Crean un sistema experto que recomienda hoteles con la precisión de un experto humano

Un nuevo asistente de IA para viajes personalizados

Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid han desarrollado Sem-Fit, una plataforma de inteligencia artificial que aprende de la experiencia del usuario para ofrecer sugerencias de viaje totalmente personalizadas, alcanzando una fiabilidad comparable a la de un agente de viajes.

Un equipo del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid ha presentado Sem-Fit, un sistema experto de recomendación de hoteles basado en la experiencia del consumidor. La plataforma utiliza tecnologías semánticas y lógica difusa para interpretar las preferencias del viajero y, a través de la valoración posterior del usuario, ajusta sus futuros resultados para afinarlos a sus gustos, logrando una personalización dinámica y eficaz.

A diferencia de los buscadores tradicionales que se basan en filtros rígidos como el precio o el número de estrellas, Sem-Fit está diseñado para comprender conceptos más subjetivos e imprecisos. El sistema puede interpretar lo que un usuario entiende por un "viaje relajante", un alojamiento para "gente joven" o un hotel "lujoso", y cruzar estas ideas con las características concretas de los hoteles disponibles en su base de datos.

La clave de su funcionamiento reside en el aprendizaje continuo. Después de recibir una recomendación, el usuario proporciona una valoración sobre su nivel de satisfacción. Sem-Fit procesa esta información para recalibrar sus reglas internas, de modo que las futuras sugerencias se adapten mejor a las experiencias pasadas. Los resultados de la validación del sistema demuestran su alta eficacia: el 96% de los usuarios encontraron una opción de alojamiento satisfactoria entre las propuestas por la plataforma. Además, el conjunto de recomendaciones de Sem-Fit incluyó la misma opción que un experto humano en el 96% de los casos evaluados.

⚠ Cita sugerida a revisar:

«Buscábamos ir más allá de los simples filtros para crear un sistema que realmente comprendiera las necesidades y sensaciones del viajero. La tecnología nos permite traducir la experiencia del usuario en conocimiento útil, de forma que cada recomendación sea más inteligente que la anterior.»

Pendiente de confirmar con el equipo investigador antes de publicar.

Este avance abre la puerta a una nueva generación de asistentes de viaje inteligentes capaces de ofrecer una experiencia verdaderamente personalizada. El equipo investigador contempla como próximos pasos ampliar la base de conocimiento del sistema para que no solo recomiende hoteles, sino también destinos turísticos completos o servicios asociados, consolidando así una herramienta de gran valor para la industria del turismo en un entorno digital cada vez más competitivo.

Sobre la investigación

El estudio detalla el diseño, implementación y validación del sistema Sem-Fit, un recomendador semántico para el dominio turístico. La investigación fue llevada a cabo por científicos del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid y pone de manifiesto el potencial de combinar tecnologías semánticas, lógica difusa y retroalimentación del usuario para crear sistemas expertos de alta precisión.

Ficha Técnica

• Título original: Sem-Fit: A semantic based expert system to provide recommendations in the tourism domain

• Revista: No especificado en la fuente

• Año: El documento no especifica año de publicación, pero las referencias citadas son mayoritariamente anteriores a 2011.

• DOI: No disponible

• Autores: Ángel García-Crespo, José Luis López-Cuadrado, Ricardo Colomo-Palacios, Israel González-Carrasco, Belén Ruiz-Mezcua