ENTREVISTA DE DIEGO RAMÍREZ A ALBERT PÉREZ

La inteligencia artificial ya ha llegado a las empresas, aunque la mayoría la sigue usando para pedir respuestas, redactar textos o analizar información. Albert Pérez Llanos, cofundador de Hospitalidad Emprendedora y especialista en IA aplicada a hoteles y empresas turísticas, propone ir un paso más allá: conectarla con las herramientas, los documentos y los sistemas de la empresa para que haga trabajo real. Lo explicó el 22 de septiembre de 2026 en el webinar «Agentes de IA: de responder a ejecutar. La nueva revolución del turismo», celebrado en el marco de la Cátedra de Turismo Ciudad de Alicante de la Universidad de Alicante, donde mostró cómo un agente puede gestionar facturas, contestar consultas, actualizar escandallos o analizar datos de revenue. Aun así, el mensaje de fondo tuvo poco de tecnológico: cuantas más cosas puede hacer un agente, más hay que pensar qué tarea se le encarga, con qué información, con qué permisos y cuánta supervisión humana necesita.

Durante la sesión dijo que hoy se llama «agente» a muchas cosas que en realidad no lo son. ¿Dónde está la frontera?

Para mí, en la capacidad de ejecutar. Con un chat tienes una conversación puntual: preguntas y te responde. Un asistente va algo más allá, porque le das un contexto que se mantiene: quién eres, a qué se dedica tu empresa, qué tiene que hacer, qué fuentes debe consultar. Pero sigue sin salir de la conversación. El agente llega cuando, además de contexto, le das herramientas. Si quiero que trabaje con el correo, le doy acceso al correo; si necesita documentación, a Drive o a SharePoint; si tiene que tocar un CRM, un PMS o el programa de contabilidad, hay que conectarlo con ese sistema. A partir de ahí ya no se limita a prepararme algo para que yo lo copie: puede hacerlo él directamente. Esa es la frontera que yo pondría.

Entonces el foco pasa del «prompt» a cuestiones más incómodas para la empresa: el contexto, los sistemas y los permisos.

Así es. Durante mucho tiempo nos hemos obsesionado con escribir el prompt perfecto. Dar buenas instrucciones sigue siendo importante, pero el contexto pesa cada vez más. Si el sistema sabe quién soy, cómo trabajamos, dónde está la información y qué herramientas puede usar, muchas veces basta con una instrucción bastante sencilla. Lo que pasa es que, en cuanto le das herramientas, también tienes que ponerle límites. Conectar un agente con una aplicación no debería significar darle acceso a todo. Hay que decidir en qué carpetas puede entrar, qué información puede consultar y qué acciones puede ejecutar. Y eso importa más cuanta más capacidad de acción tiene.

Una de sus recomendaciones choca un poco con la lógica habitual del sector tecnológico: «antes de elegir la herramienta, hay que elegir la tarea». ¿Cómo se elige?

Yo me haría cinco preguntas. La primera, sobre frecuencia e impacto: cuántas veces hacemos esa tarea y cuánto tiempo o valor se lleva. La segunda, si el proceso está claro, si tenemos explicado el paso a paso. La tercera, si podemos medir el resultado y saber si está bien o mal. La cuarta tiene que ver con la información: si tenemos los documentos, los datos y los ejemplos que hacen falta, y si podemos usarlos. Y la quinta, que cuando hablamos de agentes es seguramente la más importante: qué podría salir mal y qué tiene que seguir supervisado, quedar registrado o poder deshacerse. Yo no empezaría por el caso más espectacular, sino por una tarea útil, frecuente, concreta y que se pueda verificar.

¿Y si la empresa quiere automatizar, pero ni siquiera tiene claro qué información puede dejar en manos de la IA?

Entonces el problema está antes del agente. La empresa necesita una política y una estrategia de inteligencia artificial, y en las implantaciones que hacemos vemos a menudo que todavía no la tiene. Hay que decidir qué procesos pueden usar IA, qué datos se pueden meter y cuáles no, dónde están los procedimientos y quién se encarga de revisar el resultado. Si una tarea exige datos sensibles que no deberían entrar en ese entorno, a lo mejor no es la más indicada para empezar. La tecnología no toma esa decisión por la empresa. Más bien la obliga a tomarla.

En la demostración de las facturas, la instrucción que le dio al agente era muy simple. ¿Qué quería enseñar?

Justamente eso, que el valor no está en un prompt sofisticado. El agente tenía acceso a una cuenta de correo concreta, sabía en qué carpeta guardar las facturas y en qué hoja apuntar la fecha, el proveedor, el NIF, el número, la base imponible, el IVA y el resto de campos. Con ese contexto encontró la factura, la descargó, la guardó y registró los datos. No tiene nada de espectacular, pero cualquier empresa se reconoce en ese proceso. Y es el tipo de caso por el que tiene sentido empezar: una tarea que se repite, con reglas claras y cuyo resultado se comprueba fácilmente. Además, con agentes puedes lanzar varias tareas a la vez; no hace falta quedarse mirando la pantalla hasta que acabe una.

En el caso de las consultas de una empresa de tours, el agente preparaba la respuesta pero no la enviaba. ¿Por qué frenarlo si técnicamente podía hacerlo?

Porque una cosa es lo que el agente puede hacer y otra la autonomía que conviene darle. En ese ejemplo consultaba la información de las experiencias y la disponibilidad, y dejaba el correo en borradores. Así una persona lo revisa antes de que llegue al cliente y, si hay un error, no sale de la empresa. Al principio no hace ninguna falta cederle todo el control. Se puede empezar dejando que consulte; después, que prepare borradores; más adelante, que ejecute con nuestra aprobación; y solo cuando el proceso está probado y los permisos bien definidos, delegarle algunas acciones.

También distingue entre usar un agente cada día para obtener un resultado y usarlo una sola vez para construir una aplicación. ¿Por qué importa esa diferencia?

Porque no todo tiene que ser un agente que vuelva a pensar desde cero cada vez. En el ejemplo de revenue, yo podía pasarle cada día un Excel a un agente y pedirle que me hiciera el dashboard. Pero eso consume IA cada vez y, como el resultado se genera de nuevo, puede variar de un día a otro o traer errores. Lo que hice fue usar un agente de desarrollo para crear una aplicación que recibe ese Excel y, mediante código, saca siempre el mismo cuadro de mandos. Una vez hecha, ya no necesita IA para funcionar: es determinista, da siempre el mismo resultado y puede salir más eficiente. A veces el mejor uso de la IA es ese: usarla para construir algo que luego funciona sin IA generativa.

También enseñó tareas muy del día a día: actualizar escandallos cuando un proveedor cambia la tarifa, asignar habitaciones o preparar información de disponibilidad. ¿Qué tienen en común?

Que son tareas en las que no aporta nada que una persona repita el proceso a mano. Con los escandallos, el agente identificaba los productos por su referencia, actualizaba los precios y devolvía los casos dudosos para que alguien los revisara. En la asignación de habitaciones, el ejemplo que mostré pasaba de 45 minutos de trabajo rutinario a más o menos un minuto. La idea es liberar tiempo de tareas muy mecánicas, siempre que el proceso sea claro y el resultado se pueda comprobar, no automatizar por automatizar. Ese tiempo se puede dedicar a lo que de verdad necesita a una persona: hablar con el cliente, vender mejor, resolver excepciones o tomar decisiones.

Todo esto suena muy bien, pero cuanto más conectado está el agente, más graves pueden ser sus errores. ¿Qué riesgos le preocupan de verdad?

Hay unos cuantos. Uno es la inyección de instrucciones: que el agente encuentre en un correo, una web o un documento una orden que choca con la nuestra e intente cumplirla. Otro es el mal uso de las herramientas; por ejemplo, que le pidas borrar unos archivos y se equivoque. También está la desalineación de objetivos: si defines mal lo que quieres optimizar, puede cumplir ese objetivo al pie de la letra y perjudicar otro más importante. Luego está la trazabilidad, porque no siempre podemos reconstruir todos los pasos que ha seguido por dentro. Y algo muy básico: dar más permisos de los necesarios. Si un agente solo necesita una carpeta, no tiene sentido darle las llaves de todo el sistema.

Para un hotel o una empresa turística que quiera empezar mañana, ¿qué pasos recomendaría?

Ir poco a poco y buscar la solución más sencilla que dé un valor repetible con el control humano adecuado. Primero, que el agente consulte información sin ejecutar nada. Luego, que proponga; por ejemplo, que deje preparado el borrador de un correo. Si vemos que funciona, que ejecute ciertas acciones con nuestra aprobación. Y solo después de pasar por esas fases tiene sentido que haga una tarea concreta por su cuenta. Yo empezaría por algo frecuente, que se pueda verificar y controlar. La autonomía hay que darla cuando el proceso ha demostrado que podemos fiarnos de cómo se hace, no porque la tecnología lo permita.