IA agêntica na indústria de viagens: da promessa à operacionalização

Agentes inteligentes (agentic AI) oferecem uma nova camada de automação para o setor de viagens — capazes de planejar, agir e adaptar-se de forma autônoma. Este artigo examina os usos mais promissores, desafios de adoção e caminhos estratégicos para operadores de companhias aéreas, hotéis, plataformas de reservas e ecossistemas turísticos.

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O que é agentic AI — e por que ela importa para o setor de viagens

As primeiras ondas de IA — modelos generativos, assistentes baseados em prompts, chatbots — desempenharam papéis auxiliares: responder perguntas, gerar conteúdo, sintetizar informações. Mas, frequentemente, eles permanecem reativos e dependentes de intervenção humana.

Agentic AI representa a evolução desse paradigma: sistemas capazes de planejar, decidir e agir de forma autônoma, orquestrando múltiplas etapas e adaptando-se conforme feedback e variáveis externas. Elas podem acionar APIs, consultar sistemas, reconfigurar fluxos e aprender com erros — reduzindo o gap entre ideia e execução real.

No setor de viagens, isso significa que um agente poderia assumir a tarefa de reagendar voos durante interrupções, montar itinerários otimificados, ajustar preços dinamicamente ou coordenar serviços complementares, com mínima supervisão humana.

Conforme mostra o relatório Remapping Travel with Agentic AI, empresas do setor que já adotaram IA relatam ganhos em produtividade (59% dos executivos), personalização de experiências (33%) e decisões mais ágeis (30%) — embora muitos usem ainda formas mais tradicionais de IA. 

O caminho de evolução passa por sair da fase de pilotos horizontais (chatbots, copilotos) para casos verticais e específicos — onde o agente agrega valor direto e mensurável. 

Use cases transformadores de agentic AI em viagens

A aplicação de agentes inteligentes no ecossistema de viagens pode impactar várias frentes — desde operações internas até a experiência do viajante.

1. Reacompanhamento de viagens por interrupções

Quando um voo é cancelado, um agente pode identificar passageiros afetados, reacomodá-los em alternativas viáveis, notificar via app ou SMS e coordenar transferências, conexões e reembolsos, tudo em fluxo contínuo, sem necessidade de intervenção humana para cada caso.

2. Itinerários e pacotes personalizados

Com base no perfil, histórico e preferências, agentes podem gerar itinerários completos — voos, hospedagens, tours, transporte local — adaptando-se a restrições, orçamentos e eventos inesperados. Em casos mais avançados, podem até renegociar reservas em tempo real se surgirem opções melhores.

3. Operações de hotelaria e manutenção preventiva

Agentes integrados a sistemas de sensores e manutenção podem antecipar falhas (ar-condicionado, elétrica, elevadores), gerar ordens de serviço e reagendar reservas com mínima fricção. Na gestão de pessoal, o agente pode alocar camareiras e manutenção com base em check-out e check-in previstos.

4. Precificação dinâmica e ofertas inteligentes

Agentes podem monitorar em tempo real variáveis externas (clima, eventos locais, busca de usuários, concorrência) e ajustar preços de passagens, tarifas de hotel e pacotes automaticamente, otimizando margens e conversão.

5. Assistência ao viajante 24/7

Agentes conversacionais evoluídos cuidam de tarefas como adição de bagagem, pedidos especiais, rastreamento de bagagem perdida, check-ins automáticos e até negociação de upgrades. O viajante interage em linguagem natural, e o agente executa os processos.

Uma implementação prática já documentada é o uso de agentes em aplicativos de planejamento de viagem, que integram voos, hotéis e transporte em workflows automatizados via APIs de sistemas de reserva. 

Barreiras e desafios para adoção

Embora o potencial seja expressivo, várias barreiras afetam a implementação:

• Fragmentação de dados e sistemas legados: O setor de viagens é historicamente heterogêneo, com muitos players, plataformas desconectadas e pouca padronização de dados. Isso dificulta a construção de agentes com visão unificada. 

• Escalabilidade dos pilotos: Muitas iniciativas de IA ainda ficam em pilotos pontuais sem conseguir escalar para operações críticas.

• Governança, confiança e riscos de autonomia: Agentes com liberdade de ação exigem mecanismos de supervisão, segurança, rollback e controles de erro.

• Capacidade técnica e cultura: Não basta “colocar agente”. É preciso redesenhar workflows, mudar papéis humanos e investir em treinamento.

• Retorno de investimento incerto: Embora existam casos promissores, muitos agentes ainda não justificaram seu custo total de implementação.

Aliás, um alerta de mercado: Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de agentic AI serão abandonados até 2027 por falta de valor claro ou maturidade insuficiente. 

Como estruturar a adoção: roadmap estratégico

Para implantar agentes com sucesso, organizações de viagens devem seguir uma trajetória em etapas:

1. Mapeamento estratégico de casos de uso verticais: identifique processos específicos com alta repetição, regras claras e impacto direto.

2. Fortalecimento da infraestrutura: dados integrados, APIs, sistemas escaláveis e base de IA tradicional (modelos genéricos, chatbots) já implementados.

3. Projetos piloto com supervisionamento humano: lançar agentes com escopo limitado e monitoramento constante, aprendendo com falhas.

4. Governança e controle: definir regras de autonomia, supervisão humana, logs, rollback, falhas e escalonamento seguro.

5. Evolução para workflows completos: agentes encadeados, memória de contexto, orquestração entre agentes.

6. Medir valor real e escalar: focar em métricas de conversão, eficiência operacional, ROI e satisfação do cliente.

Com disciplina, disciplina e visão, travel-techs e operadoras podem transformar o piloto em operação estratégica.

Conclusão

Agentic AI não é futurismo — é a próxima evolução do setor de viagens. Mas para que não seja apenas um modismo, sua adoção exige que empresas tratem agentes não como “mais uma funcionalidade”, mas como núcleo de transformação operacional.

As vencedoras serão aquelas que, além de usar agentes, redesenharem seus processos, cultura, arquiteturas e propostas de valor para operarem no paradigma da ação autônoma.

Referências

• McKinsey & Company / Skift (2025). Remapping Travel with Agentic AI 

• McKinsey. GenAI Paradox: Seizing the Agentic AI Advantage 

• Google Cloud. Reimagining Travel & Hospitality with Agentic AI 

• Akira.ai. Agentic AI in Travel: Redefining Journeys with Smart Workflows 

• Amadeus. How agentic AI transforms the travel industry 

• Tredence. Agentic AI in Travel & Hospitality Experiences 

• DeepTravel (2025). DeepTravel: an end-to-end agentic reinforcement learning framework 

• Gartner via Reuters. “Over 40% of agentic AI projects will be scrapped by 2027”