De repente, a IA está em toda parte nas viagens gerenciadas. O que está faltando é clareza compartilhada – sobre o que realmente conta como IA, quem a possui e com que rapidez os programas podem adotá-la sem introduzir novos riscos.
As ferramentas estão sendo lançadas mais rapidamente do que os programas podem avaliá-las, e as equipes de viagens estão sendo solicitadas a adotar recursos que não controlam totalmente. O problema não é a resistência à IA; é saber onde a IA pode impactar significativamente o programa. Os gerentes de programas devem contar com o esforço, a prontidão dos dados e a implementação.
O que queremos dizer quando falamos em IA?
O gerenciamento de viagens já está usando IA de diferentes formas, mas, em todo o setor, não há um entendimento compartilhado do que isso realmente significa.
A “IA” é usada como um rótulo abrangente, cobrindo tudo, desde automação baseada em regras até sistemas que aprendem, se adaptam e agem de forma independente. Quando essas distinções não são claras, os programas correm o risco de definir as expectativas erradas, avaliar mal o esforço e aprovar soluções sem entender completamente as implicações.
A eliminação da lacuna não deve começar com o uso da ferramenta. Começa com definições mais claras, casos de uso mais relacionáveis e uma disposição para desacelerar o suficiente para fazer perguntas melhores antes de escalonar as soluções.
Coisas a considerar:
- Quais recursos de IA estão realmente disponíveis hoje? E quais ainda estão surgindo?
- Qual é o lugar da IA em um programa de viagens gerenciado?
- A quem pertencem os resultados quando a IA influencia ou toma decisões?
- E o que acontece quando a IA erra?
Desmistificando mitos: IA e viagens gerenciadas
Abaixo estão alguns mitos sobre IA e os motivos pelos quais eles continuam a atrasar os programas.
Mito nº 1:
Automação e IA são basicamente a mesma coisa.
A explicação: Esse é o mal-entendido por trás de todo o resto.
A automação segue regras. Pense nisso da seguinte forma: “Se X acontecer, faça Y”. A IA interpreta o contexto, aprende com o tempo e adapta as decisões. Pense nisso da seguinte forma: “Considerando o que está acontecendo agora, qual é a melhor ação?”
Os compradores precisam de uma linguagem compartilhada antes de se comprometerem com decisões orçamentárias, políticas ou de risco. Se um programa pensa que está adotando a IA, mas na verdade está adotando a automação, as expectativas são quebradas, o sucesso é medido incorretamente e os riscos são mal compreendidos.
Comece com definições, não com demonstrações.
Mito nº 2:
Mais dados significam automaticamente uma IA melhor.
O colapso: Esse mito pressupõe que o volume por si só é igual à inteligência. Mas a IA só tem um desempenho tão bom quanto a qualidade, a estrutura e o contexto dos dados por trás dela. No gerenciamento de viagens, o contexto é tão importante quanto o conteúdo. As regras da política, o comportamento do viajante, os requisitos do dever de cuidado e as nuances regionais moldam o que é “bom”.
Mais dados sem estrutura aumentam o ruído, não o insight. Também pode ampliar os erros e as tendências, especialmente em casos de uso complexos ou de alto risco. O sucesso depende menos da quantidade de dados que você tem e mais da capacidade da IA de entender o que os dados significam em um contexto de viagem.
Pense na prontidão dos dados antes da prontidão da IA. Caso contrário, você correrá o risco de obter os resultados errados mais rapidamente.
O contexto supera o volume.
Mito nº 3:
A IA agêntica é apenas um chatbot melhor.
A explicação: Esse mito reduz a IA agêntica a uma interface mais agradável. Na realidade, a IA agêntica é definida pela ação, não pela conversa. Ela pode tomar decisões, executar tarefas de ponta a ponta, monitorar os resultados e adaptar o comportamento ao longo do tempo.
Essa mudança é importante porque, no momento em que a IA age e não apenas responde, o perfil de risco muda. As decisões afetam as reservas, a experiência do viajante, o custo e, possivelmente, a segurança. Tratar a IA agêntica como um simples chatbot subestima o que ela está fazendo e superestima a leveza com que pode ser governada.
Faça a distinção entre a IA que informa e a IA que age antes de decidir onde ela pertence em um programa.
Quando a IA age, a responsabilidade é importante.
Mito nº 4:
A IA é um problema de ferramenta – basta comprar a plataforma certa.
A explicação: Esse mito pressupõe que o sucesso da IA vem da seleção do fornecedor. A realidade: A adoção da IA depende de como a organização trabalha, e não da compra da ferramenta certa. Quem é o proprietário do caso de uso? Quem o governa? Quem assume a responsabilidade quando os resultados ficam aquém do esperado?
Em muitas organizações, as equipes de viagem são incentivadas a “usar a IA” sem uma propriedade, autoridade ou barreiras claras. Isso cria ambiguidade. As ferramentas por si só não podem resolver questões de tolerância a riscos, alinhamento de políticas ou escalonamento.
Obtenha clareza sobre a propriedade e a responsabilidade antes que as ferramentas sejam incorporadas ao programa.
Primeiro, a propriedade. Ferramentas em segundo lugar.
Mito nº 5:
A IA substituirá os agentes de viagens e as equipes de atendimento.
A explicação: Esse mito pressupõe que a IA está aqui para substituir os humanos. A IA é mais adequada para velocidade, escala e tarefas rotineiras ou repetitivas. As pessoas ainda são necessárias para o julgamento, a ética e a comunicação clara e oportuna.
As interrupções recentes deixaram isso claro. Quando a demanda aumenta e os viajantes ficam ansiosos, o mais importante é sentir-se apoiado e saber que alguém é responsável. A IA pode ajudar a gerenciar o volume e sinalizar problemas rapidamente. As pessoas ajudam a gerenciar tudo isso.
A IA não elimina a necessidade de pessoas. Ela muda onde as pessoas agregam mais valor.
A IA lida com a escala. Os humanos lidam com o julgamento.
Mito nº 6:
Ser humano no circuito significa desacelerar a IA.
O colapso: Esse mito vê a supervisão humana como um obstáculo à eficiência. Na realidade, trata-se de saber quem é responsável pelo gerenciamento de riscos.
É claro que a IA pode operar mais rapidamente do que os humanos podem analisar. Mas isso levanta uma questão crítica: como você detecta erros, preconceitos ou suposições incorretas antes que eles aumentem? Em viagens gerenciadas, os erros não ficam na teoria. Eles afetam os viajantes, os orçamentos e a segurança.
A supervisão humana não é um freio ao progresso. É o que torna o progresso defensável.
Velocidade sem supervisão é exposição.
Mito nº 7:
Podemos nos preocupar com a governança da IA mais tarde.
O colapso: Esse mito trata a governança como algo a ser resolvido no futuro. Os compradores não veem as coisas dessa forma. As questões sobre ética, parcialidade, divulgação e responsabilidade já se aplicam, especialmente quando a IA envolve dever de cuidado, resposta a interrupções ou dados pessoais confidenciais.
Uma tensão continua surgindo: se a IA está tomando ou moldando decisões, os viajantes têm o direito de saber? E se algo der errado, a quem pertence o resultado? É a ferramenta, o programa ou a pessoa que aprovou seu uso?
A governança determina se a IA é confiável ou não. Ela não pode ser adicionada após o fato.
A governança convida à confiança, e não o contrário.
O papel de uma TMC na adoção da IA
O acesso às ferramentas de IA não é um desafio. O problema é decidir qual é o lugar da IA no programa, como ela deve ser governada e como pode ser usada com responsabilidade. É nesse ponto que sua empresa de gerenciamento de viagens (TMC) desempenha um papel importante.
A TMC não é apenas sua parceira em tecnologia, prestação de serviços, política, dever de cuidado e dados. Ela também é sua consultora. Para a adoção da IA, isso significa ajudar a testar as ferramentas e, em seguida, orientar as decisões de implementação.
Do ponto de vista do programa, a BCD pode ajudar:
- Identificar onde a IA agrega valor e não apenas propaganda. Isso envolve a distinção entre os casos de uso que se beneficiam da inteligência e do aprendizado e aqueles que são mais bem atendidos pela automação baseada em regras ou pelo julgamento humano.
- Verificara prontidão em relação ao interesse para que os programas entendam claramente o que é necessário para dimensionar as soluções de IA.
- Gerencie a responsabilidade. Esclareça e defina quem é responsável pelos resultados nas equipes, ferramentas e serviços.
- Aborde a governança. Ajude a garantir que as grades de proteção, os caminhos de escalonamento e a transparência sejam incorporados antes que os problemas sejam dimensionados para viajantes, gastos ou exposição a riscos.
- Equilibre a inteligência artificial com o julgamento humano. A IA melhora a velocidade, a consistência e a escala. Os seres humanos continuam sendo essenciais para exceções, ética e tomada de decisões complexas. A BCD ajuda a orquestrar esse equilíbrio, de modo que a IA aprimora o programa sem substituir a responsabilidade ou o cuidado humano.
A conclusão: IA no gerenciamento de viagens
A IA já está moldando o gerenciamento de viagens. O objetivo não é adotar mais ferramentas, mas criar os recursos certos. Isso envolve prontidão de dados, governança e propriedade clara. O resultado deve ser uma IA que melhore o programa em vez de aumentar a confusão ou a exposição.
Interessado em uma consulta mais aprofundada sobre os benefícios da IA para seu programa? Entre em contato com nossos especialistas.
A BCD apoia a Platinum Pathways, uma iniciativa emblemática do The Institute of Travel Management (ITM) que reúne líderes do setor em torno de questões críticas em viagens de negócios. Os insights compartilhados aqui resultam de AI & the Evolution of Travel, uma das várias sessões do Pathways que a BCD está liderando em 2026. Obtenha mais informações aqui: https://thebusinesstravelmag.com/itm-launches-platinum-pathways-initiative/