A Sabre publicou recentemente um estudo técnico no qual aponta que as ferramentas agênticas estão a crescer a ritmos de 35% a 46% ao ano, e que já mais de metade dos executivos afirma ter agentes de IA (inteligência artificial) em produção. No entanto, este mesmo relatório explica também que ainda existe um barreira grande, a confiança, porque sem rastreabilidade, auditoria e governação ninguém quer que a IA execute ações visíveis para o viajante. A Ambitur esteve à conversa com Álvaro de Simón, Country Manager da Sabre para Espanha e Portugal, que se debruça sobre a realidade nacional e explica a importância da IA agêntica.
Fala-se muito de IA no turismo, mas o que distingue verdadeiramente a IA agêntica da automação tradicional ou dos chatbots avançados?
A diferença é que não se fica pela recomendação. A IA agêntica converte a conversa em execução. Recebe um objetivo, decompõe-no, escolhe as ferramentas necessárias e completa tarefas reais no mesmo fluxo, como planear, reservar, alterar e prestar suporte do início ao fim.
No setor das viagens, isto é vital porque a complexidade mata a conversão. As redes sociais inspiram muito, mas a sua taxa de conversão não é tão elevada. Cerca de 60% dos utilizadores dizem sentir-se confortáveis a reservar por canais sociais, mas, na prática, apenas cerca de 10% o fazem, o que representa um peso nas receitas entre 8% e 10%. A IA agêntica aumenta essa conversão porque mantém o impulso e resolve o trabalho pesado numa única conversa, sem obrigar o viajante a saltar entre ecrãs e processos.
Portugal tem uma forte dependência do turismo e uma grande diversidade de operadores. Que características do mercado português fazem com que a adoção de IA agêntica seja diferente de outros mercados europeus?
Portugal tem uma realidade muito mista. Convivem operadores muito digitalizados com outros que operam com equipas pequenas, processos manuais e muita pressão na época alta. Neste contexto, a adoção é decidida por dois critérios muito concretos: integração rápida e controlo operativo.
Portugal tem uma realidade muito mista. Convivem operadores muito digitalizados com outros que operam com equipas pequenas, processos manuais e muita pressão na época alta.
Aqui entra uma peça técnica que marca a diferença: o Model Context Protocol (MCP) Server. É este servidor da Sabre que traduz pedidos escritos em linguagem natural em comandos técnicos fiáveis, facilitando que diferentes motores de inteligência artificial se liguem de forma consistente com capacidades de compra, reserva e serviço. O resultado é menos integração artesanal e mais repetibilidade. Isto permite começar com pouco, demonstrar impacto e escalar sem converter cada implementação num projeto longo e caro.
Com volumes tão elevados de hóspedes e dormidas, onde é hoje mais crítica a fricção operativa em Portugal: alterações de reservas, irregularidades, apoio ao cliente ou pós-venda?
A fricção mais dispendiosa costuma estar onde existem exceções, regras complexas e tempo contra nós. Alterações, incidências e pós-venda concentram trabalho manual, revisões de condições e risco de erro. É onde se ganha ou se perde a fidelidade do cliente.
Uma IA agêntica bem desenhada acrescenta valor quando apresenta soluções prontas, não apenas sugestões em aberto. Pode preparar alternativas antes de a situação explodir e reduzir minutos críticos em picos de procura. Essa preparação, com supervisão adequada, liberta as equipas para o que verdadeiramente requer critério humano.
Uma IA agêntica bem desenhada acrescenta valor quando apresenta soluções prontas, não apenas sugestões em aberto.
O tecido empresarial português é maioritariamente composto por PMEs e operadores regionais. Como pode a IA agêntica ser adotada de forma realista sem exigir investimentos incomportáveis?
A forma realista é capturar valor cedo sem abrir a porta a riscos desnecessários. Começa-se com assistência de baixo risco que poupa tempo, como resumir regras, interpretar pedidos e preparar propostas completas. Depois, passa-se para a automatização supervisionada, onde o sistema prepara a ação e uma pessoa aprova. A autonomia total fica reservada para cenários muito delimitados e apenas quando existe rastreabilidade e controlo.
Além disso, para que o custo não dispare, a base técnica é fundamental: interfaces modulares, estruturas simples, significado claro em cada campo e mensagens de erro que permitam a autocorreção. Isto reduz o retrabalho e torna viável a implementação mesmo em equipas pequenas.
Portugal é um mercado muito exposto a picos sazonais e choques externos. Que papel podem ter os agentes de IA na gestão destes cenários de exceção?
O papel mais valioso é passar de reagir a antecipar. Em vez de esperar que o viajante detete o problema e ligue, um agente pode identificar sinais e preparar opções antes de o impacto se multiplicar. Se uma ligação aérea estiver em risco, pode propor alternativas em tempo real. Se o inventário hoteleiro estiver a esgotar-se, pode sugerir opções antes que estas desapareçam.
Em vez de esperar que o viajante detete o problema e ligue, um agente pode identificar sinais e preparar opções antes de o impacto se multiplicar.
Isto reduz a pressão no atendimento ao cliente e acelera decisões em momentos críticos. A condição é que opere com regras claras, registos completos e uma via de escalonamento para quando o caso sai dos limites permitidos.
Do que tem observado, o gestor português tende a ser mais cauteloso ou mais pragmático na adoção de autonomia baseada em IA?
Tende a ser pragmático, com uma cautela bem fundamentada quando a IA começa a executar ações visíveis para o cliente. O receio não é da tecnologia, mas sim do impacto de um erro na reputação, no serviço e no custo.
O receio não é da tecnologia, mas sim do impacto de um erro na reputação, no serviço e no custo.
Por isso, a Sabre sugere que a adoção seja feita por etapas. Primeiro, testa-se a produtividade sem tocar em transações sensíveis. Depois, ativa-se a execução com aprovação humana. E só no final se delega mais, com auditoria e controlo. Esta abordagem converte a prudência em progresso mensurável e sustentável.
Portugal tem-se posicionado como um destino inovador e tecnologicamente avançado. Existe o risco de o discurso sobre IA ir mais depressa do que a execução real nas operações?
Sim, porque é fácil vender uma experiência conversacional e difícil sustentá-la em operações reais. A diferença está em saber se a IA atua dentro dos sistemas que governam as regras, a disponibilidade e o serviço, ou se apenas se limita a orientar e redirecionar.
A execução falha quando se tenta construir autonomia sobre ferramentas pouco preparadas. Respostas demasiado extensas, estruturas difíceis de interpretar e pouca clareza nos dados tornam o agente inconsistente. Se se pretende realmente passar do discurso à operação, é preciso investir no design para agentes e na orquestração que mantenha a fiabilidade sob pressão.
Se se pretende realmente passar do discurso à operação, é preciso investir no design para agentes e na orquestração que mantenha a fiabilidade sob pressão.
Que tipo de competências internas precisam as empresas portuguesas de desenvolver primeiro?
Primeiro, governação e confiança. Se não houver rastreabilidade, auditoria e controlo humano onde é devido, a autonomia será bloqueada pelo risco.
Segundo, integração preparada para agentes. Não basta ligar sistemas; é preciso fazê-lo de forma a que o agente entenda e atue com precisão — com documentação clara, semântica rica e estruturas simples, apoiado por uma camada como o MCP para descobrir e coordenar ferramentas sem ter de programar manualmente cada fluxo.
Terceiro, gestão de exceções ao escalar. Monitorização, registos e regras de escalonamento para que o sistema não improvise fora dos limites definidos.
Se tivesse de deixar uma recomendação clara para 2026, qual deveria ser a prioridade dos operadores turísticos em Portugal no que toca à IA agêntica?
Escolher poucos casos de utilização que movam volume e medir os resultados com disciplina. A vantagem competitiva não é falar de IA, é executar melhor e com menos fricção, mantendo o controlo e a responsabilidade.
O momento é agora porque a adoção está a acelerar. Observa-se um crescimento anual de ferramentas agênticas entre 35% e 46%, e 52% dos executivos já reportam agentes em produção. Quem começa em 2026 ganha aprendizagem precoce sobre balizas de segurança (guardrails), qualidade e operação, chegando primeiro a uma execução estável.
O momento é agora porque a adoção está a acelerar. Observa-se um crescimento anual de ferramentas agênticas entre 35% e 46%, e 52% dos executivos já reportam agentes em produção.
A Sabre indica que a autonomia não é binária. O que significa isso na prática para um hotel, companhia aérea ou operador turístico?
Significa que existem níveis de delegação. Num primeiro nível, o agente assiste: entende a intenção, reúne informação e propõe opções para revisão. Num segundo nível, automatiza com supervisão: calcula impactos e espera por aprovação antes de executar.
No nível mais avançado, executa por completo apenas em cenários definidos e pré-aprovados, com registos, monitorização e gestão de exceções. Se não houver uma opção válida dentro das regras, encaminha para uma pessoa. Assim, ganha-se velocidade sem perder o controlo.
Que riscos existem quando as empresas tentam saltar etapas e dar demasiada autonomia à IA cedo demais?
O primeiro risco é operativo. Um agente erra mais quando trabalha com respostas enormes e estruturas complexas, e esses erros traduzem-se em custos, retrabalho e danos na marca.
O segundo risco é de conhecimento de domínio. Um modelo de linguagem de grande escala pode ser capaz, mas se não tiver um contexto claro, exemplos e erros desenhados para a autocorreção, acaba por “adivinhar”.
O terceiro risco é de confiança. Se faltar rastreabilidade e auditoria, a organização não permitirá a execução real. Um incidente precoce pode travar meses de avanço. Por isso, a ordem importa: primeiro o controlo, depois a automatização supervisionada e, só então, a autonomia em cenários contidos.
Por Inês Gromicho
