O motim de IA de uma operadora de viagens revelou como a integra\u00e7\u00e3o entre dados, IA e atendimento pode elevar a satisfa\u00e7\u00e3o de parceiros. Em Booking.com, o avan\u00e7o foi guiado pela equipe de dados e aprendizado de m\u00e1quina, liderada por Huy Dao, que buscou transformar a experi\u00eancia de atendimento com solu\u00e7\u00f5es agentic. O objetivo foi tornar as intera\u00e7\u00f5es entre clientes, hot\u00e9is e servi\u00e7os mais r\u00e1pidas e precisas, em um conceito denominado \u201cviagem conectada\u201d.<\/p>\n
O projeto nasceu da necessidade de respostas r\u00e1pidas a perguntas de parceiros hoteleiros. Antes, clientes que buscavam informa\u00e7\u00f5es como disponibilidade de piscina ou hor\u00e1rio de check-in enfrentavam respostas lentas ou dependiam do hotel para responder. O novo sistema busca reduzir o tempo de resposta e aumentar a qualidade das informa\u00e7\u00f5es fornecidas.<\/p>\n
A estrutura adotada envolve uma pilha de dados integrada, que facilita a ado\u00e7\u00e3o de IA e ML para casos de uso como o atendimento autom\u00e1tico. O sistema de dados utiliza a plataforma Snowflake, com ferramentas para an\u00e1lise, orquestra\u00e7\u00e3o, controle de acesso e observabilidade de modelos, al\u00e9m de servi\u00e7os de nuvem da AWS. Modelos de IA s\u00e3o testados com fornecedores como OpenAI, Bedrock e Gemini.<\/p>\n
A solu\u00e7\u00e3o interna para comunica\u00e7\u00e3o entre h\u00f3spedes e hot\u00e9is foi desenvolvida em Python, com o suporte de LangGraph, um framework aberto para agentes. O foco esteve em integrar recursos de IA onde fazem sentido para o usu\u00e1rio, especialmente na portal de parceiros que j\u00e1 existia.<\/p>\n
A primeira aplica\u00e7\u00e3o interna, chamada Smart Messenger, re\u00fane dados de parceiro, propriedade e reserva para apoiar a equipe do hotel na comunica\u00e7\u00e3o com h\u00f3spedes. Nessa fase, a interven\u00e7\u00e3o humana permanece decisiva na resposta final.<\/p>\n
Com o piloto, o parceiro ganha tempo: em vez de minutos, o protocolo pode exigir apenas um clique para aprovar a resposta sugerida pela IA. Na segunda etapa, o sistema Auto-Reply permite respostas instant\u00e2s a perguntas comuns, como disponibilidade de estacionamento, com menor interven\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\n
Resultados iniciais apontam aumento de 73% na satisfa\u00e7\u00e3o de parceiros em compara\u00e7\u00e3o com ferramentas anteriores. O algoritmo aprende com intera\u00e7\u00f5es passadas e feedback, otimizando a precis\u00e3o das respostas. A melhoria tamb\u00e9m reduz custos de suporte ao reduzir contatos desnecess\u00e1rios.<\/p>\n
A equipe pretende ampliar o uso de IA generativa e agentes, mantendo o foco no valor para o usu\u00e1rio. A pesquisa por novas oportunidades continua, com a meta de ampliar a experi\u00eancia de viagem conectada em toda a plataforma. Dao indica que o objetivo \u00e9 oferecer uma experi\u00eancia de atendimento similar ou superior \u00e0 de grandes modelos de IA, alinhada \u00e0s necessidades reais dos usu\u00e1rios.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"