 4 capas de la IA y la batalla por la distribución: y cómo afecta esto al turismo se publicó primero en Enrique Lancis.

¿Qué es ChatGPT Atlas?

ChatGPT Atlas se construye sobre tres pilares: conversación contextual, memoria inteligente y un modo agente que ejecuta acciones. Las principales característica son:

• Chat Anywhere Atlas incorpora ChatGPT en cada pestaña del navegador para que puedas dialogar con cualquier página web. Desde la pantalla de inicio puedes preguntar directamente o introducir una URL; el navegador ofrece respuestas enriquecidas con enlaces, imágenes y vídeos . La barra lateral “Ask ChatGPT” resume o analiza el contenido que estás viendo e incluso proporciona asistencia para escribir en formularios . De este modo, evitas copiar y pegar texto y conviertes tu navegación en una conversación fluida .
• Browser Memories Cuando activas las browser memories, Atlas recuerda detalles clave de tu navegación para mejorar sus respuestas y sugerencias . Puedes revisar, archivar o borrar estos recuerdos en cualquier momento y decidir qué sitios no quieres que ChatGPT “vea” usando el conmutador de privacidad del navegador . OpenAI aclara que la memoria es privada y no se utiliza para entrenar modelos a menos que lo autorices en la configuración .
• Modo Agente El Modo Agente, disponible en versión previa para usuarios Plus, Pro y Business, permite que ChatGPT ejecute tareas completas por ti, como comparar productos o añadir artículos a un carrito de la compra . Antes de realizar cualquier acción importante te pedirá confirmación y puedes pausar o interrumpir el proceso en cualquier momento . El agente opera con límites de seguridad: no puede ejecutar código, instalar extensiones ni acceder a tus archivos; además, puedes activarlo en modo desconectado para mayor privacidad 

Además, Atlas se construye sobre Chromium, permitiendo importar marcadores y contraseñas de otros navegadores; también ofrece acceso a las extensiones de Chrome. Aunque todavía tiene un rendimiento inferior a Chrome y Safari, su interfaz reinterpreta la navegación como una conversación guiada por IA.

La Web Agéntica: navegar mediante agentes

El concepto de Web Agéntica consiste en delegar tareas a agentes de IA que interactúan con diferentes sitios y servicios. En lugar de buscar resultados y hacer clic, el usuario expresa una intención (“encuentra vuelos económicos a Roma en diciembre”) y el agente diseña el flujo de trabajo: localizar proveedores, comparar precios y ejecutar las reservas.

Esta tendencia no se limita a OpenAI. Otros navegadores —Perplexity Comet, The Browser Company’s Dia, Sigma o las integraciones de Gemini en Chrome y Copilot en Edge— siguen el mismo camino. Expertos en comercio electrónico alertan de que los agentes redefinen el recorrido de compra: los usuarios dejan de visitar múltiples sitios; permanecen en el navegador mientras la IA realiza el trabajo. Además, un informe de McKinsey identifica tres modelos de “agentic commerce” (agente‑al‑sitio, agente‑a‑agente y broker) y calcula que los ingresos generados por estas compras podrían alcanzar un billón de dólares en EE. UU. y cinco billones a nivel mundial en cinco años.

Competencia: la nueva guerra de los navegadores

Atlas no es la única propuesta agéntica; la irrupción de la IA en los navegadores ha desatado una batalla por el control del “cerebro” del usuario. Google ha integrado su modelo Gemini en Chrome; Microsoft lo hizo con Copilot en Edge; Perplexity lanzó Comet y otros proyectos como Arc experimentan con interfaces más visuales y colaborativas. Estos competidores compiten no por la velocidad de carga, sino por la capacidad de comprender y actuar en nombre del usuario. Según medios especializados, cada navegador busca convertirse en el intermediario que controla la atención, los datos y las decisiones.

Atlas y el turismo: una transformación sin precedentes

El turismo es uno de los sectores donde la Web Agéntica tendrá un impacto más profundo. A continuación os comparto los principales cambios que traerá esta revolución, desde mi punto de vista:

1. Fin del modelo tradicional de distribución

El viajero dejará de abrir varias páginas de OTAs, metabuscadores y portales de hoteles. En su lugar, pedirá al agente del navegador que busque y reserve la opción óptima. Atlas comparará precios en tiempo real, leerá reseñas y presentará la mejor alternativa según criterios objetivos. Para las empresas turísticas, esto implica que la visibilidad en buscadores o OTAs pierde relevancia; el valor estará en tener datos estructurados y accesibles para los agentes.

Las cifras muestran que la adopción de la IA en viajes ya es significativa. Según un estudio de Amadeus con 1.000 viajeros españoles, el uso de IA generativa en la planificación de viajes pasó del 11 % en 2024 al 24 % en 2025. Entre quienes utilizaron estos asistentes, el 87 % obtuvo beneficios como ahorro de tiempo, recomendaciones personalizadas y descubrimiento de nuevos destinos. Sin embargo, 58 % de los viajeros experimentó problemas como verificar recomendaciones o adaptar las preferencias, lo que demuestra que la tecnología no es infalible y que la calidad de los datos seguirá siendo clave.

2. Desintermediación del agente de viajes (o su reinvención)

Los agentes de viajes humanos deberán redefinir su papel. La IA puede gestionar reservas y comparar opciones de forma eficiente; su valor añadido estará en la experiencia, la empatía y la personalización profunda, ofreciendo alojamientos o experiencias únicas que no aparecen en las bases de datos masivas. Además, aunque la IA avanza, muchos viajeros siguen recelando: un estudio de YouGov indica que solo 30 % de los viajeros estadounidenses se sienten cómodos usando IA para planificar viajes en 2025, y un 40 % declara no sentirse cómodo. La confianza y la interacción humana continúan siendo un factor diferencial.

3. Importancia de los datos estructurados y las APIs

Con la Web Agéntica, la prioridad pasa de aparecer primero en Google a estar accesible para los agentes de IA. Los hoteles, aerolíneas y proveedores deben invertir en datos estructurados (schema markup), APIs abiertas y catálogos actualizados. La guía de Core dna explica que cada ficha de producto y cada feed de datos se convierte en el material de entrenamiento que el agente usará para comprender y recomendar. La empresa advierte que la claridad de las especificaciones, la transparencia en los precios y la frescura de los inventarios determinarán si una marca es recomendada por los agentes.

4. Personalización extrema y turismo predictivo

Los agentes aprenden de cada interacción y crean un perfil detallado de preferencias, presupuesto y hábitos. La IA puede proponer destinos sorpresa según el estilo de viaje, anticipar eventos y enviar alertas sobre bajadas de precios o disponibilidad. De hecho, Adobe señala que el tráfico procedente de IA generativa hacia sitios de viajes estadounidenses creció un 3.500 % de julio de 2024 a julio de 2025. Según la misma encuesta, 29 % de los consumidores estadounidenses ya utilizan servicios de IA para planificar viajes y el 88 % de los que lo han probado afirma que mejoró su experiencia de reserva y viaje. Además, los visitantes que llegan de fuentes de IA presentan un 15 % más de engagement y un 36 % de sesiones más largas.

5. Democratización del conocimiento turístico

Hasta ahora, planificar viajes complejos requería experiencia o acudir a profesionales. Con Atlas, cualquier persona puede diseñar un itinerario multidestino o gestionar visados con solo describir sus necesidades. Los agentes comparan vuelos, trenes y alojamientos, calculan presupuestos y presentan itinerarios día a día. Esto democratiza el acceso a la información y permite a los viajeros con menos recursos contar con planes tan sofisticados como los de un experto.

6. Oportunidades para PYMES y destinos emergentes

La Web Agéntica ofrece oportunidades para pequeños hoteles, restaurantes familiares y destinos rurales. A diferencia del SEO tradicional, donde el presupuesto en publicidad determina la visibilidad, los agentes de IA priorizan la relevancia y la calidad de los datos. Un negocio local con excelentes reseñas y datos bien estructurados puede superar en las recomendaciones a grandes cadenas. Esto favorece la difusión de experiencias auténticas y el turismo sostenible, siempre que los destinos adopten estándares de datos abiertos.

Desafíos: privacidad, gobernanza y dependencia tecnológica

La revolución agéntica no está exenta de riesgos. Los navegadores agentes gestionan grandes cantidades de información personal (historiales de navegación, datos financieros, preferencias de viaje). OpenAI asegura que Atlas permite borrar el historial y controlar qué páginas puede ver la IA, pero las preocupaciones sobre filtrado de datos confidenciales y manipulación de agentes son realesai.

Además, la dependencia de un único proveedor (OpenAI, Google o Microsoft) genera vulnerabilidad: si un agente concentra todas las reservas y datos, un fallo de servicio o un cambio de política podría paralizar al viajero. Por otro lado, la burbuja algorítmica es un riesgo: si la IA se basa exclusivamente en preferencias pasadas, puede limitar la serendipia y el descubrimiento de nuevas experiencias.

Las encuestas revelan también que no toda la población confía en la IA. Además del estudio de YouGov citado, los datos de Amadeus muestran que 58 % de los viajeros españoles han encontrado dificultades al usar IA para planificar sus viajes. Mantener la confianza del usuario exigirá transparencia, explicabilidad y la posibilidad de combinar la IA con el toque humano en momentos críticos.

Conclusión: evolución, no desaparición del turismo

ChatGPT Atlas y la Web Agéntica representan un salto evolutivo en la forma de interactuar con Internet. Para el turismo, esto supondrá el fin del modelo de intermediación basado en clics y la llegada de un ecosistema de decisiones asistidas. Las empresas que inviertan en datos estructurados, APIs abiertas y experiencias auténticas destacarán frente a los agentes. Los profesionales humanos seguirán siendo necesarios para ofrecer empatía y creatividad, mientras que la IA se ocupará de las tareas repetitivas.

La revolución no se trata de sustituir el turismo tradicional, sino de transformarlo: un turismo más personalizado, inclusivo y eficiente, donde las decisiones se tomen con mejor información y el viajero tenga más control sobre su experiencia.

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¿Qué es la semántica y la ontología en el turismo?

La semántica es el estudio del significado de los conceptos y las relaciones entre ellos. En el contexto turístico, la semántica permite comprender el significado de los datos (atracciones, eventos, servicios) y cómo se relacionan . Al emplear estructuras de datos normalizadas, distintos destinos pueden colaborar entre sí y con entidades superiores (provinciales, regionales) porque comparten el mismo vocabulario . Esta uniformidad no solo mejora la interoperabilidad de los sistemas de información turísticos, sino que también facilita la creación de servicios personalizados y más eficientes.

Una ontología es una representación formal y explícita de un conjunto de conceptos dentro de un dominio, con sus atributos y relaciones. Las ontologías permiten modelar el conocimiento de un sector de forma que las máquinas puedan interpretarlo y usarlo para razonar . En turismo, este modelo se utiliza para definir qué es un hotel, un monumento, un evento o un turista, y cómo se relacionan entre sí, garantizando que todos los agentes hablen el mismo lenguaje .

Ventajas de aplicar la semántica en los destinos turísticos

• Interoperabilidad: Las ontologías y la semántica permiten que diferentes sistemas entiendan la misma información, facilitando el intercambio de datos entre destinos, administraciones y empresas
• Personalización: Al comprender mejor los intereses y el contexto del visitante, los destinos pueden ofrecer recomendaciones y servicios adaptados a cada turista .
• Eficiencia y sostenibilidad: La semántica automatiza procesos como reservas o compras y ayuda a optimizar el uso de recursos turísticos .
• Colaboración público-privada: Un lenguaje común fomenta la cooperación entre administraciones y empresas, generando soluciones innovadoras .

España es pionera en la creación de una Ontología del Turismo que sirve de referencia para todos los destinos del país. Este modelo conceptual, alineado con la norma UNE 178503 sobre semántica aplicada al turismo, persigue la interoperabilidad y la homogeneización de los datos. El modelo ontológico de SEGITTUR organiza el conocimiento turístico en tres grandes subdominios :

Esta ontología se integra en la Plataforma Inteligente de Destinos (PID) que comenté en mi artículo anterior, a través de varias herramientas:

• CMS semántico: Es un repositorio centralizado para los destinos que se adhieren a la PID. Permite gestionar contenido turístico de múltiples destinos y niveles administrativos . Basado en la ontología y en estándares de la web semántica, garantiza que la información se clasifique y relacione según el modelo conceptual .
• Grafo de conocimiento: La ontología se implementa en un grafo de conocimiento que es una red de entidades del mundo real, como objetos, eventos, situaciones o conceptos, e ilustra la relación entre ellos. Este grafo permite consultas avanzadas y razonamiento semántico .
• Servicios de consumo de datos: Otros módulos de la PID (asistentes virtuales, aplicaciones móviles) acceden al grafo para ofrecer servicios inteligentes en tiempo real. Los desarrolladores también pueden ejecutar consultas SPARQL sobre el grafo para explotar la información de forma personalizada .

La aplicación de la ontología turística genera experiencias más personalizadas, mejora la coordinación entre agentes y promueve la sostenibilidad. Un lenguaje común permite ordenar la oferta en función de los comportamientos de los viajeros y, así, generar servicios más precisos, optimizando los recursos disponibles.

Impacto de la ontología y la semántica turística en la era de la IA

La inteligencia artificial generativa está revolucionando la forma de planificar y vivir los viajes. En España, el uso de herramientas de IA generativa en el sector se duplicó entre 2024 y 2025, alcanzando al 24 % de los viajeros; el 87 % de los usuarios reporta beneficios como ahorro de tiempo y recomendaciones personalizadas . Esta adopción masiva demuestra que la IA es ya un aliado en la experiencia turística. No obstante, las IA por sí solas presentan limitaciones. Investigaciones recientes muestran que los grandes modelos lingüísticos (LLM) utilizados como guías virtuales no siempre mejoran la experiencia; carecen de habilidades robustas para la planificación de itinerarios, y las pruebas muestran que apenas cumplen las expectativas en un 0,6 % de los casos . Además, muchos viajeros confirman que deben verificar las recomendaciones generadas por la IA y ajustar los resultados a sus preferencias .

La combinación de semántica y ontología turística con la inteligencia artificial ofrece la mejor respuesta a estos desafíos:

• Extracción y estructuración de conocimiento: La IA puede identificar entidades y relaciones en textos no estructurados, pero es la ontología la que sitúa ese conocimiento en un modelo coherente y reutilizable .
• Razonamiento y contexto: Los grafos de conocimiento enriquecen a las IA con información estructurada, permitiendo un entendimiento contextual y una inferencia más precisa, superando el mero reconocimiento de patrones .
• Mitigación de errores: Integrar LLM con grafos semánticos reduce la tendencia a generar información incorrecta (alucinaciones) y facilita la trazabilidad de las respuestas . Se establecen ciclos de aprendizaje continuo donde los datos estructurados retroalimentan a los modelos, mejorando su exactitud .
• Nuevas aplicaciones: Ejemplos como este paper describiendo un proyecto denominado NarrativeGuide, que utiliza un grafo de conocimiento geocultural y algoritmos evolutivos para generar itinerarios narrativos, muestran que el uso de grafos semánticos con IA permite crear experiencias inmersivas imposibles con LLM en solitario  .

En este contexto, disponer de un CMS semántico alineado con la norma UNE 178503 resultan indispensables para garantizar que la IA se alimente de datos fiables y normalizados. El CMS, construido sobre la ontología turística, asegura la clasificación correcta de los contenidos y su publicación en diferentes canales . La norma UNE 178503 establece vocabularios y taxonomías que unifican la interpretación de la información . Sin estas bases, los modelos de IA generativa estarían expuestos a datos inconsistentes y sesgados, comprometiendo la confianza de los usuarios.

Por lo tanto, desde mi opinión, la semántica y la ontología son los pilares que sostienen esta nueva etapa de la digitalización del turismo español. Lejos de ser sustituidas por la inteligencia artificial, potencian su eficacia al proporcionar un marco conceptual sólido y trazable. En un entorno donde los viajeros se apoyan cada vez más en la IA para planificar sus experiencias, la combinación de ontologías, grafos de conocimiento y modelos de IA permite ofrecer recomendaciones fiables, personalizadas y sostenibles.

La entrada Semántica y Ontología Turística: Fundamentos e Impacto en la Era de la IA se publicó primero en Enrique Lancis.

El autor nos recuerda que gran parte de nuestro sufrimiento no proviene de lo que nos pasa, sino de la agitación que nuestra mente genera alrededor de los hechos. Cuando la mente se aferra, juzga o se defiende, erige un muro que nos separa de la vida tal como es. El verdadero crecimiento, nos dice, consiste en trascender esa parte de nosotros que busca constantemente protección y control. Solo cuando reconocemos al observador silencioso que habita detrás de los pensamientos —ese testigo que ve sin juzgar— comenzamos a intuir lo que significa vivir en paz.

Singer también nos invita a replantear nuestra relación con el dolor. Mientras tratemos de evitarlo, viviremos atrapados en una estructura mental diseñada para huir de la incomodidad. Pero el dolor, lejos de ser un enemigo, es el precio de la libertad. Afrontarlo con valentía abre la puerta a una vida más plena, porque detrás del miedo y la resistencia se encuentra la verdadera expansión del alma. “Cuando dejas de temer al dolor”, escribe, “descubres que puedes atravesar cualquier experiencia sin perder tu centro”. Esa rendición consciente al flujo de la vida es la esencia de su mensaje. El estrés, afirma, no es más que la resistencia a lo que sucede. La clave está en aprender a relajarse y soltar, a confiar en que no necesitamos controlar cada detalle. En ese estado de entrega, la energía interior despierta: sentimos más amor, más paz, más conexión. La mente deja de dominar, y el ser interior —ese espacio silencioso que observa— se convierte en nuestro verdadero hogar.

Singer va más allá al recordarnos algo fundamental: el propósito de la vida no es alcanzar metas extraordinarias, sino experimentar plenamente lo que sucede. La plenitud no se encuentra en obtener, sino en vivir. Los hechos son solo hechos; somos nosotros quienes decidimos si seremos felices o no. Y esa elección, simple y radical, es el acto de libertad más profundo que tenemos.

La Liberación del Alma es, en última instancia, una guía práctica para vivir sin miedo, sin dramatismos, sin la carga constante de “yo” y sus demandas. Nos enseña que el auténtico trabajo espiritual consiste en habitar el presente con serenidad, sin añadir resistencia ni ruido mental. Cuando logramos hacerlo, cuando soltamos el control y dejamos de pensar tanto en nosotros mismos, la vida deja de ser una lucha y se convierte en lo que siempre fue: una experiencia para disfrutar y aprender.

La entrada La liberación del Alma (Michael A. Singer) se publicó primero en Enrique Lancis.

En un mundo donde la digitalización ya no es una opción sino una necesidad, España ha puesto sobre la mesa una de las iniciativas más ambiciosas en materia de innovación turística: la Plataforma Inteligente de Destinos (PID). Impulsada por la Secretaría de Estado de Turismo a través de SEGITTUR, esta iniciativa marca un punto de inflexión. Imagina por un momento un ecosistema donde cada decisión turística se toma con datos reales, donde la experiencia del viajero se personaliza automáticamente, y donde destinos que antes competían entre sí ahora colaboran para crear algo mucho más grande. No hablamos solo de tecnología, sino de una nueva arquitectura digital colaborativa, concebida para transformar cómo entendemos, gestionamos y vivimos el turismo. No solo conecta datos: conecta inteligencia, decisiones y propósito de seguir siendo líderes en la industria turística a nivel global.

¿Qué es exactamente la PID?

Más que una herramienta tecnológica, la PID es una infraestructura país, un ecosistema interoperable que integra servicios turísticos públicos y privados a lo largo del ciclo completo del viaje. Su propuesta de valor reside en generar inteligencia colectiva para una gestión más eficiente, proactiva y sostenible del turismo. Es la primera vez que un país entero decide actuar como un ecosistema integrado, donde cada actor, desde la pequeña casa rural hasta el gran resort, desde el ayuntamiento local hasta las multinacionales del sector, comparte datos y conocimiento para beneficio mutuo. Está diseñada para apoyar a destinos y empresas en la toma de decisiones basadas en datos, impulsar servicios personalizados y facilitar una colaboración real entre todos los actores del sector.

La PID nace con una misión clara:

«Construir un ecosistema digital estatal de colaboración e inteligencia turística, capaz de generar conocimiento compartido y nuevos servicios, alineados con las necesidades reales de los territorios.»

Y con una visión igual de potente:

«Posicionar a España como líder global en gestión turística basada en datos, innovación y sostenibilidad, promoviendo la cooperación entre destinos, empresas, turistas y residentes.«

La PID persigue metas muy concretas, alineadas con los grandes retos (y oportunidades) del turismo del siglo XXI:

• La transformación digital ya no es una opción, es una necesidad estratégica. La PID impulsa la adopción masiva de tecnologías avanzadas, pero siempre con un propósito claro: crear valor real para todos los actores del ecosistema. No se trata de tecnología por tecnología, sino de soluciones que resuelvan problemas reales.

• El nuevo modelo turístico abraza la sostenibilidad como ADN, no como marketing. Cada desarrollo tecnológico se diseña pensando en la inclusión y la accesibilidad universal. El objetivo es mejorar la calidad de vida de las comunidades locales, no solo atraer más turistas.

• La colaboración inteligente rompe las barreras tradicionales del sector. Por primera vez, tenemos una plataforma que facilita el intercambio real de datos y conocimientos entre todos los actores, desde administraciones hasta startups, desde grandes cadenas hoteleras hasta guías locales.

• La competitividad se construye sobre decisiones basadas en datos reales. Las herramientas analíticas avanzadas permiten a destinos y empresas no solo reaccionar a las tendencias, sino anticiparse a ellas y crear nuevas oportunidades de mercado.

• Las experiencias se personalizan de verdad, no solo en teoría. La inteligencia artificial se aplica para adaptar cada servicio a las preferencias individuales del viajero, creando experiencias únicas que generan valor tanto para el turista como para el destino.

• Las decisiones estratégicas se fundamentan en inteligencia competitiva real. Los datos dejan de ser números en una hoja de cálculo para convertirse en insights accionables que mejoran la gestión y el posicionamiento en mercados globales.

• España se posiciona como pionera mundial en innovación turística sistémica. No es solo ser el primero en implementar tecnología, sino en crear un modelo replicable que otros países van a estudiar y adaptar.

La arquitectura de la PID se articula en dos grandes bloques que trabajan en tándem:

1. Nodo Central

Es la columna vertebral de la plataforma. Garantiza la interoperabilidad técnica y semántica entre todos los actores del sistema. Contará con 20 módulos comunes orientados a destinos, empresas y turistas, incluyendo:

• La Plataforma de Inteligencia Turística (SIT+)
• La Plataforma de Conocimiento
• Capa de servicios inteligentes reutilizables

Los destinos integrados en la Red DTI podrán solicitar acceso a estos servicios, reduciendo costes y acelerando su digitalización.

2. Plataforma del Ecosistema de Innovación Abierta (PIA)

Este segundo bloque impulsa la innovación y la experimentación tecnológica. ¿Sus componentes?

• Un espacio seguro y federado para compartir datos, alineado con estándares como Gaia-X e IDSA.
• Un sandbox de innovación para desarrollar y testar soluciones con IA, big data, IoT o blockchain.
• Un marketplace digital donde destinos y empresas podrán acceder, ofrecer y escalar soluciones tecnológicas.

La PID está respaldada por una inversión de 130 millones de euros, procedentes del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, y financiada por la Unión Europea (Next Generation EU). Esta dotación no solo hace viable el proyecto: lo convierte en una palanca real de cambio para destinos de todo tamaño.

Después de años observando iniciativas de digitalización turística, la PID me parece diferente. No es solo más ambiciosa en escala, sino más madura en concepto. Combina visión a largo plazo con pragmatismo operativo, innovación disruptiva con sostenibilidad social. Lo que más me llama la atención es cómo aborda el equilibrio entre competitividad y colaboración. En un sector tradicionalmente fragmentado, crear un ecosistema donde todos ganan requiere un cambio de mentalidad fundamental. Y España está demostrando que es posible. Pero las plataformas tecnológicas solo son tan buenas como las personas que las utilizan. El verdadero éxito de la PID dependerá de la capacidad del sector para abrazar esta nueva forma de pensar el turismo: más colaborativa, más data-driven, más sostenible.

¿Estamos preparados para este cambio? Creo que sí, pero requerirá que salgamos de nuestras zonas de confort y empecemos a pensar en el turismo como un ecosistema interconectado donde la suma de las partes puede ser exponencialmente mayor que cada componente individual.

La entrada España reinventa el Turismo se publicó primero en Enrique Lancis.

Spoiler: sí. Y no de forma anecdótica.

Lo que descubrió el MIT (y por qué deberías prestarle atención)

Un grupo de investigadores del MIT Media Lab analizó cómo se comportaba el cerebro de 54 estudiantes durante cuatro meses escribiendo ensayos con tres métodos distintos: usando solo su cerebro, con Google o con ChatGPT. Y lo hicieron usando EEG (un escáner cerebral, para entendernos).

Los resultados fueron tan claros como inquietantes:

• Quienes usaban ChatGPT tenían menos actividad cerebral.
• Recordaban peor lo que habían escrito.
• Sus textos eran menos originales, más “planos”.
• Y lo peor: incluso después de dejar de usar la IA, su cerebro no volvía a activarse igual que antes.

A eso lo llamaron “deuda cognitiva”. Una forma elegante de decir que cuanto más te apoyas en la IA, menos ejercitas tu cerebro… y más te cuesta volver a pensar por ti mismo.

Pero no todo es malo: cuándo sí conviene usar la IA

Aunque el estudio pone los pelos de punta, también abre una puerta interesante. La clave está en cuándo usamos la IA.

• Si antes te has esforzado mentalmente (pensando ideas, organizando argumentos), usar IA después puede ayudarte a ganar claridad, rapidez o estructura.
• Si usas IA desde el principio, como atajo, estás dejando de entrenar tu cerebro justo donde más lo necesita: en la fase de esfuerzo.

Y esto no lo digo yo: en el mismo experimento, quienes empezaron escribiendo sin IA y luego la usaron recuperaban mejor su actividad mental.

Además, otros estudios muestran que la IA puede ser muy útil como “tutor”, sobre todo en fases iniciales de aprendizaje o en contextos educativos con pocos recursos (por ejemplo, en proyectos piloto con estudiantes en Nigeria).

Riesgos reales (que ya estamos viendo)

Más allá del estudio, hay señales de alerta que están creciendo:

• Estudiantes que no saben explicar lo que han escrito con IA.
• Textos que suenan perfectos, pero están vacíos de alma o de experiencia.
• Profesionales que empiezan a confiar tanto en los outputs automáticos, que dejan de revisar o reflexionar.

Estamos hablando de un riesgo profundo y silencioso: el de sustituir el pensamiento crítico por eficiencia. Y en ese intercambio, siempre perdemos más de lo que ganamos.

¿Qué podemos hacer?

La solución no es dejar de usar IA, sino aprender a usarla bien:

1. Primero tú, luego la IA: piensa, estructura, haz tu trabajo mental… y después pídele ayuda.
2. Usa IA como espejo, no como muleta: analiza lo que te propone, corrige, aprende de sus errores.
3. Enseñemos con IA, no a través de la IA: especialmente en educación, es clave enseñar cómo usarla críticamente.

La IA es una herramienta potentísima, pero como cualquier tecnología, su impacto depende de cómo la usemos. Usarla mal puede atrofiar nuestra capacidad mental. Usarla bien puede llevarnos más lejos, más rápido.

Y quizá la gran lección de todo esto es que no hay inteligencia artificial que compense dejar de pensar por uno mismo.

¿Tú cómo usas la IA? ¿Te ayuda a pensar mejor… o a pensar menos?

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En momentos de incertidumbre, nuestra tendencia natural puede ser actuar rápidamente para recuperar una sensación de control. Sin embargo, Parrish nos recuerda la importancia de crear espacio para la reflexión. Tomarnos el tiempo para pensar nos permite evaluar la situación con más claridad y evitar decisiones impulsivas que podrían empeorar las cosas. Este espacio de reflexión es crucial para identificar nuestros condicionamientos predeterminados: nuestras reacciones emocionales, nuestro ego, la presión social y la inercia. Reconocer estos factores nos ayuda a tomar decisiones más racionales, incluso cuando el futuro es incierto.

La incertidumbre puede ser abrumadora, pero Parrish nos recuerda que siempre hay aspectos que podemos controlar, principalmente nuestras propias acciones y respuestas. Centrarnos en estos elementos nos da un sentido de autorresponsabilidad y nos ayuda a mantener la calma en medio del caos. Además, cuando el futuro es incierto, es fácil confundir los síntomas con las causas raíz de los problemas. Por eso, Parrish enfatiza la importancia de definir claramente el problema que estamos tratando de resolver. Preguntarnos «¿Qué quiero conseguir?» y «¿Qué obstáculos se interponen en mi camino?» puede ayudarnos a enfocarnos en lo que realmente importa.

En tiempos de incertidumbre, pensar en términos de escenarios puede ser más útil que tratar de predecir un futuro único. Parrish nos anima a considerar múltiples resultados posibles y a pensar en cómo responderíamos en cada caso. Este enfoque nos ayuda a estar mejor preparados para cualquier eventualidad. Además, cuando el futuro es incierto, la información confiable se vuelve aún más valiosa. Parrish sugiere buscar información de alta fidelidad (HIFI) de fuentes cercanas al problema y de alta especialización (HIEX) de expertos en el campo. En tiempos inciertos, esta información de calidad puede ser crucial para tomar decisiones informadas.

Aunque es importante recopilar información, Parrish nos advierte sobre el peligro de la parálisis por análisis. En momentos de incertidumbre, puede ser tentador buscar constantemente más datos, pero llega un punto en el que debemos tomar una decisión con la información que tenemos. La incertidumbre requiere flexibilidad, por lo que Parrish nos recuerda la importancia de estar dispuestos a adaptar nuestras decisiones a medida que surja nueva información. Una mentalidad adaptativa nos permite navegar mejor en aguas turbulentas.

Tomar decisiones en tiempos inciertos requiere resiliencia. Parrish habla de la importancia de desarrollar confianza en uno mismo y autocontrol. Estas cualidades nos ayudan a mantener la calma y a perseverar incluso cuando las cosas no salen según lo planeado. Finalmente, Parrish nos recuerda que, incluso en tiempos de incertidumbre, es importante mantener una perspectiva a largo plazo. Preguntarnos «¿Y luego qué?» nos ayuda a tomar decisiones que no solo abordan los desafíos inmediatos, sino que también nos posicionan mejor para el futuro.

En conclusión, aunque la incertidumbre puede ser desafiante, no tiene por qué paralizarnos. Al aplicar estas ideas de Shane Parrish, podemos mejorar nuestra capacidad para tomar decisiones efectivas incluso en los tiempos más inciertos. Recuerda, la claridad mental es nuestra mejor herramienta para navegar en aguas turbulentas. Creando espacio para la reflexión, identificando nuestros sesgos, enfocándonos en lo que podemos controlar, definiendo claramente los problemas, pensando en escenarios, buscando información de calidad, evitando la parálisis por análisis, adoptando una mentalidad adaptativa, cultivando la resiliencia y manteniendo una perspectiva a largo plazo, podemos tomar decisiones más acertadas incluso cuando el futuro es incierto.

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