INTRODUCCIÓN
Durante el año 2023, el Ecuador evidenció una progresiva recuperación de su actividad productiva y una expansión moderada del tejido empresarial, estimulando la generación de empleo y el fortalecimiento de sectores estratégicos como el turismo, la manufactura y los servicios. En total existieron 1.246.162 unidades económicas activas, de las cuales más del 54 % corresponden al régimen simplificado para emprendedores y negocios populares, reflejando la relevancia de las micro y pequeñas empresas dentro del aparato productivo nacional. Este segmento, mayoritariamente familiar, desempeña un papel determinante en la absorción laboral y en la dinamización de los sectores de comercio, alojamiento y alimentación.
Las políticas económicas nacionales promovieron la reducción de tasas impositivas, la formalización empresarial y los incentivos a la inversión privada, creando un entorno favorable para el desarrollo de emprendimientos vinculados con la gastronomía, la hospitalidad y el turismo. Paralelamente, la estabilidad macroeconómica contribuyó a recuperar la confianza empresarial, estimulando el consumo interno y reforzando el rol del turismo como motor de desarrollo económico y social (Instituto nacional de estadística y censos, 2024).
El Azuay se estableció como un eje del desarrollo turístico y productivo del sur provincial. Su modelo de planificación territorial busca la sostenibilidad económica, ambiental y social que articula la infraestructura, la conectividad y el emprendimiento local. Las políticas provinciales apostaron por dinamizar sectores como hotelería, agroindustria, artesanía y servicios turísticos, lo que permitió fomentar la cooperación entre gobiernos locales, gremios empresariales e instituciones académicas. Este proceso ha impulsado el turismo rural y comunitario, valorizando la cultura, la biodiversidad y la identidad territorial como pilares de desarrollo. Además, el plan de desarrollo y ordenamiento territorial del Azuay y el plan nacional de Desarrollo 2021–2025 destacan la gobernanza colaborativa y la sostenibilidad como bases para construir territorios resilientes y competitivos (Gobierno provincial del Azuay, 2019).
Desde un enfoque sectorial el turismo representó alrededor del 8% del producto interno Bruto nacional con ingresos por 704 millones de dólares. Este crecimiento se correlaciona con la reapertura de rutas aéreas, la mejora en la conectividad y la promoción internacional del Ecuador como destino seguro y sostenible. El turismo interno registró un repunte notable, destacando los flujos hacia ciudades patrimoniales como Cuenca, Quito y Loja, reconocidas por su oferta cultural y gastronómica. Pese a los avances, los problemas de seguridad afectaron temporalmente la percepción del viajero extranjero, motivo por el cual se implementaron estrategias de articulación interinstitucional que reforzaron la seguridad turística y la cooperación público-privada, consolidando la reactivación del sector de alojamiento.
Cuenca se consolida como el principal núcleo turístico del Azuay y uno de los destinos patrimoniales más importantes del Ecuador. En el año 2023, la Fundación municipal turismo para Cuenca registró aproximadamente 913.000 visitas, una ocupación hotelera promedio del 68 % durante feriados y una tarifa diaria media de 95 dólares por persona. Estos indicadores reflejan una sostenida recuperación del flujo turístico y un adicional incremento de la demanda de alojamiento. La ciudad ha diversificado su oferta de alojamientos con hoteles boutique, hostales urbanos y emprendimientos turísticos rurales enfocados en turismo vivencial que fortalecen la identidad cultural y gastronómica de la ciudad.
Entre las acciones más destacadas están el proyecto Cuenca destino gastronómico; orientado a posicionar a la ciudad como destacado referente culinario nacional; las mesas de seguridad turística, que promueven la protección de visitantes, prestadores de servicios; y la certificación internacional TourCert que avala el compromiso local por la sostenibilidad. Es importante mencionar que el evento Remote Latin América 2023, consolidó a Cuenca como sede de congresos y encuentros de alto nivel, impulsando el turismo de reuniones. Estas iniciativas junto con programas de capacitación, digitalización y estandarización de la atención fortalecerán la competitividad del destino, y consolidarán su posicionamiento como una ciudad innovadora, resiliente y atractiva para la inversión turística (Fundación municipal de turismo para Cuenca, 2023).
El problema central de esta investigación consiste en la necesidad de que el sector turístico, sobre todo, el de alojamiento en Cuenca, incorpore tecnologías que le permitan anticipar la demanda de servicios y optimizar su gestión operativa en función de las fluctuaciones del mercado y las crecientes competencias. Se plantea por ello como objetivo general, implementar la IA como herramienta estratégica para optimizar el pronóstico de demanda y mejorar la eficiencia operativa de los establecimientos turísticos, promoviéndolos a la gestión moderna, sostenible y centrada en el cliente.
Referencial Teórico
La demanda de hospedaje se entiende como un proceso estratégico en el que se intenta optimizar el balance entre demanda y oferta de forma que se maximice la ocupación, se minimicen los costos, y se optimice la administración de los recursos. Es bueno tener presente que los modelos probabilísticos derivados de la investigación operativa permiten determinar niveles óptimos de disponibilidad y de planificación de servicios, empleando métodos de pronósticos tales como el promedio móvil y la suavización exponencial, se minimizarán los efectos de la sobre oferta o la escasez de servicios, asegurando la rentabilidad a la vez que la calidad del servicio es lo que promete la eficiencia para mantener la competitividad en un entorno de alta variabilidad turística (Pulido et al., 2020).
La sostenibilidad económica de los alojamientos depende de la gestión adecuada de los costos asociados al mantenimiento, almacenamiento y operación. Los costos de inventario tienen impacto en la capacidad planificación y asignación de recursos, esto en el diseño estratégico de las cadenas de suministro. En el sector hotelero, esto permite el estudio de la relación entre la ocupación, la rotación de servicios y la eficiencia del personal, donde se plantean acciones empresariales orientadas a la reducción de desperdicios, la optimización de la infraestructura y el mantenimiento de una rentabilidad equilibrada. La eficiencia en el uso de los recursos humanos y materiales se convierte en un factor determinante de la productividad y de la calidad del servicio ofrecido (Bolaños & Vidal , 2021).
El uso de modelos heurísticos e híbridos ha cambiado la gestión operativa del turismo al integrar enfoques cuantitativos a algoritmos y programación lineal. Estos modelos optimizan la logística interna de distribución de recursos y servicio al cliente, enfocando el flujo de trabajo de la sincronización de la gestión dentro de los establecimientos de hospitalidad. Predicen la demanda y controlan la asignación de personal para planificar el suministro y coordinar servicios auxiliares para mantener la flexibilidad operativa y agilidad ante variaciones del mercado. Este tipo de enfoques contribuyen al desarrollo de modelos de gestión más inteligentes, donde la toma de decisiones se basa en la evidencia cuantitativa y no únicamente en la intuición o la experiencia empírica (Frómeta & Pérez, 2020).
El uso de metodologías de planeación orientadas por la demanda permite la sincronización de los procesos productivos con la actividad del mercado, el uso de redes de Petrie y buffers dinámicos que equilibran los inventarios permite definir la disponibilidad óptima de los apoyos productivos, evitando la sobreproducción o el desabastecimiento. En el turismo, permite el ajuste de la oferta de habitaciones, servicios de alimentos y bebidas y experiencias, en función de la demanda real. Esto permite una atención más efectiva y rentable. Esto hace que el turismo pueda responder más ágilmente a las preferencias del consumidor evitando la saturación o la subutilización de los servicios (Paredes et al., 2022).
La IA se refiere a la rama de la computación que crea sistemas que pueden realizar funciones que, hasta hace poco, se consideraban exclusivas del humano. Entre esas funciones se encuentra el reconocimiento de patrones, el aprendizaje, la predicción y la toma de decisiones. Su finalidad principal es detectar patrones en datos voluminosos y generar conocimiento que valore la automatización y la adecuación de los procesos de una organización. La IA se ha vuelto estratégica para el turismo y la hotelería en la predicción de la demanda de hospedaje, la personalización de la experiencia del huésped y la optimización de la gestión de costumbres y recursos a través de la analítica de datos en tiempo real. La IA permite no solo la mejora de los procesos operativos, sino que, de manera complementaria, incrementa la organización la ordenación de la respuesta a situaciones inciertas y dinámicamente cambiantes (Chernysh et al., 2024).
En la última década, la inteligencia artificial ha comenzado a transformar los modelos de optimización de la demanda hotelera en la industria hotelera. La IA y los algoritmos de aprendizaje automático ofrecen la posibilidad de analizar datos de plataformas de reserva, redes sociales y sistemas de gestión interna, y procesar información en tiempo real para el reconocimiento de patrones y la identificación de tendencias. Los hoteles ofrecen la posibilidad de implementar estrategias de oferta y demanda más flexibles, predecir cambios en el mercado y ofrecer una mayor personalización en los servicios. La IA permite una gestión más automatizada de los procesos de decisión, el control de los hoteles y la creación de ofertas más sostenibles desde un punto de vista ambiental, lo que mejora el margen de ganancias y la competitividad de los hoteles (Aldoradin et al, 2024).
La IA hace posible predecir el comportamiento del mercado y adaptar las ofertas de servicios según la demanda anticipada. Los modelos predictivos utilizan algoritmos supervisados y no supervisados, evaluando datos históricos para determinar patrones de consumo e identificar tendencias emergentes. Tal capacidad para predecir la demanda se ha convertido en una herramienta fundamental para estimar la demanda hotelera, gestionar el inventario de habitaciones e implementar precios dinámicos, teniendo en cuenta la estacionalidad, las reservas y el comportamiento de viaje. La IA mejora la precisión en la planificación operativa, mitigando el riesgo de sobre oferta de servicios, y apoyando la viabilidad económica de la industria turística (Mohammad et al, 2024).
La evolución hacia lo que se denomina logística 4.0 ha incluido la IA como un elemento transformador en la gestión eficiente de cadenas de suministro y servicios. Este paradigma aprovecha la visión artificial, la minería de datos y la automatización inteligente para reducir costos y mejorar la precisión de las operaciones. En la hospitalidad, esta automatización gestiona y agiliza el control de inventarios, la coordinación de reservas, la planificación del personal y el mantenimiento de la gestión predictiva de instalaciones. La IA sirve como un enlace entre la oferta y la demanda, creando sistemas adaptativos que aprenden del comportamiento del usuario y ajustan dinámicamente el nivel de servicio a las condiciones prevalecientes. Esta gestión permite a los hoteles mejorar la eficiencia operativa, minimizar desechos y ofrecer experiencias que se alineen más estrechamente con las expectativas del cliente (Albarracín, 2023).
La IA desempeña un papel decisivo en la comprensión de la percepción del cliente y la evaluación de la calidad de los servicios. Mediante el análisis de sentimientos y el procesamiento del lenguaje natural, las organizaciones turísticas pueden extraer información valiosa de las opiniones en línea, comentarios y reseñas, detectando patrones de satisfacción o insatisfacción. Las empresas identifican áreas de mejora y diseñan estrategias personalizadas que fortalecen la fidelización del cliente. La IA contribuye al desarrollo de una gestión centrada en el usuario, basada en la evidencia y orientada a la mejora continua, promoviendo relaciones más humanas y sostenibles entre los prestadores de servicios y los viajeros (Prado & Quintella, 2023).
El aprendizaje profundo representa una de las ramas más avanzadas de la IA, al reproducir el funcionamiento del cerebro humano mediante redes neuronales profundas. Este tipo de aprendizaje puede ser supervisado, no supervisado o por refuerzo, dependiendo de los objetivos analíticos y del tipo de datos disponibles. Aplicado a la hotelería, permite analizar múltiples variables como reservas, estacionalidad, reseñas y precios para anticipar tendencias y ajustar la oferta en tiempo real. La IA ofrece la posibilidad de crear modelos predictivos que aprenden de manera autónoma, lo que mejora la toma de decisiones estratégicas y promueve una gestión más inteligente de la demanda turística (Ferreira, 2024).
La investigación aplicada en este estudio utilizó un enfoque mixto, combinando metodologías cualitativas y cuantitativas (Calle et al., 2022). Se implementaron encuestas tanto a propietarios como a administradores de establecimientos del sector de alojamiento en la ciudad de Cuenca, permitiendo obtener una visión integral de las prácticas y percepciones en este ámbito. Se incorporó un análisis descriptivo mediante la recopilación y examen de datos cualitativos, proporcionando una comprensión profunda de los fenómenos observados.
A través de esta metodología mixta, se complementó el análisis cuantitativo con datos cualitativos, lo cual permitió un enfoque más completo para estudiar las dinámicas del sector. La recolección de datos cuantitativos se basó en un cuestionario estructurado, mientras que la parte cualitativa se enfocó en la revisión documental, lo que enriqueció la interpretación de los resultados y permitió una triangulación de información que fortaleció las conclusiones del estudio (Játiva et al., 2024).
RESULTADOS
A continuación, se presenta los resultados correspondientes al análisis de 92 encuestas, resultado de la muestra realizadas a propietarios y administradores del sector de alojamiento de la ciudad de Cuenca. La Tabla 1, que muestra la relación entre las variables gestión de demanda y gestión digital inteligente, obtenidas del análisis estadístico aplicado en el estudio.
El análisis estadístico evidencia una percepción favorable hacia la IA como herramienta clave para optimizar la gestión hotelera. Los encuestados relacionan su uso con mejoras en la planificación y control de la demanda, orientadas a una atención más eficiente y personalizada. Desde el enfoque del marketing, se confirma que la tecnología inteligente fortalece la capacidad del sector para anticipar necesidades del cliente y ajustar estrategias digitales de comunicación y servicio.
La gestión digital inteligente es reconocida como un componente esencial de la transformación tecnológica del turismo, al mejorar la promoción online, la gestión de reservas y la experiencia del usuario. Los resultados reflejan que la IA impulsa tanto la eficiencia operativa como la competitividad y posicionamiento de los hoteles en el entorno digital.
Tabla 1.
Relación de las variables de la investigación.
|
Variable |
Nivel |
Recuentos |
Total |
Proporción |
p |
||||||
|
Gestión de demanda |
Neutral |
7 |
92 |
0.076 |
< .001 |
||||||
|
No mucho |
3 |
92 |
0.033 |
< .001 |
|||||||
|
No, en absoluto |
1 |
92 |
0.011 |
< .001 |
|||||||
|
Sí, algo |
23 |
92 |
0.250 |
< .001 |
|||||||
|
Sí, significativamente |
58 |
92 |
0.630 |
0.016 |
|||||||
|
Gestión digital inteligente |
Neutral |
17 |
92 |
0.185 |
< .001 |
||||||
|
No mucho |
13 |
92 |
0.141 |
< .001 |
|||||||
|
No, en absoluto |
10 |
92 |
0.109 |
< .001 |
|||||||
|
Sí, algo |
36 |
92 |
0.391 |
0.047 |
|||||||
|
Sí, mucho |
16 |
92 |
0.174 |
< .001 |
|||||||
Elaboración: Los autores.
Con base en los resultados obtenidos, se observa una percepción ampliamente favorable respecto a la influencia del uso de la IA en la planificación y gestión de la demanda de servicios hoteleros. De los 92 participantes, 58 personas, que representan el 63.04 %, manifestaron que esta tecnología mejora significativamente dichos procesos, mientras que 23, equivalentes al 25 %, consideraron que contribuye en cierto grado a optimizarlos. En contraste, 7 personas, que constituyen el 7.60 %, mantuvieron una postura neutral, 3, que corresponden al 3.26 %, señalaron que no mucho y únicamente 1 persona, equivalente al 1.08 %, opinó que no tiene incidencia alguna. De esta manera, los resultados evidencian una clara aceptación hacia la aplicación de la IA como una herramienta que impulsa la eficiencia operativa, la precisión en la toma de decisiones y la capacidad de respuesta del sector hotelero. Desde la perspectiva del marketing, esta tendencia reafirma la importancia de incorporar sistemas inteligentes que permitan anticipar la demanda, optimizar la oferta y fortalecer la experiencia del cliente, consolidando así un posicionamiento competitivo en un entorno digital en constante evolución. A continuación, en la figura 1, se muestra la percepción de los encuestados sobre la aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito hotelero.
Figura 1. Percepción sobre la IA en la planificación y gestión hotelera.
Elaboración: Los autores.
Seguidamente, se presenta la Tabla 2, que expone los resultados relacionados con la capacidad de la IA para anticipar la demanda y su papel en la gestión eficiente de los servicios hoteleros.
Tabla 2.
Valoración de la IA en los procesos predictivos y de gestión hotelera.
|
Variable |
Nivel |
Recuentos |
Total |
Proporción |
p |
||||||
|
Predicción de demanda |
A veces |
19 |
92 |
0.207 |
< .001 |
||||||
|
Rara vez |
8 |
92 |
0.087 |
< .001 |
|||||||
|
Sí, a menudo |
38 |
92 |
0.413 |
0.117 |
|||||||
|
Sí, siempre |
27 |
92 |
0.293 |
< .001 |
|||||||
|
Gestión Inteligente |
No estoy seguro |
14 |
92 |
0.152 |
< .001 |
||||||
|
No, en absoluto |
2 |
92 |
0.022 |
< .001 |
|||||||
|
Probablemente no |
5 |
92 |
0.054 |
< .001 |
|||||||
|
Sí, algo |
31 |
92 |
0.337 |
0.002 |
|||||||
|
Sí, definitivamente |
40 |
92 |
0.435 |
0.251 |
|||||||
Elaboración: Los autores.
Con los resultados obtenidos, se observa una valoración positiva sobre la aplicación de la IA en los procesos predictivos y de gestión dentro del ámbito hotelero. Como resultado de este análisis, la tecnología se interpreta como un recurso estratégico capaz de anticipar las necesidades del mercado y fortalecer la toma de decisiones, al permitir ajustar la oferta según los patrones de comportamiento del cliente. Desde la perspectiva del marketing, esta tendencia confirma la relevancia de la IA como herramienta que potencia la segmentación del público objetivo, optimiza las estrategias de comunicación y promueve experiencias personalizadas orientadas a la satisfacción y fidelización del huésped.
Los resultados reflejan que la IA contribuye significativamente a una gestión más eficiente y moderna, al automatizar los procesos operativos y facilitar el control de los servicios. La adopción de soluciones inteligentes se constituye en un factor determinante para fortalecer la competitividad del sector hotelero, ya que impulsa la innovación en los canales digitales, mejora la eficiencia del servicio y refuerza el posicionamiento del mercado en un entorno cada vez más dinámico y orientado a la experiencia del cliente. La IA se consolida no solo como una herramienta tecnológica, sino que incluso como un eje estratégico para la evolución del marketing hotelero hacia modelos más predictivos, personalizados y sostenibles.
El análisis correspondiente a la variable relacionada con la disposición de los usuarios a utilizar una plataforma digital de reservas hoteleras que emplee IA para optimizar la experiencia del usuario evidencia una clara tendencia positiva hacia la adopción tecnológica. De los 92 encuestados, 49 personas, equivalentes al 53.26 %, manifestaron estar definitivamente dispuestas a usar este tipo de herramientas, mientras que 32, que representan el 34.78 %, indicaron que tal vez lo harían. En contraste, solo 7 personas, correspondientes al 7.60 %, señalaron no estar seguras, 3, equivalentes al 3.26 %, probablemente no lo harían y únicamente 1 persona, equivalente al 1.08 %, expresó que nunca la utilizaría. Estos resultados reflejan una alta aceptación hacia la incorporación de la IA en los procesos de reserva, lo que confirma su papel como una herramienta clave para mejorar la experiencia del cliente, optimizar la comunicación digital y fortalecer el posicionamiento competitivo de los establecimientos hoteleros en un entorno cada vez más digitalizado. A continuación, en la figura 2, se presenta el dashboard que muestra la relación entre la capacidad predictiva y la eficiencia operativa derivada del uso de inteligencia artificial en el ámbito hotelero.
DISCUSION
La presente sección desarrolla la discusión de los resultados obtenidos en el estudio, con el propósito de contrastar los hallazgos alcanzados con investigaciones previas relacionadas con la aplicación de la IA en el ámbito hotelero y turístico. Este análisis comparativo permite identificar coincidencias y diferencias entre los estudios revisados, aportando una visión más amplia sobre el papel de la tecnología en la optimización de la demanda, la gestión operativa y la mejora de la experiencia del cliente dentro del sector de alojamiento.
Figura 2. Dashboard de precisión y automatización en los procesos hoteleros con IA
Elaboración: Los autores.
El análisis desarrollado en esta investigación se alinea con los aportes de Castillo et al. (2025), quienes resaltan el papel protagónico de la IA en la renovación del sector hotelero latinoamericano, consolidándola como un elemento esencial para la eficiencia, la planificación y la competitividad. En Cuenca, la mayoría de los encuestados afirmó que la IA contribuye significativamente a mejorar la gestión de la demanda y las operaciones hoteleras, en correspondencia con lo expuesto por los autores respecto al uso de tecnologías inteligentes para la automatización de reservas, la optimización de precios y la personalización de servicios.
El trabajo citado profundiza en un enfoque técnico y operativo, este estudio amplía la visión desde una perspectiva gerencial y de marketing, al valorar la experiencia del cliente y la percepción de los administradores como factores estratégicos. La digitalización inteligente no solo eleva la eficiencia y la sostenibilidad, sino que a su vez refuerza el posicionamiento competitivo del turismo formal en el ámbito ecuatoriano.
El estudio coincide con los planteamientos de Cámara et al. (2022), al reconocer a la IA como una herramienta clave para optimizar la gestión hotelera y anticipar la demanda mediante modelos analíticos avanzados que mejoran la comprensión del mercado, la eficiencia operativa y la toma de decisiones basada en datos. Mientras el análisis global aborda factores macroeconómicos, esta investigación se enfoca en la realidad hotelera de la ciudad de Cuenca, incorporando aspectos cualitativos como la percepción y aceptación tecnológica de los administradores. La adopción efectiva de la IA depende no solo de su capacidad predictiva, sino de igual forma de su integración en la cultura digital y en la gestión estratégica de los establecimientos turísticos.
El análisis confirma los planteamientos de Fernández et al (2021), al destacar que los modelos basados en series temporales y la IA son herramientas transcendentales para anticipar la demanda turística y optimizar la gestión hotelera. Tanto el estudio citado como el presente trabajo destacan la importancia en el uso de técnicas predictivas mejora la planificación, la eficiencia y la rentabilidad. Mientras el trabajo citado se enfoca en el desarrollo técnico de algoritmos predictivos, el presente estudio complementa esa visión desde un enfoque gerencial y de marketing, resaltando la percepción de los administradores como actores esenciales en la adopción tecnológica. En conjunto, se evidencia que la digitalización y la IA fortalecen la competitividad y redefinen las estrategias de gestión y sostenibilidad en la hotelería latinoamericana.
Los resultados de esta investigación coinciden con los planteamientos Naranjo & Martínez (2022), quienes sostienen que la comprensión y predicción de la demanda turística son esenciales para la planificación y sostenibilidad del sector. Las coincidencias entre ambos enfoques resaltan la importancia de anticipar el comportamiento del mercado para optimizar la gestión de recursos y fortalecer la competitividad hotelera. Mientras los autores abordan la demanda desde un enfoque global y teórico, el presente trabajo la analiza desde una perspectiva aplicada, mostrando cómo la IA puede mejorar la precisión de los pronósticos y la eficiencia operativa.
En ambos casos, se enfatiza la necesidad de utilizar información confiable y actualizada para la toma de decisiones, especialmente frente a escenarios de cambio y alta incertidumbre. En ambas propuestas los resultados obtenidos en Cuenca confirman que la innovación tecnológica, combinada con una gestión estratégica, es de suma importancia para un turismo más eficiente, competitivo y orientado a la satisfacción del cliente.
La investigación evidencia que la IA desempeña un papel transcendental en la optimización de la gestión hotelera en Cuenca, al mejorar la planificación, la eficiencia operativa y la experiencia del huésped. Estos resultados se relacionan con los planteamientos de Bravo et al. (2023), quienes demostraron que los modelos de aprendizaje automático permiten predecir con precisión el comportamiento de los visitantes y fortalecen la competitividad del sector turístico. Mientras el estudio peruano se enfoca en la aplicación técnica de algoritmos predictivos, la presente investigación adopta una perspectiva gerencial centrada en la aceptación y el impacto estratégico de la IA en la operación hotelera. Ambos estudios concluyen que la digitalización inteligente no solo optimiza la planificación de la demanda, sino que por añadidura impulsa la innovación y la sostenibilidad, consolidando un modelo de gestión más eficiente y competitivo en el ámbito turístico.
CONCLUSIONES
La aplicación de la inteligencia artificial en el sector hotelero de Cuenca representa una herramienta estratégica que permite anticipar la demanda de servicios, optimizar los recursos operativos y fortalecer la capacidad de respuesta ante los cambios del mercado turístico, promoviendo una gestión más eficiente y moderna.
Los resultados obtenidos evidencian que la mayoría de los administradores y propietarios de establecimientos de alojamiento reconocen el impacto positivo de la IA en la planificación y en la toma de decisiones, al mejorar la precisión de los pronósticos, la asignación de recursos y la personalización de los servicios al cliente.
La incorporación de tecnologías inteligentes contribuye al fortalecimiento de la competitividad y sostenibilidad del turismo formal en Cuenca, al favorecer la automatización de procesos, la reducción de costos y la mejora continua de la calidad del servicio.
Desde el enfoque del marketing, la inteligencia artificial potencia la segmentación del público objetivo, la optimización de estrategias digitales y la fidelización del cliente, consolidando un modelo de gestión centrado en la experiencia del usuario y en la innovación tecnológica.
La investigación demuestra que la adopción de la inteligencia artificial no solo transforma la gestión operativa de los hoteles, sino que también impulsa una visión de desarrollo turístico sostenible, basada en la eficiencia, la innovación y la satisfacción del cliente como ejes fundamentales del crecimiento del sector.
REFERENCIAS CONSULTADAS
Albarracín, R. (2023). Logistics 4.0: Exploring artificial intelligence trends in efficient supply chain management. Data and Metadata., 1-14. https://n9.cl/yzs42
Aldoradin, L., Aliaga, A., & Vásquez , J. (2024). Inventory management and stock optimization in the general industry: A systematic review. Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions (LACCEI), 22, 45–57. https://n9.cl/0njsf
Bolaños , L., & Vidal , C. (2021). The impact of inventory holding costs on the strategic design of supply chains. Revista Facultad de Ingeniería, Universidad de Antioquia(101), 45-54. https://n9.cl/940ipu
Bravo , J., Alarcón, L., Valdivia, G., & Serquen, M. (2023). Predicción de visitantes mediante modelos de aprendizaje automático en el sector turístico peruano. Revista Peruana de Investigación en Turismo y Tecnología, 12, 55-74. https://n9.cl/n9xbg
Calle, A., Erazo, J., & Vásquez, E. (2022). Impacto de la responsabilidad social empresarial en las instituciones de salud privadas de Azogues, Ecuador. . Universidad Y Sociedad, 14(5), 621-629. https://n9.cl/xkibw8
Camara, I., Monteiro, J., & Marques, O. (2022). Modelos e determinantes da demanda turística internacional: perspectivas a partir da revisão sistemática da literatura para o período de 2000-2020. Revista Brasileira de Pesquisa em Turismo, 16, 1–14. https://n9.cl/lenuz
Castillo, I., Guevara, E., & Villamar, C. (2025). Inteligencia artificial en la industria de la hospitalidad latinoamericana: una revisión de alcance. Revista Iberoamericana de Innovación y Turismo, 12, 45–62. https://n9.cl/uh4mz
Chernysh, O., Smishko, O., Koverninska, Y., Prokopenko, M., & Pistunov, I. (2024). The role of artificial intelligence in financial analysis and forecasting using data and algorithms. (A. A. Castillo, Ed.) Data and Metadata, 3, 1-16. https://n9.cl/f035dw
Fernández, R., Vilalta, J., Quintero, A., & Díaz, L. (2021). La demanda turística en una cadena hotelera: Series temporales para un modelo de predicción. Visión de Futuro: Revista Científica, 109-134. https://n9.cl/lr9pk
Ferreira, G. (2024). Deep learning enhanced metamodel design based on reduced mode shapes for delamination identification in composite structures. Neural Computing and Applications, 1-12. https://n9.cl/c5vo2
Frómeta, J., & Pérez, J. (2020). Hybrid heuristic model for inventory routing management in a fuel commercial entity. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 363-383. https://n9.cl/g11xzc
Fundación municipal de turismo para Cuenca. (2023). Informe de rendición de cuentas 2023. Cuenca: Fundación municipal de turismo para Cuenca. https://n9.cl/nlzlm.
Gobierno provincial del Azuay. (2019). Plan de desarrollo y ordenamiento territorial del Azuay 2019–2030. Cuenca: Gobierno provincial del Azuay. https://n9.cl/dq7b8
Instituto nacional de estadística y censos. (2024). Registro estadístico de entradas y salidas internacionales 2023. Quito: Registro oficial. https://n9.cl/7r4g76
Játiva, K., Erazo, J., & Murillo, D. (2024). Atracción y retención de estudiantes universitarios: El poder de las estrategias de Marketing. Revista Conrado, 427–436. https://n9.cl/77ckc
Mohammad, A., Khanfar, I., Al Oraini, B., Vasudevan, A., Mohammad, S., & Fei, Z. (2024). Predictive analytics on artificial intelligence in supply chain optimization. Data and Metadata, 1-15. https://n9.cl/ey3n3t
Naranjo, M., & Martínez, M. (2022). Reflexiones teóricas sobre la demanda turística global: Incidencia en la gestión y comercialización turística. Revista de Ciencias Sociales (Ve), 28, 359-372. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=28071845029
Paredes , A., Ciro , K., & Jaramillo, J. (2022). Simulation of an inventory policy based on the demand driven MRP methodology from a Petri nets approach. Industrial Engineering, 27, 41-54. https://n9.cl/zojhpu
Prado, M., & Quintella, M. (2023). Artificial intelligence applied to assess perceptions of the quality of e-commerce logistics: Case study of Rio de Janeiro. FUCAPE Business School Journal, 1-20. https://n9.cl/aht5i
Pulido , A., Pizarro , A., Padilla, M., Sánchez, M., & De la Rosa, L. (2020). An optimization approach for inventory costs in probabilistic inventory models: A case study. Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería, 28(3), 383-395. https://n9.cl/kg083p