Islandia es como un curso intensivo de gestión de ingresos. La demanda es internacional, muy estacional y sensible a la capacidad de las aerolíneas, los tipos de cambio, la actividad volcánica y el estado de ánimo global. Las condiciones normales del mercado rara vez se mantienen así durante mucho tiempo, lo que hace que la fijación de precios sea un tema de alto riesgo y difícil de automatizar bien.

Antes de RoomPriceGenie, Keahotels había probado ambos extremos del espectro de RMS. Una plataforma tradicional basada en reglas les daba control en teoría, pero la demanda en Islandia puede cambiar drásticamente en una sola semana: una configuración que tenía sentido el lunes a menudo requería una intervención el viernes. Una plataforma más sofisticada, impulsada por IA, resolvió la carga operativa, pero creó un problema diferente: sus decisiones de precios no reflejaban de forma coherente la estrategia comercial de Keahotels. Como dice Ernir: 'La tecnología había cambiado; la carga de trabajo simplemente se había cambiado de ropa"."

El problema fundamental era la transparencia. Sin saber cómo ponderaba el modelo las diferentes señales, el equipo se enfrentaba a riesgos en ambos sentidos: reaccionar demasiado lento o subir los tipos más allá de lo que el mercado pudiera soportar. Necesitaban una automatización capaz de gestionar un volumen que ningún equipo humano podría igualar, sin dejar de ser explicable y estar alineada estratégicamente con cada property.