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Los usuarios no nos comportamos de manera diferente en los asistentes IA de lo que hacemos en el tradicional search (búsquedas en Google). En ambos, las decisiones siguen el mismo patrón:
Exploración → consideración → transacción
Son tres etapas del mismo funnel con un único objetivo: tomar una decisión y ejecutarla. La tecnología no condiciona este comportamiento. Así es como actuamos los usuarios.
La exploración, la gran fortaleza de los asistentes IA
Hoy los asistentes son extremadamente buenos en la fase de exploración o planificación, cuando todavía estamos valorando opciones sin una decisión aún tomada. Los asistentes capturan ya un 30% de las búsquedas en esta etapa del funnel y seguirá subiendo: la propuesta de valor de los asistentes IA, liderados por Gemini y ChatGPT, es innegable.
Algunos ejemplos en exploración serían:
- “Busco un hotel en Mallorca para ir con niños pequeños y que pueda ir caminando a la playa”
- “Necesito un hotel en Madrid con shuttle al aeropuerto y desayuno a las 6am para un viaje de trabajo”
Gracias a la IA, el tiempo de exploración -en el pasado la fase más lenta de todas- se ha comprimido a pocos días o incluso horas. Es tan rápido que se habla incluso de que el “nuevo funnel” empieza en la consideración. Esto no solo mejora la experiencia: cambia el ritmo al que se toman decisiones.
La eficiencia de los LLMs sintetizando información de múltiples fuentes genera respuestas muy bien redactadas y ayuda a razonar en búsqueda de la mejor decisión. Muy por encima de lo que obtenemos con búsquedas en Google.
Por qué este gran cambio no lo notas aún en tus ventas
Este cambio del usuario es estructural. Google ya anticipa que de aquí a 2030 la forma en la que los usuarios descubren y planifican viajes será radicalmente diferente, impulsada por experiencias conversacionales basadas en IA.
Y, sin embargo, muchos hoteles se preguntan: “¿Por qué si la exploración está viviendo esta enorme transformación, aún no noto ningún cambio en mis ventas ni en mis canales de distribución (directo vs. OTA especialmente)?”
El motivo es simple: el funnel en la IA está roto, o mejor dicho, aún incompleto.
La consideración, el talón de Aquiles de la IA
La gran fortaleza de los asistentes (exploración o discovery) se convierte en su gran debilidad donde más importa, cuando el usuario baja en el funnel.
De la exploración pasamos a la consideración, el momento en el que dejamos de buscar inspiración y queremos certezas. Este paso es clave para generar confianza. Y sin confianza no hay posibilidad de reserva. Es aquí donde el funnel se agrieta: mientras que la IA es excelente imaginando posibilidades, falla al ofrecer las respuestas precisas que exige una decisión de compra.
La consideración no sólo es crítica para el usuario; es también el momento donde se concentra la mayor parte de la inversión en marketing del sector. Mientras que la exploración ha sido históricamente territorio de marca e inspiración, es en la consideración donde compiten agresivamente las OTA, metabuscadores y hoteles por capturar la demanda con mayor intención.
Nuestros ejemplos se convertirían en algo como esto en la fase de consideración:
- “Busco un hotel en la zona de Alcudia para el 15 de agosto 6 noches con habitaciones comunicadas, cuna, animación para niños y opciones de desayuno para celíacos”
- “Quiero un hotel cerca de la T4 de Barajas para el 14 de septiembre dos noches con shuttle gratuito empezando a las 6am y con una sala de reuniones para 10 personas”
Ante estas preguntas, los LLMs, aunque combinan búsquedas en Google en tiempo real, no pueden garantizar información precisa, actualizada y fiable. Ante la ausencia de datos precisos y verificados —como la disponibilidad real de una cuna o el detalle de un menú para celíacos— el usuario siente inseguridad. Al no recibir una respuesta infalible, se genera una falta de confianza que empuja al usuario a volver a “lo conocido”: el buscador tradicional y los agregadores, donde la información sí está estructurada y contrastada.
Y desde ahí, de vuelta al camino de siempre que todos conocemos: las OTA y el canal directo. Este patrón explica por qué la revolución que se está viviendo en el upper funnel, apenas llega al lower -donde ocurren las reservas-. Al menos por ahora.
Abordar la consideración, el gran reto de los asistentes IA
OpenAI y Google generaron mucho revuelo al anunciar que querían permitir que los usuarios reservasen hoteles sin salir de sus asistentes. El camino a la IA agéntica. Ciertamente sonaba prometedor pero quizá aún utópico debido a los retos operativos, tecnológicos y de adopción que supone una reserva agéntica hotelera.
La tecnología no es el principal límite. El verdadero interrogante es la adopción. Y, sobre todo, la capacidad de generar la confianza suficiente en el usuario para que siquiera pueda considerar la decisión de reservar.
La transacción exige veracidad informativa y este rigor sólo se consigue con datos estructurados. Sin ellos, el usuario sólo recibirá aproximaciones y con ello dudas, haciendo que el “reservar” en un asistente siga siendo un salto al vacío que pocos viajeros están dispuestos a dar.
No obstante, arreglar el funnel IA para lograr generar confianza en el usuario no parece una etapa muy lejana. Se necesitan fundamentalmente dos cosas:
- Datos o información estructurada y fiable, algo que los LLMs por sí solos y las webs actuales de los hoteles no pueden ofrecer de forma consistente.
- El descubrimiento automático de estas fuentes de datos por parte de los asistentes IA, ya que depender de que el usuario instale conectores o apps manualmente no escala.
La ausencia aún de estas condiciones empujó a OpenAI a dar señales recientes de que pausa su objetivo de realizar transacciones agénticas. No porque la transacción no sea relevante – que lo es por el elevado número de anunciantes dispuestos a pagar por exponer sus canales – sino porque necesita centrarse en la fase anterior: la consideración. Google en cambio mantiene sus planes intactos de permitir reservas sin abandonar su asistente Gemini.
Contenido estructurado legible por agentes: clave para poder lograr visibilidad en los asistentes IA
La primera condición recoge la necesidad de datos estructurados con la información y disponibilidad y los precios de tu hotel, así como acceso a funciones agénticas para poder transaccionar llegado el caso.
Para ello y, aunque estamos en el terreno de la opinión, dos alternativas presentan candidaturas sólidas:
1. MCPs o protocolos similares
Una de las opciones que más atención está recibiendo es MCP o Model Context Protocol. MCP es una interfaz o “hub” a tus contenidos y capacidades de reserva que permite a los asistentes consultar información estructurada de forma directa.
Tanta fuerza ha cogido MCP que muchas hoteleras están invirtiendo ya en crear una infraestructura MCP y están ya listos para cuando los asistentes resuelvan el “discovery automático”. Ese día, MCP jugará un rol esencial en las etapas de la consideración y transacción.
Aunque MCP es una de las opciones que más atención está recibiendo, no es la única. Están emergiendo otros enfoques y protocolos como UCP (Universal Control Protocol de Google) o ACP (Agent Client Protocol) que persiguen resolver el mismo problema: permitir a los asistentes acceder a datos estructurados y capacidades de forma estandarizada.
2. Apps dentro de asistentes
La segunda opción es que los asistentes evolucionen hacia ecosistemas de apps o integraciones instalables, donde los proveedores -hoteles- publiquen sus servicios. En este caso los asistentes IA jugarían un rol más de “sistema operativo” más parecido a iOS o Android y se apoyaría en un ecosistema de apps.
Las apps en los diferentes marketplaces como ChatGPT se apoyan en MCP igualmente, así que no dejaría de ser una derivada del caso anterior.
Tanto MCP como Apps son ya una realidad funcional y operativa. Por tanto, la primera condición está ya cubierta y sólo esperan adopción por parte de los hoteles.
Google parte con ventaja
En este contexto de acceso a información estructurada, no todos los asistentes parten del mismo punto. Google cuenta con una ventaja estructural relevante: lleva años construyendo un ecosistema de datos verificados y estructurados a través de productos como Google Business Profile (My Business), Google Hotel Ads o Google Flights, además de integraciones en retail que permiten mostrar inventario y precios directamente en sus interfaces.
Esto le da a Gemini una base más sólida para abordar la fase de consideración, al partir de datos más fiables y conectados. Otros asistentes, como ChatGPT, tendrán que construir este acceso a datos desde cero o apoyarse en nuevas arquitecturas como MCP.
Descubrimiento automático: el “SEO” de la era IA
Es en esta segunda condición -aún no resuelta- donde está el problema real. Si bien la manera de conectar contenido estructurado existe, nos encontramos con una barrera crítica: la instalación de estas fuentes es aún manual. Para que un asistente acceda a tus datos reales, el usuario tiene hoy que instalar tu conector o app específica e invocar su uso, algo que simplemente no escala en el comportamiento del viajero.
Por eso, tener un MCP hoy, o estar en una app en ChatGPT, no genera visibilidad si los usuarios no se instalan ese MCP o App. Tampoco mejora tu posición en el LLM.
El valor actual de MCP es latente y estratégico. Es importante entender este concepto. Se han generado muchas falsas expectativas con el riesgo de que los hoteles acaben dando la espalda a esta revolución porque la ven como humo.
En cambio, estamos a un paso de que todo cambie y el usuario explore, considere y decida dentro de la IA. Eso ocurrirá cuando la IA descubra automáticamente fuentes de datos (o agentic discovery). En este modelo, los asistentes no esperarán a que tú les digas dónde estás; ellos buscarán activamente por toda la red fuentes de datos que puedan procesar en milisegundos. Es aquí donde el SEO tradicional evoluciona hacia una nueva disciplina técnica.
En este nuevo escenario, el éxito no vendrá solo por ser “encontrado” por la IA, sino por ser validado por ella. Estamos pasando de un modelo de simple indexación a uno de “Discovery verificado”. Para que un agente de IA se atreva a recomendar tu hotel de forma autónoma, no le bastará con leer una descripción sugerente en tu web; necesitará certificar, mediante datos estructurados y protocolos de confianza, que tus atributos (como esa “cuna disponible” o ese “desayuno para celíacos”) son una certeza transaccional. En el descubrimiento automático, el contenido que no sea verificable será tratado como “ruido”, y la IA simplemente lo ignorará para evitar el riesgo de alucinación.
Este modelo es mucho más escalable, pero requiere una arquitectura técnica donde el hotel exponga sus datos de forma abierta y estandarizada. Esto nos lleva de nuevo a la importancia de los protocolos de contexto (como el MCP, el UCP o el ACP). Participar en ellos no es solo una mejora técnica; es la única forma de que tu canal directo sea “visible” para los ojos de la inteligencia artificial.
En este escenario, el MCP se convierte en una especie de SEO para los asistentes haciendo que tu hotel sea “entendible” para los sistemas que toman decisiones. Quienes preparen hoy esta infraestructura serán los que tengan prioridad cuando los asistentes decidan qué interfaces son fiables y cuáles priorizar en la fase de consideración.
MCP no garantiza visibilidad ni ventas. Lo que hace es hacer posible esa visibilidad.
El necesario alineamiento del ecosistema
La industria se encuentra en un punto de inflexión donde los intereses de todos los actores empiezan a converger. Si logramos resolver el eslabón de la consideración a través de datos estructurados, el beneficio es triple:
- Para los Asistentes IA: logran retener al usuario durante todo el proceso de decisión, reduciendo su dependencia de los agregadores tradicionales en las fases avanzadas del funnel. También les permitiría competir por parte de la inversión publicitaria de esta etapa y, por último, acercarse así al objetivo final de abordar la transacción.
- Para los hoteles: exponer su información, servicios, inventario y precios directamente a la IA para atraer clientes en la fase crítica de comparación, así como competir con las OTA donde ellas son más fuertes.
- Para los usuarios: obtienen respuestas precisas, fiables y en tiempo real, eliminando la necesidad de buscar entre decenas de webs para confirmar detalles operativos.
Conclusión
Hoy la IA ya está cambiando cómo empieza la decisión de los usuarios. Su objetivo inmediato es avanzar un paso en el funnel e influir en cómo se termina. Con eso persiguen dos grandes objetivos: retener al usuario evitando que se vaya a search de vuelta y pescar en un caladero de anunciantes enorme con ganas de invertir en nuevos placements.
Hace un tiempo la duda era si los asistentes llegarían a cubrir todo el funnel. Hoy la duda parece más bien cuándo. Pero ese cambio no será uniforme. La adopción será desigual entre segmentos de usuarios y tipos de viaje, y no todos los casos estarán preparados al mismo tiempo para dar ese salto. Quizá algunos nunca lo estén.
La conquista de la consideración dependerá en gran parte de los propios asistentes. Los hoteles no decidirán qué arquitectura se impone, pero sí decidirán si quieren ser parte de ella. Si no lo hacen con sus canales directos, las OTA ocuparán este espacio por ellos.
Algo parecido ocurrió con los buscadores. Durante años, entender el ecosistema de SEO y SEM fue clave para ganar visibilidad y desarrollar el canal directo.
Ahora empieza a construirse un nuevo ecosistema y éste premiará a los hoteles que no solo sean visibles, sino que sean verificables para las máquinas. Preparar hoy tu infraestructura de datos (como el MCP) no es una opción técnica, es la estrategia para asegurar que, cuando la IA busque certezas para recomendar un hotel, sea el tuyo el que hable su mismo idioma.
Y en esa carrera por dominar la consideración, no todos los hoteles empezarán en la misma línea de salida. En la era de la IA, no ganará quien sea más visible, sino quien sea más verificable.
