Durante el fin de semana, pasé horas buscando vuelos para un viaje de chicas de verano y no encontré nada. Cada opción era demasiado cara, aterrizaba en el momento equivocado o tenía dos paradas en el camino, lo cual no voy a hacer en absoluto. Revisé varias aerolíneas, junté rutas e incluso consideré boletos separados. Nada funcionó.
Ese tipo de frustración es exactamente a lo que apuesta Mindtrip.
La plataforma de viajes impulsada por inteligencia artificial está lanzando una nueva función de vuelos diseñada para los tipos de búsquedas confusas del mundo real que las herramientas de reserva tradicionales tienen dificultades para manejar. En lugar de optimizar rutas simples, Mindtrip se centra en los escenarios complicados que realmente enfrentan los viajeros, donde chocan la flexibilidad, las preferencias y las compensaciones.
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Planificación de Mindtrip AI y cómo funciona
Mindtrip ya combina la planificación de viajes conversacional con una interfaz visual que incluye mapas, reseñas e itinerarios. Con los vuelos, está ampliando ese sistema a una de las partes de la planificación de viajes que consume más tiempo.
En una demostración virtual con el director ejecutivo Andy Moss y la vicepresidenta de producto Abby West, la empresa posicionó su enfoque menos sobre la velocidad y más sobre el razonamiento. El objetivo no es sólo obtener resultados rápidamente, sino pensar en las limitaciones como lo haría un viajero real.
Ese cambio también se está manifestando en la forma en que la gente realiza búsquedas. Según West, muchas personas no empiezan con un destino fijo. Más bien, describen un conjunto de condiciones. Por ejemplo, es posible que quieran un lugar cálido dentro de un vuelo sin escalas de cuatro horas o que pregunten cuándo pueden llegar a París con un presupuesto determinado.
Ese tipo de consultas son difíciles de ejecutar manualmente. Requieren verificar múltiples destinos, comparar fechas y tener en cuenta la estacionalidad.
El sistema de Mindtrip los trata como un solo problema. Toma muestras de rutas y plazos, sopesa las limitaciones y devuelve una breve lista de opciones que se ajustan.
«Siempre nos hemos centrado en el viaje completamente conectado: cómo planificar todo lo que necesita durante las vacaciones, desde vuelos hasta hoteles, cosas que hacer, restaurantes, cualquier cosa», dijo Moss.
«El caso de uso en el que realmente se centran los vuelos de Mindtrip son los casos de viaje más complicados».
En una demostración, West buscó un viaje desde Washington, DC a Los Ángeles, con una larga lista de condiciones. El viaje debía ser de cuatro noches en junio, regresar en una fecha específica, salir antes de las 9 am, excluir un aeropuerto cercano e incluir equipaje de mano. En lugar de forzar esos filtros a una forma rígida, el sistema dividió la solicitud en partes, evaluó múltiples combinaciones de aeropuertos y presentó un conjunto de itinerarios personalizados.
Cada resultado vino con una breve explicación de por qué coincidía con la solicitud. Desde allí, West podría pasar directamente a la caja para reservar sus boletos.
El objetivo de Mindtrip no es sólo obtener resultados rápidamente, sino pensar en las limitaciones como lo haría un viajero real.
Viajes a tu medida
El nivel de personalización depende de lo que Moss describe como «datos prácticos», no seguimiento invasivo. El sistema puede tener en cuenta cosas como las aerolíneas preferidas o si alguien prioriza las rutas sin escalas. También puede adaptarse al contexto, como viajar con la familia o viajar solo, y luego ajustar las recomendaciones en consecuencia.
«Creo que vas a tener un asistente personal [in the future]. Creo que vas a tener asistentes expertos que son realmente buenos en vuelos u hoteles y esas dos cosas funcionarán juntas y básicamente tendrás una especie de situación en la que es casi como Jarvis de Iron Man combinado con Ella. [to create an AI assistant] que te conoce muy bien y te comprende», dijo Moss.
Los vuelos también requerían un nivel de infraestructura más profundo que otras partes de la plataforma. Mindtrip se asoció con Sabre para acceder a precios y disponibilidad globales, y con PayPal para impulsar las opciones de pago y comprar ahora y pagar después. En el lanzamiento, PayPal ofrece un crédito de aproximadamente $50 en reservas calificadas de más de $250, un incentivo pequeño pero notable en un mercado de viajes actualmente costoso.
En qué se diferencia Mindtrip de la multitud
Mindtrip no intenta reemplazar las herramientas creadas para búsquedas rápidas y sencillas. Moss tiene claro que si alguien quiere un vuelo sencillo de ida, las plataformas existentes como Vuelos de Google ya lo hago bien. La atención se centra aquí en casos más complicados, en los que la planificación requiere mucho tiempo y se fragmenta.
Ese enfoque refleja un cambio más amplio en la forma en que se utiliza la IA. En lugar de respuestas instantáneas, las empresas se están inclinando por sistemas que tardan más pero manejan más complejidad. Moss cree que los viajeros están dispuestos a esperar a mejores resultados si a cambio les ahorran mucho tiempo.
Se espera que el mismo enfoque se extienda más allá de los vuelos. Mindtrip ya está aplicando una lógica similar impulsada por agentes a los hoteles y está trabajando para lograr una experiencia más conectada en materia de reservas, itinerarios y planificación durante el viaje. Con el tiempo, eso podría incluir flujos de pago más automatizados a medida que las personas se sientan más cómodas permitiendo que la IA maneje transacciones de varios pasos.
Incluso cuando las tarifas aéreas aumentan y el panorama de los viajes cambia, la demanda se ha mantenido estable. Moss ve esto como una señal de que las herramientas de planificación serán cada vez más importantes. «No creo que haya habido un momento en el que la gente haya necesitado viajar más», dijo.
El desafío no es convencer a la gente de viajar, sino ayudarlos a navegar en un sistema cada vez más complicado y costoso. Después de mi propia búsqueda fallida de vuelo, ese tono me resulta demasiado familiar. El problema no es la falta de opciones; es el esfuerzo requerido para clasificarlos.
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