IA faz relação look-to-book disparar e desafia infraestrutura do setor de viagens

O avanço da inteligência artificial (IA) está transformando a forma como os viajantes pesquisam voos e, ao mesmo tempo, criando um novo desafio para a indústria de viagens: a explosão da relação look-to-book (L2B), indicador que mede o número de buscas realizadas para cada reserva efetivamente concluída.

Um levantamento divulgado pela empresa de análise de dados da aviação OAG aponta que a relação L2B está em uma trajetória de crescimento de 10 vezes, tendência que deve continuar nos próximos anos à medida que ferramentas de IA generativa e IA agêntica passam a desempenhar um papel central no planejamento das viagens.

"Nos primeiros anos das reservas online, as companhias aéreas processavam cerca de 100 a 200 buscas para gerar a venda de uma passagem", publicou a OAG no LinkedIn.

"Hoje, esse número está mais próximo de 10 mil a 20 mil buscas. E, à medida que a IA agêntica começa a transformar o planejamento de viagens, projetamos que o próximo patamar será de cerca de 200 mil buscas por reserva (ou até mais)."

Segundo a empresa, esse cenário levanta uma questão importante para o setor: a infraestrutura tecnológica das viagens conseguirá acompanhar o aumento da demanda gerada pela inteligência artificial?

Mais consultas, maior custo operacional

A mudança ocorre em um momento em que modelos de IA consultam conteúdos disponíveis na internet sem que o usuário necessariamente acesse as páginas originais. Como consequência, cresce o chamado "tráfego de máquinas por resultado humano", elevando significativamente os custos de processamento para companhias aéreas e empresas de distribuição.

De acordo com Jeremy Burke, Chief Corporate Development Officer da OAG, o fenômeno representa uma ameaça à infraestrutura responsável pela precificação das passagens, já que as tarifas aéreas são dinâmicas e sofrem alterações constantes.

"Look-to-book importa porque toda vez que alguém faz uma busca, isso gera um custo. Quando isso sai do controle, você não quer que o custo para responder a uma consulta seja de US$ 200, enquanto a passagem custa US$ 100", afirmou Filip Filipov, CEO da OAG, em entrevista ao PhocusWire.

Cache e preços indicativos podem reduzir impacto

Para enfrentar esse desafio, Filipov acredita que será necessário repensar a forma como as buscas são realizadas.

"Talvez toda a experiência mude. Talvez sempre comecemos com preços indicativos", disse.

Segundo o executivo, ampliar o uso de tecnologias de cache, capazes de armazenar resultados de consultas recentes, também pode reduzir o processamento de buscas repetidas realizadas em curto intervalo de tempo.

Distribuição global busca soluções

O aumento da relação L2B já vem sendo debatido pela indústria há mais de um ano. Durante a Phocuswright Europe, realizada no mês passado, Juan Manuel Agudo Carrizo, vice-presidente de Produto da Travelport, afirmou que a empresa observa um crescimento acelerado tanto da relação look-to-book quanto dos custos de hospedagem da infraestrutura.

"Estamos adotando essa abordagem e perguntando: qual é o nosso diferencial? Temos uma quantidade enorme de dados. E acreditamos que a forma de resolver isso é adicionar uma camada de inteligência entre esses grandes modelos de linguagem (LLMs)", afirmou.

Segundo Carrizo, essa camada poderia identificar a intenção real de compra do usuário, separando pesquisas exploratórias — como descobrir o melhor destino ou período para viajar — das consultas que efetivamente têm potencial de gerar uma reserva.

"Estamos criando servidores de dados preditivos para orientar o usuário durante o planejamento da viagem e só acionar essas consultas mais determinísticas quando soubermos que chegou o momento da verdade, quando o usuário realmente vai reservar", explicou.

IA também pode ajudar a resolver o problema

Embora a inteligência artificial seja apontada como responsável pelo aumento das buscas, ela também pode fazer parte da solução.

Em entrevista ao PhocusWire no ano passado, Madhavan Kasthuri, diretor global de engenharia de soluções da Sabre, afirmou que a empresa utiliza IA para tornar seus sistemas de cache mais eficientes.

"Estamos ampliando ativamente nossa tecnologia de cache, mas também estamos usando a própria IA para gerenciar melhor as chamadas a esse cache", disse.

Segundo ele, o maior desafio surge quando a personalização entra em cena.

"Quando a personalização entra em jogo, o modelo tradicional de cache encontra seus limites", afirmou.

Kasthuri explicou que o sistema precisa ser inteligente o suficiente para identificar automaticamente quais ofertas ainda são válidas entre milhões de tarifas armazenadas, evitando sobrecarregar os sistemas das companhias aéreas durante esse processo.