Por que o setor de viagens precisa de adoção em camadas de IA, não de uma corrida pela autonomia

As discussões sobre IA no setor de viagens costumam se concentrar em como a tecnologia pode transformar rapidamente o setor e gerar resultados de alto impacto. A realidade, porém, é mais complexa. Embora a IA tenha demonstrado valor tangível em áreas como personalização, atendimento ao cliente e eficiência operacional, nem todos a adotam no mesmo ritmo. Uma razão importante para isso é o ecossistema tecnológico complexo.

Companhias aéreas, agências de viagens online (OTAs) e empresas de gestão de viagens (TMCs) operam em redes interconectadas construídas ao longo de décadas. Muitas ainda dependem de ambientes de dados fragmentados e infraestruturas legadas que limitam a velocidade de implantação e escalonamento da IA. Preocupações crescentes sobre transparência, responsabilidade e confiabilidade agravam ainda mais o problema.

Embora a maioria das empresas de viagens fale sobre IA como uma única história de transformação, sua adoção está se desenrolando em três camadas distintas, porém interconectadas: (i) progresso na automação voltada ao cliente e operacional, (ii) atritos criados pela infraestrutura legada e (iii) a falta de confiança institucional. Cada uma avança em ritmo diferente, criando dinâmicas únicas que exigem respostas sob medida. Compreender essas diferenças oferece uma estrutura mais prática para identificar onde as maiores oportunidades (e riscos) provavelmente surgirão.

1. Avaliando o Progresso

Ao buscar voos, gerenciar itinerários ou resolver interrupções, os viajantes esperam cada vez mais que toda interação seja fluida, personalizada e responsiva. Assistentes de IA generativa estão ajudando ao simplificar o planejamento de viagens e o suporte ao cliente. Em 2025, quase 40% dos viajantes dos EUA usaram IA generativa para planejar viagens. Ao mesmo tempo, modelos de aprendizado de máquina estão possibilitando ofertas hiperpersonalizadas com base no comportamento do viajante, preferências de fidelidade e histórico de compras.

A IA também está gerando valor imenso nos bastidores. Empresas de viagens estão usando análises avançadas para prever melhor a demanda, gerenciar a capacidade, fortalecer o planejamento da força de trabalho e lidar com interrupções. Por exemplo, um grande provedor de serviços de viagens reduziu seu custo por reserva em 10% ano a ano com IA generativa, enquanto uma companhia aérea canadense registrou um aumento de 2% na receita por unidade e um crescimento de 10% na receita impulsionada pela rede por meio de precificação habilitada por IA.

No entanto, apesar das evidências crescentes do valor tangível que a IA pode oferecer, os sistemas legados continuam sendo um obstáculo significativo à adoção generalizada.

2. Abordando os Atritos

A infraestrutura legada da indústria não foi projetada para suportar os pipelines de dados unificados e em tempo real que a IA exige. No centro do problema está o Sistema Global de Distribuição (GDS). As plataformas GDS foram arquitetadas há várias décadas com base nos protocolos de mensagens EDIFACT e ainda representam a maior parte das vendas indiretas de companhias aéreas globalmente. Integrar a New Distribution Capability (NDC) com um Passenger Service System (PSS) legado pode levar meses de testes e desenvolvimento, particularmente para companhias aéreas que oferecem múltiplas marcas tarifárias ou produtos auxiliares. O desafio abrange restrições contratuais na distribuição de conteúdo, prontidão organizacional e a ausência de dados padronizados nos mercados regionais.

A falta de visibilidade de dados de ponta a ponta restringe ainda mais a capacidade de uma organização de escalar a IA de forma eficaz.  Uma pesquisa da GBTA revelou que apenas 12% dos compradores corporativos de viagens têm uma visão consolidada dos dados de seus programas, uma restrição fundamental que limita o que qualquer sistema de IA pode entregar, independentemente da sofisticação do modelo.

Companhias aéreas, OTAs e TMCs estão navegando isso adotando estratégias híbridas que sobrepõem inteligência aos sistemas existentes usando APIs prontas para agentes. Enquanto isso, os players nativos NDC estão adotando uma abordagem diferente, construindo serviços e conformidade de políticas impulsionados por IA diretamente em sua arquitetura e reduzindo a dependência dos canais GDS tradicionais.

Mas a integração tecnológica por si só não garante o sucesso. À medida que a IA se torna mais profundamente incorporada e começa a influenciar decisões de maior risco, o próximo desafio surge: confiança.

3. Avançando a Confiança

Pesquisas da GBTA mostram que, embora 92% dos compradores de viagens estejam interessados em previsões de gastos impulsionadas por IA e 89% em gerenciamento automatizado de interrupções, apenas 57% desses mesmos compradores se sentem confortáveis com a IA alterando ou cancelando reservas de forma autônoma. Esse contraste evidencia uma lacuna fundamental de confiança.

Os líderes de viagens buscam soluções explicáveis e auditáveis. Enquanto isso, os clientes exigem cada vez mais transparência e responsabilidade. Construir confiança entre diversos grupos de partes interessadas requer um compromisso com a ‘evolução responsável’, equilibrando inovação com transparência e governança.

Isso significa que as organizações que avançam mais não são necessariamente as que implantam os modelos mais avançados ou se movem mais rápido. Em vez disso, são aquelas que seguem uma abordagem estruturada: reforçando as bases de dados antes de escalar a IA, validando casos de uso em ambientes controlados e de alto impacto, e incorporando governança proporcional na jornada de transformação. Diferente da governança uniforme, a governança proporcional organiza os agentes de IA em níveis de autonomia, cada um com limites de confiança definidos e requisitos de governança.

Transformando a Ambição da IA em Impacto Sustentado

Para as organizações de viagens que avançam para a próxima fase, adotar essa abordagem sequencial não é mais opcional; é o que separa os líderes dos retardatários. Nesse contexto emergente, parceiros de gerenciamento de processos de negócios desempenham um papel crítico ao ajudar as organizações a operacionalizar a IA em ecossistemas complexos de dados, processos e tomada de decisão humana. Em última análise, as organizações que transformarem execução disciplinada em uma vantagem durável e difícil de replicar emergirão como vencedoras.