Transformar a estratégia de IA (inteligência artificial) em resultados concretos depende menos de discurso e mais de execução, com duas frentes operacionais no epicentro: o desenvolvimento de avaliações personalizadas (evals) e o fortalecimento da governança de dados.
Segundo informado pelo Phocuswire, uma avaliação de IA é um processo estruturado usado para testar e medir sistematicamente a qualidade, o desempenho e a confiabilidade de um sistema, avaliando se ele atende a objetivos como precisão, segurança e utilidade.
Na prática, benchmarks genéricos deixam lacunas importantes. Avaliações customizadas passam a ser o único caminho para entender se uma solução está pronta para uso em operações reais. Para empresas de viagens, isso significa comparar o desempenho da IA com o de profissionais experientes em tarefas de alto valor, como planejamento de itinerários complexos, gestão de disrupções em tempo real e criação de campanhas personalizadas.
Os critérios de validação tendem a ser objetivos e mensuráveis. Entre os exemplos estão: a capacidade de remarcar um voo cancelado com 99% de precisão considerando acordos interline e recomendação de propriedades alinhadas às preferências dos hóspedes — como aceitação de animais de estimação, piscina e acessibilidade — com 95% de precisão.
Outros testes incluem verificar se uma IA de gestão de receitas iguala ou supera decisões de precificação de um analista sênior em 500 cenários históricos de demanda, se agentes automatizados conseguem localizar e contatar viajantes dentro do SLA contratual em situações críticas e se o sistema identifica corretamente, em 98% dos casos, quando deve encaminhar interações sensíveis para atendimento humano.
Dados como base da confiança operacional
Se a medição define o nível de prontidão, a qualidade dos dados determina o limite de atuação. Nesse contexto, a governança deixa de ser um tema administrativo e passa a ocupar um papel estratégico.
O problema é estrutural: sistemas de IA dependem diretamente dos dados que os alimentam. Em modelos probabilísticos e autônomos, falhas de base tendem a se amplificar. Informações imprecisas de inventário, preços desatualizados ou cadastros inconsistentes deixam de ser apenas ruídos operacionais e passam a gerar erros em cadeia, especialmente em processos como reservas, remarcações e gestão de interrupções.
Empresas que avançam da fase de testes para a transformação efetiva tratam a governança de dados como pré-requisito. Isso inclui investimentos em rastreabilidade (linhagem de dados), monitoramento contínuo de qualidade e definição clara de responsabilidades antes de ampliar o uso de sistemas autônomos.
Na prática, a governança assume um novo papel: mais do que controle, torna-se a base de confiança que sustenta a atuação da IA. Sem essa camada, a tecnologia não escala — opera sem visibilidade e com risco elevado.
(*) Crédito da foto: Hotelier News
