Inteligencia artificial para predecir la diversidad en la industria del turismo

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DOI:

https://doi.org/10.29076/issn.2528-7737vol18iss49.2025pp34-47p

Palabras clave:

Diversidad, turismo, inteligencia artificial, sostenibilidad, modelado predictivo, validación retrospectiva

Resumen

La diversidad desempeña un papel fundamental en el éxito del turismo y los emprendimientos empresariales. Este estudio explora las múltiples dimensiones de la diversidad en estos sectores, incluyendo la diversidad en la fuerza laboral, cultural, de clientes, de productos, de destinos y ambiental. Fomentar la diversidad impulsa la innovación, mejora la experiencia del cliente, amplía el alcance del mercado, facilita la resolución de problemas y mejora el desempeño general. Aunque los datos financieros no miden directamente las iniciativas de diversidad de una empresa, sí ofrecen indicios indirectos valiosos, como asignaciones presupuestarias para programas de diversidad y evaluaciones del impacto económico. Además, se introduce el Índice de Diversidad de Financial Times y Statista, el cual mide la diversidad según la percepción de los empleados. La hipótesis de investigación evalúa si la inteligencia artificial (IA) puede predecir el nivel de diversidad de una empresa utilizando datos económicos y financieros. Usando algoritmos de aprendizaje automático con Weka, el estudio demuestra el potencial de la IA para predecir el nivel de diversidad de una empresa, alcanzando un 74% de precisión en la validación retrospectiva. En resumen, este estudio resalta la importancia de la diversidad en el turismo y el emprendimiento, y revela la promesa de la IA para prever niveles de diversidad. Mediante la integración de diversidad e IA, las empresas pueden adaptarse mejor a la dinámica del mercado y contribuir a una industria más inclusiva y culturalmente sensible

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Publicado

01-09-2025

Cómo citar

Inteligencia artificial para predecir la diversidad en la industria del turismo. (2025). CIENCIA UNEMI, 18(49), 34-47. https://doi.org/10.29076/issn.2528-7737vol18iss49.2025pp34-47p