“Tengo dudas”. Con esa frase, repetida por muchos hoteleros, arrancó David González, Business Development Manager en Lybra. Dudas sobre si un RMS encaja con la esencia del hotel, si el equipo lo adoptará, o si de verdad aportará ingresos y tiempo. Su propuesta: una sesión muy práctica para despejar el ruido y quedarse con lo esencial.
[embedded content]Qué es (y qué no es) un RMS hoy
Un RMS es un software de predicción y recomendación de precios que cruza múltiples fuentes de datos con dos objetivos: ahorrar tiempo y mejorar la rentabilidad. Se alimenta del histórico (conexión al PMS) y, sobre todo, del dato en tiempo real para reaccionar a un mercado cada vez más ágil.
Lo que no debe hacer: sustituir la estrategia humana. El sistema automatiza la lectura masiva de señales y propone acciones; el criterio del revenue decide políticas, riesgos y excepciones.
Dato en tiempo real: pasar de la intuición al impacto
Málaga es dinámica: picos de pickup, eventos locales, promociones de la competencia, cambios de inventario… Ajustar “a mano” todas las variables es inviable. El RMS identifica microseñales y propone cambios pequeños pero constantes (los “céntimos que suman”), imperceptibles para el huésped, relevantes para el P&L al multiplicarse por días y habitaciones.
Ejemplos claros:
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Oleada repentina de reservas un fin de semana: subir precio y/o mínimos de estancia.
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Promoción agresiva del competidor: proteger competitividad sin erosionar margen.
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Patrones de pickup por segmento: abrir/cerrar tarifas o canales con precisión.
Búsquedas de vuelo: la demanda que viene (antes de que llegue)
Una de las señales clave que destacó González fue el dato de intención: búsquedas de vuelo hacia Málaga. Con un aeropuerto internacional creciendo año a año, la inteligencia de origen (país/ciudad) permite coordinar revenue + marketing:
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Priorizar campañas geolocalizadas allá donde hoy se concentra el interés (ej. Londres o Mánchester en Reino Unido; Alemania; España).
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Ajustar políticas de estancia y precios por mercados.
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Activar partners y canales con mayor probabilidad de conversión.
La idea: no disparar a ciegas. Si el interés real hoy está en Reino Unido, ¿por qué invertir mañana en un mercado frío?
Override y transparencia: IA que aprende de ti
Otra duda recurrente: “¿Y si el algoritmo no refleja cómo trabajamos en mi hotel?”. En Lybra, el enfoque es machine learning con override significativo:
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El sistema recomienda un precio.
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El revenue puede sobrescribir puntualmente (por contexto) y publicar.
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Si el override se repite con un patrón, el RMS aprende y ajusta futuras sugerencias en esa dirección.
Resultado: confianza y control. La IA no impone; se alinea con la manera de gestionar del hotel, siempre que tenga sentido de negocio y respete el contexto (demanda, competencia, inventario, elasticidad).
Qué debe seguir decidiendo el humano
La máquina acelera; el humano prioriza. Decisiones estratégicas que siguen siendo tuyas:
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Políticas de cancelación y pago según volatilidad del destino/temporada.
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No vender demasiado pronto (ej. picos de Semana Santa) para capturar rentabilidad.
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Paquetización por motivación y procedencia (bleisure, familias, city-break, MICE).
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Mix de canales y segmentos para balancear precio vs. volumen.
El RMS aporta una capa de Business Intelligence que convierte datos en respuesta rápida, pero el posicionamiento y los riesgos los define el equipo.
Sencillez operativa: adopción o nada
Tecnología y sencillez deben ir de la mano. La promesa de valor se cae si el RMS complica el día a día. Puntos de higiene que remarcó González:
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Interfaz clara y KPIs accionables (sin “pantallas museo”).
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Conexiones robustas con PMS/Channel para evitar trabajo doble.
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Alertas útiles (no spam): qué pasó, por qué y qué hacer ahora.
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Trazabilidad de cambios (quién, cuándo y efecto).
Adoptar ≠ instalar. Adoptar = que el equipo confíe y use el sistema a diario.
Casos de éxito: números sobre la mesa
Para combatir la resistencia (“¿es gasto o inversión?”), nada como resultados. González compartió el ejemplo de Grupo Tobos Hotels (tres hoteles en la provincia): comparativa 2024 vs. 2023 con crecimiento agregado cercano al 10% en revenue, junto a mejoras en habitaciones vendidas, ADR y RevPAR.
El primer año suele moverse entre +10% y +20%, según casuística, adopción y disciplina. La clave está en medir antes/después con el mismo calendario y condiciones comparables.
Cómo empezar (y no morir en el intento)
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Objetivo claro: ¿quieres tiempo, ingresos o estabilidad? Prioriza.
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Datos limpios: histórico fiable y mapeo fino de productos/segmentos.
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Gobernanza: quién valida, a qué ritmo y con qué límites de override.
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Sprints de mejora: calendario de hitos (pickups, eventos, ventanas).
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Playbooks por escenario: alta/baja demanda, última hora, eventos locales.
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Alineación comercial: revenue + marketing + ventas (no trabajar en silos).
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Revisión mensual: qué funcionó, qué no y qué aprenderá el sistema.
Tecnología + criterio = equilibrio
No se trata de elegir entre IA o experiencia humana. Se trata de equilibrio (de ahí el nombre Lybra): la tecnología amplifica la capacidad del equipo, no lo sustituye. Con dato en tiempo real, override inteligente y foco en Málaga, el paso de la duda a la excelencia es un camino medible.
La llamada final de González fue simple: “Probadlo con métricas claras y comparables. Si el sistema no os ahorra tiempo ni os hace ganar más, no es vuestro RMS. Pero si lo hace, lo sabréis en semanas.”
