Modelos de mercado baseados em inteligência artificial generativa prometem transformar a forma como empresas tomam decisões comerciais em tempo real, especialmente em setores que lidam com grandes volumes de variáveis, como o transporte aéreo. A abordagem representa uma evolução em relação aos métodos tradicionais de precificação, que dependiam de tendências históricas e regras estáticas para definir preços de passagens e gerenciar estoques.
No setor aéreo, a complexidade envolvida na definição de preços é enorme. Todos os dias, uma companhia aérea transporta dezenas de milhares de passageiros em centenas de voos, muitos deles com múltiplas conexões. Para precificar cada uma dessas viagens, as empresas precisam considerar centenas de variáveis simultaneamente, incluindo demanda, sazonalidade, horário, eventos atuais, mercados globais e a atuação das companhias concorrentes. Trata-se de um processo dinâmico que precisa se adaptar constantemente às mudanças do cenário mundial.
Nesse contexto, os modelos de mercado alimentados por inteligência artificial generativa surgem como uma alternativa capaz de lidar com essa complexidade em tempo real. Esses modelos de aprendizado profundo são treinados com dados numéricos de alta resolução e foram projetados para analisar, simular e prever dinâmicas financeiras complexas. Em vez de depender de tendências do passado ou regras fixas, o modelo de mercado funciona como um "cérebro" artificial, reunindo diferentes tipos de dados para simular cenários variados e tomar decisões comerciais dinâmicas relacionadas a precificação, controle de inventário e gestão de receita.
A Virgin Atlantic é uma das companhias que já começaram a adotar essa tecnologia em alguns mercados. Segundo Dominic Kennedy, vice-presidente sênior de gestão de receita, vendas e comércio eletrônico da empresa, o modelo de mercado tem permitido à companhia conduzir seus motores de precificação generativa de maneira mais eficiente. De acordo com o executivo, a ferramenta ajuda a tomar decisões comerciais mais rápidas, precisas e detalhadas, considerando em tempo real uma grande quantidade de informações.
Kennedy destaca que o sistema avalia, de forma sofisticada, o posicionamento da companhia em relação aos concorrentes, as condições de mercado e diversos outros fatores que influenciam a forma como a demanda se manifesta. Entre os insumos analisados estão dados de demanda, capacidade disponível e volume de reservas. Essa capacidade de processar múltiplas variáveis em tempo real permite que a empresa ajuste seus preços de forma dinâmica, respondendo de maneira mais ágil às mudanças do mercado.
A aplicação desse tipo de modelo de mercado vai além da simples definição de preços de passagens. A tecnologia também pode ser utilizada para decisões relacionadas ao controle de inventário e à gestão de receita de forma mais ampla, ajudando as empresas a otimizar suas operações comerciais diante de cenários em constante transformação. A proposta é que a inteligência artificial generativa funcione como uma camada de inteligência capaz de simular diferentes ambientes de mercado e recomendar ações com base em análises preditivas.
O conteúdo da reportagem foi produzido pelo Insights, o braço de conteúdo customizado do MIT Technology Review, em parceria com a Fetcherr. O material foi pesquisado, elaborado e escrito por profissionais humanos, incluindo redatores, editores, analistas e ilustradores, com o uso de ferramentas de inteligência artificial limitado a etapas secundárias de produção que passaram por revisão humana rigorosa.
