TeeTime Klever / Wired
En los últimos años, hemos experimentado una alza en el precio de los boletos de avión. Parte de esto se debe a la demanda reprimida de las personas cansadas de sus hogares después de una pandemia aún no superada.
Otro factor es el alto precio del combustible, incentivado por la guerra de Ucrania, sin dejar atrás la escasez de trabajadores del sector de los viajes aéreos.
Si a esto le añadimos una cascada de cancelaciones de vuelos y reajustes de horarios, debidos a la situación meteorológica y a todo lo anterior, tenemos un momento insólito en el transporte aéreo.
Por qué está en duda el algoritmo de los buscadores de vuelos
En tiempos normales, para controlar la locura, la gente suele recurrir a buscadores de vuelos capaces de predecir las tarifas aéreas.
Estas herramientas —diseñadas por empresas como Hopper, Kayak, Google Flights, Skyscanner y otras— son algoritmos de aprendizaje automático, uno de los proyectos originales de Big Data.
Las plataformas están entrenadas en las reglas arcanas de las tarifas aéreas (además de montones de datos históricos) y utilizan eso para adivinar el mejor momento para comprar un boleto de avión.
Por lo general, estas herramientas le dirán a un posible viajero aéreo si los precios para su ruta son altos o bajos, o en algún punto intermedio. Y las más sofisticadas hacen una recomendación: Comprar ahora o esperar.
Pero una situación sin precedentes en los viajes aéreos ha resultado en extraños resultados de predicción de precios, según explican algunos ejecutivos. Eso significa que incluso los compradores más expertos en tecnología podrían estar pagando un poco más de lo óptimo.
Para los pasajeros, comprar un boleto de avión puede parecer una mezcla de magia y suerte, y la imprevisibilidad actual podría añadir un toque más de confusión —y frustración— a la hora de planificar un viaje.
Las aerolíneas establecen las tarifas aéreas mediante el arte y la ciencia. Toda una clase de analistas de datos empleados por las aerolíneas, que trabajan en un campo llamado “gestión de ingresos”, que se dedican a anticipar quién querrá ir a dónde y cuándo, y establecen los horarios, las rutas y los precios en consecuencia.
Incluso después de que una aerolínea fije los precios de su programa, el pasajero sentado en el asiento 18A puede haber pagado cientos de dólares más por su viaje que el pasajero del 18B.
Esto se debe a menudo a un sistema llamado “cubos de tarifas”, en el que un grupo de asientos se vende a un precio, una vez que se agotan, se abre otro grupo a un precio diferente. Los sistemas automatizados también juegan su papel, es decir, si una aerolínea reduce los precios en una ruta, otra aerolínea puede captar el cambio y reducir inmediatamente sus precios.
Esto hace que la predicción de precios de las aerolíneas se parezca un poco a la de Espía contra Espía, con un sistema gigantesco que intenta predecir lo que va a hacer otro sistema.
“Cuando los científicos de datos intentan predecir los precios, están mirando una caja negra”, dice Oleksandr Kolisnykov, estratega de contenidos de la empresa de software Altexsoft, que ha creado herramientas de predicción de precios.
Pero al final, eso no siempre importa. “En realidad, no conocemos todos los razonamientos de las aerolíneas ni los factores que influyen en el precio actual, pero podemos observar el historial y hacer algunas predicciones”.
Sin embargo, la pandemia ha complicado todo esto. Oren Etzioni es ahora el director general del Allen Institute for AI, pero a principios de la década de 2000 construyó —y vendió a Microsoft— una de las primeras herramientas de predicción de tarifas aéreas.
Los algoritmos de predicción de los buscadores de vuelos son bastante buenos a la hora de reponderar la importancia de los distintos factores a medida que el mundo cambia y, según él, “tienen la posibilidad de ajustarse automáticamente al contar con los datos más recientes disponibles”, pero eso puede llevar algún tiempo, según Etzioni: días, si no semanas.
¿Qué pasa con Google Flights?
Google Flights ayuda a los clientes a buscar los vuelos más baratos para sus rutas y fechas preferidas. Pero desde la primavera de 2020, el motor de búsqueda ha reducido significativamente el número de “conocimientos predictivos” —previsiones de cuándo es probable que los precios suban o bajen— que ofrece a los buscadores de vuelos.
En general, Google Flights tiene como objetivo una precisión de predicción del 90%, dice Eric Zimmerman, director de productos de viajes de Google: “Con el aumento de la volatilidad de las tarifas aéreas, se ha vuelto más difícil alcanzar ese alto nivel de confianza”, dice.
La pandemia y sus efectos en los viajes aéreos también empujaron a la compañía a detener un experimento lanzado en el verano de 2019, en el que garantizaba tarifas para algunos itinerarios específicos y enviaba a los viajeros reembolsos si el precio bajaba antes del despegue.
Podría volver a poner en marcha el proyecto pronto, dice Zimmerman, cuando el sector empiece a estabilizarse.
Kayak también se encuentra inestable
Giorgos Zacharia, presidente de la agencia de viajes y de buscador de vuelos online Kayak, dice que tiene un equipo de doctores del MIT que se pasan la vida trabajando en la herramienta de predicción de precios del sitio web.
Mientras que el algoritmo de predicción, lanzado por primera vez en 2013, suele necesitar ajustes cada pocos años, dice, en los últimos dos se ha producido un “serio reentrenamiento” cada pocos meses, y a veces cada pocas semanas.
Afirma que la precisión de las herramientas de predicción, que suele rondar el 85%, puede haber descendido periódicamente en los últimos años, quizá más cerca del 83%.
Eso significa que, en algunos momentos bajos, esperar o comprar cuando el sitio web lo indicaba era menos probable que condujera al precio más bajo posible y podría haber conducido, en cambio, a tarifas mucho más altas.
“Al aprendizaje automático le gusta aprender de patrones antiguos y repetibles en el pasado, y hacer predicciones basadas en la probabilidad de que esos patrones vuelvan a funcionar”, dice Zacharia.
“Así que la pandemia, que trae un montón de eventos atípicos inesperados, también afecta a los datos de entrada de modelos como este y los convierte en un entorno más desafiante”.
Hopper no es la excepción
Hayley Berg, economista jefe de Hopper, dice que la herramienta de predicción de la empresa está entrenada con 75 billones de itinerarios y ocho años de datos históricos de precios.
Pero hoy el algoritmo pondera más lo que ha visto en los últimos tres años, lo que ha ayudado a la herramienta a mantener un 95% de precisión durante la pandemia, según la empresa.
Incluso en los primeros días de paradas relacionadas con Covid, dice, Hopper acertó en sus predicciones de precios de los boletos de avión el 90% de las veces. Aun así, los clientes no deberían sorprenderse por la volatilidad de los precios: Hopper ha descubierto que el vuelo nacional medio cambia de precio 17 veces en dos días, y 12 veces si es internacional.
Esa serie de cambios que afecta a los buscadores de vuelos (y sus algoritmos) dan lugar a muchas teorías conspirativas entre los compradores de boletos de avión, incluso los que no se preocupan por las plataformas de predicción de precios.
Según los ejecutivos, las aerolíneas no están rastreando las cookies y subiendo los precios si ven que estás interesado en una determinada ruta. (Zacharia, el presidente de Kayak, sí dice que las tarifas son ocasionalmente más altas o más bajas dependiendo de tu ubicación cuando estás buscando, porque los sistemas sí tienen en cuenta el “punto de venta”).
No, no hay ninguna razón para que los vuelos sean más baratos un martes que cualquier otro día, un rumor persistente entre los cazadores de gangas.
“El mejor momento para comprar un vuelo dependerá de tu viaje, concretamente del origen, el destino, la salida y el regreso”, dice Berg. “Y puede ser muy diferente según el lugar al que vayas”.
Sin embargo, hoy en día no hace falta un sofisticado algoritmo de aprendizaje automático para elegir el mejor momento para comprar: no hay un buen momento. Los precios son tan altos, dice Victoria Hart, una portavoz de Kayak, que no hay “muchos indicadores de ‘espera’ en estos días”.
