Ormai non si parla d’altro che di intelligenza artificiale, ogni settore ne pare permeato e ogni cosa pare debba per forza essere più intelligente di sempre. Non che non sia convinta che sia davvero il futuro, e naturalmente non solo nel modo del revenue, ma come tutte le cose i tempi sono importanti.
Se l’intelligenza artificiale nel mondo del revenue è già pronta non credo lo siano tutti gli operatori.
Ci sono processi che vanno assimilati bene altrimenti si corre il rischio di usare la tecnologia solo come un automatismo.
C’è chi scommette sul fatto che AI applicata ai sistemi di RMS sarà la causa di estinzione di molti revenue manager, e dopo che si sono estinti i sales manager con l’arrivo delle OTA c’è già qualcuno che teme per il proprio posto di lavoro. Il complesso rapporto tra la macchina e l’uomo risale alla rivoluzione industriale. Un eterno conflitto.
L’AI è diventata la moda del momento di molti software, e dopo che per molto tempo si è parlato di BIG DATA, oggi senza l’AI pare non si possa andare da nessuna parte. Ma come sempre è necessario fare le dovute distinzioni tra algoritmi e intelligenze complesse.
Anche noi stiamo coltivando il nostro progetto di intelligenza artificiale, il mercato è pronto e noi vogliamo dare una risposta adeguata, capace di accompagnarsi al processo di crescita anche del suo uso.
MyForecast RMS è un software che ha saputo coniugare la complessità di analisi dei dati con la semplicità di utilizzo quotidiano, perché se è vero che esistono i massimi sistemi poi c’è la realtà: le strategie devono essere veloci nel cambiamento per essere “time to market” e gli ultimi anni sono stati quelli che più hanno messo a dura prova la capacità degli operatori di rendersi flessibili e pronti ai cambiamenti, alle trasformazioni e ad una tipologia di revenue che nessun AI avrebbe potuto gestire.
Che sia una complessità o una eccessiva semplificazione questo non possiamo dirlo, quello su cui come azienda abbiamo sempre puntato è stato di evitare l’eccessiva semplificazione infatti, il revenue management, per noi non è mai stato solo un prezzo da mettere in vetrina, quanto piuttosto un insieme di strategie che devono tenere conto non solo dei dati oggettivi – i dati, i numeri- ma anche di quello di cui è fatto ogni prodotto sul mercato: marketing, distribuzione, comunicazione.
Il nostro progetto di AI collegato a MyForecast RMS non è certamente il primo, ma è pensato per snellire alcuni dei processi che entrano in gioco nella determinazione delle strategie di pricing, mettendo sempre al centro le intelligenze di chi lavora con il software. Il nostro primo obiettivo sarà quello di suggerire dinamicamente una tariffa di vendita utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e, più nello specifico, tecniche di machine learning e di deep learning.
Questo modello dovrà suggerire il prezzo di vendita ottimale tenendo conto sia delle caratteristiche proprie dell’hotel, sia della pressione del mercato e sia di variabili esogene.
Allo stato attuale, abbiamo iniziato a sviluppare il core di questo modello, che verrà man mano ampliato per includere tutte le variabili che influiscono sulla corretta tariffa di vendita, ossia quella in grado di massimizzare il revenue di una struttura in qualsiasi momento.
Un progetto tutto italiano che ha permesso di attivare una borsa di Dottorato di Ricerca in Informatica cofinanziata da MyForecast RMS attraverso il piano PNRR e che mira allo studio e sviluppo di algoritmi innovativi di Machine Learning per sistemi di revenue management.
L’obiettivo è molto ambizioso: la dottoranda Susanna Saitta affiancherà il Team di progetto MyForecast RMS, nello specifico Angelo Scilipoti, Hotel Revenue Manager che ha già svolto un importante passo avanti nello sviluppo dell’algoritmo predittivo.
I sistemi sono dinamici e saranno i tempi a dirci se gli RMS avranno soppiantato qualche revenue manager oppure se questi liberati di qualche incombenza di troppo saranno stati in grado di dedicare quel tempo a riflessioni più ampie.
Tina Ingaldi