La aplicación de la inteligencia artificial generativa en la planificación y gestión turística está ganando peso como herramienta de apoyo para interpretar datos complejos, proyectar escenarios y facilitar decisiones en contextos cambiantes. En el marco de los destinos turísticos inteligentes, su potencial resulta especialmente visible: permite cruzar grandes volúmenes de información, detectar patrones de comportamiento, prever tensiones de demanda, ajustar la movilidad de visitantes o ensayar alternativas de gestión con una velocidad difícil de alcanzar mediante metodologías convencionales.
No obstante, el debate de fondo no puede limitarse a sus ventajas funcionales. La cuestión clave es determinar si estas tecnologías están ayudando realmente a construir destinos más adaptativos, sostenibles y diversos o si, por el contrario, están consolidando inercias ya presentes en el sistema turístico.
En esta línea, una investigación reciente publicada en Cities plantea una advertencia relevante: la IA generativa no “imagina” futuros inéditos en sentido estricto, sino que produce resultados a partir de la recombinación de conocimientos, estructuras y relaciones previamente contenidas en sus datos de entrenamiento (Costa, 2026). Desde esa perspectiva, el valor de estas herramientas no reside tanto en su capacidad de ruptura como en la forma en que reorganizan y proyectan patrones heredados.
Trasladado al turismo, este matiz adquiere una importancia estratégica. El ecosistema digital del sector se ha expandido de forma notable en los últimos años mediante plataformas de monitorización, sistemas de inteligencia turística, sensores, bases de datos y mecanismos de seguimiento de flujos. Sin embargo, no todos los destinos participan en ese entorno en igualdad de condiciones. Los territorios con mayor desarrollo tecnológico, mayor capacidad institucional o una trayectoria más consolidada suelen generar más información y, por tanto, tienden a ocupar una posición dominante en los conjuntos de datos que alimentan estos modelos.
Ese desequilibrio puede trasladarse a las respuestas de la propia IA. Si los sistemas aprenden a partir de patrones reiterados vinculados a ciertos modelos de gestión, formas de ordenar la movilidad, usos del espacio público o estrategias de organización turística, existe el riesgo de que las recomendaciones que generen se orienten hacia esquemas cada vez más similares entre sí. Bajo esta lógica, la promesa de optimización puede desembocar en procesos de homogeneización, debilitando la capacidad de los destinos para preservar sus rasgos diferenciales y responder desde su propia singularidad territorial, social y cultural.
Además, el problema no se reduce a una cuestión de datos. Tal y como señala el estudio, los modelos generativos también reproducen imaginarios. Es decir, no solo procesan información objetiva, sino que operan sobre visiones previas acerca de qué debe entenderse por un destino “eficiente”, “inteligente” o “avanzado”. Estas concepciones suelen estar asociadas a determinados marcos urbanos, tecnológicos y económicos, lo que puede estrechar el campo de alternativas y dificultar la exploración de fórmulas turísticas distintas a las dominantes.
A ello se suma la persistencia de sesgos geográficos y socioeconómicos. Cuando los sistemas proyectan hacia el futuro las desigualdades contenidas en el presente, pueden reforzar jerarquías ya existentes entre territorios. En turismo, esto podría traducirse en una mayor centralidad de ciertos destinos y en la reproducción de posiciones periféricas para otros, limitando su capacidad de competir, innovar o definir narrativas propias de desarrollo.
Por ello, el verdadero debate no es únicamente si la inteligencia artificial mejora la eficiencia de la gestión turística, sino qué modelo de destino ayuda a consolidar. Optimizar procesos puede ser útil, pero no basta por sí solo para garantizar sostenibilidad, resiliencia o equilibrio territorial. De hecho, cuando la optimización se apoya exclusivamente en patrones históricos, también puede reforzar dinámicas que hoy se consideran problemáticas: dependencia de mercados concretos, concentración espacial de la actividad, presión sobre recursos locales o reproducción de modelos de crecimiento poco diversificados.
En este contexto, el papel de centros especializados como TI·LAB cobra especial relevancia. El Laboratorio Universitario de Turismo Inteligente, impulsado en el marco del convenio entre el Ayuntamiento de Torrevieja y la Universidad de Alicante, trabaja precisamente en la intersección entre innovación, sostenibilidad, inteligencia turística y aplicación tecnológica al destino. Su enfoque resulta especialmente pertinente ante este debate, ya que promueve modelos turísticos inteligentes, sostenibles e innovadores, impulsa nuevas fórmulas de colaboración público-privada y fomenta el uso de tecnologías alineadas con objetivos integrales del destino, no con una visión puramente instrumental o tecnológica
La aportación de TI·LAB encaja de forma directa en esta reflexión crítica sobre la IA generativa. Sus líneas de actuación en formación, I+D+i, emprendimiento y living lab refuerzan una idea esencial: la transformación digital del turismo debe estar vinculada al conocimiento experto, a la experimentación contextualizada y a la transferencia de valor hacia el territorio. No se trata solo de incorporar herramientas avanzadas, sino de hacerlo desde marcos capaces de interpretar las necesidades reales del sector, las tendencias de mercado, la complejidad del turismo residencial y las particularidades de cada destino
Esa mirada es especialmente valiosa en un momento en el que la inteligencia artificial puede llevar a confundir capacidad de cálculo con capacidad de comprensión territorial. Frente a esa simplificación, TI·LAB aporta una visión multidisciplinar, apoyada en la colaboración entre investigación turística e investigación informática de la Universidad de Alicante, que permite abordar la innovación desde una perspectiva más amplia: tecnológica, sí, pero también estratégica, territorial y orientada a la sostenibilidad
Desde esta óptica, los modelos generativos pueden ser herramientas útiles para enriquecer el análisis y apoyar la toma de decisiones, pero no deberían sustituir ni el juicio experto ni el conocimiento situado del destino. Su aprovechamiento exige diversificar fuentes, contextualizar correctamente las consultas, revisar críticamente los resultados y exigir transparencia en el funcionamiento de los sistemas. Solo así podrán utilizarse como instrumentos al servicio de una planificación más reflexiva, y no como mecanismos de reproducción automática de soluciones estándar.
En los destinos inteligentes, por tanto, la IA no puede entenderse como una tecnología neutral. Está condicionada por la calidad de los datos, por la estructura de los modelos y por los marcos de interpretación desde los que se aplica. Integrarla sin una evaluación crítica puede derivar en decisiones aparentemente sofisticadas, pero escasamente sensibles a la diversidad de los territorios.
En último término, la tensión entre optimización y estandarización no es solo un dilema técnico, sino una decisión estratégica sobre el futuro del turismo. El modo en que se incorporen los modelos generativos determinará si contribuyen a ampliar las opciones de desarrollo de los destinos o si, por el contrario, los empujan hacia fórmulas homogéneas y menos adaptativas. Ahí es donde iniciativas como TI·LAB pueden desempeñar un papel decisivo: asegurar que la innovación digital no reduzca la complejidad del territorio, sino que la interprete, la acompañe y la convierta en una ventaja competitiva sostenible
Referencia
Costa, D. G. (2026). The risks of GenAI in shaping our cities. Cities, 173, 107025.