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¿Cuál es su trayectoria y cuál es tu rol actual dentro de HBX Group?
Mi trayectoria no es la habitual en el sector turístico. Provengo del ámbito de payments y fintech, donde participé en la creación de varias compañías. Una de ellas fue adquirida por una empresa francesa, lo que facilitó mi conexión con el actual CEO. A partir de ahí surgió la oportunidad de incorporarme a HBX Group con el objetivo inicial de desarrollar una división centrada en servicios financieros dentro del ecosistema. Con el tiempo, ese alcance fue ampliándose hasta asumir responsabilidades más globales dentro de la organización.
¿Cuál es su papel en la estrategia tecnológica de la compañía?
El principal reto al que nos enfrentamos es evolucionar una plataforma con más de dos décadas de historia. No se trata solo de mantenerla operativa, sino de modernizarla profundamente. Estamos inmersos en un proceso de migración hacia la nube y en la adopción de arquitecturas que garanticen escalabilidad y resiliencia. Operamos con volúmenes extremadamente altos —más de 100.000 reservas diarias y miles de millones de búsquedas—, lo que exige integrar nuevas tecnologías sin comprometer el rendimiento. La clave está en equilibrar innovación con estabilidad en un entorno altamente transaccional.
¿Qué modelo de cloud utilizan?
Nuestra arquitectura está diseñada para ser cloud-agnostic. Esto significa que, en términos técnicos, podríamos operar con proveedores como Google Cloud, Microsoft Azure u Oracle. Sin embargo, actualmente trabajamos con AWS debido a la calidad del servicio y a la relación estratégica que hemos construido. AWS nos ofrece un nivel de soporte y escalabilidad global que se ajusta muy bien a nuestras necesidades actuales.
¿Cómo están abordando la adopción de inteligencia artificial?
Nuestra aproximación es pragmática y orientada a casos de uso. No hemos optado por un único modelo, sino que trabajamos con múltiples soluciones dependiendo del contexto. La elección del modelo está muy condicionada por factores como el coste de tokens y la necesidad de procesamiento en tiempo real frente a procesos batch. Utilizamos Amazon Bedrock como capa de orquestación, lo que nos permite abstraer la complejidad y seleccionar el modelo más adecuado en cada situación. La optimización entre coste, latencia y precisión es clave.
¿Qué estrategia siguen en cuanto a talento y capacidades en IA?
Hemos desarrollado capacidades internas sólidas en inteligencia artificial, pero operamos bajo un modelo híbrido. Para el desarrollo de productos core, priorizamos el conocimiento interno y el control directo. Sin embargo, cuando se trata de optimizar la eficiencia organizativa o acelerar determinadas iniciativas, recurrimos a expertos externos que complementan nuestras capacidades.
¿Qué impacto está teniendo la IA en la ciberseguridad?
Está teniendo un impacto significativo, especialmente en términos de automatización y capacidad predictiva. Tradicionalmente, los equipos revisaban logs de forma manual en busca de anomalías. Hoy contamos con sistemas de IA que monitorizan continuamente el entorno, identifican patrones y anticipan incidentes. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también incrementa la capacidad de prevención.
¿Le preocupan herramientas emergentes como Mythos en el ámbito de la seguridad?
Son herramientas extremadamente potentes. Bien utilizadas, pueden ayudar a identificar vulnerabilidades antes de que sean explotadas. Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología avanzada, existe el riesgo de uso malicioso. Esto plantea un desafío no solo para una empresa concreta, sino para toda la industria tecnológica.
¿Están explorando la computación cuántica?
No de forma directa en este momento. Es posible que ciertas plataformas que utilizamos ya integren elementos avanzados a nivel subyacente, pero desde el punto de vista operativo todavía no es una tecnología madura ni accesible para nuestros casos de uso. Aún necesita evolucionar para tener un impacto tangible en nuestro entorno.
¿Qué peso tiene la tecnología en la estrategia corporativa?
Es absolutamente central. De hecho, una de las decisiones clave fue unificar bajo una misma estructura las áreas de tecnología, producto y desarrollo. Esto nos ha permitido mejorar la alineación estratégica, reducir fricciones organizativas y acelerar la entrega de valor.
¿Seguís teniendo sistemas legacy?
No. Hace aproximadamente tres años llevamos a cabo una refactorización completa de nuestra plataforma, pasando de una arquitectura monolítica a un modelo basado en microservicios y cloud-native. Esto ha sido fundamental para ganar agilidad y escalabilidad.
¿Os consideráis una empresa de software?
Sí, y la mejor prueba es nuestra capacidad de ejecución. Hemos pasado de ciclos de desarrollo de 12 a 18 meses a un modelo de entregas continuas e incrementales. Hoy lanzamos funcionalidades con mucha mayor frecuencia, lo que nos permite adaptarnos rápidamente a las necesidades del mercado.
¿Cómo ves el futuro del modelo SaaS con la irrupción de la IA?
El modelo SaaS no desaparecerá, pero sí evolucionará. Originalmente surgió como una respuesta a limitaciones tecnológicas de su momento. Con la llegada de los agentes de IA, veremos nuevos modelos donde los clientes no consumirán soluciones completas, sino componentes modulares de distintas cadenas de valor. Esto podría dar lugar a ecosistemas mucho más flexibles y personalizados.
¿Son los pagos el principal reto en la experiencia del cliente?
No necesariamente. El pago en sí mismo está bastante optimizado. El verdadero desafío aparece en escenarios complejos, como los reembolsos en entornos multi-proveedor. Cuando una transacción integra múltiples servicios —alojamiento, transporte, experiencias—, gestionar cancelaciones y devoluciones se vuelve significativamente más complejo. Además, la aparición de agentes de IA en los procesos de pago introduce nuevas incógnitas en términos de responsabilidad y fraude.
¿Cómo garantizáis la resiliencia ante fallos en infraestructuras cloud debido a conflictos bélicos o desastres diversos?
La clave es la redundancia geográfica. Operamos en múltiples regiones y diseñamos nuestros sistemas para que, ante la caída de una ubicación, la operación pueda trasladarse a otra sin interrupciones significativas. Además, mantenemos replicación constante de datos y copias de seguridad independientes para asegurar la continuidad del negocio incluso en escenarios extremos.
¿Cómo estáis implementando agentes de IA dentro de la organización?
Hemos adoptado un enfoque muy ágil y orientado a resultados. En pocas semanas estructuramos equipos dedicados por áreas funcionales —operaciones, finanzas, distribución, etc.—. Cada equipo identifica y prioriza casos de uso. Si una iniciativa no genera al menos un 30% de mejora en eficiencia en un plazo de dos semanas, se descarta. Esto nos permite iterar rápidamente y centrarnos en iniciativas de alto impacto.
¿Cómo perciben vuestros empleados esta transformación hacia la IA?
En general, de forma positiva. La IA no se percibe como una amenaza directa, sino como una herramienta que elimina tareas repetitivas y libera tiempo para actividades de mayor valor. En la práctica, no sustituye roles completos, sino que automatiza fragmentos de múltiples funciones, lo que se traduce en una mejora global de la eficiencia organizativa.
