Se aplica el prompt genérico a la carrera de Gestión del Turismo de la UAGRM. Se presentan 10 proyectos de investigación aplicada (TRL 6–8) con nombres creativos y descripción completa, enfocados en turismo inteligente, personalización de experiencias, análisis de sentimiento, sostenibilidad, patrimonio cultural, etc.
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🎯 Enfoque prioritario para Gestión del Turismo
· Sistemas de recomendación personalizados de rutas turísticas basados en preferencias y contexto.
· Análisis de sentimiento de opiniones de turistas en plataformas (TripAdvisor, Google Maps) para mejora de destinos.
· Realidad aumentada y virtual para interpretación del patrimonio histórico y natural.
· Predicción de demanda turística estacional usando series temporales y factores climáticos.
· Gamificación y storytelling interactivo para turismo comunitario.
· Modelos de capacidad de carga turística y sostenibilidad con sensores IoT.
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1. Título: TurismoRecom – Sistema híbrido de recomendación de rutas turísticas personalizadas (filtrado colaborativo + contexto meteorológico y de afluencia)
Problema científico
Los turistas en Santa Cruz reciben recomendaciones genéricas, sin adaptación a sus intereses, al clima actual o a la saturación de destinos, lo que reduce su satisfacción.
Hipótesis principal
Un sistema de recomendación híbrido (filtrado colaborativo + contexto con redes neuronales) que integra preferencias explícitas (tipo de turismo: cultural, naturaleza, gastronomía) y variables dinámicas (clima, nivel de ocupación en tiempo real) aumenta la satisfacción del usuario (NPS) en un 25% frente a guías estáticas.
Modelo de Red Neuronal Propuesto
Arquitectura de dos etapas: (1) Filtrado colaborativo basado en matriz factorizada (SVD) para preferencias latentes; (2) Red neuronal densa (MLP) que pondera factores contextuales (temperatura, lluvia, afluencia estimada). Salida: lista ordenada de destinos y ruta óptima.
Base Neuroeducativa
La satisfacción turística depende de la congruencia entre expectativas y experiencia. La personalización reduce la carga de elección (paradoja de la elección) y activa el circuito de recompensa (striado ventral). Referencia: Tussyadiah & Pesonen (2018, Journal of Travel Research).
Diseño Metodológico
Estudio cuasi-experimental con 200 turistas que visitan Santa Cruz durante 1 semana. Grupo experimental: app con recomendador personalizado; grupo control: guía impresa tradicional. Medición: NPS (Net Promoter Score), tiempo dedicado a planificación, número de destinos visitados. Análisis: prueba t.
Viabilidad Técnica (TRL)
TRL 6 – prototipo de aplicación móvil. Infraestructura: backend en Python/FastAPI, base de datos de destinos (50+ lugares), API de clima (OpenWeatherMap), datos de afluencia simulados. Costo: $15.000 (desarrollo y prueba piloto).
Impacto Cuantificable
Aumento del 25% en NPS, reducción del 40% en tiempo de planificación, incremento del 20% en destinos visitados por día.
Aplicabilidad Práctica Inmediata
Agencias de turismo receptivo (ej. Turismo Sostenible Bolivia), plataforma oficial “Santa Cruz Turística” (GAM), hoteles que ofrezcan recomendadores a sus huéspedes.
Proyección a 5 años
App “TurismoRecom” integrada con sistemas de información turística nacional (Viceministerio de Turismo). Licenciamiento a operadores turísticos de la región.
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2. Título: TripSent – Análisis de sentimiento de opiniones turísticas en TripAdvisor y Google Maps usando BERT multilingüe para detectar fortalezas y debilidades de destinos cruceños
Problema científico
Los gestores turísticos municipales no tienen herramientas automatizadas para extraer patrones de insatisfacción recurrente en miles de reseñas online.
Hipótesis principal
Un modelo BERT multilingüe (incluyendo español) fine-tuned con 10.000 reseñas anotadas clasifica cada opinión en 5 categorías (limpieza, seguridad, precio, atención, infraestructura) y asigna sentimiento positivo/negativo con F1 >0,85, permitiendo identificar las principales quejas de cada destino.
Modelo de Red Neuronal Propuesto
BERT multilingüe (base) con capa de clasificación multi-etiqueta para las 5 categorías. Entrenado con reseñas de destinos bolivianos (Salar de Uyuni, Samaipata, etc.). Salida: puntaje de sentimiento por categoría y destino.
Base Neuroeducativa
Las reseñas negativas activan la amígdala del lector y pueden disuadir a futuros turistas. La agregación automática de patrones supera los sesgos de muestreo humano (Gretzel et al., 2020, Information Technology & Tourism).
Diseño Metodológico
Recopilación de 50.000 reseñas de 30 destinos del departamento de Santa Cruz (últimos 3 años). Anotación de una muestra de 10.000 por 5 estudiantes de turismo (kappa >0,75). Entrenamiento con validación cruzada. Generación de reportes automáticos mensuales.
Viabilidad Técnica (TRL)
TRL 7 – prototipo en entorno real con datos actualizados. Infraestructura: servidor con GPU, web scraping ético (cumpliendo términos de servicio), dashboard en Streamlit. Costo: $10.000 (desarrollo y anotación).
Impacto Cuantificable
Reducción del 90% en tiempo de análisis de sentimiento (de semanas a minutos). Identificación de problemas específicos (ej. “baños sucios en la plaza principal”) para planes de mejora municipal.
Aplicabilidad Práctica Inmediata
Secretarías de Turismo municipales (Santa Cruz, Samaipata, Concepción), cámaras de turismo, operadores de alojamiento.
Proyección a 5 años
Plataforma “TripSent Bolivia” con datos históricos y alertas tempranas de caída de sentimiento. Formación de gestores turísticos en analítica de reseñas.
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3. Título: AugmentedMission – App de realidad aumentada para interpretación del patrimonio histórico en misiones jesuíticas (San Javier, Concepción) con detección de monumentos
Problema científico
El turismo cultural en las misiones jesuíticas carece de experiencias inmersivas que conecten a los visitantes con la historia. Las placas informativas son estáticas y poco atractivas para jóvenes.
Hipótesis principal
Una app de realidad aumentada (AR) que superpone reconstrucciones 3D históricas, narraciones y datos interactivos al enfocar la cámara del móvil a puntos de interés, aumenta el tiempo de permanencia en el sitio en un 30% y mejora el recuerdo de información histórica en un 50% (test posterior).
Modelo de Red Neuronal Propuesto
Detección de objetos mediante YOLOv8 fine-tuned con 5.000 imágenes de detalles arquitectónicos (púlpitos, altares, fachadas). El modelo identifica el punto de interés y carga contenido multimedia desde una base de datos.
Base Neuroeducativa
La realidad aumentada reduce la carga cognitiva al integrar información contextual directamente sobre el estímulo visual. El aprendizaje experiencial activa el hipocampo (memoria episódica) más que la lectura pasiva (Chen & Wang, 2021, Computers & Education).
Diseño Metodológico
Ensayo controlado con 100 turistas asignados a: (a) visita tradicional con guía, (b) visita con app AR autoguiada. Medición: tiempo de permanencia, número de puntos visitados, test de recuerdo (10 preguntas) a la salida, satisfacción (escala 1-7). Análisis: ANOVA.
Viabilidad Técnica (TRL)
TRL 6 – prototipo funcional en dos misiones. Hardware: smartphones modernos (ARCore/ARKit). Software: Unity + Vuforia o AR Foundation. Costo: $25.000 (desarrollo de modelos 3D, grabación de narraciones, pruebas de campo).
Impacto Cuantificable
Aumento del 30% en tiempo de permanencia (de 45 min a 60 min), mejora del 50% en recuerdo de datos históricos, puntuación de satisfacción >4.5/5.
Aplicabilidad Práctica Inmediata
Museos y sitios patrimoniales (Misión de San Javier, Concepción, Santa Ana). Oficinas de turismo municipal. Colegios en visitas educativas.
Proyección a 5 años
App “AugmentedMission” escalada a 10 sitios patrimoniales de Bolivia. Integración con guías virtuales en quechua y guaraní. Programa de formación de guías en AR.
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4. Título: EcoLoad – Modelo predictivo de capacidad de carga turística en el Parque Nacional Amboró usando sensores IoT y redes LSTM
Problema científico
El ecoturismo en Amboró sufre por exceso de visitantes en temporada alta, dañando los ecosistemas. No existe un sistema de predicción de afluencia para regular el acceso.
Hipótesis principal
Un modelo LSTM que integra datos de sensores de conteo en senderos, reservas online, clima y calendario de festivos predice la afluencia diaria con error medio absoluto (MAE) < 50 visitantes, permitiendo activar cupos dinámicos y reducir la sobrecarga en un 40%.
Modelo de Red Neuronal Propuesto
LSTM con capa de atención, entrada de 30 días de historia (ventana deslizante). Variables: conteo de visitantes, temperatura, precipitación, día de semana, feriados, número de reservas anticipadas. Salida: predicción a 1, 3 y 7 días.
Base Neuroeducativa
La capacidad de carga no es solo ecológica sino también psicológica: la masificación reduce la satisfacción y la conexión con la naturaleza (escala de restauración percibida). Modelar la afluencia previene la experiencia negativa (Manning et al., 2019, Journal of Outdoor Recreation and Tourism).
Diseño Metodológico
Recopilación de datos históricos (2 años) del parque (libros de registro, sensores instalados). Implementación de 5 sensores de conteo por infrarrojo en senderos clave. Entrenamiento del modelo con 80% de los datos, validación temporal con el 20% más reciente.
Viabilidad Técnica (TRL)
TRL 6 – prototipo en un sendero piloto. Hardware: sensores de conteo (p.ej., conteo por láser, $200/unidad) + placa ESP32 para transmisión. Infraestructura: servidor para procesamiento. Costo: $12.000 (sensores + desarrollo).
Impacto Cuantificable
Reducción del 40% de los días con sobreaforo (capacidad >80% del límite) y mejora del 20% en la satisfacción de los visitantes (encuesta post-visita).
Aplicabilidad Práctica Inmediata
Parque Nacional Amboró, Área Natural de Manejo Integrado San Matías, otros parques departamentales. Sistema de reservas online con cupos dinámicos.
Proyección a 5 años
Sistema “EcoLoad” adoptado por la Gobernación de Santa Cruz para todas las áreas protegidas. API pública para operadores turísticos.
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5. Título: GastroTour – Recomendador de restaurantes y platos típicos basado en preferencias dietéticas y perfil de sabor (aprendizaje por refuerzo)
Problema científico
La oferta gastronómica en Santa Cruz es amplia pero los turistas desconocen platos típicos (majao, locro, etc.) y tienen dificultades con restricciones alimentarias (veganos, celíacos).
Hipótesis principal
Un sistema de aprendizaje por refuerzo (Q-learning) que interactúa con el usuario preguntándole sus preferencias (sabores, texturas, restricciones) y aprende de sus valoraciones, recomienda platos con una tasa de acierto (recomendación aceptada) >80% después de 5 interacciones.
Modelo de Red Neuronal Propuesto
Agente Q-learning con función de valor aproximada por una red neuronal (DQN). El estado es un vector de preferencias (10 dimensiones: salado, dulce, picante, etc.) y restricciones. La acción es un plato de una base de datos de 200 platos cruceños. La recompensa es la calificación (1-5) que el usuario da después de probarlo.
Base Neuroeducativa
El gusto es un sistema sensorial con plasticidad; las preferencias se actualizan con la experiencia (exposición repetida). Un sistema adaptativo acelera el descubrimiento de comidas agradables, reduciendo la incertidumbre (Bermudez et al., 2020, Appetite).
Diseño Metodológico
Estudio con 150 turistas durante su estancia (3 días). Usan la app para recibir recomendaciones de restaurantes y platos. Después de cada comida califican. Se mide la tasa de recomendaciones aceptadas y la satisfacción final con la experiencia gastronómica. Comparación con grupo control sin recomendador.
Viabilidad Técnica (TRL)
TRL 6 – prototipo de app móvil. Base de datos de platos con atributos (ingredientes, perfil de sabor, precio, ubicación). Desarrollo del agente DQN con TensorFlow. Costo: $18.000.
Impacto Cuantificable
Tasa de aceptación de recomendación >80% después de 5 usos, aumento del 35% en la calificación de la experiencia gastronómica (escala 1-10).
Aplicabilidad Práctica Inmediata
Agencias de turismo gastronómico, rutas del “Mercado de la 24” y “Manzana 1”, hoteles que ofrezcan asistente virtual a huéspedes.
Proyección a 5 años
Plataforma “GastroTour Bolivia” integrada con aplicaciones de delivery (PedidosYa, YoTeInvito). Modelo de negocio por comisión a restaurantes listados.
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6. Título: NoiseTour – Monitoreo de contaminación acústica en zonas turísticas con redes de sensores de bajo costo y modelado espacial (kriging)
Problema científico
El ruido excesivo (tráfico, bares, obras) degrada la experiencia turística en cascos históricos (ej. centro de Santa Cruz, la plaza principal). No existe monitoreo continuo ni mapas de ruido actualizados.
Hipótesis principal
Una red de 20 sensores IoT de ruido (medidor de decibeles) + un modelo de interpolación espacial (kriging) genera mapas de ruido cada hora con resolución de 50 metros, identificando zonas críticas (≥65 dB) que correlacionan con baja calificación de turistas en reseñas (rho > -0.6).
Modelo de Red Neuronal Propuesto
No se usa red neuronal para esta tarea; en su lugar, kriging ordinario (geoestadística). Para la correlación con reseñas, se emplea un modelo lineal mixto. (Alternativa: se puede usar una red neuronal para la interpolación espacial (CNN espacial), pero se mantiene kriging por simplicidad interpretativa.)
Base Neuroeducativa
La contaminación acústica crónica aumenta el cortisol y reduce la capacidad de atención. Los turistas reportan estrés y fatiga en zonas ruidosas, lo que afecta la imagen del destino (Lee et al., 2019, Journal of Travel Research).
Diseño Metodológico
Instalación de sensores en postes de luz en el centro histórico (20 unidades). Registro de dB(A) cada minuto durante 3 meses. Recolección de reseñas de Google Maps del mismo período. Análisis de correlación entre dB promedio por zona y puntuación de reseñas. Generación de mapa de ruido web.
Viabilidad Técnica (TRL)
TRL 7 – despliegue real en entorno urbano. Hardware: microcontrolador ESP8266 + micrófono analógico (MAX4466), caja estanca, alimentación por batería o USB. Costo por sensor: $25. Total: $500 + servidor. Costo de operación bajo.
Impacto Cuantificable
Identificación de las 5 esquinas más ruidosas, permitiendo acciones municipales (reordenamiento de tráfico, horarios de carga/descarga). Mejora esperada: reducción de 5 dB en zonas intervenidas y aumento de 0.5 puntos en calificaciones turísticas.
Aplicabilidad Práctica Inmediata
Gobierno Autónomo Municipal de Santa Cruz (Secretaría de Turismo y Medio Ambiente), comités de vecinos de centros históricos.
Proyección a 5 años
Red de monitoreo expandida a 100 sensores en la ciudad, con datos abiertos. Aplicación móvil para turistas con mapa de ruido en tiempo real.
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7. Título: RuralStay – Plataforma de matchmaking entre turistas y alojamientos rurales comunitarios usando embeddings de preferencias (Word2Vec sobre reseñas)
Problema científico
El turismo rural comunitario tiene baja visibilidad en plataformas comerciales (Booking, Airbnb). Los turistas no encuentran fácilmente experiencias auténticas en comunidades como Buena Vista, Los Volcanes.
Hipótesis principal
Un modelo de embeddings (Word2Vec) entrenado con reseñas de alojamientos rurales, que convierte preferencias del turista (en lenguaje natural) en vectores, y los compara con vectores de cada alojamiento, logra una precisión de recomendación (top-3 relevante) >75% según evaluación de expertos.
Modelo de Red Neuronal Propuesto
Word2Vec (skip-gram) sobre un corpus de 100.000 reseñas de alojamientos rurales en Latinoamérica. Luego, para cada turista, se ingresa una frase (“quiero una cabaña con fogón, cerca de un río, que ofrezca comida típica”) y se vectoriza promediando los vectores de las palabras. Se calcula similitud coseno con los vectores de los alojamientos (derivados de sus descripciones).
Base Neuroeducativa
La búsqueda de experiencias auténticas activa el deseo de novedad y conexión cultural. Los sistemas de recomendación basados en lenguaje natural reducen la asimetría de información y aumentan la confianza (Gretzel, 2019, Springer Handbook of Tourism).
Diseño Metodológico
Creación de un sitio web con 50 alojamientos rurales de Santa Cruz. 100 turistas ingresan su preferencia en texto libre. El sistema recomienda 3 alojamientos. Un panel de 5 expertos en turismo rural evalúa la relevancia de cada recomendación (escala 1-5). Se calcula el porcentaje de recomendaciones con puntaje ≥4.
Viabilidad Técnica (TRL)
TRL 6 – prototipo web. Infraestructura: servidor Python con Gensim (Word2Vec), base de datos PostgreSQL. Recolección de reseñas y descripciones. Costo: $8.000 (desarrollo y evaluación).
Impacto Cuantificable
Precisión >75% en top-3 relevante. Aumento del 50% en el número de reservas de alojamientos rurales listados (medido por seguimiento de clics vs. línea base).
Aplicabilidad Práctica Inmediata
Federación de Turismo Comunitario de Bolivia (FEDETUR), proyectos de desarrollo rural (PADER), plataforma “Turismo Rural Santa Cruz”.
Proyección a 5 años
App “RuralStay” con más de 500 alojamientos en Bolivia. Alianza con cooperativas de mujeres rurales para oferta de experiencias.
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8. Título: FutureFlow – Predicción de demanda turística estacional en el aeropuerto Viru Viru usando redes neuronales N-BEATS y factores externos
Problema científico
Las aerolíneas y servicios turísticos (transporte, hoteles) no tienen predicciones precisas de llegada de turistas a corto plazo (1-4 semanas), lo que genera ineficiencias y pérdidas.
Hipótesis principal
Un modelo N-BEATS (red neuronal para series temporales) entrenado con datos históricos de pasajeros (2018-2024), más variables exógenas (precio del petróleo, festividades, clima, eventos deportivos), reduce el error de predicción en un 30% respecto a modelos ARIMA tradicionales (MAE de 500 vs. 700 pasajeros diarios).
Modelo de Red Neuronal Propuesto
N-BEATS (Neural Basis Expansion Analysis for Time Series) – arquitectura de bloques apilados con conexiones residuales, diseñada para series temporales univariadas con entradas exógenas. Salida: predicción de 30 días.
Base Neuroeducativa
La planificación turística se beneficia de la reducción de incertidumbre (teoría de la utilidad esperada). Predicciones precisas mejoran la asignación de recursos y la experiencia del turista (menos sobreventa, menor tiempo de espera).
Diseño Metodológico
Recopilación de datos diarios de llegadas internacionales y nacionales a VVI (2018-2024, fuente: Navegación Aérea y Aeropuertos Bolivianos). Entrenamiento con 80% de datos, validación temporal con el 20% más reciente. Métrica: MAE, RMSE, MAPE. Comparación con SARIMA y LSTM.
Viabilidad Técnica (TRL)
TRL 6 – prototipo con datos históricos. Infraestructura: servidor con Python (Darts, PyTorch). Colaboración con NAABOL para acceso a datos en tiempo real. Costo: $15.000 (desarrollo y validación).
Impacto Cuantificable
Reducción del 30% en el error de predicción (MAE de 700 a 490 pasajeros diarios). Permite a hoteles y operadores turísticos ajustar oferta con mayor precisión.
Aplicabilidad Práctica Inmediata
Aeropuerto Internacional Viru Viru (planificación de personal), cadena de hoteles (Sun Hotel, Los Tajibos), agencias de alquiler de autos.
Proyección a 5 años
Sistema “FutureFlow” integrado en el sistema de gestión del aeropuerto. API pública para el sector turismo. Extensión a otros aeropuertos (El Alto, Cochabamba).
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9. Título: QuechuaTour – Asistente virtual bilingüe (español-quechua) para turismo en áreas rurales, basado en modelos de lenguaje multilingües y síntesis de voz
Problema científico
En zonas turísticas rurales del departamento (Vallegrande, Samaipata), muchos pobladores hablan quechua o guaraní, y los turistas no entienden. No existen herramientas de traducción automática de calidad para estos idiomas en contexto turístico.
Hipótesis principal
Un asistente virtual en app móvil que utiliza un modelo de traducción automática neuronal (fine-tuned de mBART para quechua) y síntesis de voz (TTS) permite la comunicación básica (saludos, direcciones, precios) con una tasa de éxito (comprensión mutua) >85% en 10 frases comunes, superando a Google Translate (que no tiene quechua).
Modelo de Red Neuronal Propuesto
mBART (multilingüe) fine-tuned con 20.000 pares de frases (español-quechua) del dominio turístico. Para TTS, se usa Tacotron2 o VITS adaptado a quechua (o se usa una voz sintética neutra). La app también ofrece modo de conversación simple (turnos fijos).
Base Neuroeducativa
La barrera lingüística genera ansiedad y evita la interacción auténtica. La traducción inmediata reduce la carga cognitiva y facilita la comunicación no verbal (Moscato et al., 2021, Tourism Management Perspectives).
Diseño Metodológico
Estudio de campo con 30 pobladores bilingües quechua-español y 30 turistas. Se prueban 20 frases comunes (dónde está el baño, cuánto cuesta, etc.). Se mide la tasa de comprensión (evaluación por los pobladores). Se compara el asistente vs. gestos vs. aplicación genérica.
Viabilidad Técnica (TRL)
TRL 6 – prototipo funcional para quechua (dialecto de Santa Cruz). Hardware: cualquier smartphone. Software: modelo mBART fine-tuned (necesita GPU para inferencia rápida, se puede optimizar para móvil). Costo: $20.000 (recopilación de corpus, fine-tuning, desarrollo de app).
Impacto Cuantificable
Tasa de éxito en comunicación >85%, reducción del 70% en el tiempo para completar una transacción básica (p.ej., preguntar precio y comprar una artesanía).
Aplicabilidad Práctica Inmediata
Centros de información turística en zonas rurales, operadores de turismo comunitario, museos de sitio.
Proyección a 5 años
App “QuechuaTour” con soporte para guaraní y aymara. Inclusión en programas de revitalización lingüística. Capacitación de guías indígenas.
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10. Título: CrowdCam – Estimación de afluencia masiva en eventos turísticos (Feria de la Tradición, Carnaval) mediante visión por computadora y cámaras de seguridad
Problema científico
Los eventos multitudinarios (Feria de la Tradición en Santa Cruz, Carnaval de Vallegrande) generan riesgos de seguridad y saturación, pero no hay sistemas automáticos de conteo de personas en tiempo real.
Hipótesis principal
Un modelo de detección y conteo de personas con CNN (YOLOv8 + DeepSORT) aplicado a flujo de video de cámaras de vigilancia existentes, estima la ocupación en tiempo real con error relativo <15% (comparado con conteo manual en imágenes de muestra), permitiendo activar alertas de sobreaforo.
Modelo de Red Neuronal Propuesto
YOLOv8 para detección de personas por fotograma, DeepSORT para seguimiento y evitar doble conteo. Se entrena con imágenes de eventos previos (10.000 personas anotadas). Se calibra para perspectiva de cámara (conversión de píxeles a área estimada).
Base Neuroeducativa
El hacinamiento percibido activa respuestas de estrés y reduce la satisfacción. La información en tiempo real sobre afluencia permite a los asistentes tomar decisiones (evitar horas pico) y mejora la seguridad (Townsend, 2019, Event Management).
Diseño Metodológico
Instalación de software en servidor municipal que accede a 5 cámaras de seguridad en puntos clave del centro de eventos. Durante 3 días del evento, se compara la estimación del sistema con conteos manuales (cada 30 minutos en 2 puntos). Se mide error absoluto medio y tiempo de respuesta.
Viabilidad Técnica (TRL)
TRL 7 – despliegue real en un evento piloto (Feria de la Tradición 2025). Hardware: servidor con GPU (NVIDIA T4) o edge computing en cámara. Software: Python, YOLOv8. Costo: $10.000 (desarrollo, entrenamiento y despliegue).
Impacto Cuantificable
Error relativo <15% en conteo. Capacidad de enviar alertas cuando la ocupación supere el 80% de la capacidad de carga. Reducción del 30% en incidentes de aglomeración (empujones, desmayos) según reporte de seguridad.
Aplicabilidad Práctica Inmediata
Gobierno Municipal de Santa Cruz (Unidad de Eventos), Dirección de Turismo, organizadores de ferias y carnavales.
Proyección a 5 años
Sistema “CrowdCam” integrado en el centro de monitoreo municipal. Extensión a playas y parques naturales. Modelo de negocio como servicio (SaaS) para municipios de Bolivia.
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📌 Nota final
Estos 10 proyectos para Gestión del Turismo cubren:
· Personalización y recomendación (1, 5, 7)
· Análisis de sentimiento y calidad de destino (2)
· Tecnologías inmersivas (3, 9)
· Sostenibilidad y capacidad de carga (4, 6)
· Predicción de demanda (8)
· Seguridad y control de afluencia (10)
Todos alcanzan TRL 6–7 y pueden ejecutarse en el contexto de Santa Cruz y sus municipios, con costos moderados ($8.000 – $25.000). Se recomienda articularlos con la DEIS (extensión a gobiernos municipales y operadores turísticos) y la DICIT (apoyo en desarrollo de software e IoT).