El paquete tecnológico de 450 millones de dólares de Wyndham llevó herramientas de IA para huéspedes a 5.000 de sus 8.400 hoteles

Wyndham Hotels & Resorts posee pocos hoteles; franquicia alrededor de 8.400 en 25 marcas —entre ellas Days Inn, La Quinta y Ramada—, un modelo de negocio que «abraza deliberadamente la dispersión». A partir de 2018 gastó 450 millones de dólares en lo contrario: un único paquete tecnológico estandarizado para los franquiciados, con el argumento de que representar a miles de hoteles le da poder de compra para obtener herramientas a precios más bajos.

Scott Strickland, exdirector de sistemas de información (CIO) de Black & Decker y D&M Holdings, que pasó a ser director comercial en enero de 2024, dirigió la transformación de una década: una migración directa a la nube, un equipo de datos centralizado y la obligación de que todas las propiedades usaran un sistema de reservas centralizado creado por el proveedor de SaaS para hotelería Aven Hospitality. Un comité tecnológico de franquiciados presentó 72 solicitudes; consolidadas, se convirtieron en Wyndham Connect, una plataforma de interacción con el huésped basada en IA para mensajes de texto proactivos, preguntas entrantes, registros de entrada móviles y respuestas del personal redactadas por IA.

Connect es voluntario, a diferencia del núcleo de reservas. En mayo de 2026 la empresa afirmó que más de 5.000 hoteles de Norteamérica y 100 propiedades internacionales lo habían adoptado, gestionando 4,6 millones de registros de entrada móviles, 9 millones de dólares en ventas adicionales como el registro de entrada anticipado, 12 millones de interacciones de mensajería con IA y un aumento de 300 puntos básicos en las reservas directas para los hoteles que usan su herramienta de voz con IA; el personal de limpieza que recibe propinas digitales obtiene en promedio cerca de 10 dólares por propina. Alrededor de 1.100 hoteles usan IA para responder llamadas a la recepción.

El franquiciado Jason Hoehne, cuyo AmericInn de 53 habitaciones en Lincoln, Nebraska, puso a prueba la herramienta, sigue teniendo personal en la recepción —«da al personal herramientas para ser más eficiente y productivo»— y Wyndham presenta la IA como asistente de los agentes humanos, mostrando al empleado que responde el estatus de fidelidad o quejas anteriores. En mayo de 2026 también lanzó una aplicación de reservas en ChatGPT, y afirma ser el primero entre los hoteleros con integraciones directas en los tres LLM más grandes.

Wyndham Connect llegó a más de 5.000 hoteles: 4,6 millones de registros de entrada móviles, 9 millones de dólares en ventas adicionales, 12 millones de interacciones con IA y +300 puntos básicos en reservas directas.

La estandarización genera poder de compra: un solo paquete en miles de hoteles permite comprar software a precios más bajos que las elecciones dispersas de proveedores.

La base de nube, equipo de datos y sistema de reservas hizo relativamente fácil desplegar funciones de IA generativa una vez que llegaron los modelos.

Vincular la hoja de ruta de IA con las 72 solicitudes de los franquiciados del comité orientó la inversión hacia las prioridades de los propios propietarios, empezando por tareas de ingresos como las ventas adicionales.

El despliegue opcional evitó la resistencia de propietarios independientes que habría arriesgado imponer Connect, mientras que el núcleo de reservas obligatorio aseguró la capa de datos.

En el franquiciado, imponer la infraestructura y cortejar las aplicaciones: controlar el núcleo de reservas de forma centralizada y luego presentar la adopción de IA como la victoria de ingresos más fácil para el franquiciado.

En mayo de 2026 Wyndham lanzó su aplicación de viajes más reciente en ChatGPT y afirmó ser el primer hotelero con integraciones directas en ChatGPT, Gemini de Google y Claude de Anthropic, apostando a que el descubrimiento conversacional de viajes está migrando a los chatbots, que según Strickland tienen alrededor de 900 millones de usuarios semanales en ChatGPT. Internamente usa agentes de Google, AWS y Agentforce de Salesforce, además de modelos de OpenAI, eligiendo «el agente que está más cerca de la fuente de datos» para cada caso de uso.