Bloomberg — Gracias a su enorme caudal de datos, la inteligencia artificial (IA) se perfila como una poderosa arma para que las líneas aéreas determinen los precios idóneos para los viajeros, ayudándolas a maximizar sus márgenes de beneficio en un momento en el que el sector está emergiendo de su más profunda crisis.
Nutriéndose de todo tipo de fuentes, desde las búsquedas en la red y los brotes de Covid-19 hasta las predicciones del tiempo o los resultados de los partidos deportivos, la informática está comprendiendo la forma en que la vida diaria incide en la demanda de vuelos.
En su versión más sofisticada, la IA echa por tierra los arcaicos códigos de las tarifas de vuelo y las pautas de precios que han condicionado la venta de pasajes durante muchos años.
Al ponderar la información, los proveedores de tecnología son capaces de calcular el precio que los viajeros estarían dispuestos a desembolsar por pasaje y reajustar constantemente el costo de los asientos. De acuerdo con Fetcherr, una empresa israelí que opera un sistema de precios en vivo, el cálculo de las tarifas mediante inteligencia artificial puede incrementar los beneficios de una compañía aérea en un diez por ciento o más.
“Somos capaces de establecer, en cada nivel de precios, cuántos pasajeros adquirirán un pasaje”, explica Roy Cohen, CEO y cofundador de Fetcherr, que cuenta entre sus directivos también con Alex Cruz, antiguo CEO de British Airways Plc. “Resulta sumamente dificultoso esconderse de un sistema como el nuestro”.
El operador brasileño Azul SA (AZUL) anunció el mes pasado la primera prueba pública de la tecnología de precios y predicción de la demanda de Fetcherr. Azul no respondió a los correos electrónicos que pedían más información sobre el juicio.
Las simulaciones de demanda de Fetcherr son tan precisas, según Cohen, que las tarifas determinadas por algoritmos para vuelos dentro de seis meses apenas cambian cuando el avión despega. “Casi en el clavo”, dijo. “A veces al centavo”.
Así es como la IA puede ayudar a las aerolíneas a ganar más dinero:
Digamos que alguien quiere volar de Nueva York a Boston el próximo jueves para asistir a un concierto de rock. Una búsqueda en línea muestra vuelos a US$263, US$303 y US$424. El cliente decide que US$424 es demasiado y toma el asiento a US$263. Esta banda en particular rara vez se presenta, por lo que la persona estaba dispuesta a pagar un poco más. La aerolínea no lo sabe. Sin embargo, los algoritmos hambrientos de datos podrían haber calculado que la demanda de servicios con destino a Boston el próximo jueves fue lo suficientemente alta como para cobrar US$293 y aun así llenar el avión. En este caso, la aerolínea que ofrece asientos a esos precios predeterminados podría haber cobrado US$30 adicionales.
La aviación necesita toda la ayuda que pueda obtener. Los viajes se evaporaron en 2020, cuando los gobiernos de todo el mundo cerraron fronteras e implementaron restricciones por el Covid-19. Una recuperación debería impulsar los ingresos globales de las aerolíneas a US$782.000 millones este año, aún por debajo de los US$838.000 millones de 2019, según la Asociación Internacional de Transporte Aéreo. El crecimiento anual típico de los ingresos ha sido de un solo dígito desde la crisis financiera hace más de una década.
Si bien las aerolíneas han utilizado software durante años para administrar las tarifas aéreas, lo que pagan los pasajeros en última instancia se ha regido hasta cierto punto por la disponibilidad de asientos en varios tramos de precios. Este sistema de IA busca hacer coincidir las tarifas mucho más con el deseo de pagar de los pasajeros, algo que se ha vuelto más difícil de precisar después de dos años de bloqueos.
“Las técnicas tradicionales son instrumentos casi contundentes, en realidad, para entregar ciertos productos a ciertos precios al mercado”, dijo en una entrevista Amanda Campbell, directora de marketing de soluciones del proveedor global de tecnología de viajes Accelya.
La influencia de la IA en la aviación está en su infancia, pero los flujos de información ya son demasiado grandes. Cohen cree que solo Fetcherr procesa múltiples petabytes de datos de todo el mundo cada segundo a medida que evalúa la demanda de viajes. Se estima que un solo petabyte equivale a 500.000 millones de páginas de texto impreso estándar. “Cuanto más grandes nos volvemos, mejores nos volvemos”, dijo.
El suministro de datos es interminable, dijo Conor O’Sullivan, director de productos de Datalex Plc, un proveedor de precios en tiempo real. La compañía con sede en Dublín anunció el año pasado una prueba con Aer Lingus, la aerolínea irlandesa propiedad de IAG SA. Aer Lingus no respondió a un correo electrónico en busca de detalles de las pruebas.
Datalex aún se apoya en gran medida en la información histórica, como las reservas y los horarios de las aerolíneas, para estimar la demanda de vuelos actual y futura, dijo O’Sullivan. Pero las computadoras tienen cada vez más peso en eventos puntuales como conciertos y torneos deportivos, así como reservas de hotel y colas en aeropuertos. Los cambios en los gobiernos y las políticas, o incluso la expulsión de un ministro, pueden influir en el mercado. El trabajo del algoritmo es determinar la importancia relativa de cada byte.
“Todas estas cosas tienen efectos”, dijo O’Sullivan. “Luego se llega a todo tipo de psicología del comportamiento. Si está lloviendo afuera, es más probable que reserve un destino soleado que si está soleado”.
Si bien los minoristas gigantes impulsados por IA como Amazon.com Inc. (AMZN) muestran claramente los beneficios del aprendizaje automático, la aversión al riesgo incorporada en la aviación significa que es probable que adopte la tecnología a un ritmo mucho más lento. El cambio en la industria se mueve a un ritmo glacial, obstaculizado por los sistemas de red heredados y las asociaciones de distribución de boletos obsoletas.
“Se necesita generar mucha confianza antes de que se metan de lleno en algo como esto”, dijo O’Sullivan. “Ven esto como un valor potencial realmente alto, pero también como un alto riesgo”.
Los ingresos en algunas rutas pueden aumentar hasta un 8% con el beneficio de los precios de los boletos impulsados por IA, aunque en toda la red de una aerolínea el beneficio probablemente esté más cerca del 2% al 3%, dijo.
“Si está lloviendo afuera, es más probable que reserve en un destino soleado”
Los viajeros frecuentes pueden proporcionar datos útiles, aunque no personalizados, cuando inician sesión en los sitios web de las aerolíneas para planificar viajes. Las sesiones de navegación que no terminan con una reserva a veces son tan útiles como las que sí lo hacen.
“¿Cuántas búsquedas se abandonaron? Tienes que averiguar por qué”, dijo Tim Reiz, director de tecnología y productos de Accelya. “Se trata de encontrar el precio óptimo en el que la aerolínea pueda llenar los aviones a su máxima capacidad”.
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