«En la era de la IA, lo que necesitamos es inteligencia emocional»

Grupo Piñero es una de las multinacionales turísticas españolas de referencia a nivel mundial. Fundada en 1975 por Pablo Piñero, esta compañía familiar ha evolucionado desde sus inicios como touroperador hasta convertirse en un gigante del sector con casi 50 años de historia.

Hoy, con la segunda generación de la familia al frente el grupo, gestiona un extenso portfolio que incluye 27 hoteles y más de 14.000 habitaciones, principalmente bajo su reconocida marca Bahia Principe Hotels & Resorts, con una fuerte presencia en el Caribe y España.

Su actividad se diversifica en múltiples divisiones que abarcan toda la cadena de valor turística, incluyendo hoteles, desarrollos inmobiliarios y campos de golf, la turoperación con Soltour y servicios de movilidad y receptivo. Con más de 15.000 empleados su vocación es de empresa global.

En un sector en constante transformación Grupo Piñero ha definido la innovación y la sostenibilidad como los pilares estratégicos de su futuro con especial atención a los datos y con una ambiciosa transición a la nube. El compromiso se sostenibilidad no es meramente declarativo ya que se materializa en una estrategia de sostenibilidad formal, la adhesión al Pacto Mundial de las Naciones Unidas y la creación de la Fundación Eco-Bahia para la conservación de los ecosistemas locales. En el centro de esta visión se encuentra una sofisticada estrategia de datos diseñada para transformar la operativa, mejorar la experiencia del cliente y cumplir con sus ambiciosos objetivos de negocio y sostenibilidad.

Para profundizar en cómo una compañía de esta magnitud construye los cimientos de datos que soportan su visión de futuro, hablamos con José Ramón Reboredo, Responsable de Gobierno de Datos de Grupo Piñero, una figura clave en esta transformación digital.

El gobierno de datos

[MCPRO] Siempre nos llama la atención el puesto de Responsable de Gobierno de Datos. Parece ambicioso pero fundamental ya que implica que las empresas reconocen la necesidad no solo de valorar el dato sino de tener una filosofía para gestionarlo. Para ti, ¿qué es el gobierno de datos?

[José Ramón Reboredo] Es la base de todo lo que hacemos. Si echamos la vista atrás en la historia de la tecnología vemos que al principio nos dedicábamos a informatizar procesos. Esos procesos generaban datos. Con la llegada de internet y el cloud, fuimos capaces de acumular muchísimos más datos, y esto nos generó un problema: tener muchos datos puede llevar a una falta de información. Puedes ahogarte en datos pero carecer de información, de conocimiento real.

Para mí, el gobierno de datos es precisamente aquello que habilita a las empresas para poder pasar de los datos a la información y de la información a las decisiones. Es un camino complejo porque a menudo no se percibe la relación directa entre un problema de calidad de datos y su repercusión final en el negocio. Es como un efecto mariposa: un pequeño error en un dato de origen puede desencadenar una serie de consecuencias que acaban impactando una decisión estratégica de forma negativa. Por tanto, el gobierno de datos es ese habilitador fundamental para tomar decisiones correctas.

[MCPRO] Cada sector tiene sus particularidades. En el mundo hotelero, muchos datos no provienen de sistemas automatizados, sino de interacciones humanas: gustos, sentimientos, preferencias. Esto complica la gestión. ¿Cómo afrontáis este reto en Grupo Piñero para colocar al cliente en el centro?

[José Ramón Reboredo] Tienes toda la razón. Nuestro principal reto es colocar al cliente en el centro y para ello es imprescindible tener una visión holística y completa de sus datos. Esto nos ayuda a potenciar su satisfacción y a tomar mejores decisiones que repercutan positivamente en su experiencia.

Afrontamos esta complejidad con políticas de gobierno y calidad de datos muy definidas. Concebimos un viaje del dato que pasa por distintas capas y estadios de normalización y limpieza para refinarlo. Partimos de un «dato crudo» y lo vamos transformando hasta llegar a una capa «gold o platino» que es la que utilizamos para la toma de decisiones. Esta estrategia es proactiva, no reactiva. Empezamos en la misma fuente en los aplicativos. Por un lado, impulsamos la digitalización de procesos como pasar de un check-in manual a uno digital mediante OCR lo que reduce drásticamente el error humano y por lo tanto mejora la calidad del dato. Por otro, donde el input manual es inevitable, aplicamos controles tempranos con validación de emails, de fechas, de rangos de edad, etc. El objetivo es evitar que el dato erróneo entre en el sistema. Finalmente utilizamos un sistema de Master Data Management (MDM) de clientes que nos permite unificar toda esa información. Si un cliente ha entrado por diferentes sistemas el MDM es capaz de hacer un matching de registros y darnos esa visión 360 que es crucial.

La cultura del dato: más allá de la tecnología

[MCPRO] Hablas de herramientas y procesos, pero la transformación real es cultural. ¿Cómo se consigue que una cultura del dato permee en toda la organización, especialmente en una multinacional con perfiles tan diversos?

[José Ramón Reboredo]  La cultura es, sin duda, lo más importante. Aquí fue clave el apoyo estratégico que recibimos a partir de 2020 por parte de la dirección tecnológica y de la propiedad. Apostaron muy fuerte por la analítica ampliando equipos y dedicando partidas presupuestarias específicas para ello. Esto nos permitió construir una estrategia de cambio cultural que combina un impulso desde arriba con iniciativas que nacen desde la base.

Para que la cultura del dato permee en toda la organización lo que buscamos es ser data-driven, y eso implica llegar a todos. Lo hacemos a través de varias palancas. Primero, la formación constante, no solo técnica sobre herramientas, sino también para que la gente entienda el valor de los datos y cómo evitar la «infoxicación», ese estado de parálisis por exceso de datos de análisis. Segundo potenciamos el autoservicio. Desde tecnología, ponemos a disposición herramientas para que perfiles híbridos, gente de negocio con inquietud tecnológica, puedan llevar a cabo sus propias analíticas. Identificamos a estas personas a las que llamamos «BI Champions» y les damos un acompañamiento continuo, con formaciones y soporte constante. Son nuestros grandes aliados para evangelizar en sus respectivos departamentos.

[MCPRO] La implementación de nueva tecnología a menudo encuentra fricción, a veces por la edad o por la costumbre de usar herramientas tradicionales como Excel. Mencionas que tenéis «champions de todas las edades», lo cual es un gran logro. ¿Cuál es el secreto?

[José Ramón Reboredo]  El secreto es algo que trato de inculcar siempre a mi equipo: estamos en la época de la inteligencia artificial pero lo que necesitamos ante todo es inteligencia emocional. No podemos pretender llevar a todos al mismo ritmo ni al mismo nivel técnico. Tenemos usuarios de negocio con un conocimiento extraordinario y décadas de experiencia cuyo insight es valiosísimo pero que quizás tienen menos habilidad técnica. En lugar de frustrarnos empatizamos. A ese usuario no le vamos a pedir que construya visualizaciones complejas, quizás con una tabla dinámica le baste. Nuestro equipo cubre ese gap técnico para que él pueda aportar su verdadero valor: la visión de negocio.

Por otro lado, tenemos perfiles más jóvenes y muy hábiles técnicamente. Lo que hacemos es generar foros y canales de comunicación donde ambos perfiles puedan colaborar. Es increíble ver cómo una persona con mucha experiencia y poco skill técnico se combina con otra con menos experiencia pero mucho skill, y juntos sacan adelante proyectos asombrosos. La tecnología se convierte en un medio, un lenguaje, y nuestra labor es adaptar ese lenguaje al receptor. A veces hay fricción, por supuesto, pero la respuesta siempre es la empatía y la inteligencia emocional.

[MCPRO]  Una estrategia de datos tan robusta debe traducirse en resultados. ¿Puedes compartir ejemplos de decisiones estratégicas que hayan cambiado o mejorado gracias a la analítica de datos en Grupo Piñero?

[José Ramón Reboredo] Absolutamente. He visto cómo, gracias a la analítica precisa de datos se eficiencia la operación y como consecuencia sube la rentabilidad del negocio sin sacrificar la satisfacción del cliente. Esto es posible porque combinamos datos de diferentes orígenes: la operación, la satisfacción del cliente, los costes, etc.

Un ejemplo muy claro está en la sostenibilidad. Por ejemplo: utilizamos algoritmia para analizar los datos de los contadores de energía y agua. Gracias a la detección de anomalías hemos podido identificar averías importantes que, de otro modo, habrían pasado desapercibidas durante mucho tiempo. Esto nos permite tomar decisiones operativas de reparación o sustitución que no solo ahorran costes sino que reducen nuestro impacto ambiental. Por otro lado la predicción de ocupación a través de la analítica de datos permite ajustar el consumo de energía, como el aire acondicionado, y racionalizar las compras. Estos dos estudios también redundan en la sostenibilidad. Este es un ejemplo perfecto de cómo una buena estrategia de datos crea un círculo virtuoso: la eficiencia operativa impulsa la rentabilidad y al mismo tiempo nos ayuda a ser más sostenibles.

También vemos el impacto en nuestra capacidad de adaptación. Al analizar los datos de nuestros clientes, detectamos cambios en sus comportamientos: transiciones entre el canal de turoperación y el online, variaciones en las medias de edad de ciertos segmentos, etc. Esto nos permite reaccionar de forma mucho más dinámica, adecuando el producto y la oferta a lo que el mercado demanda en cada momento.

La infraestructura habilitadora: cloud, ciberseguridad y resiliencia

[MCPRO] Mencionasteis que aprovechasteis la pandemia para convertiros en una compañía 100% cloud. ¿Qué ha supuesto esta migración para la gestión de datos y qué oportunidades ha generado?

[José Ramón Reboredo] La migración al cloud fue una oportunidad enorme. Como primera consecuencia positiva la nube nos ha obligado a ser más eficientes. ¿Por qué? Porque en el cloud, cada recurso que usas tiene un coste directo y visible. La nube en cierto modo «penaliza» la ineficiencia, tal y como pasaba en los orígenes de la informática cuando la potencia de los ordenadores era limitada y había que optimizar el código al máximo. Antes, con un servidor on-premise ocioso el 50% del tiempo no pasaba nada. Ahora una query mal optimizada que tarda 9 minutos en lugar de 1 tiene un impacto directo en la factura. Esta presión financiera nos ha impulsado a optimizar nuestros pipelines de datos nuestras consultas y a eliminar complejidad innecesaria.

Además, el cloud nos habilita capacidades que serían impensables on-premise. Por ejemplo, para ciertos algoritmos de IA necesitamos picos de computación con GPUs muy potentes durante periodos cortos. Tener esa infraestructura en propiedad sería carísimo para usarla solo unas horas a la semana. En la nube, podemos provisionarla bajo demanda, usarla y apagarla. Nos ha hecho más eficientes y nos ha dado acceso a tecnología de vanguardia.

[MCPRO] Vuestra estrategia es multicloud, utilizando Amazon y Azure, y os apoyáis en contenedores. ¿Cómo contribuye esto a la resiliencia del negocio?

[José Ramón Reboredo] La estrategia multicloud es fundamental para la continuidad de negocio. Un ejemplo reciente: hace poco hubo una caída de AWS que fue noticia. A nosotros apenas nos afectó. Como nuestras aplicaciones están en contenedores podemos desplegarlas en diferentes nubes. Tenemos sistemas que detectan si un proveedor cloud está caído y automáticamente activan la operativa en el otro. Puede haber una indisponibilidad mínima, pero no se nos cae la web ni se detiene el check-in en los hoteles.

Esta misma filosofía de rigor se aplica a la ciberseguridad. Hay una relación directa entre un buen gobierno de datos y la seguridad. Si tienes los datos bien etiquetados, clasificados por su nivel de confidencialidad y con los accesos controlados, ya tienes una base de seguridad muy sólida. Es como entrar en una casa: si ves el salón ordenado, probablemente la cocina también lo esté. Para nosotros, la seguridad es un pilar irrenunciable. Prefiero que un proyecto salga un mes más tarde pero que haya pasado todas las auditorías y pen tests necesarios. Es una cuestión de responsabilidad profesional y de dormir tranquilo.

[MCPRO] Con una base de datos sólida, la IA se vuelve una herramienta muy potente. ¿En qué proyectos de IA estáis aplicando estos datos y cuál es el impacto real que estáis viendo?

[José Ramón Reboredo] La base de datos sólida es la clave. No puedes empezar la casa por el tejado. Llevamos años invirtiendo en gobierno calidad y construcción de históricos de datos y es ahora cuando podemos empezar a aplicar IA sobre ellos. Tenemos tres casos de uso principales: la predicción de la demanda hotelera, la predicción de consumos energéticos y la predicción de consumos de alimentos y bebidas.

El impacto es gigantesco. En una compañía de nuestra escala que factura casi 1.000 millones de euros una mejora de un 1% o un 2% en la precisión de la predicción de la ocupación se traduce en millones de euros de ahorro. Nos permite provisionar el personal justo, comprar la cantidad adecuada de alimentos y optimizar el consumo energético. Para hacernos una idea hablamos de tráileres de huevos por ejemplo ya que estas instalaciones son auténticas miniciudades. Si te equivocas en un 1% en el dato de entrada, el algoritmo dará una mala predicción y estarás generando desperdicio de alimentos mayor impacto ambiental y un sobrecoste de millones.

[MCPRO] La IA especialmente la generativa también introduce nuevos riesgos y la necesidad de un gobierno específico. ¿Cómo gestionáis esto y cómo abordáis el dilema entre la precisión de un modelo y su explicabilidad para el negocio?

[José Ramón Reboredo] La gobernanza de la IA es un tema prioritario. Al igual que tenemos «BI Champions» estamos creando «AI Champions»: perfiles formados con unas reglas comunes que pueden experimentar de forma controlada. Tenemos un comité de IA donde están representados el DPO, el CISO, legal y negocio, y cada proyecto pasa por sus checkpoints.

Sobre el dilema entre precisión y explicabilidad nuestro enfoque es pragmático y depende del caso de uso. No hay una respuesta única. Es el usuario de negocio quien decide qué valora más. Por ejemplo para la predicción de la demanda el equipo de operaciones puede preferir un modelo de red neuronal, una «caja negra» que sea un 98% precisa aunque no sea explicable. Su objetivo es operar de la forma más eficiente posible. Sin embargo, el equipo de marketing para un modelo de atribución de campañas necesita todo lo contrario. Prefiere un modelo de regresión clásico totalmente explicable que le diga qué factor pesa más en la conversión aunque su precisión sea del 85%. Necesitan entender por qué para tomar decisiones estratégicas. La clave es adaptar el modelo de IA a la necesidad concreta del negocio.

El futuro del turismo: la ventaja competitiva de la hiperpersonalización

[MCPRO] Para terminar, miremos al futuro. ¿Cómo crees que los datos y la IA van a transformar la industria turística en los próximos 5 o 10 años? Se habla mucho de «hiperpersonalización» ¿qué significa eso en la práctica para la experiencia de un cliente de Bahia Principe?

[José Ramón Reboredo] Creo que los datos y la IA van a transformar radicalmente la industria. Las compañías que sepan utilizarlos mejor van a tener una ventaja competitiva enorme no solo porque operarán de forma más eficiente y con mejores márgenes sino porque ofrecerán una experiencia de cliente superior.

Para mí, la hiperpersonalización es como tener tu propia instancia de ChatGPT para viajar. Cuando un cliente entre en nuestra web no verá una página genérica. Verá una experiencia que le conoce que recuerda que la última vez le encantó el masaje, que reservó en el restaurante indio y le dio una buena valoración. El sistema no solo le recomendará lo mismo, sino que, como le conoce, la interacción será mucho más ergonómica y relevante. Podrá decirle: «Oye, me apetece probar algo diferente» y el sistema, conociendo su historial le podrá hacer una recomendación verdaderamente personalizada.

Esta hiperpersonalización, que se consigue con IA pero sobre todo con buenos procesos de captación y gestión de datos, va a ser el motor de los mayores índices de satisfacción (NPS) y por tanto de la fidelidad del cliente. No sucederá de la noche a la mañana pero es un camino que hay que empezar a recorrer ya. Pero en 5 o 10 años las empresas que dominen esto serán las que lideren el mercado.