Un proyecto acotado que se apoya en decisiones prácticas y en los límites reales de una operación de reservas con picos de temporada.
La operación funcionaba con una planilla compartida y un grupo de mensajería. En temporada baja alcanzaba, pero entre noviembre y marzo las solicitudes se duplicaban y el equipo perdía trazabilidad: quién confirmó, con qué anticipación, qué cupo quedaba libre por franja. El objetivo no era reemplazar el criterio del personal, sino ordenar la asignación y liberar tiempo de coordinación manual.
Antes de tocar código se acordaron tres reglas: cada reserva tiene un responsable único, los cupos se bloquean por franja y no por día completo, y toda reprogramación queda registrada con motivo. Se descartó empezar por un motor de precios dinámicos porque el volumen no lo justificaba y habría agregado una variable difícil de auditar en plena temporada. La prioridad fue la visibilidad del estado de cada solicitud.
Se armó un flujo de estados simple: recibida, confirmada, reprogramada y cerrada. Cada transición dispara una notificación interna y deja marca de tiempo. Los datos de ocupación por franja se alimentan de la misma fuente que usaba el equipo, sin migración previa, para no romper la operación durante el cambio. El tablero muestra cupos disponibles y reservas en riesgo de solapamiento, con una alerta cuando dos solicitudes caen en el mismo bloque.
El equipo dejó de reconstruir el historial a mano y las reprogramaciones bajaron porque los solapamientos se detectan antes de confirmar. No se resolvió la integración con el sistema de facturación: sigue siendo un paso manual que se evaluará en la próxima temporada. Tampoco se automatizó la priorización de clientes recurrentes, una decisión que el equipo prefirió mantener bajo criterio humano por ahora.
Detrás de cada temporada alta hay un equipo que decide cómo se reparte la capacidad, qué se automatiza y qué se deja en manos de una persona. Estas son las funciones que participaron en el proyecto Seasonal Booking Workflow y el tipo de decisiones que tomaron.
Definió las reglas de asignación entre reservas confirmadas y cupos en espera. Su trabajo fue traducir la lógica comercial de temporada alta a condiciones que el modelo pudiera evaluar sin bloquear la operación diaria.
Armó el pipeline con el historial de reservas de las últimas cuatro temporadas, limpió duplicados y cancelaciones tardías, y ajustó el umbral de sobreventa permitido por franja horaria. Sin ese trabajo previo, el flujo no habría pasado de una planilla más.
Probó el flujo durante dos semanas en paralelo al sistema anterior. Registró los casos donde la sugerencia automática no coincidía con la disponibilidad real y esos registros se usaron para corregir la lógica de prioridades antes del cierre de temporada.
Midió ocupación efectiva, cancelaciones y tiempos de confirmación por canal. La revisión semanal permitió detectar que las reservas de fin de semana necesitaban un margen distinto al de días hábiles, algo que no estaba previsto en el diseño inicial.
El proyecto sigue en revisión de temporada. Si querés ver cómo se conecta con el resto de los casos, podés recorrer los proyectos publicados.
Ver proyectosCanales de contacto y tiempos de respuesta del equipo
Cualquier consulta sobre el flujo de reservas por temporada, sus reglas de negocio o los datos que alimentan el modelo se atiende por los mismos canales que usamos durante la implementación. No hay formularios intermedios ni colas de tickets que se pierden: cada mensaje llega a la persona que trabajó en el proyecto.
Para dudas sobre configuración de temporadas, umbrales de sobreventa o exportación de históricos, escribí a info@magicaipro.com. Adjuntá el nombre del proyecto en el asunto y, si podés, la captura del panel donde aparece el comportamiento raro. Respondemos dentro de las 24 horas hábiles; los casos con datos adjuntos suelen resolverse en el primer intercambio.
Si el problema ocurre con reservas en curso, llamá al +54 9 11 7077 2838. La línea se atiende de lunes a viernes de 9 a 18, hora de Buenos Aires. Fuera de ese horario queda registro en el buzón y se retoma a primera hora. Para picos de demanda estacionales coordinamos guardias extendidas con antelación.
Cuando el ajuste involucra al equipo de mostrador o al área comercial, conviene una sesión presencial. Nos encontramos en Avenida Figueroa Alcorta, Ingeniero White, Buenos Aires, B8103, Argentina. Estas reuniones se agendan con una semana de anticipación y sirven para revisar cómo se cargan los cupos y qué decisiones quedan fuera del sistema.
Antes de escribir, vale la pena revisar las preguntas frecuentes: cubren los errores de carga más comunes, la lógica de bloqueo por temporada y qué hacer cuando un rango de fechas queda sin cupo disponible.
El proyecto se armó sobre una operación real de reservas con picos fuertes entre noviembre y febrero. Cada pieza del flujo se probó antes de sumar la siguiente: primero la captura de solicitudes, después la asignación por franja horaria y al final el recordatorio automático. Estas son las vistas que quedaron documentadas durante la implementación.
Panel de solicitudes entrantes. Cada canal (web, teléfono, mostrador) entra al mismo listado y se etiqueta con la fecha de temporada correspondiente.
Reglas de asignación por franja. El sistema cruza capacidad disponible, duración estimada y prioridad del cliente antes de proponer un horario.
Confirmación y recordatorio. Los avisos salen con 48 y 4 horas de anticipación; si el cliente no responde, la reserva vuelve a la cola de reasignación.
Cierre de temporada. Al terminar el período se comparan reservas efectivas contra cancelaciones para ajustar la capacidad del año siguiente.
Las capturas corresponden a la versión que quedó en producción después de tres iteraciones. Lo que no aparece en las imágenes es la parte más discutida del proyecto: qué hacer cuando dos solicitudes piden el mismo horario y ninguna tiene prioridad declarada. Ese caso se resolvió con una regla simple de antigüedad, pero dejó claro que el flujo necesita una decisión humana antes de automatizar el resto.
Detrás de cada flujo estacional hay alguien que decide qué se automatiza y qué se deja en manos del equipo de turno. Esta página la firma quien coordinó esa decisión.
Escribir al equipo del proyectoRoberto Torres Jimenez lidera la práctica de analítica aplicada en Magic AI Pro. Antes de dedicarse a la automatización de procesos comerciales, pasó años armando tableros de demanda y reposición para cadenas minoristas, así que conoce de cerca el ruido de los datos de temporada alta: ventas que se disparan, promociones que rompen el histórico y reservas que llegan por canales distintos. En este proyecto se ocupó de traducir esas restricciones en reglas concretas para el motor de reservas.
Rol en el proyectoDiseño del modelo de asignación de cupos por franja horaria y validación de los umbrales de sobreventa junto al equipo comercial.
Experiencia previaImplementaciones de predicción de demanda y optimización de agenda en retail, distribución y servicios con picos marcados de temporada.
Cómo trabajaPrefiere empezar por los datos que ya existen en el sistema de reservas antes de sumar fuentes nuevas, y dejar por escrito qué decisión sigue siendo humana.
Contacto directoConsultas sobre el caso, la metodología o la posibilidad de adaptar el flujo a otra operación: info@magicaipro.com o +54 9 11 7077 2838. Oficina en Avenida Figueroa Alcorta, Ingeniero White, Buenos Aires, B8103, Argentina.