Si está pensando en viajar a Cartagena, San Andrés, Disney o Europa, hay una tarea que no tiene discusión: usted pasará horas en internet buscando boletos de avión, hospedaje, sitios turísticos, opiniones de otros viajeros, costos, en fin, todo lo necesario para tomar la decisión con la mayor información que le sea posible obtener. Una búsqueda que sin duda iniciará en Google, el gran buscador del siglo XXI.

Rolando Beltrán, estudiante del Doctorado en Ingeniería de Sistemas, consciente de este comportamiento de los consumidores, pensó que toda esa información que almacena el buscador podría servir para que el gremio hotelero y entidades públicas o privadas, relacionadas al turismo, realizaran proyecciones más precisas para prepararse mejor ante la visita de foráneos.

Según Beltrán, el turismo es una de las actividades comerciales más importantes del mundo, “genera 1 de cada 10 empleos y es responsable de alrededor del 10% del PIB mundial”. Por eso su interés en desarrollar un modelo que perfeccione la labor de quienes trabajan en esta área.

Actualmente las predicciones se realizan con métodos de series de tiempo autorregresivos, basados en datos históricos. Beltrán propone incorporar a este método los datos que de manera abierta brinda Google para obtener información más precisa.

El modelo matemático con el cual se hace la operación ya está listo y ha sido sometido a pruebas, utilizando datos del Sistema de Información del Magdalena y búsquedas en Google sobre Santa Marta como destino turístico. “El resultado fue positivo, obtuvimos un rendimiento mejor al obtenido con los métodos tradicionales, pero ahora se debe seguir probando con volúmenes de información más grandes”, mencionó el ingeniero, quien también es magíster de la Universidad Nacional en Ingeniería de Sistemas y Computación.

El ánimo de entregar herramientas metodológicas y tecnológicas al sector turismo de Colombia, hace que Rolando Beltrán siga trabajando en este modelo que le da nuevos usos a los datos que almacena el buscador. Un método similar ya había sido desarrollado por Beltrán, pero aplicado a la meteorología.

Sin duda las predicciones más precisas harán que gremios como el hotelero, restaurantes, alcaldías y sitios turísticos preparen ofertas más ajustadas a la cantidad de personas que recibirán en determinado tiempo, ofreciendo mejores experiencias a los viajeros y optimizando su trabajo.

Por Omar David Alvarez