Imagine que sua cidade sedie um festival todo ano e voc\u00ea esteja decidindo como precificar seus quartos para o ano seguinte.<\/p>\n\n\n
Seu sistema de revenue management (gest\u00e3o de receita) identifica que, durante as datas do festival, h\u00e1 um pico nas reservas e sugere que voc\u00ea aumente um pouco as suas tarifas durante o per\u00edodo do festival devido \u00e0 alta demanda.<\/p>\n
No entanto, uma investiga\u00e7\u00e3o mais aprofundada incorporando reportes de demanda em tempo real revela que reduzir a concorr\u00eancia em 5% (ao mesmo tempo em que oferece um pacote especial, incluindo ingressos e transporte para o festival) influencia precisamente as reservas de uma forma que maximiza a receita total.<\/p>\n
Por que as vis\u00f5es opostas? A sugest\u00e3o inicial usa um algoritmo de machine learning preditivo projetado para encontrar correla\u00e7\u00f5es estat\u00edsticas em dados hist\u00f3ricos. O resultado \u00e9 uma forma de racioc\u00ednio indutivo: \u201cQuando um resultado X acontece, a vari\u00e1vel Y tamb\u00e9m acontece. Portanto, Y provavelmente causa X.\u201d<\/p>\n
No entanto, correla\u00e7\u00e3o e causalidade s\u00e3o duas coisas diferentes, e confundi-las pode levar a conclus\u00f5es equivocadas. Esses tipos de erros podem ser prevenidos com IA causal.<\/p>\n
Neste artigo, exploramos como a IA causal est\u00e1 sendo adotada em todos os setores para ajudar a melhorar a tomada de decis\u00f5es e seu impacto na hospitalidade.<\/p>\n\n
IA causal \u00e9 um ramo da intelig\u00eancia artificial que usa modelos e algoritmos distintos para descobrir verdadeiras rela\u00e7\u00f5es de causa e efeito. Ela analisa bilh\u00f5es de pontos de dados prospectivos para ajudar a orientar a tomada de decis\u00f5es em tempo real.<\/p>\n
Enquanto a IA baseada em correla\u00e7\u00e3o faz previs\u00f5es detectando padr\u00f5es em dados hist\u00f3ricos, a IA causal entende por que algo acontece, levando a insights mais precisos. <\/div>\n\n \n\n\n
A IA causal \u00e9 um modelo sofisticado que usa conjuntos de dados mais amplos e \u00e9 projetado para analisar cen\u00e1rios mais complexos. Por exemplo, na agricultura, uma correla\u00e7\u00e3o simples entre o uso de fertilizantes e o rendimento da colheita n\u00e3o seria suficiente para fazer previs\u00f5es precisas. A IA causal incorporaria vari\u00e1veis \u200b\u200bexternas, como qualidade do solo e padr\u00f5es clim\u00e1ticos, para fornecer uma an\u00e1lise mais abrangente.<\/p>\n
Os conjuntos de dados mais amplos s\u00e3o, ent\u00e3o, processados \u200b\u200busando algoritmos que identificam rela\u00e7\u00f5es de causa e efeito e apontam os propulsores diretos da mudan\u00e7a. No exemplo anterior, a IA causal levaria em conta o impacto da qualidade do solo para determinar o uso necess\u00e1rio de fertilizantes para otimizar os rendimentos das colheitas. Al\u00e9m de fornecer insights, a IA causal nos diz a a\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria para atingir os resultados desejados, dadas as condi\u00e7\u00f5es atuais.<\/p>\n
A IA causal tamb\u00e9m pode elaborar cen\u00e1rios “e se” para prever resultados de diferentes combina\u00e7\u00f5es de vari\u00e1veis. \u00c9 aqui que ela supera a IA baseada em correla\u00e7\u00e3o, que \u00e9 limitada a dados hist\u00f3ricos e tem dificuldades para prever novos cen\u00e1rios causados \u200b\u200bpor novos padr\u00f5es.<\/p>\n
A chave para a IA causal s\u00e3o os dados dispon\u00edveis. Quanto mais informa\u00e7\u00f5es o algoritmo tiver para tirar conclus\u00f5es, mais precisas suas previs\u00f5es podem ser. Em um mundo onde temos mais dados do que nunca na ponta dos dedos, tudo se resume a como transformar esses dados para impacto no mundo real.<\/p>\n
Em resumo, a IA causal melhora a tomada de decis\u00f5es gra\u00e7as \u00e0 sua capacidade de:<\/p>\n
IA causal \u00e9 uma tecnologia emergente que a Gartner incluiu entre as principais inova\u00e7\u00f5es<\/a>, que ainda est\u00e3o bem no come\u00e7o do ciclo de hype. Ela est\u00e1 sendo usada com sucesso em:<\/p>\n A IA causal est\u00e1 sendo usada para identificar as causas de doen\u00e7as e prever o efeito de medicamentos e mudan\u00e7as de estilo de vida em pacientes. Isso permite tratamentos verdadeiramente personalizados com base em perfis individuais de pacientes. Por exemplo, a Jameel Clinic no MIT<\/a> usa a IA causal, junto com outras tecnologias de aprendizado de m\u00e1quina, para avan\u00e7ar a pesquisa em detec\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as e descoberta de medicamentos.<\/p>\n Causal AI ajuda institui\u00e7\u00f5es financeiras a gerenciar riscos, antecipar crises econ\u00f4micas e prever os efeitos de pol\u00edticas econ\u00f4micas, como o impacto de mudan\u00e7as nas taxas de juros em mercados espec\u00edficos e infla\u00e7\u00e3o geral.\u00a0 A Causality Link<\/a>, por exemplo, analisa milhares de documentos quase em tempo real para identificar rela\u00e7\u00f5es de causa e efeito.<\/p>\n Na agricultura, a IA causal \u00e9 usada para analisar rela\u00e7\u00f5es causais entre pr\u00e1ticas agr\u00edcolas \u2014 m\u00e9todos de irriga\u00e7\u00e3o, uso de fertilizantes, rota\u00e7\u00e3o de culturas ou controle de pragas \u2014 e resultados como sa\u00fade do solo, crescimento das plantas e rendimentos. Ela ajuda a equilibrar produtividade e sustentabilidade, tornando os sistemas de produ\u00e7\u00e3o de alimentos mais resilientes.<\/p>\n A IA causal \u00e9 usada para identificar as causas exatas de inefici\u00eancias ou quebras analisando dados de m\u00e1quinas, linhas de produ\u00e7\u00e3o, n\u00edveis de estoque e tempos de envio. Por exemplo, a BP n\u00e3o apenas prev\u00ea, mas tamb\u00e9m encontra as causas raiz de falhas<\/a> de componentes em turbinas e\u00f3licas.<\/p>\n No com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, a modelagem causal responde a perguntas como, por exemplo, quais grupos s\u00e3o mais sens\u00edveis a pre\u00e7o e podem ser tentados por uma promo\u00e7\u00e3o ou qual visual de an\u00fancio deve ser exibido para qual grupo. Com a IA causal, os maiores players de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico<\/a>, como Uber, Amazon e Booking.com, est\u00e3o otimizando decis\u00f5es de marketing multimilion\u00e1rias.<\/p>\n A IA causal est\u00e1 avan\u00e7ando em todos os setores e a hospitalidade n\u00e3o \u00e9 exce\u00e7\u00e3o. Embora a ado\u00e7\u00e3o tenha sido mais lenta, estamos come\u00e7ando a ver o poder da IA \u200b\u200bcausal emergir para hot\u00e9is. Por exemplo, ela pode ajudar a abordar quest\u00f5es complexas que tradicionalmente s\u00e3o dif\u00edceis de responder com precis\u00e3o, como:<\/p>\n Existem tr\u00eas \u00e1reas na opera\u00e7\u00e3o de um hotel onde a IA causal \u00e9 particularmente promissora.<\/p>\n A otimiza\u00e7\u00e3o da demanda envolve prever a demanda futura e capturar o m\u00e1ximo poss\u00edvel dela na tarifa certa para maximizar a receita geral. Para sua an\u00e1lise, os hot\u00e9is normalmente usam sinais de demanda como sazonalidade, taxas de ocupa\u00e7\u00e3o e pre\u00e7os dos concorrentes. A partir da\u00ed, eles aplicam pre\u00e7os din\u00e2micos baseados em regras, por exemplo, tentando preencher os quartos na maior tarifa poss\u00edvel quando a demanda \u00e9 alta e diminuindo as tarifas quando a demanda \u00e9 baixa.<\/p>\n O desafio dessa abordagem \u00e9 que ela depende muito de dados hist\u00f3ricos, que nem sempre refletem com precis\u00e3o cen\u00e1rios futuros, e tende a considerar correla\u00e7\u00f5es isoladamente (por exemplo, entre taxas e ocupa\u00e7\u00e3o), o que pode levar a conclus\u00f5es precipitadas.<\/p>\n Com a IA causal, \u00e9 poss\u00edvel integrar sinais de demanda tradicionais e pre\u00e7os din\u00e2micos<\/a> com bilh\u00f5es de pontos de dados prospectivos, como eventos locais e informa\u00e7\u00f5es de metabusca, para detectar datas de pesquisa populares antes que uma reserva ocorra.<\/p>\n Combinado com os padr\u00f5es hist\u00f3ricos de reserva de uma propriedade e dados demogr\u00e1ficos dos h\u00f3spedes, a IA causal pode entender o v\u00ednculo causal entre tarifas, demanda e reservas e recomendar uma combina\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es, como reduzir tarifas ou implementar campanhas de marketing para obter um esgotamento quase perfeito. Essa abordagem unifica toda a gama de tomada de decis\u00e3o de pre\u00e7os, incluindo tarifas de quarto, oportunidades de upsell<\/a> e promo\u00e7\u00f5es, tanto por meio de OTA quanto de reservas diretas.<\/p>\n Por exemplo, se um hotel v\u00ea que as tarifas dos concorrentes est\u00e3o em tend\u00eancia de queda, a IA causal pode sugerir o lan\u00e7amento de uma promo\u00e7\u00e3o para vender mais quartos no in\u00edcio da janela de reserva, minimizando a perda de receita. Por outro lado, se as tarifas dos concorrentes est\u00e3o em tend\u00eancia de alta, o hotel pode reter quartos para vender mais tarde a tarifas mais altas, maximizando o lucro.<\/p>\n Aqui est\u00e3o tr\u00eas \u00e1reas de marketing na hotelaria onde a IA causal pode fazer a diferen\u00e7a:<\/p>\n Segmenta\u00e7\u00e3o de h\u00f3spedes. Diferentemente dos m\u00e9todos tradicionais que segmentam h\u00f3spedes<\/a> por categorias amplas (como neg\u00f3cios e lazer), com a IA causal, \u00e9 poss\u00edvel analisar padr\u00f5es em dados de h\u00f3spedes, como dados demogr\u00e1ficos, comportamentos de reserva, prefer\u00eancias e at\u00e9 mesmo abandono de carrinho (quando h\u00f3spedes em potencial iniciam, mas n\u00e3o concluem uma reserva) para entender os fatores determinantes que influenciam por que certos h\u00f3spedes reservam ou abandonam o processo e tomar a\u00e7\u00f5es como segmentar aqueles com maior inten\u00e7\u00e3o de viagem para as datas espec\u00edficas.<\/p>\n Otimiza\u00e7\u00e3o de tarifas com desconto. A\u00a0 AI causal analisa o qu\u00e3o sens\u00edveis diferentes segmentos de h\u00f3spedes s\u00e3o a mudan\u00e7as de pre\u00e7o e determina o desconto m\u00ednimo necess\u00e1rio para atingir a taxa de convers\u00e3o desejada. Isso permite que os hot\u00e9is atraiam h\u00f3spedes sens\u00edveis a pre\u00e7o sem oferecer descontos desnecess\u00e1rios.<\/p>\n Avalia\u00e7\u00e3o de desempenho da campanha. A AI causal pode analisar campanhas de marketing passadas e dados de h\u00f3spedes para identificar os canais, mensagens, estrat\u00e9gias de upselling e tempo mais eficazes para atingir h\u00f3spedes e maximizar a convers\u00e3o no ponto de pre\u00e7o ideal.<\/p>\n Sensores inteligentes e IoT (Internet das Coisas) n\u00e3o s\u00e3o apenas para f\u00e1bricas. Hot\u00e9is tamb\u00e9m podem us\u00e1-los para monitorar o desempenho e os padr\u00f5es de uso de unidades HVAC, caldeiras e elevadores, coletando dados sobre press\u00e3o, temperatura, padr\u00f5es de uso e vibra\u00e7\u00f5es.<\/p>\n No entanto, coletar dados \u00e9 apenas parte da equa\u00e7\u00e3o; o verdadeiro desafio \u00e9 us\u00e1-los efetivamente. \u00c9 a\u00ed que entra a IA causal. Essa tecnologia pode analisar os dados para explicar o que causou avarias passadas, prever falhas futuras e recomendar quando realizar manuten\u00e7\u00e3o preventiva antes que os problemas ocorram. Os benef\u00edcios incluem uma vida \u00fatil mais longa do equipamento do hotel, melhor experi\u00eancia do h\u00f3spede<\/a> e menores custos de energia.<\/p>\n\n Assist\u00eancia m\u00e9dica<\/h3>\n
Finan\u00e7as<\/h3>\n
Agricultura<\/h3>\n
F\u00e1bricas<\/h3>\n
eCommerce\u00a0<\/h3>\n
IA causal na hospitalidade<\/h2>\n
\n
1. Otimiza\u00e7\u00e3o de demanda<\/h3>\n
2. Marketing<\/h3>\n
3. Manuten\u00e7\u00e3o preditiva<\/h3>\n
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