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Joy y Alexandre Barrière tomaron las riendas de la empresa familiar de manos de sus padres, Diane Barrière y Dominique Desseigne, insuflando nueva vida a la Grupo Barrière con un nuevo enfoque de la innovación. Esta institución centenaria fue pionera en el concepto de la “Centro turístico a la francesa”.” combinando hoteles, casinos, restaurantes, instalaciones de bienestar y entretenimiento. En 2025, el Grupo ha 33 establecimientos de juego, 20 hoteles de lujo, y casi 7.000 empleados en todo el mundo.
En este contexto de internacionalización comenzó la transformación del Grupo data y de la IA. Salomón Bentolila, Director de Data y Adquisiciones, está impulsando la iniciativa. Con Artefact como socio estratégico y tecnológico, el Grupo Barrière lanza sus primeros agentes de IA personalizados.
Establecer una hoja de ruta de la IA basada en tres objetivos
Para adoptar la IA, el Grupo Barrière ha estructurado su enfoque en torno a tres áreas:
- Mejorar la productividad y las operaciones: Todos los empleados tienen acceso a la IA, independientemente de su nivel de madurez tecnológica. Esto se aplica a todas las líneas de negocio.
- Transforme la experiencia del cliente y del empleado: Los chatbots y las soluciones de asistencia con IA mejoran la eficacia operativa sin comprometer la excelencia del servicio.
- Cree nuevos servicios utilizando IA generativa: El Grupo experimenta actualmente con nuevos modelos de negocio para diferenciarse.
Casos prácticos: Tres agentes piloto de IA para diferentes necesidades empresariales
En colaboración con Artefact, Groupe Barrière ha desarrollado un plataforma de IA generativa con tres agentes principales. Cada una aborda retos empresariales específicos. Se están desplegando gradualmente en un modo de prueba y aprendizaje.
Agente 1 - Barrière GPT: IA para todos
Basado en Géminis, el Agente Barrière GPT proporciona un acceso seguro a un modelo lingüístico avanzado. La plataforma integra bibliotecas de indicaciones que los equipos pueden compartir y reutilizar. Desplegada entre un centenar de empleados, la herramienta ya ha generó más de 4.000 indicaciones. Esta fase piloto permite evaluar la adopción real y el ajuste de la estrategia.
“Aprendemos y avanzamos muy rápidamente cuestionando las cosas. Google incluye muchas funciones en su Workspace. Esto nos lleva a preguntarnos: ¿debemos mantener Barrière GPT o confiar en las herramientas nativas? Seguimos siendo ágiles”.”- Salomon Bentolila, Director de Data y Adquisiciones, Groupe Barrière
Este enfoque de prueba y aprendizaje permite al Grupo seguir siendo flexible ante los rápidos cambios del mercado. En lugar de comprometerse a un despliegue masivo, los equipos de Salomon Bentolila evalúan en tiempo real si la solución sigue siendo pertinente o si las alternativas nativas podrían satisfacer mejor las necesidades.
Agente 2 - Centro de llamadas: Agilizar las relaciones con los clientes
El el segundo agente se dirige a los centros de llamadas. Los asesores tenían que consultar múltiples fuentes: procedimientos, catálogos de productos, etc. Perdían un tiempo valioso durante las interacciones con los clientes.
El equipo de Salomon Bentolila desarrolló un agente de centro de llamadas basado en la arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation). Esta tecnología agrega toda la documentación comercial. Los asesores obtienen al instante las respuestas que necesitan; se reduce el tiempo de procesamiento de la información; los agentes pueden volver a centrarse en las ventas y la asistencia.
Resultado: más de 1.000 avisos generados por más de 60 usuarios activos con una puntuación de satisfacción de 3,64/4. El despliegue está previsto en todos los centros de llamadas del Grupo.
Agente 3 - Barrière Play Asistencia: Asistencia continua disponible
El Grupo Barrière ha desarrollado Barrière Play, una aplicación que permite a los clientes conectarse a las máquinas tragaperras mediante un monedero recargable. La aplicación evoluciona constantemente mediante sprints ágiles. Sin embargo, cuando surgen problemas técnicos, los empleados sobre el terreno no siempre comprenden los aspectos técnicos lo suficientemente bien como para resolverlos. Esto nos llevó a plantearnos la pregunta: ¿Cómo podemos garantizar un apoyo eficaz en todo momento?
Se tomó la decisión de crear un FAQ. El documento resultante database colocó en un GAR. Este sistema proporciona Asistencia AI 24 horas al día, 7 días a la semana. Probado en tres casinos piloto, ha más de 350 indicaciones, más de 30 usuarios activos y una puntuación de satisfacción de 3,77/4.
La adopción empresarial es tan importante como el rendimiento técnico
La adopción por parte de los usuarios es tan importante como el rendimiento de la herramienta. Las reacciones sobre el terreno hicieron necesarios algunos ajustes.
Para los centros de llamadas, los equipos Data y de Adquisición tuvieron que mejorar la calidad del documento databases en los GAR. Se necesitaban pruebas concretas del valor añadido para convencer a los equipos.
“Nuestros empleados del centro de llamadas ya tienen acceso a unas 32 herramientas. Esto significaba una herramienta más que debían dominar. Así que tenía que merecer realmente la pena”.” - Salomon Bentolila, Director de Data y Adquisiciones, Groupe Barrière
En cuanto al agente Barrière Play, la interfaz inicial a través de Google Chat no era adecuada para los empleados móviles. Por ello, el Grupo integró al agente directamente en el back-office herramientas utilizadas a diario, a través de una API.
Artefact apoyó estos pivotes adaptando la arquitectura técnica y los métodos de integración. Además, abordaron dos aspectos esenciales:
- Adopción de empleados
- Materiales de apoyo para la gestión del cambio
LLM como juez: Supervisar al agente de IA para garantizar la calidad
La sostenibilidad del sistema depende de una supervisión rigurosa. Artefact y el Grupo Barrière pusieron en marcha un Enfoque del LLM como juez evaluar continuamente la pertinencia de las respuestas.
Esta metodología se estructura como sigue:
- Información: Creación de bibliotecas data de referencia con líneas de negocio que incluyan pares de preguntas/respuestas anotadas
- Respuesta: Generación de respuestas a las preguntas de los usuarios a través del agente RAG para su evaluación
- Evaluación: Puntuación automatizada de la predicción en una escala de 1 a 4 por un juez LLM, basada en el conjunto de conocimientos data. Cada puntuación es explícita y está justificada.
- Recalibración: revisión de las justificaciones de las puntuaciones y posterior modificación del indicador de contexto/RAG del agente (actividad humana episódica)
Este bucle de mejora continua refuerza la confianza de los usuarios y garantiza la fiabilidad a largo plazo de los agentes de IA.
2026: Un enfoque ágil para la adopción generalizada de la IA
Con más de 5.000 avisos generados, Groupe Barrière prevé desplegar nuevos casos de uso en 2026. La agilidad sigue siendo la prioridad.
“En lugar de seguir rígidamente una hoja de ruta, preferimos aprovechar las oportunidades que puedan interesar a nuestros equipos. Fijamos un presupuesto que desplegamos de forma ágil en función de las necesidades.” -Salomon Bentolila, Director de Data y Adquisiciones, Groupe Barrière
Esta metodología pragmática y flexible permite al Grupo asignar su presupuesto de IA de forma dinámica en lugar de seguir una priorización fija. Con esta transformación, el Grupo Barrière está demostrando cómo un actor centenario de la industria hotelera de lujo puede innovar sin perder su identidad. Al situar la adopción por parte de los usuarios en el centro de su estrategia, mantiene altos niveles de calidad de sus servicios gracias a sólidos sistemas de seguimiento.
