Depois da adoção da IA, o que deveria mudar no hotel?
The Wider View · Hospitalidade
Um hotel adota uma ferramenta de inteligência artificial. Alguns meses depois, a gestão consegue contar quantas solicitações ela atendeu, quantos relatórios produziu e quantos colaboradores a utilizaram. É menos evidente dizer qual parte da rotina de trabalho realmente melhorou.
Uma resposta preparada em segundos ainda pode exigir conferência, correções e novos contatos antes de o hóspede receber uma informação útil. Esse trabalho também precisa entrar na conta.
Publicado em 15 de setembro de 2026 por RateGain, NYU SPS e HEDNA, o The State of Distribution 2026 analisa operações comerciais entre 1º de dezembro de 2024 e 30 de novembro de 2025. O estudo trata de revenue management, marketing, distribuição e vendas, e não do trabalho atual de todos os departamentos de um hotel.
Segundo os resultados publicados, mais da metade dos hotéis representados utiliza ou está adquirindo ferramentas de IA generativa, enquanto menos de um em cada dez relata uma redução do trabalho manual superior a 30%.
Os dois números exigem cuidado. O primeiro inclui hotéis que ainda estão comprando a ferramenta; o segundo mede reduções acima de um limite específico. Isso não demonstra que todos os demais não tenham obtido benefícios. A pergunta útil é o que um hotel específico consegue comprovar depois de colocar a tecnologia para trabalhar.
Medir o trabalho completo
Comece por uma atividade recorrente e registre como ela é feita hoje. Meça o tempo desde a preparação até um resultado utilizável, incluindo as verificações que já são necessárias. Registre também o padrão de qualidade esperado e os erros que precisam ser corrigidos. Sem esse ponto de partida, uma primeira versão mais rápida pode ser confundida com uma tarefa inteira concluída mais rapidamente.
Considere um exemplo hipotético: um relatório de compras levava quatro horas entre preparação e conferência. Com IA, a primeira versão fica pronta em uma hora, mas são necessárias mais duas para corrigir códigos de produtos, unidades e preços. A economia é de uma hora, não de três, desde que o relatório final mantenha o mesmo padrão de qualidade.
O cálculo também deve incluir o trabalho transferido para outra pessoa. Uma atividade não se tornou mais eficiente apenas porque um departamento termina antes enquanto outro passa mais tempo corrigindo o resultado.
Também vale perguntar se a tarefa é realmente necessária. Eliminar um relatório que ninguém usa pode gerar mais valor do que produzi-lo com maior velocidade. Isso é uma melhoria de processo, não uma prova do benefício da IA.
Decidir como usar o tempo recuperado
Depois de confirmar uma economia real de tempo, surge uma segunda pergunta: o que esse tempo permite que a equipe faça?
Uma hora a menos em uma tarefa semanal não significa automaticamente uma hora a menos de folha de pagamento. O colaborador pode continuar cumprindo o mesmo turno. O benefício pode aparecer como menos horas extras, menos pendências, uma carga de trabalho mais sustentável ou mais atenção a uma reserva complexa. São resultados diferentes e devem ser descritos separadamente.
Um chef que passa menos tempo reunindo dados de compras pode usar esse tempo para acompanhar melhor a qualidade dos produtos ou as preparações com a equipe. Isso é útil mesmo que o custo de pessoal permaneça igual. Mas o tempo recuperado precisa continuar disponível para esse objetivo, em vez de ser preenchido por novos relatórios apenas porque ficou mais fácil produzi-los.
Comparar situações equivalentes
Imagine que um teste com IA comece justamente quando a ocupação cai. A equipe de reservas esvazia a caixa de entrada mais rápido, mas também recebe menos solicitações. A fila menor, sozinha, não mostra qual foi a contribuição da ferramenta.
Compare trabalhos semelhantes considerando volume, complexidade e equipe disponível. Registre também outras mudanças feitas durante o teste. O tempo inicial de treinamento e configuração deve permanecer visível, mas separado do esforço recorrente necessário para manter o sistema em uso. Uma avaliação útil precisa abranger dias normais e dias de maior movimento, em vez de se basear numa demonstração ou em um único turno difícil.
Ferramentas diferentes exigem evidências diferentes
Na comunicação com hóspedes, uma confirmação instantânea de recebimento não é o mesmo que uma solicitação resolvida. Observe quanto tempo é necessário para fornecer uma resposta correta e útil, quantas interações são necessárias e se a equipe precisa resolver problemas causados por promessas que o sistema não deveria ter feito.
Para uma previsão de demanda, compare a estimativa com o que realmente aconteceu, mantendo o mesmo horizonte de previsão. Menos ajustes manuais só são uma vantagem se a previsão continuar precisa o suficiente para apoiar a decisão.
Também não se deve considerar automaticamente um sucesso a redução dos encaminhamentos para uma pessoa. Uma solicitação complexa pode exigir julgamento humano. O melhor resultado pode ser encaminhá-la rapidamente à pessoa certa, com as informações necessárias, em vez de manter o hóspede numa conversa automatizada.
Deixar a equipe que conhece o trabalho testar o resultado
A análise publicada pela NYU SPS e pela BCG em março de 2026 aponta a qualidade dos dados e as competências da equipe como condições importantes para o uso eficaz da IA. Para um hotel, um ponto de partida prático é envolver quem conhece a atividade que se pretende mudar.
Uma pessoa de compras pode perceber que o preço de um fornecedor é por caixa e não por quilograma. Um profissional de reservas pode identificar uma exceção que torna inadequada uma resposta aparentemente simples. Saber operar a ferramenta não é o mesmo que saber se o resultado dela é utilizável.
Durante o teste, registre as correções feitas por essas pessoas e por que foram necessárias. O tempo de conferência faz parte do trabalho, e essas observações podem explicar resultados que as estatísticas de uso, sozinhas, não mostram.
Definir quando revisar o resultado
A data de revisão deve ser definida no início do teste, dando tempo suficiente para avaliar o trabalho que se pretende melhorar. Também é preciso decidir quem analisará os resultados e quais benefícios justificariam continuar.
Nesse momento, compare o tempo e a qualidade do trabalho concluído com os custos recorrentes: licenças de software, suporte e esforço da equipe. O investimento inicial também precisa ser considerado. Uma melhoria pequena pode valer o custo, mas a economia de tempo, sozinha, não encerra a decisão.
A resposta não precisa ser tudo ou nada. Mantenha a ferramenta onde ela ajuda, ajuste o processo ou o treinamento onde o resultado é fraco e abandone-a em tarefas para as quais um método mais simples funciona melhor.
As evidências mais úteis podem ser pouco chamativas: um relatório de compras que já não precisa ser reconstruído ou uma solicitação de hóspede resolvida corretamente com menos interações. Um hotel deve ser capaz de descrever essa mudança, não apenas contar quantas vezes o software foi aberto.
Este artigo se baseia em pesquisas de mercado disponíveis publicamente e nas fontes citadas abaixo. A interpretação e a análise editorial são do Cristian Marino Journal.
Fontes
- RateGain, NYU School of Professional Studies Jonathan M. Tisch Center of Hospitality e HEDNA: The State of Distribution 2026: resultados publicados, 15 de setembro de 2026. Resumo oficial das operações comerciais analisadas entre 1º de dezembro de 2024 e 30 de novembro de 2025.
- NYU School of Professional Studies e Boston Consulting Group: AI-First Hotels: resumo da publicação, 2 de março de 2026. Análise sobre o papel dos dados e das competências da equipe na adoção de IA pelos hotéis.
Nota de tradução: Este artigo foi traduzido da edição original em inglês com o apoio de inteligência artificial. Em caso de diferenças, a edição em inglês permanece como referência editorial. Leia o original em inglês → · Método editorial e uso de IA →