Aquesta tesi demostra com la intel·ligència artificial pot transformar digitalment les PIMES del sector turístic, millorant processos clau i augmentant la rendibilitat. El sistema SYSTEM-TH-001, basat en aprenentatge automàtic, sistemes multiagent bioinspirats i processament del llenguatge natural, destaca per identificar clients amb alta propensió a la compra, distribuir eficientment la càrrega de treball i optimitzar les recomanacions personalitzades. L'ús de programari lliure va reduir costos i va permetre personalitzar solucions tecnològiques. No obstant això, es van enfrontar reptes com la gestió del canvi i el manteniment de la infraestructura tecnològica. Els resultats confirmen l'impacte positiu de la IA, aplicable a diversos sectors.
6.1 Conclusions
Aquesta tesi doctoral ha pretès ser un exercici pràctic d'un procés de transformació digital d'una Pime, del sector del turisme. Demostra que l'aplicació de la intel·ligència artificial pot tenir un efecte positiu molts processos de l'empresa. Durant aquesta investigació s'ha implementat un sistema de gestió integral, mitjançant l'ús de tècniques d'aprenentatge automàtic (ML), sistemes multiagent bioinspirats (MAS) i processament del llenguatge natural (PLN). Es detallen a continuació les conclusions que es poden extreure de l'aprenentatge obtingut durant el projecte de recerca.
La implementació d'un procés analític per classificar els potencials clients ha estat una de les fites destacats en el projecte. Mitjançant l'ús de dades històriques sobre vendes, la solució SYSTEM-TH-001 optima el procés de vendes, identificant aquells clients que tenen una major propensió a la compra. L'ús d'aquests models ha demostrat ser una eina fiable i innovadora per tal d'incrementar les vendes, sens dubte és un èxit que demostra que la intel·ligència artificial pot
ser una de les millors tecnologies a disposició de la presa de decisions basades en dades, avui dia.
L'ús de les tècniques de sistemes multiagent inspirats, és una de les innovacions més evidents d'aquest projecte. Aquesta arquitectura ha permès la distribució de la càrrega de treball de les diferents tasques existents en l'agència de viatges, d'una forma intuïtiva i eficient. Una de les característiques d'aquesta tecnologia és la seva gran capacitat per adaptar-se als canvis, mitjançant l'aprenentatge aconseguit durant les fases d'interacció amb els usuaris. El nostre exemple obre el camí per explorar les possibilitats que ofereixen els sistemes multiagent en l'entorn empresarial.
El processament del llenguatge natural (PLN) és una altra de les tecnologies d'intel·ligència artificial que s'ha implementat en aquest projecte. Mitjançant aquesta tecnologia s'ha pogut analitzar grans volums de dades del tipus text, com són els missatges inicials dels clients i els documents d'oferències concretes, la qual cosa ha permès millorar la capacitat del sistema per oferir recomanacions òptimes. En concret, mitjançant l'ús d'eines programari com SOFTWARE-TH-002 i també models del tipus SOFTWARE-TH-003 s'ha demostrat que aquesta tecnologia és clau per comprendre les preferències dels clients i poder optimitzar les ofertes realitzades als clients. A més, aquesta tecnologia no només ha permès millorar l'experiència del client amb el procés de venda, sinó que també incrementar el coneixement disponible sobre aquest problema de negoci dins de l'empresa. Una de les innovacions en aquest àmbit, ha estat l'aplicació d'algoritmes de Support Vector Machines (SVM) per a la construcció d'un model de classificació del gènere de l'autor d'un text. Aquest repte, finalitzat amb èxit, demostra que la precisió dels models pot incrementar-se, quan s'apliquen tècniques tradicionals com el stemming en idiomes fortament inflexionats, com l'espanyol. Aquest descobriment, pot guiar millor el desenvolupament d'altres aplicacions d'intel·ligència artificial en el futur en entorns multilingües, cosa que destaca la necessitat d'adaptar les tècniques que s'utilitzen de processament del llenguatge natural a les característiques de cada idioma. La classificació del gènere en aquest problema s'ha considerat binària, però els resultats obtinguts permeten somiar amb altres solucions que poden ser implementades en el futur.
Un detall molt destacable d'aquesta tesi és l'aposta ferma per l'ús de programari lliure. Gràcies a aquesta decisió l'empresa avui dia gaudeix d'un estat de sobirania digital elevat i li permet reduir els costos de la implementació de solucions programari, més encara si escau quan aquestes solucions són tecnològicament avançades. A més l'ús de programari lliure, també ha permès crear un sistema a mesura de les necessitats de l'empresa, demostrant que la petita i mitjana empresa (Pyme) també poden beneficiar-se de l'ús d'intel·ligència artificial, sense la necessitat de dependre de solucions privatives d'alt cost. Aquesta estratègia, ha si-
do econòmicament beneficiosa, però a més ha proporcionat a l'empresa una major capacitat d'adaptació als canvis.
Encara amb els èxits assolits en el projecte, cal esmentar també els obstacles i limitacions que s'han trobat. El repte clau és la gestió del canvi davant les noves tecnologies dins de l'empresa. Introduir noves tecnologies, quan els usuaris no coneixen com funcionen les mateixes, sol produir desconfiança i requereix d'un esforç extra de formació. A més, implementar tècniques avançades d'intel·ligència artificial mostra la rellevància de disposar d'una gestió del coneixement com a procés en l'empresa. Però sens dubte el gran repte és el manteniment d'una infraestructura tecnològica, per disposar d'un sistema robust i que permeti l'evolució del mateix.
Es pot afirmar que aquest projecte ha estat un èxit per a l'empresa i mostra el camí feia noves oportunitats en l'aplicació de tecnologies d'intel·ligència artificial en el sector turístic i en qualsevol altre. En concret, l'expansió del sistema per incloure funcionalitat de comerç electrònic, integrant a proveïdor turístics, són vies molt prometedores per al futur. La possibilitat de desenvolupament d'un agent de viatges virtual que utilitzi tècniques de processament del llenguatge natural, per a l'enregistació completa dels processos, representaria un avenç disruptor en el mercat. A més en el futur, s'obre la porta a l'optimització dels sistemes multiagent, per resoldre problemes complexos, com podria ser una negociació integrativa que consideri les preferències dels clients i la seva integració amb sistemes de recomanació més sofísticats com els que ofereixen les tècniques de recomanació que utilitzen l'aprenentatge profund.
En resum, aquesta tesi ha estat una demostració real de l'aplicació de la intel·ligència artificial en una empresa del sector turístic, obtenint amb això un gran retorn de la inversió (ROI), gràcies als baixos costos tecnològics, la millora en els processos de negoci i en definitiva l'increment de la rendibilitat de l'empresa. SYSTEM-TH-001 És un exemple que demostra com les Pimes poden obtenir nombrosos beneficis mitjançant la integració de noves tecnologies i mostra els principals obstacles a tenir en compte en un projecte d'aquest tipus: la millora de l'adaptació al canvi i la necessitat d'incrementar la formació als empleats. Els resultats que s'han obtingut, mostren l'eficiència del sistema per resoldre el problema de negoci plantejat: millorar el procés de venda i incrementar la rendibilitat de l'empresa, el que sens dubte pot ser d'aplicació no només en el sector del turisme, sinó en qualsevol altre.
6.2 Treball futur
El treball futur d'aquesta tesi pot enfocar-se en diverses línies de recerca i desenvolupament, derivades dels èxits assolits i de les limitacions identificades durant el projecte. Algunes possibles àrees de l'exploració inclouen:
Desenvolupament d'un agent de viatges virtual completament automatitzat: Basat en tècniques avançades de processament del llenguatge natural (PLN) i sistemes multiagent (MAS), aquest agent podria oferir un servei personalitzat i en temps real, gestionant totes les etapes del procés de reserva i millorant l'experiència del client.
Integració de comerç electrònic: Amplia les funcionalitats del sistema SYSTEM-TH-001 per incloure una plataforma de comerç electrònic que connecti directament els proveïdors turístics amb els clients finals. Això podria simplificar la gestió de reserves i millorar l'eficiència operativa.
Optimització de sistemes multiagent: Investigar noves arquitectures i estratègies bioinspirades per resoldre problemes més complexos, com ara la negociació integrativa. Aquestes tècniques podrien incloure algorismes d'aprenentatge profund que considerin les preferències dels clients i permetin recomanacions més sofisticades.
Adaptació a entorns multilingües: Desenvolupar models PLN especialitzats en múltiples idiomes, optimitzant el rendiment de sistemes com a SOFTWARE-TH-003 o SOFTWARE-TH-002 per a aplicacions globals, especialment en mercats amb alta diversitat lingüística.
Evolució del framework SYSTEM-TH-001 per a nous sectors: Adaptar el sistema a altres sectors com el comerç minorista, la salut o l'educació, demostrant la seva versatilitat i valor en contextos empresarials més amplis.
Educació i formació: Dissenyar programes de capacitació per a empleats de PIMES que adoptin intel·ligència artificial, abordant el repte de la resistència al canvi i promovent una cultura empresarial digital.
Aquestes àrees representen oportunitats significatives per ampliar l'impacte de les tecnologies implementades, promovent la transformació digital de les empreses i la recerca en intel·ligència artificial aplicada.
6.3 Publicacions realitzades
Contribucions a revistes:
Tourist services management through clients scoring using a bioinspired agent
Arxitecture. Raúl Moreno, Alberto Fernández-Isabel, Víctor Aceña, Javier M Moguerza, 2024, VENUE-TH-057. Volum 21 Issue 4 Pagesos 1243 - 1268
Adapting support vector optimisation algorithms to textual guanyar clasification. J Gomez, C Alfaro, F Ortega, JM Moguerza, MJ Algar, R Moreno. VENUE-TH-058, 1 - 26
Contribucions a congressos:
Automàtic detection of potentènial customers by opinion mining and intel·ligent agent R Moreno, COMPANY-002 A Fernández-Isabel, IM de Diego, JM Moguerza, 2022 17 th PUBLICATION-003 (FedC- SIS)
Altres contribucions no relacionades amb el projecte de tesi:
Intel·ligència artificial i música. Raúl Moreno Esquerre. Jornades " ORG-TH-134 ”, 2024, ORG-TH-009
Pilot project on joint application of artificial intelligence and graphology for suicide prevention. Isasi-Sánchez L, López-Gómez J.E., Moreno-Esquerrdo R, González-Álvarez J.L. 17 th EVENT-TH-101 Barcelona (Spain), 6 th - 7 th July 2023