A Lucía quer fazer um cruzeiro pelo Mediterrâneo em junho. Antes de reservar, compara companhias de cruzeiros, datas e tipos de camarote. Procura voos até ao porto de partida e um par de noites de hotel em Barcelona. Abre três sites, muda as datas e volta a ver no dia seguinte, não vá o preço ter baixado. No fim, reserva uma única vez.
Para o setor das viagens, essa única reserva gerou uma cascata de consultas, das quais apenas uma termina em venda. O setor tem um nome para essa proporção: look-to-book, o número de pesquisas necessárias para gerar uma reserva. É uma das métricas que mais preocupam hoje companhias aéreas, agências e fornecedores tecnológicos. De tal forma que a IATA, a associação internacional de companhias aéreas, lhe dedicou em outubro de 2025 um relatório específico, elaborado com companhias aéreas, fornecedores tecnológicos e vendedores.
O número disparou. Nos primórdios da venda online, as companhias aéreas respondiam a entre 100 e 200 pesquisas por cada bilhete vendido. Hoje, o número situa-se entre 10.000 e 20.000, e a consultora OAG estima que, com o planeamento de viagens através de IA, poderá chegar aos 200.000.
Cada uma dessas pesquisas custa dinheiro, energia e capacidade de cálculo. E aqui o setor das viagens tem um problema que outros não têm. Uma pesquisa de voos não é como carregar uma página web, que pode ser guardada em cache e servida mil vezes sem ser recalculada. Os preços e os lugares disponíveis mudam constantemente. É por isso que as tarifas aéreas não podem ser guardadas em cache como o resto dos conteúdos da internet, e cada consulta obriga, em grande medida, a calcular tudo de novo.
A escala é enorme. A Amadeus, a tecnológica sediada em Madrid que liga boa parte do setor, processa cerca de 3 mil milhões de pesquisas de voos por dia. Para cada origem e destino, calcula milhares de rotas, milhares de milhões de tarifas e biliões de ofertas possíveis por passageiro. E tudo tem de ser resolvido em segundos, enquanto o utilizador espera em frente ao ecrã.
Por trás destes números há uma infraestrutura muito concreta. O data center da Amadeus em Erding, perto de Munique, a que a própria empresa chama “o cérebro das viagens”, processa mais de 1,6 mil milhões de transações por dia. É um dos maiores centros de dados privados da Europa e está em constante ampliação e renovação.
Os pacotes e os cruzeiros acrescentam outra camada de complexidade. Uma reserva como a da Lucía combina inventários que vivem em sistemas diferentes: o camarote, o voo, o hotel, os transferes e, por vezes, as excursões. Cada um tem a sua própria disponibilidade e as suas próprias regras, e todos têm de ser bloqueados em simultâneo até o pagamento ser confirmado. Se um falha, falha o pacote inteiro. E se dois clientes tentarem reservar o último camarote com vista para o mar no mesmo segundo, o sistema tem de decidir, sem margem de erro, quem fica com ele.
Agora chegam os agentes de IA. Um viajante humano cansa-se, decide e reserva. Até agora, cada pesquisa exigia uma pessoa em frente a um ecrã, com uma intenção e um clique. Os agentes eliminam essa limitação. Um agente volta a consultar sempre que um preço muda, compara entre serviços, negoceia em nome do viajante e pode lançar centenas de pesquisas para planear uma única viagem. E se um utilizador recorrer a vários agentes, ou se os agentes consultarem outros agentes, o efeito multiplica-se.planificar un solo viaje. Y si un usuario utiliza varios agentes, o los agentes consultan a otros agentes, el efecto se multiplica.
O CEO da OAG resumiu-o com um exemplo muito ilustrativo: não faz sentido que responder a uma consulta custe 200 dólares quando o bilhete custa 100. É um exagero deliberado, mas aponta para um risco real: que o custo de pesquisar cresça mais depressa do que o negócio de vender.
Para a infraestrutura, isto representa uma mudança de fundo. Por trás de cada pesquisa há processadores a trabalhar, energia consumida e calor que é preciso dissipar. Os data centers do setor são dimensionados em função das pesquisas, não das vendas. E isso dissocia o custo da infraestrutura das receitas que gera: o tráfego pode multiplicar-se por dez sem que se venda um único bilhete a mais.
A resposta passa pela eficiência, e aqui a IA joga nos dois campos. A Amadeus utiliza modelos de aprendizagem automática para descartar combinações de tarifas pouco úteis antes de as calcular, com cerca de 2,5 mil milhões de inferências diárias em 2025. Faz sentido explorar uma escala em Toronto e outra no Rio de Janeiro para voar de Nova Iorque para Nice? Provavelmente não, e o modelo descarta essa hipótese antes de gastar recursos com ela. Em quatro anos, a empresa triplicou a eficiência das suas aplicações: servidores três vezes mais rápidos que precisam de três vezes menos capacidade de cálculo para o mesmo volume de consultas.
O paradoxo é interessante. A IA gera boa parte do problema e, ao mesmo tempo, faz parte da solução.
Para quem opera a infraestrutura, o desafio muda de natureza. Já não basta ter capacidade para os picos da época alta. É preciso:
- Saber quanto consome realmente cada carga de trabalho.
- Antecipar o crescimento do tráfego gerado por máquinas, que não segue os padrões do tráfego humano.
- Planear a potência e o arrefecimento com dados reais, não com estimativas.
- Medir a eficiência por consulta, e não apenas a capacidade total.
A próxima época alta não será marcada apenas pelos viajantes. Será marcada também pelas máquinas que pesquisam por eles.
E quando a Lucía finalmente embarcar, começará outra história: a do data center que viaja com ela.