Una investigación desarrollada en la Región de Murcia acaba de ser reconocida en uno de los certámenes más consolidados del turismo español. La Cátedra Internacional de Inteligencia Turística de la Región de Murcia UCAM-Itrem ha recibido un Premio CETT Alimara Barcelona por un estudio que aplica inteligencia artificial para predecir con precisión cómo se mueven los turistas dentro del territorio regional.
El galardón se entregó en la 41 edición de los Premios CETT Alimara, organizados por el CETT Barcelona School of Tourism, Hospitality and Gastronomy junto con B-Travel, un evento que reúne anualmente a empresas, instituciones y profesionales del sector turístico y que distingue iniciativas destacadas en digitalización, sostenibilidad e investigación.
¿Qué hace exactamente este modelo?
El trabajo premiado se titula 'Tourist Mobility Forecasting with Region-Based Flows and Hierarchical Spatial Tessellation' y fue publicado en el International Journal of Information Technology & Decision Making. Su objetivo es predecir los flujos turísticos a escala intra-regional, es decir, no solo cuántos visitantes llegan a la Región de Murcia, sino cómo se distribuyen y desplazan por el territorio en función de los recursos turísticos disponibles y la infraestructura de alojamiento.
Para lograrlo, el modelo combina dos elementos técnicos que lo diferencian de otros enfoques anteriores. Por un lado, utiliza Redes Neuronales de Grafos (GNN), una tecnología de inteligencia artificial especialmente eficaz para analizar relaciones espaciales complejas. Por otro, incorpora por primera vez datos de movilidad humana general —no exclusivamente turística— como variables adicionales que alimentan el sistema predictivo. Según el estudio, esta combinación mejora de forma significativa la capacidad del modelo para anticipar comportamientos reales en el contexto específico de la Región de Murcia.
Los autores y el reconocimiento
El galardón fue recogido en Barcelona por Ginesa Martínez del Vas, directora de la Cátedra UCAM-Itrem y vicedecana del Grado en Turismo y Dirección de Empresas Turísticas de la UCAM, y por Miguel Puig-Cabrera, profesor de la Universidad de Sevilla. Ambos son coautores del estudio junto a otros investigadores, aunque no se han detallado los nombres del resto del equipo.
El jurado destacó la contribución del trabajo "para dar respuesta a los retos que afronta el sector", un reconocimiento que sitúa a la investigación murciana en el mismo plano que otras iniciativas de referencia nacional en innovación turística.
La apuesta de la UCAM-Itrem por el turismo basado en datos
La Cátedra UCAM-Itrem tiene como línea estratégica la generación de conocimiento aplicado a la gestión de destinos turísticos, con especial atención a modelos de desarrollo más sostenibles y regenerativos. Este estudio encaja directamente en esa hoja de ruta: si los gestores de un destino pueden anticipar con mayor fiabilidad cómo se distribuirá la demanda turística por el territorio, pueden tomar mejores decisiones sobre infraestructuras, recursos y políticas de promoción.
La capacidad de predecir flujos a escala intra-regional —y no solo a nivel agregado— representa un salto cualitativo relevante para territorios como la Región de Murcia, donde la oferta turística está distribuida entre espacios naturales, costa, interior y patrimonio cultural. Contar con un modelo que distinga y anticipe comportamientos entre zonas puede ser una herramienta de gestión de primer orden.
Formación y proyección
Más allá de la investigación, la UCAM integra esta actividad académica en su oferta formativa, que incluye grados y programas de posgrado orientados a la gestión, la innovación y la sostenibilidad turística. El premio en Barcelona refuerza la visibilidad de la universidad murciana en un ámbito —el de la inteligencia turística aplicada— en el que la competencia con otros centros académicos nacionales es creciente.
No se ha detallado si el modelo tiene prevista una aplicación práctica inmediata por parte de organismos de gestión turística de la Región de Murcia ni si existe financiación vinculada al desarrollo de fases posteriores del proyecto.
