15/01/2026
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As lições da Gol sobre o uso da IA na aviação

A inteligência artificial (IA) se tornou uma palavra-chave nas estratégias das empresas, geralmente associada a melhorias em eficiência. No entanto, a experiência da Gol Linhas Aéreas revela que a adoção da tecnologia nem sempre resulta em economia de custos. Em algumas situações, pode ser mais caro do que manter uma equipe humana para certas funções. Essa análise tem guiado a companhia em suas decisões sobre onde implementar a IA.

Luiz Borrego, diretor de informações da Gol, destacou em uma entrevista que a empresa adota uma abordagem prática e cautelosa em relação à tecnologia. Ele enfatizou que não faz sentido implementar IA apenas por fazê-lo. Para que um projeto seja aprovado, ele deve cumprir condições básicas: deve melhorar a eficiência, ser economicamente viável e proporcionar uma experiência superior ao cliente.

Atualmente, a Gol já utiliza algoritmos e modelos de aprendizado de máquina em diversas áreas. Isso inclui a definição de preços de passagens, o planejamento da malha aérea, a alocação de funcionários em aeroportos e a otimização de rotas. Essas aplicações ajudam a melhorar o consumo de combustível e a pontualidade dos voos.

Entretanto, nem todos os projetos de IA foram bem-sucedidos. Um exemplo significativo foi a automação do atendimento ao cliente. Embora a tecnologia funcionasse tecnicamente, os custos superaram os benefícios de substituir atendentes humanos. Em outras tentativas, a precisão das respostas não atingiu o nível esperado, impactando negativamente a experiência do cliente. Borrego enfatizou que, se o novo sistema não resultar em maior satisfação para os usuários, não vale a pena implementá-lo.

Para lidar com as incertezas dessa nova tecnologia, a Gol criou um laboratório interno. Esse espaço permite que a empresa teste projetos em um ambiente controlado, onde falhas não comprometem a operação principal, algo crucial em um setor com alta regulação e margens de lucro estreitas.

Segundo Borrego, o maior risco enfrentado atualmente não é errar ao testar IA, mas sim ignorar a sua implementação. Ele alertou que a principal preocupação deve ser a possibilidade de outra empresa ganhar uma vantagem competitiva com o uso da tecnologia enquanto você hesita em agir.