Flujo y actores
Con desarrollo, operaciones, protección de datos y responsables de PMS, trazamos concierge o widget desde el huésped hasta reservas, mensajería y pagos, reproducimos fallos y priorizamos corrección y retest.
Servicio · Auditoría de código IA · Hoteles y turismo
Auditoría de código IA para hoteles y turismo.
Has lanzado un concierge IA en Lovable, un widget de reservas con v0 o un bot de respuesta a reseñas con Cursor. Auditamos antes de que un huésped lea la conversación de otro, o de que un token al PMS acabe en el bundle del cliente.
Los flujos, ejemplos y cifras de esta página son escenarios compuestos orientativos y objetivos modelizados, no resultados medidos de clientes. En un proyecto real fijamos la línea base, los umbrales y la revisión humana con tus datos antes de desplegar.
Qué resolvemos
El alcance PCI no se va cuando lo construyó una IA.
Un concierge IA tiene acceso a peticiones del huésped, datos de reserva y, si la integración con el motor está hecha sin cuidado, a campos cercanos a datos de pago. Un widget de reservas construido en v0 puede acabar con la clave service_role de Supabase en el bundle. Un bot que responde reseñas a veces se entrena con comentarios que contienen apellidos y números de habitación.
Auditamos el código que tu equipo levantó con IA con la lente del sector: aislamiento de huéspedes y reservas, cuidado con el alcance PCI, custodia de tokens del PMS y del motor de reservas, y los logs donde aparecen apellidos, fechas y números de tarjeta truncados que no deberían estar ahí.
Contrato de implementación
Cómo funciona en producción
Sistemas y datos
Revisamos código cliente y servidor, APIs, autenticación, base de datos y RLS, almacenamiento, secretos, logs y conectores de PMS o motor que manejan reservas, mensajes, apellidos y referencias de pago.
Excepciones y riesgos
Las pruebas evitan datos reales y operaciones sobre reservas o cobros salvo autorización explícita y entorno seguro. Una clave expuesta, fuga entre reservas o dato de pago inesperado activa contención inmediata.
Revisión humana
El hotel confirma límites entre propiedad, huésped y reserva; privacidad o el responsable PCI valida el tratamiento aplicable, y desarrollo acepta la corrección. El auditor retesta antes de cerrar.
Patrón de implementación
Modelamos fronteras de huésped, reserva y propiedad; después combinamos revisión de código, pruebas de pertenencia por API, inspección de bundles y secretos, trazado de datos y verificación de logs y políticas.
Integración relevante
Auditamos únicamente los tokens, webhooks y scopes realmente usados por Mews, Cloudbeds, Opera, SiteMinder, Booking u otros sistemas incluidos, sin atribuir la misma capacidad a todos los proveedores.
Qué construimos para este sector
Casos de uso que llegan a producción.
Aislamiento
Aislamiento entre huéspedes y reservas
Filtros de pertenencia en consultas de reservas, mensajes y peticiones. El control objetivo debe impedir que un huésped autenticado lea la conversación, la factura o la petición de otro cambiando un id.
Criterio de aceptación modelado: sin fugas entre reservas
PCI
Cuidado con el alcance de datos de pago
Si el agente IA ve datos del flujo de pago, incluso campos truncados o referencias a la tarjeta, el alcance PCI te alcanza. Trazamos qué llega al modelo, qué se queda en logs y qué viaja a proveedores externos.
Criterio de aceptación modelado: alcance PCI delimitado y documentado
Tokens
Custodia de tokens del PMS y del motor
Tokens de Mews, Cloudbeds, Opera, SiteMinder, Booking, dónde viven, qué permisos tienen, si están en el bundle del cliente, si se rotan. Y qué pasa si el token de un cliente se filtra al de otro hotel del grupo.
Criterio de aceptación modelado: tokens fuera del cliente · rotables
PII en logs
Apellidos, números de habitación y fechas en logs
console.log con datos del huésped que sobreviven al build. Plataformas de hosting que retienen logs durante semanas. Lo que es ‘debug’ para tu equipo es retención de datos personales según RGPD.
Criterio de aceptación modelado: sin PII de huésped en logs externos
Escenario compuesto orientativo · cifras y objetivos modelizados, no resultados de clientes
Un grupo hotelero con 11 propiedades.
Cadena boutique hipotética con 11 hoteles y un concierge IA común construido con Lovable. Escenario compuesto ilustrativo para modelar el alcance de una auditoría antes de habilitar peticiones sobre reservas y facturación; no describe un cliente ni hallazgos reales.
Hipótesis de auditoría modelada
Riesgo modelado a comprobar: el concierge podría responder correctamente a preguntas sobre wifi, desayuno y traslados, pero una API de reservas sin filtro de pertenencia podría aceptar cualquier id de reserva. La subida de fotos del check-in también podría exponer una clave service_role de Supabase en el cliente.
Objetivo de remediación modelado
Resultado ilustrativo modelado: una auditoría podría priorizar 3 hallazgos críticos dentro de un conjunto de 9: filtro de pertenencia en la API de reservas, retirada del service_role del cliente mediante un endpoint de subida firmado, políticas RLS sobre reservas y mensajes, y depuración de logs externos que pudieran contener apellidos o números de habitación.
Objetivo modelado: 3 críticos remediados antes de un despliegue a 11 propiedades
Conectamos con tus sistemas
Integraciones que importan en este sector
Preguntas frecuentes
Lo que nos preguntan
- 01
Trabajamos con datos de huéspedes y números de habitación. ¿Cómo lo tratáis?
Bajo NDA, con acceso de solo lectura al repositorio. No tocamos datos reales: leemos código y migraciones. Si necesitamos probar un endpoint, usamos cuentas sintéticas en un entorno staging.
- 02
Tenemos un PMS antiguo (Opera, Sihot) y el agente IA habla con él vía API. ¿Lo cubrís?
Sí. Auditamos el conector, qué permisos pidió, qué tokens guarda, cómo maneja errores y reintentos. Si vuestro PMS no tiene API moderna y la integración va por archivos planos, también la leemos.
- 03
Si el agente IA roza el flujo de pago, ¿afecta a nuestro alcance PCI?
Probablemente sí, aunque la forma exacta depende de qué ve el agente. Documentamos qué datos del flujo de pago llegan al modelo y a logs, te decimos cómo aislarlo, y aportamos el material que tu auditor PCI te pedirá.
- 04
Recibimos críticas en Booking y respondemos con un bot. ¿Hay riesgo en eso?
Pequeño pero real: el bot puede entrenarse con respuestas pasadas que incluyen apellidos, citar números de habitación o estancias concretas, y publicar texto que no querrías ver en una reseña pública. Auditamos qué contexto le llega y qué publica antes de salir a respuesta.
- 05
¿Cómo es el proceso completo y quién da la auditoría por cerrada?
En la toma inicial acordamos alcance, entornos y responsables. Combinamos revisión estática con pruebas dinámicas en staging y cuentas sintéticas sobre reservas, PMS y logs; entregamos hallazgos priorizados y asignamos cada remediación a un responsable de vuestro equipo. Después volvemos a probar los controles corregidos y el responsable designado por el hotel acepta el cierre contra los criterios acordados.
Mismo sector, otros servicios
Confianza
IA segura, trazable,
preparada para empresa.
Diseñamos soluciones con privacidad desde el inicio, control humano, trazabilidad, límites de uso, gestión de permisos y documentación. Para procesos sensibles, ayudamos a evaluar los riesgos y obligaciones aplicables bajo el RGPD y el Reglamento de IA.
- 01No entrenamos modelos con tus datos sin autorización explícita.
- 02Revisión humana incorporada cuando el riesgo del proceso lo requiere.
- 03Trazabilidad: instrucciones, fuentes, permisos, errores y métricas documentados.
- 04Privacidad, seguridad y control integrados desde el diseño.
- 05Soluciones que se pueden mantener, auditar y mejorar con el tiempo.
RGPDReglamento de IAAEPDPreparado para ISO 27001Datos alojados en la UE
Diagnóstico personal
Trabajamos con
pocos clientes.
Cada proyecto lo lidera personalmente uno de los socios. Si hay encaje, te respondemos en menos de 24 horas con una primera lectura concreta de tu caso, no con una demostración genérica.
Cómo trabajamos
- 01Nos cuentas qué proceso te quita tiempo
- 02Te respondemos personalmente en < 24 h
- 03Llamada de 20 min, sin demostración ni discurso comercial