Em um setor onde falhas em tarifas e datas geram prejuízos imediatos, a separação entre IA conversacional e validação determinística surge como solução técnica para o setor de viagens
Se uma inteligência artificial generativa comete um lapso ao resumir um texto corporativo, o impacto é cosmético. No turismo, contudo, a chamada alucinação da IA, fenômeno em que os modelos de linguagem (LLMs) geram informações incorretas com aparência de verdade, resulta em prejuízos financeiros diretos. Um erro de interpretação em uma regra tarifária, franquia de bagagem ou data de voo pode gerar multas operacionais (ADMs), cancelamentos e bilhetes inválidos.
Embora a adoção corporativa de inteligência artificial tenha atingido 85% entre grandes empresas, segundo dados da Gartner, a margem de erro dos modelos genéricos ainda é um gargalo para o setor. Em tarefas complexas, as taxas de alucinação e falhas dessas ferramentas podem superar 20%, conforme relatórios da Deloitte e pesquisas compiladas pelo Stanford AI Index, uma imprevisibilidade incompatível com a precisão exigida na emissão de passagens e hospedagens.
Por que os modelos tradicionais falham no ecossistema de viagens?
O problema fundamental reside na arquitetura das IAs generativas tradicionais, que operam por probabilidade estatística: elas calculam a palavra mais provável a seguir, em vez de realizar uma verificação factual.
O mercado de viagens, por outro lado, exige lógica estritamente determinística. Sistemas de Distribuição Global (GDSs), conexões diretas (NDCs) e ferramentas de reserva online (OBTs) utilizam tabelas dinâmicas de preços, inventários em tempo real e regras contratuais rígidas.
“O turismo opera com margens estreitas e margem de erro zero no pós-venda. Quando as empresas tentam aplicar LLMs puros no atendimento ou na cotação, esbarram em alucinações sobre disponibilidade e tarifas”, explica Rafael Cohen, CEO da Blis AI. “No turismo, não existe resposta ‘aproximada’. Se a IA inventa uma regra de remarcação ou errar um cálculo de diferença tarifária, o custo dessa falha cai imediatamente sobre a operação”.
A arquitetura para eliminar a alucinação
Para contornar as limitações dos LLMs, especialistas e desenvolvedores do setor vêm adotando uma abordagem técnica que retira do modelo de linguagem a responsabilidade de tomar decisões ou executar transações financeiras.
A solução para zerar o risco de alucinações passa pela divisão do processo em etapas distintas:
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Restrição da IA ao entendimento conversacional: O LLM é utilizado exclusivamente para interpretar a intenção do usuário (Intent Recognition) em linguagem natural (via WhatsApp ou chat), sem permissão para acessar sua memória interna para responder sobre preços ou disponibilidade.
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Uso de RAG (Geração Aumentada por Recuperação): A IA só formula respostas com base estrita em dados recuperados em tempo real das APIs dos sistemas de inventário e das regras da viagem.
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Validação por código determinístico (Guardrails): A execução de cotações, cálculos e comandos de emissão é repassada a algoritmos tradicionais de código rígido. Se faltarem parâmetros essenciais ou houver divergência de dados, o sistema interrompe o fluxo e solicita confirmação.
“A chave para resolver a alucinação foi entender que a IA deve atuar como tradutora da conversa, enquanto o sistema determinístico tradicional atua como o executor matemático”, afirma Cohen. “Quando a inteligência artificial apenas interpreta o pedido e deixa a validação do inventário para o código rígido, eliminamos o risco de cotações fictícias e garantimos precisão em fluxos complexos de remarcação e cancelamento”.
A evolução dessa arquitetura sinaliza um novo padrão para o uso de IA em setores críticos: o fim da confiança cega em modelos generativos isolados e a consolidação de sistemas híbridos, em que a eficiência conversacional é sempre validada por travas de segurança de dados reais.
Sobre a Blis AI
A Blis AI é uma traveltech especializada no desenvolvimento de agentes de inteligência artificial para a automação de operações no setor de viagens, com foco em VTES (Vertical Travel & Expense System). A empresa atua na execução de tarefas críticas como cotações, reservas de hotéis, marcação de assentos, cancelamentos, remarcações, emissões e reembolsos de passagens, integrando sua tecnologia diretamente aos sistemas utilizados por agências de viagens, TMCs, consolidadoras e companhias aéreas, como GDS, NDC e plataformas de back-office.
Fundada por Rafael Cohen (CEO), Rodrigo Cioffi (COO) e Luiz Antunes (CTO), a Blis AI opera em modelo B2B2C e utiliza tecnologia proprietária para transformar o VTES em uma camada operacional baseada em IA, capaz de executar processos de ponta a ponta em canais conversacionais, como web e WhatsApp. Após captar R$ 1 milhão em rodada pré-seed, a startup aposta em um modelo verticalizado para reduzir custos operacionais, aumentar a eficiência e escalar o atendimento no ecossistema de turismo.
