Exportaciones de bienes de Costa Rica alcanzaron los US$1.512 millones en enero 2026
Por: Pedro Andrés Solórzano, gerente de Cuentas Estratégicas para Centroamérica y el Caribe de Red Hat.
La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo la forma en que las personas planifican, viven y recuerdan sus viajes. Desde motores de recomendación personalizados hasta sistemas predictivos de gestión de flujo turístico, la IA se integra en cada etapa del recorrido del visitante.
Esta transformación no solo mejora la experiencia del usuario final, sino que abre oportunidades concretas para que gobiernos y empresas optimicen sus estrategias. Además, incrementen la eficiencia operativa y se posicionen en un entorno global altamente competitivo.
En América Latina, los países comienzan a explorar cómo incorporar la IA en el núcleo de su estrategia turística nacional, apuntando a un turismo más inteligente, sostenible y centrado en datos.
En Costa Rica, la IA está siendo cada vez más integrada en el sector turismo con un enfoque en la optimización de procesos, personalización de servicios y sostenibilidad. El país se ha posiciona como pionero su utilización para diseñar estrategias nacionales, pues fue el primer país en el mundo en usar IA para crear su Estrategia de Marca País hacia 2035, enfocándose en sostenibilidad y cambio climático, lo que a su vez fortalece su imagen como destino turístico innovador y sostenible.
La Estrategia Nacional de IA presentada en 2023 busca justamente que esta tecnología sea utilizada de manera ética y centrada en el beneficio humano, ayudando a reducir desigualdades y fomentar un desarrollo sostenible. Se prevé que la IA impulse nuevas fuentes de ingresos, mejore la calidad del entorno turístico, fomente el emprendimiento y reduzca costos.
Para que la inteligencia artificial tenga un impacto real y sostenido en el turismo, es fundamental contar con plataformas que faciliten la innovación y la interoperabilidad entre sistemas. Se requiere una infraestructura tecnológica robusta, flexible y basada en estándares abiertos.
La IA debe construirse sobre bases abiertas y colaborativas para ser verdaderamente transformadora. En el sector turismo, esto significa habilitar plataformas tecnológicas que permitan a gobiernos y empresas integrar soluciones innovadoras de manera ágil, segura y adaptable. El enfoque de código abierto no solo impulsa la eficiencia operativa, sino que también promueve la autonomía tecnológica y el desarrollo de capacidades locales en los destinos donde más se necesita.
En la práctica, la IA aplicada al turismo puede optimizar desde la gestión de reservas hasta el análisis en tiempo real del comportamiento de los visitantes en un destino. Por ejemplo, sistemas basados en plataformas abiertas pueden prever picos de afluencia en sitios turísticos y redistribuir flujos de visitantes para mejorar su experiencia y reducir el impacto ambiental.
Asimismo, permiten a los operadores turísticos adaptar sus ofertas según las preferencias detectadas, incrementando el valor de cada visita. Al trabajar sobre tecnologías de código abierto, estas soluciones pueden escalar rápidamente, integrarse con sistemas ya existentes y responder a las particularidades de cada país sin imponer modelos rígidos.
En el sector turístico, la IA ya se utiliza para planificar itinerarios, seleccionar hoteles, encontrar restaurantes y descubrir sitios recomendados. Sin embargo, al basarse principalmente en datos masivos de popularidad, estas herramientas tienden a concentrar la demanda en ciertos destinos, generando efectos adversos: sobresaturación, encarecimiento y una disminución de la calidad en la experiencia del visitante.
Un ejemplo emblemático es Santorini, en Grecia, donde la sobreexplotación turística ha superado su capacidad de carga, afectando la experiencia del viajero y encareciendo el costo de vida para la comunidad local. Casos como este evidencian la necesidad de una IA más estratégica y contextualizada.
Frente a estos desafíos, es muy importante que gobiernos y empresas desarrollen modelos de IA propios, adaptados a sus necesidades y realidades locales. Esto implica trabajar sobre plataformas que permitan entrenar modelos especializados, controlar la información de manera segura y garantizar un uso responsable y eficiente de los datos.
Hay dos razones específicas:
La clave está en desarrollar soluciones centradas en cada industria, que ofrezcan respuestas relevantes sin comprometer la seguridad de los datos. Las plataformas abiertas permiten que esta innovación ocurra de forma segura, escalable y adaptada a la realidad de cada mercado.
Para que una organización entrene su propia IA de forma sostenible, necesita mecanismos de retroalimentación continua (reentrenamiento). Esto demanda talento especializado y plataformas que simplifiquen el proceso.
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