Più fiducia, dati migliori, obiettivi chiari: i tre passi per trasformare l’intelligenza artificiale in uno strumento che lavora (davvero) per te.
Gli hotel stanno investendo tempo e risorse significative nell’intelligenza artificiale, eppure molti faticano ancora a passare dalla fase di test a un utilizzo reale su larga scala. Oggi, per molti gruppi alberghieri, la sfida non consiste più nell’avere accesso all’IA, ma nel maturare un livello di fiducia sufficiente nella tecnologia, nei dati e nei sistemi di governance che la supportano, affinché l’IA possa incidere concretamente sulle decisioni commerciali e farlo su larga scala.
Di conseguenza, molte strutture si ritrovano bloccate in una sorta di “purgatorio dei progetti pilota”: i team sono pronti a sperimentare e ad analizzare i suggerimenti dell’intelligenza artificiale, ma esitano a lasciare che queste macchine prendano decisioni autonome in situazioni operative reali. Questa diffidenza è particolarmente evidente nel Revenue Management, dove un cambio di prezzo o una variazione nella disponibilità possono avere un impatto economico immediato. Il rapporto State of AI 2025 di McKinsey evidenzia che meno di un’azienda su tre è riuscita a integrare l’IA oltre la fase di test.
Per gli albergatori, il dubbio non è se l’IA funzioni, ma se lo staff e si senta abbastanza sicuro da inserirla nelle operazioni quotidiane.
Quando in gioco ci sono i profitti, l’affidabilità è tutto.
L’importanza della fiducia cresce quando la tecnologia passa dal semplice ruolo informativo a quello decisionale. Un Revenue Manager può valutare serenamente un consiglio fornito da un software. Tuttavia, permettere allo stesso software di alzare le tariffe in autonomia, chiudere le vendite a prezzi bassi o scartare un’opportunità di business (ad esempio un gruppo numeroso ma poco redditizio) richiede una cieca fiducia nei dati e nel ragionamento che ha generato quella mossa.
Spesso i sistemi di Revenue Management arrivano a conclusioni che sembrano illogiche se si guarda solo a un singolo indicatore, come l’occupazione attuale. Un hotel potrebbe avere ancora camere libere, ma il software suggerisce di limitare le vendite a basso margine (chiudendo magari le tariffe scontate), basandosi su previsioni di domanda futura, velocità di prenotazione (pick-up) e potenziale perdita di opportunità più redditizie (displacement). Il risultato? Maggiori profitti.
I team devono perciò capire esattamente come il sistema è arrivato a quel suggerimento, quali fattori ha considerato e quando è invece necessario l’intervento umano. L’affidabilità si costruisce con risultati solidi nel tempo, ma dipende anche dalla trasparenza del processo. Essere precisi non basta: lo staff adotterà l’automazione solo se ne comprende la logica e sa spiegarla al resto dell’azienda. L’IA dev’essere gestibile e misurabile per essere accettata.
Dati non comunicanti: il freno a mano dell’IA.
L’IA è intelligente solo quanto i dati che riceve. Negli hotel, le informazioni sono spesso sparpagliate tra diversi sistemi (PMS, CRS, RMS, CRM, piattaforme di distribuzione). La bontà dei suggerimenti automatici dipende da quanto bene questi sistemi “si parlano”. Informazioni isolate o discordanti possono limitare enormemente il potenziale dell’IA. Se i reparti (Revenue, Marketing, Sales) non condividono gli stessi dati, prenderanno decisioni basate su visioni diverse della realtà futura, lavorando in silos.
In questo scenario frammentato, inserire l’IA rischia solo di velocizzare i processi, senza migliorarne la qualità. Applicare l’intelligenza artificiale a dati incompleti o non usare il tipo di IA corretto per quel determinato problema, porta a generare errori su larga scala. Invece di risolvere le inefficienze del lavoro manuale, si automatizzano gli sbagli, applicando stime errate a diverse tipologie di camere, mercati e date future.
Il rischio maggiore? Il sistema sembrerà funzionare perfettamente. Senza una solida struttura informatica e senza capire come vengono prese le decisioni, gli errori potrebbero emergere solo quando avranno già causato danni economici. Ecco perché gli hotel devono conoscere sia i dati che nutrono l’IA, sia il tipo di tecnologia usata e il suo ruolo effettivo nei processi aziendali.
La nuova priorità: come l’IA decide per noi.
Per anni, il settore alberghiero si è accontentato di sapere se un software avesse o meno funzioni di IA. Oggi la domanda è cambiata: quanto è profonda l’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle decisioni aziendali?
Non tutti i sistemi sono uguali. Alcuni usano l’IA solo per riassumere dati o generare testi, mentre le decisioni su prezzi e disponibilità restano basate su vecchie regole manuali. Altri, invece, mettono l’apprendimento automatico (Machine Learning) al centro delle previsioni (forecasting) e dell’ottimizzazione, permettendo al sistema di adattarsi costantemente ai cambiamenti del mercato.
Se un hotel punta all’automazione e alla crescita, la struttura tecnologica diventa fondamentale. La fiducia nel sistema dipende da quanto il processo decisionale sia coerente, chiaro e parte integrante del software stesso.
A ogni problema la sua (giusta) IA.
Con il boom dell’IA Generativa (come ChatGPT), si tende a fare di tutta l’erba un fascio, ignorando che sfide aziendali diverse richiedono “intelligenze” diverse. L’IA Generativa eccelle nella comunicazione, nell’interpretazione testi e nell’interazione (es. chatbot). Prevede il linguaggio. L’IA Matematica (Revenue Management) si basa su previsioni numeriche e ottimizzazione per stimare la domanda futura e stabilire prezzi e disponibilità. Prevede i comportamenti di acquisto. Mentre l’IA Matematica analizza la domanda e ottimizza le tariffe, l’IA Generativa può aiutare lo staff a capire e spiegare queste scelte.
Infine, i sistemi autonomi (IA Agentica) possono eseguire materialmente le azioni (es. alzare il prezzo) entro limiti prestabiliti. Il successo arriva combinando queste forze in un unico sistema, non usandole come strumenti separati.
Scegliere l’IA sbagliata per il problema sbagliato crea una falsa sicurezza nei risultati, senza migliorare davvero la strategia. Il vero valore nasce da un ciclo continuo: raccolta dati, previsione della domanda, ottimizzazione delle tariffe, applicazione delle scelte e miglioramento continuo grazie all’apprendimento automatico.
Fino a che punto automatizzare? Le regole del gioco.
Fidarsi significa anche definire chi è responsabile di cosa. Gli hotel devono stabilire quali compiti possono essere totalmente automatizzati (es. piccoli aggiustamenti tariffari giornalieri), quali richiedono un controllo umano (es. picchi imprevisti di domanda o grandi scostamenti dalle previsioni) e chi risponde dei risultati finali.
Chiarire dove serve l’intervento umano rassicura i team e facilita l’ingresso dell’IA nella routine lavorativa, facendola uscire dal limbo delle sperimentazioni. La tecnologia da sola non basta. Servono regole chiare (governance), formazione e nuove competenze. Lo staff deve capire perché si usa un nuovo software, quale sarà il ruolo della macchina e come cambieranno le proprie responsabilità decisionali.
Il successo parte da un problema specifico.
I progetti di IA falliscono spesso perché nascono dal desiderio generico di “usare l’intelligenza artificiale” e non da un reale bisogno aziendale. Il punto di partenza corretto è porsi un obiettivo concreto: migliorare la precisione delle stime, reagire più velocemente ai picchi di prenotazioni, ridurre il tempo perso a inserire tariffe manualmente o valutare meglio la convenienza di ospitare grandi gruppi. Fissato l’obiettivo, si definiscono i dati necessari, la tecnologia adatta e come misurarne i risultati. Solo così si giustifica il passaggio dal test all’uso operativo.
Per uscire dal “purgatorio dei progetti pilota”, l’IA non va vista come un software da installare, ma come un nuovo modello di lavoro. La domanda non è più “l’IA sa dare dei suggerimenti?”, ma “siamo pronti ad affidarci al sistema per prendere decisioni commerciali ogni giorno?”. Quando la risposta è sì, l’IA smette di essere un esperimento e diventa il motore dell’hotel.
***
In apertura: foto di Glen Carrie su Unsplash.
***
Michael McCartan lavora in IDeaS dal 2023, per guidare la crescita e le nuove opportunità commerciali in Europa, Medio Oriente e Nord Africa. In qualità di punto di riferimento interno per il team EMEA, Michael attinge alla vasta esperienza maturata in 20 anni nel settore dell’ospitalità e delle tecnologie per i viaggi. Relatore e leader di pensiero nel campo della tecnologia alberghiera, Michael si è guadagnato la reputazione di influencer nella revenue management alberghiera a livello globale.
IDeaS è partner di Global Revenue Forum, l’evento internazionale sul Revenue Management che tornerà a Milano il 28 gennaio 2027. Info e iscrizioni: www.globalrevenueforum.com/milan/