Tigerair Taiwan y RateGain muestran cómo usar IA en precios aéreos. Lecciones directas para aerolíneas, hoteles y destinos del turismo español.
IA y precios aéreos: lo que nos enseña Tigerair Taiwan
En Asia, una diferencia de 5 € en el billete puede decidir si un viajero reserva contigo o con tu competidor. En rutas de bajo coste, esa brecha determina márgenes, ocupación… e incluso la viabilidad de la ruta.
La alianza entre Tigerair Taiwan y RateGain para reforzar su pricing intelligence es un buen ejemplo de cómo la inteligencia artificial está reescribiendo las reglas del juego en aviación. Y, sobre todo, es un espejo en el que deberían mirarse aerolíneas, hoteles y destinos del turismo español que quieren competir en 2026, no en 2015.
En esta entrega de la serie “IA para el Turismo Español: Experiencias Inteligentes” vamos a desgranar qué hay detrás de este acuerdo, qué hace realmente una plataforma como AirGain y, lo más importante, cómo se puede trasladar todo esto al contexto español: aerolíneas, hoteles, cadenas low cost y destinos que viven del turismo.
Qué está haciendo Tigerair Taiwan (y por qué importa en España)
Tigerair Taiwan, único low cost carrier (LCC) de Taiwán, ha elegido AirGain (de RateGain) para reforzar su inteligencia de precios en los principales mercados asiáticos. No es solo un cambio de herramienta: es un cambio de manera de decidir.
**En términos simples, han pasado de: **
- Decidir precios con informes estáticos, hojas Excel y experiencia del revenue manager.
- Reaccionar tarde a los movimientos de la competencia.
A esto:
- Tener un panel en tiempo real que muestra precios de OTAs, webs de aerolíneas y cambios de demanda.
- Recibir resúmenes diarios con IA de lo que está pasando en cada ruta.
- Activar alertas cuando un competidor baja precios, cuando una ruta se calienta o cuando se detecta una anomalía.
Esto encaja con tres retos que también vivimos en el turismo español:
- Mercados ultra sensibles al precio: igual que en Asia, el viajero europeo que vuela Barcelona–Roma o Madrid–París compara precio en segundos.
- Demanda volátil: huelgas, eventos deportivos, cambios en políticas de visados, fenómenos meteo… El comportamiento de búsqueda cambia de un día para otro.
- Margen muy ajustado: tanto en aerolíneas low cost como en hoteles vacacionales de costa, cualquier error de pricing erosiona de inmediato la rentabilidad.
La lección de Tigerair Taiwan es clara: sin IA aplicada al pricing, competir en segmentos de alto volumen y bajo margen es casi un acto de fe.
Cómo funciona una plataforma de pricing inteligente como AirGain
La nota de prensa habla de VUE, AI Digest, Route Performance Digest… Suena bien, pero ¿qué significa en la práctica para un equipo de revenue?
1. De datos dispersos a una única “pantalla de control”
El corazón de AirGain es un dashboard unificado (VUE) que junta en un solo lugar:
- Tarifas propias y de la competencia en diferentes canales.
- Evolución histórica de precios por ruta y fecha.
- Picos de demanda detectados por búsquedas y reservas.
- Eventos de mercado que afectan a la demanda.
La gracia no está solo en ver los datos, sino en ver relaciones:
"Cuando esta OTA baja 10 €, tu ocupación cae un 8 % en 48 horas en esa ruta".
En hotelería española, el equivalente sería ver en el mismo panel:
- Precios de tu web, Booking, Expedia y mayoristas.
- Paridad rota en ciertos días clave.
- Búsquedas crecientes para Semana Santa en Sevilla o la verbena de Sant Joan en Barcelona.
2. IA que resume y prioriza (AI Digest)
El módulo AI Digest hace algo que los revenue managers agradecen enormemente: leer por ellos los datos y destacar solo lo relevante.
En vez de revisar cientos de filas, reciben mensajes del tipo:
- "En la ruta Taipei–Osaka, tu tarifa media está un 7 % por encima del mercado para los próximos 14 días; el pickup de reservas cae desde hace 3 días".
- "Un competidor ha lanzado promoción flash en la ruta Taipei–Seúl; bajada media de 15 % en los próximos 10 días".
Traducido a un hotel en Benidorm o Málaga:
- "Para el puente de mayo, estás 12 % por encima de tu comp set y el ritmo de reservas está un 20 % por debajo del año pasado".
La IA no sustituye al revenue manager, pero le dice dónde mirar primero.
3. Route Performance Digest: el parte diario de salud de cada ruta
Otro componente interesante del acuerdo es Route Performance Digest, un informe diario automatizado que señala:
- Rutas con caída de ocupación o yield frente a lo esperado.
- Anomalías: subidas/bajadas bruscas en búsqueda o reservas.
- Oportunidades: días con demanda caliente donde se puede subir precio sin dañar la conversión.
Para turismo español, la idea es perfectamente aplicable a:
- Rutas aéreas clave: Madrid–Canarias, Barcelona–Ibiza, Bilbao–Sevilla.
- Corredores hoteleros: Costa del Sol, Costa Brava, Baleares, grandes ciudades MICE.
Lo realmente potente es que esto ocurre cada día y de forma automática. No depende de que alguien tenga tiempo de hacer el informe.
Lo que pueden aprender las aerolíneas y hoteles españoles
Aquí es donde el caso Tigerair Taiwan deja de ser “noticia internacional” y se convierte en guía práctica para el turismo español.
1. Revenue management sin IA es revenue incompleto
La mayoría de grupos hoteleros en España ya tienen algún tipo de RMS, pero todavía es frecuente ver:
- Decisiones apoyadas en Excel + intuición.
- Segmentar poco: "temporada alta / baja" y poco más.
- Reaccionar tarde a OTAs agresivas o cambios de demanda.
El enfoque de AirGain deja clara una idea: el revenue management moderno necesita tres capas:
- Datos en tiempo real (mercado + propio).
- IA que sintetiza, detecta patrones y recomienda.
- Humanos que validan, ajustan y aplican estrategia.
Sin la capa 2, el equipo se queda atrapado en tareas manuales. Sin la 3, cae en automatismos que no tienen en cuenta el contexto local.
2. Precio dinámico sí, pero orientado a experiencia
Una crítica habitual al precio dinámico es que “confunde” al cliente. Aquí es donde entra el enfoque de esta serie, “Experiencias Inteligentes”:
- El objetivo no es solo llenar al mejor precio, sino alinear tarifa, servicio y percepción de valor.
- En low cost, como Tigerair Taiwan, esto significa mantener precios agresivos sin erosionar tanto el margen que afecte a la puntualidad o la calidad mínima de servicio.
- En hoteles y destinos españoles, significa usar la IA para no vender demasiado barato fechas con una experiencia muy rica (fiestas locales, eventos culturales, gastronomía de temporada) y, a la vez, mantener opciones accesibles para no expulsar a determinados perfiles.
Un buen sistema de pricing con IA permite trabajar microsegmentos:
- Residentes nacionales vs. internacionales.
- Viajeros de última hora vs. reservas anticipadas.
- Familias vs. nómadas digitales vs. bleisure.
3. Del vuelo aislado al ecosistema destino
Lo que hace Tigerair Taiwan en sus rutas se puede replicar a escala destinos españoles mediante colaboración público–privada y datos compartidos.
Un DMO (organismo de promoción turística) podría, con una plataforma similar:
- Ver en tiempo real la evolución de precios de vuelos, hoteles y apartamentos hacia su destino.
- Detectar si se está posicionando como “caro”, “barato” o equilibrado frente a destinos competidores.
- Coordinar campañas de marketing y ajustes de precios sugeridos con aerolíneas y hoteles asociados.
Aquí la IA no solo ayuda a vender más, sino a planificar mejor la carga turística, evitar saturación en fechas punta y distribuir la demanda hacia temporada media.
Aplicación práctica al turismo español: un posible roadmap
Para que esto no se quede en teoría, propongo un camino claro para aerolíneas, hoteles y destinos que quieran acercarse al modelo Tigerair Taiwan–RateGain.
Paso 1: Diagnóstico brutalmente honesto
Responder, con datos, a preguntas como:
- ¿Cada cuánto actualizas precios por ruta o tipo de habitación?
- ¿Cuánto tardas en detectar una bajada agresiva de tu principal competidor?
- ¿Cuántas decisiones de precio se justifican con datos y cuántas con “experiencia”?
Si la respuesta honesta es “vamos tarde” o “no lo medimos bien”, hay margen de mejora clara.
Paso 2: Unificar datos y simplificar la vista
Antes de activar IA avanzada, hace falta algo más básico: poner orden en los datos.
- Conectar PMS, CRS, motor de reservas, channel manager y, si eres aerolínea, inventario y GDS.
- Asegurarse de que no hay duplicidades, errores sistemáticos o mapeos incoherentes.
- Crear un primer panel sencillo con KPIs claros: occupancy, ADR, RevPAR, load factor, yield, pickup…
La IA funciona bien cuando la base está mínimamente limpia.
Paso 3: Introducir IA de forma progresiva
En vez de “quemarlo todo y cambiar de sistema”, tiene más sentido:
- Empezar con módulos de inteligencia de mercado: comparadores de precios, alertas básicas, análisis de demanda.
- Incorporar después resúmenes inteligentes (tipo AI Digest): que cada mañana el equipo reciba un email o panel con 5–10 puntos clave.
- Finalmente, activar recomendaciones automáticas de precio, siempre con revisión humana, al menos al principio.
Paso 4: Conectar pricing con experiencia del huésped y del viajero
En esta serie hemos hablado ya de chatbots multilingües, personalización de viaje y gestión de destino con IA. Todo esto conecta con el pricing:
- Un chatbot puede explicar al cliente por qué una fecha es más cara (evento local, servicios incluidos, mayor demanda) y ofrecer alternativas.
- Los sistemas de recomendación pueden mostrar combos vuelo + hotel + experiencias locales ajustados a presupuesto, en vez de solo “ordenar por precio más bajo”.
- La IA de destino puede sugerir al DMO campañas que incentiven viajes en fechas más sostenibles para el entorno.
El caso Tigerair Taiwan es solo una pieza del puzzle, pero encaja perfectamente en esta visión de turismo español más inteligente, más rentable y mejor gestionado.
Por qué conviene moverse ahora (no en dos años)
El Asia-Pacífico es, probablemente, el laboratorio más duro del mundo para aerolíneas low cost. Si allí ya es estándar usar IA para decidir precios, ese estándar acabará llegando a Europa y a España.
Quien empiece ahora a:
- Ordenar datos.
- Probar soluciones de pricing intelligence.
- Integrar IA en su día a día de revenue.
llegará a 2026–2027 con una ventaja clara frente a quienes sigan decidiendo precio con hojas de cálculo estáticas.
Para el ecosistema del turismo español —aerolíneas, hoteles, apartamentos, DMOs— el mensaje que deja el acuerdo Tigerair Taiwan–RateGain es bastante directo:
“El precio ya no se decide solo con intuición; se decide con datos, IA y una estrategia clara de experiencia de viaje”.
Si tu organización quiere formar parte de ese nuevo estándar, el momento de empezar a construir su experiencia inteligente de pricing es ahora.