- A Booking.com identificou que respostas rápidas aos clientes eram um desafio para os parceiros hoteleiros e passou a usar IA agentic para acelerar as comunicações.
- A empresa criou uma plataforma de dados integrada (Snowflake) e utilizou ferramentas de analytics e orquestração para suportar casos de uso de IA e modelos de terceiros.
- O primeiro teste lançou o Smart Messenger, um assistente que ajuda hotéis a responder clientes, mantendo o humano no loop para a decisão final.
- Conforme a confiança aumenta, entra em cena o Auto-Reply, permitindo respostas instantâneas personalizadas e atuação em nome do parceiro.
- Resultados iniciais apontam aumento de 73% na satisfação dos parceiros, com planos de ampliar a plataforma e investir mais em IA generativa e agentic nos próximos 24 meses.
O motim de IA de uma operadora de viagens revelou como a integração entre dados, IA e atendimento pode elevar a satisfação de parceiros. Em Booking.com, o avanço foi guiado pela equipe de dados e aprendizado de máquina, liderada por Huy Dao, que buscou transformar a experiência de atendimento com soluções agentic. O objetivo foi tornar as interações entre clientes, hotéis e serviços mais rápidas e precisas, em um conceito denominado “viagem conectada”.
O projeto nasceu da necessidade de respostas rápidas a perguntas de parceiros hoteleiros. Antes, clientes que buscavam informações como disponibilidade de piscina ou horário 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 informações fornecidas.
A estrutura adotada envolve uma pilha de dados integrada, que facilita a adoção de IA e ML para casos de uso como o atendimento automático. O sistema de dados utiliza a plataforma Snowflake, com ferramentas para análise, orquestração, controle de acesso e observabilidade de modelos, além de serviços de nuvem da AWS. Modelos de IA são testados com fornecedores como OpenAI, Bedrock e Gemini.
Identificação do desafio e plataforma
A solução interna para comunicação entre hóspedes e hotéis 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 usuário, especialmente na portal de parceiros que já existia.
A primeira aplicação interna, chamada Smart Messenger, reúne dados de parceiro, propriedade e reserva para apoiar a equipe do hotel na comunicação com hóspedes. Nessa fase, a intervenção humana permanece decisiva na resposta final.
Testes, implementação e resultados
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 instantâs a perguntas comuns, como disponibilidade de estacionamento, com menor intervenção humana.
Resultados iniciais apontam aumento de 73% na satisfação de parceiros em comparação com ferramentas anteriores. O algoritmo aprende com interações passadas e feedback, otimizando a precisão das respostas. A melhoria também reduz custos de suporte ao reduzir contatos desnecessários.
Olhando para o futuro
A equipe pretende ampliar o uso de IA generativa e agentes, mantendo o foco no valor para o usuário. A pesquisa por novas oportunidades continua, com a meta de ampliar a experiência de viagem conectada em toda a plataforma. Dao indica que o objetivo é oferecer uma experiência de atendimento similar ou superior à de grandes modelos de IA, alinhada às necessidades reais dos usuários.
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