En un sector tan expuesto a la volatilidad como la hostelería, cada mesa vacía supone una pérdida directa de ingresos. El auge de las plataformas de reservas online ha facilitado la gestión operativa de los restaurantes, pero también ha introducido una nueva amenaza silenciosa: los no-shows, o clientes que reservan y no se presentan. Esta práctica puede representar hasta un 20% de pérdida en la facturación diaria de un restaurante.
Ante esta problemática, la innovación tecnológica ha tomado el relevo. La plataforma TheFork (anteriormente ElTenedor) ha desplegado una herramienta de IA predictiva que ya está generando un impacto económico directo en los establecimientos: más de medio millón de euros anuales ahorrados en pérdidas por reservas fantasma. No se trata solo de un avance en eficiencia, sino de una estrategia que redefine la relación entre el dato, el comportamiento del usuario y la optimización del negocio.
Datos, prevención y eficiencia operativa
La nueva funcionalidad de TheFork se basa en modelos de machine learning capaces de identificar reservas con alto riesgo de no asistencia. El sistema analiza el historial del usuario, su comportamiento de navegación en la plataforma y el tipo de restaurantes que frecuenta. Esta información permite a los negocios actuar con antelación: confirmar reservas por teléfono, reorganizar mesas o activar listas de espera, con el objetivo de mantener una ocupación máxima.
Junto a esta herramienta, TheFork ha desarrollado una batería de medidas preventivas, como el prepago con tarjeta, la huella bancaria, recordatorios automatizados y, desde 2024, la suspensión automática de los usuarios que acumulen cuatro no-shows en menos de un año. Gracias a esta estrategia, la plataforma ha logrado reducir su tasa de ausencias del 3,6% al 3,3%, un 38% menos que otros sistemas de reserva. Además, solo un 0,3% de los usuarios ha sido dado de baja, lo que demuestra el carácter disuasorio de la medida.
Para los responsables financieros y operativos de establecimientos hosteleros, este enfoque supone una mejora directa en la gestión de ingresos, reducción de costes por ineficiencias y optimización de la plantilla. Al disminuir la incertidumbre sobre la ocupación real, se refuerza también la planificación estratégica del negocio.
IA predictiva para decisiones de negocio
Más allá de la prevención, la herramienta ofrece un valioso conocimiento geográfico sobre el comportamiento del consumidor, permitiendo a los operadores identificar patrones de riesgo según la ubicación. Las provincias con mayor incidencia de no-shows en lo que va de año son Córdoba (4%), Sevilla (3,9%) y Málaga (3,8%). En el extremo opuesto, Girona (2,6%), Alicante (2,8%) y Guipúzcoa (3,1%) presentan las tasas más bajas.
Este análisis territorial resulta especialmente útil para estructurar decisiones comerciales, operativas y de expansión, ajustando estrategias de fidelización, condiciones de reserva o promociones locales. La IA no solo actúa como escudo ante la pérdida de ingresos, sino que habilita una visión más segmentada del cliente y del mercado, abriendo nuevas oportunidades para una gestión ágil y adaptativa.
En un entorno donde la eficiencia y la anticipación son claves, la inteligencia artificial predictiva emerge como una herramienta imprescindible. Automatizar procesos críticos como la gestión de reservas no solo mejora márgenes, sino que refuerza la experiencia del cliente, optimiza la productividad y aporta una ventaja competitiva sostenible en un sector altamente exigente.
Fuente: El Economista
