La antelación media de compra en experiencias sube a 39 días, pero casi 1 de cada 5 reservas sigue siendo last minute. Así es como la IA puede ayudarte a ganar en ambos frentes.
Mostrador lleno, notificaciones sonando en el móvil y un viajero preguntando: “¿Tenéis algo para hoy esta tarde en la Alhambra?”. Si trabajas en turismo en España, esta escena te suena. Y cada vez más.
Los datos de Globick lo confirman: la antelación media de compra de experiencias turísticas ha subido a 39 días, pero un 18% de las reservas llega con menos de 48 horas. En pleno puente de diciembre y a las puertas de Navidad 2025, esa dualidad entre planificación y last minute es el día a día de agencias, DMCs, OTAs y destinos.
Aquí es donde la IA para el turismo español deja de ser teoría bonita y se convierte en ventaja competitiva real: saber qué va a comprar el viajero, cuándo y por qué canal, para vender más y mejor sin perder márgenes ni saturar al equipo.
En este artículo de la serie “IA para el Turismo Español: Experiencias Inteligentes” te propongo algo muy concreto: cómo aprovechar la combinación de reserva anticipada y last minute usando IA, con ejemplos prácticos para experiencias culturales, gastronomía, outdoor y naturaleza.
1. Qué nos dicen los datos: 39 días de antelación… y casi 1 de cada 5 reservas en 48h
El comportamiento del viajero en experiencias vive en dos tiempos:
- Antelación media de compra: 39 días (un 8% más que en 2024, cuando eran 36).
- Reservas last minute (<48h): 18% del total, que suben hasta el 23% en verano.
- Tasa de cancelación estable: en torno al 6%.
- Ticket medio: 88 € por persona.
- Gasto total por reserva: unos 200 €, con viaje en pareja como formato dominante.
La lectura estratégica es clara:
- El viajero planifica más: hay más margen para trabajar campañas, preventa y cross-selling antes del viaje.
- El impulso no desaparece: uno de cada cinco clientes decide casi sobre la marcha, sobre todo en temporada alta.
- La flexibilidad importa: ese 6% de cancelación, combinado con la demanda de cambios, convierte la política flexible en criterio de decisión.
Y un matiz clave para el turismo español: Italia, España, Estados Unidos y Francia concentran casi el 80% de las reservas. Estados Unidos, además, marca el mayor gasto medio por viajero. Traducido: el cliente internacional de largo radio sigue siendo prioritario y está dispuesto a pagar más por experiencias inteligentes, bien diseñadas y fácilmente reservables.
2. Cómo puede ayudar la IA a gestionar la dualidad “planificación + last minute”
La combinación de un cliente que reserva a 39 días y otro que entra por la puerta pidiendo algo para hoy solo se aguanta con buena distribución y mucha automatización. Aquí la IA encaja de forma muy natural.
2.1. Predicción de demanda para experiencias en destino
La IA es especialmente útil para predecir cuántas plazas reservar, bloquear o liberar según fecha, canal y tipo de actividad.
Para un destino como Granada, Sevilla o Barcelona, un modelo de IA puede:
- Analizar históricos de venta por día de la semana, temporada, puente y vacaciones escolares.
- Incorporar eventos locales (festivales, partidos, congresos) y picos específicos como Semana Santa, verano o Navidad.
- Considerar clima previsto para productos outdoor.
- Predecir qué porcentaje de ventas llegará con antelación y cuál será last minute.
Con esto, un DMC o turoperador receptivo puede tomar decisiones de revenue:
- Bloquear un % de plazas para venta anticipada a mejor precio.
- Guardar cupo para last minute a precio más alto.
- Ajustar condiciones de cancelación según ventana de reserva.
2.2. Revenue management aplicado a experiencias (no solo a habitaciones)
La mayoría de hoteles en España ya usan revenue management hotelero. Pero muy pocos aplican esa lógica a excursiones, visitas guiadas y actividades.
Con IA puedes:
- Crear reglas tipo:
- “Si la antelación supera los 30 días y la ocupación está por debajo del 40%, lanzar descuento del 10% en web directa y newsletter”.
- “Si faltan menos de 72h y la ocupación supera el 80%, subir precio un 15% y limitar canales”.
- Ajustar precios de forma automática según:
- Antelación de compra.
- Tipo de cliente (pareja, familia, grupo).
- Origen del mercado (EE. UU., Francia, nacional, etc.).
El objetivo no es solo llenar la actividad, sino optimizar el margen en cada ventana de compra.
2.3. Chatbots turísticos que entienden la urgencia
Un chatbot turístico multilingüe, bien entrenado, puede ser el mejor aliado del viajero last minute:
- Detecta cuando el usuario escribe: “para hoy”, “esta tarde”, “ahora”, “en dos horas”.
- Prioriza respuestas con disponibilidad inmediata y opciones cercanas.
- Ofrece alternativas si la experiencia está completa (otra hora, otro día, producto similar).
- Cobra directamente en el chat y envía el bono al móvil del cliente.
Aquí la IA no solo responde, vende. Y además libera al equipo humano para manejar casos complejos, grupos, B2B, etc.
3. Experiencias culturales, gastronomía y naturaleza: dónde poner el foco de datos
El informe de Globick confirma que las experiencias culturales siguen liderando la demanda global. Iconos como la Alhambra y los Palacios Nazaríes, Versalles o grandes pases urbanos (New York Explorer Pass, Best of Rome Pass) concentran buena parte de las reservas.
A la vez, categorías como gastronomía, outdoor y naturaleza crecen de forma sostenida. ¿Qué significa esto para un destino español en 2025–2026?
3.1. IA para experiencias culturales: gestionar capacidad y flujos
En espacios con aforo limitado como la Alhambra, la Sagrada Familia o la Mezquita-Catedral, la IA puede:
- Predecir las horas punta de visita por día y mercado.
- Recomendar al viajero franjas con menor saturación en tiempo real, a través de apps o chatbots del destino.
- Sugerir experiencias complementarias cercanas (barrio histórico, tapeo, espectáculo cultural) para alargar estancia y gasto.
Un ejemplo práctico:
Un viajero reserva la Alhambra con 40 días de antelación. La IA detecta que viaja en pareja, en fin de semana y que suele consumir gastronomía de precio medio. El sistema le propone automáticamente un tour de tapas por el Albaicín a la salida de la visita, con un pequeño incentivo si reserva en ese mismo momento.
3.2. IA para turismo gastronómico: del “dónde comer” al “qué experiencia vivir”
La gastronomía española es un imán, pero la clave no es solo recomendar restaurantes, sino curar experiencias:
- Talleres de cocina local.
- Rutas de vinos y catas comentadas.
- Mercados tradicionales con compra guiada y degustación.
La IA puede analizar reseñas, valoraciones y patrones de consumo para:
- Identificar productos con alto potencial de paquetización (por ejemplo, “mercado + showcooking + degustación”).
- Ajustar el contenido a cada mercado: el cliente estadounidense reacciona mejor a ciertos mensajes, el francés a otros.
- Crear descripciones y propuestas personalizadas en tiempo real en web, app o chatbot.
3.3. IA para outdoor y naturaleza: anticipar según clima y temporada
En actividades de naturaleza (caminatas, rutas en bici, deportes acuáticos, observación de estrellas), la IA es especialmente útil porque integra meteo + estacionalidad + comportamiento:
- Sugiere fechas óptimas según previsión meteorológica.
- Detecta qué días es mejor impulsar productos alternativos (por ejemplo, museo o taller indoor si llueve).
- Recomienda el equipamiento mínimo necesario, puntos de encuentro y duración realista según el perfil del viajero.
Esto reduce incidencias, mejora la satisfacción y baja la tasa de cancelación por expectativas mal gestionadas.
4. De la fragmentación a la “experiencia inteligente”: conectar oferta y datos
Globick apunta a una realidad incómoda: el mercado de experiencias está extremadamente fragmentado. Muchos proveedores locales, muchas lógicas de reserva, demasiados sistemas que no se hablan.
Para un destino o una marca española, esa fragmentación es una oportunidad si se aborda con IA y buena tecnología:
4.1. Un único cerebro para múltiples proveedores
La figura del “Experiences Supplier Manager” que comenta Globick va muy alineada con la IA:
- Un único sistema de conexión con proveedores.
- Un modelo de IA que estandariza la información (horarios, capacidad, restricciones, políticas de cancelación).
- Un motor que decide qué mostrar a cada viajero según su contexto y probabilidad de compra.
Así, el socio (agencia, OTA, hotel, cadena, destino) se concentra en crecer y mejorar márgenes, mientras la capa técnica (distribución, conectividad, normalización de tarifas) se automatiza.
4.2. Datos en tiempo real para decisiones de marketing turístico
Cuando concentras datos de 200.000 reservas o más, puedes hacer cosas interesantes con IA:
- Detectar microtendencias por ciudad (por ejemplo, sube la demanda de experiencias de flamenco en Sevilla entre franceses de 25–34 años).
- Ajustar campañas de marketing turístico casi en directo.
- Identificar experiencias “estrella” y “dormidas” para decidir dónde invertir en contenido, fotos, traducciones o bundles.
He visto destinos que, solo con cruzar reservas de actividades con datos de vuelos y estancias en hoteles, han logrado aumentar el gasto medio por viajero un 20–30% en una temporada gracias a upselling inteligente.
5. Qué debería estar haciendo hoy un destino español con IA y experiencias
La teoría está muy bien, pero vamos a lo operativo. Si diriges un destino, una agencia, un hotel con venta de actividades o una central de reservas, yo me plantearía al menos estos cinco pasos para 2026:
- Mapear la antelación real de compra de tus experiencias (no la que crees que tienes).
- Segmenta por mercado, canal, tipo de producto y temporada.
- Definir una estrategia dual:
- Productos y precios específicos para reserva anticipada (39 días o más).
- Ofertas, cupo y mensajes distintos para last minute (48h).
- Introducir IA en tres frentes concretos:
- Predicción de demanda y precios para experiencias.
- Recomendador de actividades en web y app.
- Chatbot turístico multilingüe con foco en venta, no solo en información.
- Conectar bien a tus proveedores locales:
- Usar plataformas B2B que reduzcan fricción técnica.
- Estandarizar fichas de producto, disponibilidad y políticas de cancelación.
- Medir lo que importa:
- % de reservas anticipadas vs last minute.
- Ticket medio por segmento.
- Conversión de recomendaciones de IA.
- Satisfacción del cliente (NPS, reviews) vinculada a cada tipo de experiencia.
Esto no va de tener “mucha IA”, sino de ponerla donde tiene impacto directo en ingresos y satisfacción del viajero.
6. El futuro inmediato: experiencias que se adaptan al viajero en tiempo real
La tendencia es clara: más planificación, sí, pero el last minute no solo resiste, sino que se profesionaliza. El viajero español y el internacional quieren poder decidir hoy qué hacen esta tarde, pero también disfrutar de experiencias muy cuidadas reservadas con semanas de antelación.
La “experiencia inteligente” en turismo español será aquella que:
- Se diseña con datos reales (como esos 39 días, el 18% en 48h y el ticket medio de 88 €).
- Se distribuye de forma eficiente gracias a plataformas conectadas.
- Se adapta al viajero en tiempo real con ayuda de la IA: idioma, momento del viaje, clima, presupuesto, intereses.
Si el sector aprovecha bien esta combinación de datos + IA + talento humano, España puede seguir liderando no solo en llegadas de turistas, sino en algo mucho más interesante: la calidad y la inteligencia de las experiencias que vive cada viajero.
La pregunta ya no es si habrá más reservas anticipadas o más last minute. La pregunta que deberíamos hacernos en 2026 es: ¿quién sabrá interpretar mejor esos patrones para ofrecer la experiencia adecuada, al precio adecuado y en el momento justo?