MCP, el puente que permitirá a los hoteles competir en la era de los asistentes IA y LLMs

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La llegada de la inteligencia artificial está introduciendo tres disrupciones profundas en la distribución hotelera y canal directo:

1. Lenguaje conversacional: muchos clientes prefieren preguntar y recibir respuestas precisas y multicanal en lugar de navegar y leer páginas extensas. Ofrecer un agente IA plenamente conversacional es ya cada vez más importante. Nuestro agente IA Sarai responde a esta necesidad.
2. Visibilidad en los asistentes IA basados en LLMs (Large Language Model): a diferencia de Google Search, los LLMs como GPT, Gemini o Perplexity no han publicado los criterios oficiales para aparecer de forma orgánica en sus resultados. Se habla de GEO o AIO pero la realidad es que no existe una metodología clara ni científica; todo proviene de experimentación.
3. Contenido oficial y capacidades agénticas: el gran reto estratégico para los hoteles es doble. Por un lado, cómo hacer llegar contenido oficial, verificado y estructurado a los asistentes IA que utilizan estos LLMs y, por otro, cómo ofrecer capacidades agénticas para ejecutar acciones en nombre del huésped, como realizar una reserva. Ambos objetivos convergen en una nueva pieza del stack hotelero: un servidor MCP.

¿Por qué los LLMs necesitan ahora datos estructurados y veraces?

Hasta hoy, la mayor parte del contenido almacenado por los LLMs proviene de grandes agregadores, foros como Reddit, sitios de reviews como TripAdvisor o prensa especializada. Aunque esta información suele ser rica, relativamente actualizada y útil en fases muy iniciales del funnel (inspiración, descubrimiento), presenta tres problemas:

1. Rigor desigual. Son fuentes de terceros, no oficiales. La probabilidad de incorrecciones es elevada.
2. Falta de granularidad. Cuanto más abajo del funnel esté el usuario y más próximo a la reserva, más crítico es el nivel de detalle y precisión. Los LLMs no pueden permitirse fallar en políticas, horarios, disponibilidad o servicios.
3. Riesgo agéntico. En un escenario donde el LLM pueda ejecutar acciones en nombre del usuario, como consultar disponibilidad, aplicar reglas comerciales o realizar una reserva, no hay margen de error. Un fallo en este punto pone en duda la confianza del consumidor en el sistema y esto es un riesgo muy alto para los LLMs.

Las OTA pueden ser una fuente parcial y seguramente un parche temporal para ganar tiempo, pero ni siquiera ellas garantizan el 100% de la información real del hotel. El único actor capaz de hablar en primera persona es el propio hotel. Por eso confluyen los intereses del hotel y de los asistentes IA. Están llamados a entenderse. El protocolo MCP es precisamente la pieza que permite que ese intercambio sea posible.

Qué es un servidor MCP

Cuando hablamos de IA conviene distinguir dos niveles:

• Un asistente de IA (como ChatGPT, Gemini o Claude) es el producto con el que interactúa el usuario: gestiona la conversación, decide qué herramientas usar y cómo presentar la respuesta.
• Un LLM (Large Language Model) es el motor que hay por debajo (GPT 5.1, Gemini 3, Claude 4 …), el modelo matemático que genera el texto y el razonamiento, pero que por sí solo no se conecta a sistemas externos ni orquesta nada.

Un servidor MCP (Model Context Protocol) es una interfaz que conecta los sistemas internos del hotel con asistentes IA como ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity. Permite ofrecer datos del hotel de forma ordenada, estructurada y segura: contenido oficial, tarifas, disponibilidad, políticas, reglas comerciales, FAQs y, eventualmente, capacidades agénticas de reserva.

Aunque conceptualmente se parece a un API, la diferencia clave es que MCP funciona como un estándar universal, aún en fase de consolidación, evitando integraciones uno a uno y actuando como un “USB‑C de la IA”. Se puede decir que es la manera nativa de conectar con las IA a través de sus asistentes.

Base de datos canónica: datos ordenados, accesibles y estructurados

Antes de pensar en MCP, los hoteles deben resolver un problema previo: el desorden, ya que su contenido suele estar disperso en webs, PDFs, documentos internos, emails o en la memoria de los empleados. Esto genera errores, inconsistencias y respuestas poco fiables.

El primer paso es centralizar toda la información en una base de datos canónica -también llamada Single Source of Truth (SSOT)-, un repositorio vivo que incluya:

• Tipos de habitaciones y diferencias reales.
• Servicios, horarios, políticas y restricciones.
• Información detallada de restauración, spa, actividades y kids club.
• Preguntas frecuentes del huésped.
• Procedimientos internos relevantes.
• Información del destino.
• Disponibilidad, tarifas, ofertas y reglas comerciales.
• Beneficios, niveles y ventajas de fidelización.

Un hotel no tendrá un único SSOT, sino varios, pero el de contenido y reservas es el más crítico y el que debe construirse primero. Esta base es la que alimentará al MCP.

A quién acudir para construir un MCP

Construir un MCP sólido requiere integrar dos grandes bloques de información: todo lo relativo a reservas (tarifas, disponibilidad, reglas, acciones transaccionales) y todo el contenido operativo del hotel (servicios, políticas, detalles prácticos, FAQs, etc.). No todos los proveedores están preparados para cubrir ambos ámbitos, y entender esta distinción es clave para elegir bien.

El motor de reservas, tu columna vertebral 

El motor de reservas es el actor natural para liderar la parte transaccional del MCP, ya que tiene una visión completa y autorizada, siendo el único sistema que domina:

• Tarifas en tiempo real.
• Disponibilidad e inventario.
• Reglas comerciales completas.
• Promociones, restricciones y ofertas activas.
• Lógica operativa necesaria para ejecutar reservas agénticas.

Alternativas como PMS, channel managers, comparadores, herramientas de pricing o incluso metabuscadores, sólo podrán aportar soluciones parciales. Conocen inventario y tarifas, pero no reglas, ofertas, ni lógica completa de reserva. Tampoco saben nada del club de fidelización y sus members.

Por tanto, delegar esta parte del MCP fuera del motor de reservas, genera un riesgo claro: construir un MCP incompleto que no pueda evolucionar hacia capacidades agénticas.

La incógnita de cómo resolver la parte del contenido del hotel

Cuando pensamos en “contenido del hotel”, el instinto nos lleva al proveedor web y que allí “está toda la información”. No es así. Las webs tienen dos limitaciones profundas que les impiden ser la base de un MCP:

1. Contenido insuficiente. Las webs muestran solo un 5%–10% del contenido operativo real del hotel. Lo que aparece es contenido orientado a marketing y conversión, no información exhaustiva para responder a cientos de dudas operativas.
2. Arquitectura inadecuada. Los CMS están diseñados para editar contenido de manera sencilla, no para ser consultados de forma masiva y estructurada por una IA. No permiten entregar información profunda, organizada ni actualizada al nivel que exige un servidor MCP.

Esto no significa que no puedan evolucionar, pero hoy no están preparados para servir como repositorio estructurado ni como fuente oficial de información operativa para IA.

La oportunidad para nuevos proveedores especializados

La dificultad sobre cómo o quién debe resolver la parte del contenido del hotel, más la falta de preparación de muchos motores de reservas, abren una oportunidad para nuevos players cuya especialidad sea estructurar grandes volúmenes de información del hotel, de manera exhaustiva y accesible. Un ejemplo de ellos es Q-Data de Quicktext, posicionándose como una “solución de gestión de datos hoteleros”.

Con el mismo objetivo, y tras descartar nuestro CMS como herramienta para dar servicio a las IA, en Mirai optamos por crear Intelligence, una base de datos canónica diseñada explícitamente para capturar, organizar y mantener toda la información operativa relevante del hotel y ponerla a disposición de los agentes IA (como Sarai) y de los asistentes IA a través de MCP.

Un enfoque híbrido, motor de reservas para todo lo transaccional y un proveedor especializado para contenido exhaustivo de hotel, se postula como la mejor combinación para cubrir las necesidades actuales de los LLMs.

El valor que aporta MCP hoy y las posibilidades para el mañana

MCP no son sólo futuribles. A día de hoy aporta dos ventajas a los hoteles:

1. Clientes repetidores. De la misma manera que los hoteles ofrecen apps a sus clientes repetidores, ¿por qué no ofrecerles también un conector para que lo instalen en su asistente IA favorito? En la actualidad sólo Claude, ChatGPT (en modo desarrollo), Perplexity y Grok soportan MCP de forma nativa o experimental. No obstante, Google ha dado señales de que lo incorporará a Gemini en un futuro cercano. Los clientes que más usan los asistentes IA estarían sorprendidos y encantados de poder interactuar con sus hoteles favoritos desde ChatGPT o Gemini. A día de hoy, es la única vía para que un hotel tenga presencia oficial dentro de un asistente IA.
2. Aplicaciones de terceros. Están surgiendo, y surgirán muchas más, nuevas aplicaciones nativas del ecosistema de IA orientadas al consumidor final. Son productos que viven directamente dentro de asistentes como ChatGPT o Gemini, sin necesidad de una web tradicional, y que aspiran a convertirse en nuevos puntos de visibilidad para los hoteles. Ejemplos como DirectBooker o Connect AI (The Hotels Network) están intentando posicionarse en este nuevo entorno y competir por la atención del usuario igual que hoy lo hacen las grandes OTAs. Disponer de un servidor MCP permite a los hoteles conectarse con esta nueva demanda si estas aplicaciones acaban ganándose al consumidor en su competencia con las OTA.

El valor del MCP hoy es limitado pero real; el valor mañana es potencialmente enorme. Esto significa que construirlo ahora no es una apuesta, sino una ventaja competitiva: cuando lleguen las reglas del discovery automático, el hotel que tenga un MCP sólido saldrá con meses de ventaja.

1. Funcionalidades agénticas. Aunque todavía en una fase muy incipiente, la carrera agéntica ha comenzado entre ChatGPT y Gemini. MCP es el camino para permitir a los clientes interactuar con los hoteles de manera directa, y no sólo para consultar, sino para hacer una reserva, pedir una factura o comprar un late checkout.
2. Discovery automático. Ningún asistente (ChatGPT, Gemini o Perplexity) ofrecen aún un discovery automático que indexe de forma nativa los MCP. Por tanto, tener un servidor MCP no te “conectará a las IA”. Tampoco existen soluciones ni productos mágicos que “te conectan, sin intervención del usuario, a las IA”. No obstante, todo apunta a que los MCP serán la base del discovery automático en el futuro. Cuando se definan las normas, contar con un servidor MCP te dará una ventaja competitiva.

OpenAI vs. Google, duelo de titanes

ChatGPT lanzó hace apenas un mes Apps, una manera nativa de integrarse con proveedores mediante el protocolo MCP. Se acabó el “scraping” de las webs. Llegó el momento de la integración directa y obtención del contenido oficial y estructurado.

Aunque Gemini todavía no ha anunciado soporte completo para MCP, Google acaba de comunicar, de forma explícita, su hoja de ruta hacia las reservas agénticas de aviones y hoteles, lo que implica necesariamente integraciones estandarizadas como MCP.

Los dos gigantes de la IA persiguiendo el mismo objetivo: reserva agéntica. OpenAI tiene la gran ventaja del “first movers advantage” (ser el primero), y en tiempos de IA, cada mes de ventaja es oro. No obstante, Google tiene muchas fortalezas de las que OpenAI aún carece:

• Autoridad de datos vía Google Business Profile / My Business, lo que facilita resolver el problema de identificar y validar la fuente oficial de cada negocio.
• Integración con Google Hotel Ads y el canal directo, y acceso al inventario y precios, casi en tiempo real, de miles de hoteles.
• La experiencia, fallida pero experiencia, del ya descontinuado Book on Google (el equivalente a una reserva agéntica en el mundo pre-IA).

De hecho, Gemini ya muestra en “AI Mode” resultados estructurados, precios de Hotel Ads y links al canal directo oficial.

Si bien gran parte del foco está en ChatGPT, Gemini no debe verse, ni mucho menos, como un actor secundario, sino como un competidor central en la carrera por el canal directo conversacional.

En cualquier caso, es evidente que viviremos una competencia feroz entre ambos titanes. Todo esto dibuja un escenario de enorme transformación y competencia acelerada, en el que los hoteles no pueden quedarse quietos.

Plan de acción para los hoteles

Tu objetivo, ya seas una cadena o un hotel independiente, debe ser construir un servidor MCP para tu hotel o cadena. Una pieza que te represente de forma oficial en los asistentes IA. Para lograrlo, este podría ser un buen plan de acción.

1. Localizar y organizar todo el contenido del hotel.
2. Crear una base de datos canónica (SSOT).
3. Diseñar y construir el MCP con los proveedores adecuados.
4. Ofrecer conectores para asistentes IA y aplicaciones de terceros.
5. Prepararse para el futuro marketplace y para un eventual discovery automático.

Un matiz final para los más puristas. Los LLMs nunca se conectarán directamente a un servidor MCP porque no tienen capacidad de ejecución. Será siempre el asistente como ChatGPT, Gemini o Claude quien descubra, gestione y consulte los MCP como fuentes oficiales. MCP no alimenta al modelo de forma autónoma hoy, pero en el futuro será el mecanismo mediante el cual los asistentes proporcionarán al LLM contenido oficial y verificado.

Conclusión y una reflexión final sobre la IA agéntica

Aunque la reserva agéntica es un gran objetivo declarado por OpenAI y Google, desde Mirai somos escépticos respecto a su llegada masiva a corto plazo. El proceso de reserva hotelera es complejo, requiere validar múltiples reglas comerciales, políticas, preferencias y matices que no siempre encajan en una transacción lineal. Creemos que la tecnología va a avanzar muy rápido, pero también que aún queda recorrido para que el usuario confíe plenamente en delegar la decisión final de reserva en un agente IA, si es que esto llega finalmente a ocurrir.

Dicho esto, los hoteles no pueden permitirse ignorar este escenario: deben prepararse construyendo sus bases de datos canónicas (de contenido y reservas) y construir sus servidores MCP, dejando en última instancia al huésped elegir dónde quiere reservar. En Mirai estamos trabajando en esta dirección y muy pronto tendremos novedades. Si la adopción de la IA agéntica avanza rápido, los hoteles que no estén preparados podrían ver cómo su canal directo queda relegado en favor de quienes sí hayan hecho los deberes. Prepararse no es opcional: es estrategia.