Experta en IA revela truco para conseguir tiquetes de avión muy baratos; dio el paso a paso

Un elemento fundamental en las recomendaciones de la experta es la fragmentación del trayecto. Es decir, dividir el viaje en varios tramos independientes.

En un mercado aéreo cada vez más complejo, donde los precios de los vuelos fluctúan por algoritmos impredecibles, una experta en inteligencia artificial (IA) ha compartido un método sistemático para reducir drásticamente los costos de los tiquetes.

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Nona, profesora de IA y conocida en la red social X con el usuario @Nona_xai, detalló en un hilo reciente cómo logró bajar el precio de un vuelo de 1.260 a solo 118 euros, ahorrando más de mil dólares.

Su enfoque no se basa en trucos ilegales o errores puntuales, sino en el aprovechamiento de herramientas de IA para analizar miles de combinaciones que un humano no podría procesar manualmente.

El primer paso clave que recomienda Nona es replantear por completo la forma en que se inicia la búsqueda. En lugar de solicitar un vuelo específico entre dos ciudades en fechas fijas, la experta sugiere instruir a la IA para que actúe como un analista de precios especializado.

Esto implica definir regiones amplias en lugar de puntos exactos, permitiendo que el sistema explore opciones sin restricciones iniciales en aeropuertos o compañías aéreas. Por ejemplo, en vez de buscar un vuelo directo de Bogotá a Nueva York en una fecha determinada, se podría pedir a la IA que evalúe todas las posibilidades entre el Caribe colombiano y la costa este de Estados Unidos.

Esta apertura inicial amplía el espectro de datos que la IA puede procesar, revelando combinaciones que los buscadores tradicionales como Google Flights o Kayak podrían omitir por sus limitaciones algorítmicas.

Una vez establecida esta base, Nona enfatiza la importancia de considerar aeropuertos alternativos tanto en el origen como en el destino. La IA, con su capacidad para manejar grandes volúmenes de información, evalúa rápidamente cómo volar desde una ciudad cercana o aterrizar en un aeropuerto secundario puede impactar el precio final.

La clave está en que la IA no solo lista estas alternativas, sino que las compara en tiempo real, considerando factores como el tiempo de traslado terrestre y los costos adicionales asociados, para determinar si el ahorro neto justifica el ajuste.

Otro elemento fundamental en las recomendaciones de Nona es la fragmentación del trayecto. En lugar de optar por un billete único de ida y vuelta, la IA propone dividir el viaje en varios tramos independientes, a menudo combinando aerolíneas diferentes o incorporando escalas prolongadas.

Esta técnica, conocida como ‘hidden city ticketing’ en su variante más simple, pero adaptada aquí a una optimización legal, aprovecha las disparidades en las tarifas segmentadas. Por instancia, un vuelo de A a C podría ser más caro que comprar A a B y luego B a C por separado, especialmente si involucra aerolíneas ‘low-cost’ en uno de los segmentos.

La flexibilidad temporal representa otro pilar en el método de Nona. En vez de limitarse a ajustes menores de uno o dos días, la experta aconseja analizar ventanas amplias de fechas, abarcando semanas enteras.

Esto se basa en la volatilidad de los precios aéreos, que pueden variar drásticamente por eventos como promociones ‘flash’ o cambios en la demanda. La IA detecta estos patrones y prioriza fechas donde los precios caen, incluso si requieren ajustar el itinerario personal.

Este análisis temporal no es estático; la IA refina constantemente las búsquedas, ajustando parámetros y descartando opciones ineficientes en un proceso de “fuerza bruta computacional” que reduce un mar de datos a unas pocas rutas viables.

Durante todo el proceso, Nona insiste en que la IA actúa como una herramienta iterativa. Esto implica múltiples rondas de interacción con la IA, donde se proporcionan retroalimentaciones para afinar los resultados. Por ejemplo, si una combinación inicial incluye una escala demasiado larga, se puede instruir a la IA para priorizar tiempos de conexión más cortos, manteniendo el enfoque en el ahorro.

Finalmente, Nona subraya la necesidad de una verificación manual como paso culminante. Este control humano asegura que las sugerencias sean factibles y evita errores como incompatibilidades en las políticas de equipaje o restricciones de visa. Además, refuerza que el método no implica vulnerar sistemas ni acceder a precios ocultos.

En esencia, se trata de comprender cómo operan los algoritmos de tarificación de las aerolíneas y usar la IA para navegar un mercado opaco, diseñado para que la mayoría de los usuarios no vea todas las opciones disponibles.