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Automatización de Precios Aéreos: Deja de Codificar en Duro, Comienza a Escalar

La lógica de precios codificada en duro le cuesta a las aerolíneas millones. Vea cómo mover la lógica a un Motor de Reglas de Negocio (BRE) reduce el tiempo de implementación de 5 días a minutos.

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Lógica de Precios Codificada en Duro: Por Qué el Precio Toma 5 Días

En industrias competitivas como la aviación, el comercio electrónico y fintech, la velocidad de toma de decisiones es a menudo más crítica que la decisión misma. Cuando un competidor baja los precios o surge un nuevo factor de riesgo, la ventana para reaccionar se mide en horas.

Sin embargo, en muchas arquitecturas empresariales, la lógica de negocio, las reglas específicas que determinan precios, elegibilidad o riesgo, está estrechamente acoplada con el código de la aplicación.

Este patrón arquitectónico crea un cuello de botella: cada ajuste a un modelo de precios desencadena un ciclo completo de vida del desarrollo de software. Un cambio que debería tomar minutos termina tomando días debido a desarrollo, pruebas, revisiones de código y pipelines de implementación.

Este estudio de caso analiza el impacto de desacoplar la lógica de precios utilizando un Motor de Reglas de Negocio (BRE) como DecisionRules, utilizando una aplicación de Reserva de Vuelos en vivo como implementación de referencia.

Lógica Integrada en el Código

El enfoque tradicional para implementar precios dinámicos implica escribir lógica condicional directamente en los servicios de backend (por ejemplo, Node.js o Python). Si bien esto funciona para aplicaciones simples, se vuelve inmanejable a gran escala.

Considere una función de precios estándar. La lógica generalmente está dispersa en múltiples archivos con condicionales anidados.

La Implementación "Codificada en Duro"

A continuación se muestra un ejemplo simplificado de cómo suelen verse las reglas de precios dentro de un servicio de Node.js o Python:

// ⚠️ EL ANTI-PATRÓN: Lógica de negocio acoplada con el código de la aplicación
function calculateTicketFare(origin, destination, cabinClass, type, adults) {
  let baseFare = 0;

  // Lógica definida explícitamente en el código
  if (origin === "HND" && destination === "IST") {
    baseFare = cabinClass === "Economy" ? 800 :
               cabinClass === "Business" ? 2000 : 3500;
  } else if (origin === "ATL" && destination === "DXB") {
    // ... la lógica se repite para cientos de rutas
    baseFare = 900;
  }

  // Los multiplicadores codificados en duro requieren redeploy para cambiar
  if (type === "Round") baseFare *= 1.8;

  // Cálculo complejo oculto en el backend
  return (adults * baseFare) + (children * baseFare * 0.75);
}

El Costo Operativo

Este enfoque introduce una fricción significativa:

  1. Alta Latencia: Responder a un cambio en el mercado requiere que un desarrollador modifique el código, actualice las pruebas unitarias, pase la revisión de código y despliegue.
  2. Rotación de Pruebas: Un cambio menor en una variable (por ejemplo, cambiar el multiplicador de ida y vuelta de 1.8 a 1.7) requiere actualizar las pruebas de regresión, aumentando el riesgo de introducir errores.
  3. Lógica Opaca: Los interesados en el negocio (Gerentes de Ingresos) no pueden validar la lógica directamente; deben confiar en los desarrolladores para interpretar el código.

La Solución: Desacoplar Lógica a través de API

La arquitectura alternativa aplica el principio de Separación de Preocupaciones. La aplicación maneja el flujo de trabajo (UI, DB, Orquestación), mientras que un Motor de Reglas de Negocio dedicado (como DecisionRules) maneja la lógica. La función de precios se transforma de un cálculo en una operación de E/S: la aplicación envía el contexto (Detalles del Viaje), y el motor devuelve la decisión (Precio).

La Aplicación de Referencia de Reserva de Vuelos

Para medir el impacto de esta arquitectura, examinamos una aplicación de muestra de Reserva de Vuelos completamente funcional. El sistema procesa un flujo de 3 pasos:

  1. Selección de Viaje: Origen, Destino, Clase.
  2. Servicios Adicionales: Selección de asientos, Equipaje, Seguro.
  3. Precios: Cálculo final.

Al migrar la lógica a DecisionRules, el código de la aplicación se redujo significativamente, y el control de los parámetros de precios se entregó a los usuarios de negocio.

Implementación: De Código a Configuración

En el aplicación de referencia de Reserva de Vuelos, abstraemos las variables para evitar "números mágicos" en el código. En lugar de incrustar valores, definimos Variables de Regla específicas en el motor que los usuarios de negocio pueden gestionar.

1. Definiendo el Modelo de Entrada/Salida

El primer paso es abstraer las variables. En DecisionRules, definimos una estructura JSON que la regla espera. Esto actúa como el contrato entre la aplicación y el motor.

  • Modelo de Entrada: origen, destino, clase, pasajeros, serviciosAdicionales
  • Modelo de Salida: tarifaBase, impuestos, precioTotal, desglose

2. Construyendo la Tabla de Decisiones

En lugar de declaraciones if-else, la lógica se representa en una Tabla de Decisiones. El motor empareja las filas de entrada (Condiciones) para determinar la salida (Resultados).

Variables Clave del Negocio (Configuradas en el Motor):

  • roundTripMultiplier: 1.8
  • seatPrice: 35
  • childFarePercentage: 0.85
  • additionalLuggagePricePerBag: 55
  • airportLoungePricePerAdult: 60

Si el precio de un asiento aumenta, un usuario actualiza la seatPrice variable, y se propaga a través de todas las reglas inmediatamente sin necesidad de despliegue de código.

Característica Clave: Funciones Complejas

DecisionRules admite funciones avanzadas para cálculos dinámicos. Por ejemplo, calcular el precio de los asientos seleccionados no requiere código externo. Se maneja directamente en la columna de resultados de la regla utilizando funciones de matriz:

// ✅ EL PATRÓN MODERNO: Delegando lógica al motor
const response = await fetch(
  `https://api.decisionrules.io/rule/solve/flight-tickets-pricing`,
  {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Authorization': `Bearer ${process.env.DECISION_RULES_KEY}`,
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      data: {
        tripDetails: {
          origin: "HND",
          destination: "IST",
          classOfService: "Business",
          passengers: { adults: 2, children: 1 }
        },
        ancillaryServices: {
          loungeAccess: true,
          extraBags: 2
        }
      }
    })
  }
);

const pricing = (await response.json())[0];
// Resultado: pricing.grandTotalPrice = 5450

Profundización Técnica: Rendimiento y Arquitectura

Al evaluar un BRE para uso empresarial, tres requisitos no funcionales son fundamentales: latencia, versionado y seguridad.

Latencia y Caché

Descargar lógica introduce un salto de red, pero los BRE eficientes mitigan esto. La API Solver de DecisionRules generalmente ejecuta tablas de decisiones complejas en milisegundos.

  • Estrategia de Caché: El motor guarda en caché las definiciones de reglas. Si la misma regla se llama repetidamente, el motor no necesita volver a obtener la estructura de la regla de la base de datos, reduciendo significativamente el tiempo de procesamiento.
  • Borde Regional: Las llamadas a la API pueden ser dirigidas al centro de datos más cercano para minimizar la latencia de la red.

Versionado y Reversiones

En un entorno codificado en duro, revertir un error de precios requiere volver a un commit de Git y redeplegar.

En DecisionRules, cada guardado crea una nueva versión inmutable.

  • La API permite fijar una versión específica (por ejemplo, v1.2) para estabilidad o usar la última versión para agilidad.
  • Si una nueva estrategia de precios no rinde, el negocio puede volver a la versión anterior instantáneamente a través de la interfaz de usuario, sin tiempo de inactividad.

Registros de Auditoría y Seguridad

Los sistemas financieros y de precios requieren una estricta auditabilidad.

  • RBAC (Control de Acceso Basado en Roles): Permisos granulares aseguran que solo el personal autorizado (por ejemplo, Gerentes de Ingresos Senior) pueda publicar cambios en las reglas de producción.
  • Registros de Eventos: Cada cambio se registra con una marca de tiempo, ID de usuario y un diff de los valores cambiados. Esto proporciona un rastro de cumplimiento completo que es difícil de lograr con repositorios de código estándar.

Análisis Comparativo

La siguiente tabla compara las métricas operativas de mantener la lógica de precios en código versus usar un motor dedicado.

Métrica Arquitectura Codificada en Duro Motor de Reglas de Negocio
Flujo de Trabajo de Cambio Código → Prueba Unitaria → QA → Despliegue Editar Valor → Guardar → Publicar
Tiempo de Comercialización 3-5 Días < 65 Segundos
Alcance de Pruebas Se Requiere Regresión Completa Banco de Pruebas de Regla Aislada
Costo de Mantenimiento Alto (Deuda Técnica) Bajo (Configuración)
Métrica Arquitectura Codificada en Duro Motor de Reglas de Negocio
Flujo de Trabajo de Cambio Código → Prueba Unitaria → QA → Despliegue Editar Valor → Guardar → Publicar

Escenario de Flujo de Trabajo del Mundo Real

Para ilustrar la diferencia de velocidad, considere un escenario donde un competidor baja las tarifas de clase Business en la ruta HND → IST, y el equipo de precios necesita igualarlo de inmediato.

Flujo de Trabajo con Motor de Reglas de Negocio:

  1. El gerente de ingresos abre la tabla de decisiones: 10 seg
  2. Encuentra la fila de clase Business HND → IST: 20 seg
  3. Actualiza el Precio ($2000 → $1700): 30 seg
  4. Hace clic en "Publicar": 5 seg
  5. Tiempo Total: 65 Segundos

Conclusión

Codificar en duro la lógica de negocio es una práctica sostenible solo para reglas estáticas y inmutables. Para sistemas dinámicos como precios, detección de fraudes o puntuación de elegibilidad, "Lógica como Código" se convierte en un pasivo que obstaculiza la agilidad del negocio.

Al adoptar "Lógica como Configuración" a través de una herramienta como DecisionRules, las organizaciones logran:

  • Agilidad: Reaccionar a cambios en el mercado en tiempo real.
  • Transparencia: La lógica es visible y comprensible para los propietarios del negocio.
  • Eficiencia: Los desarrolladores son liberados de tareas de mantenimiento para centrarse en la innovación de características.

El estudio de caso de Reserva de Vuelos demuestra que la complejidad de precios no pertenece a la base de código. Pertenece a un sistema diseñado para gestionar la complejidad.


Acerca del Autor: Lukas Martincek es un Desarrollador Fullstack en DecisionRules con más de 4 años de experiencia en desarrollo web full-stack. Actualmente se especializa en integrar Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) con motores de reglas de negocio para automatizar la generación de reglas, redacción de expresiones y búsqueda de documentación.

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Lukas Martincek

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Fullstack Developer