Algoritmos já antecipam picos de procura e ajustam tarifas em tempo real, e o papel do gestor passa a ser interpretar, questionar e decidir.
A inteligência artificial já está influenciando decisões diárias em hotéis de todos os portes, ressalta Gianmarco Marchetti, administrador da Marco Marchetti Hotéis Ltda. Hoje, algoritmos leem reservas, concorrência e eventos para orientar a gestão de receitas com rapidez inédita. A mudança já altera a rotina das equipes comerciais, que trocam planilhas estáticas por painéis atualizados em tempo real.
Isto posto, para entender esse movimento, vale separar o que a tecnologia já resolve do que ainda exige julgamento. A previsão de demanda e a precificação dinâmica concentram os ganhos mais visíveis, enquanto a estratégia de longo prazo segue nas mãos das pessoas. Então, quer descobrir onde a automação ajuda e onde o gestor faz diferença? Acompanhe, nos próximos tópicos.
Como a inteligência artificial altera a gestão de receitas em hotéis?
Tradicionalmente, o gestor de receitas ajustava tarifas com base em histórico, intuição e pouco tempo disponível. Segundo Gianmarco Marchetti, com o aprendizado de máquina, o sistema cruza dezenas de variáveis ao mesmo tempo, como canal de venda, antecedência da reserva e comportamento de cada perfil de hóspede. Esse volume de cruzamentos supera a capacidade de qualquer equipe e reduz o risco de decisões tardias.
Assim sendo, o ganho central não está na velocidade da máquina, e sim na qualidade da pergunta que o hotel faz a ela. Quando a equipe define metas claras de ocupação e de diária média, a ferramenta entrega recomendações úteis. Sem esse direcionamento, o algoritmo apenas acelera decisões mal formuladas.
Previsão de demanda: o que os algoritmos enxergam antes da recepção
A previsão de demanda ilustra bem esse avanço. Os modelos combinam histórico de ocupação, calendário de feriados, voos, congressos e até o ritmo de buscas pelo hotel nos sites de reserva. Com isso, antecipam picos e vales semanas antes, permitindo que a equipe planeje escalas, estoques e campanhas com margem de manobra maior do que a de uma análise manual.
De acordo com o gestor do San Marco Hotel (Brasília/DF), desde 2006, Gianmarco Marchetti, a previsão só gera valor quando conversa com a operação. Um alerta de alta procura perde sentido se a recepção, a governança e a cozinha não recebem o aviso a tempo. Por isso, os hotéis que integram a projeção ao planejamento diário tendem a converter dados em resultados concretos.
Precificação dinâmica: como a inteligência artificial ajusta tarifas?
Na precificação, a lógica é simples de explicar e difícil de executar à mão. Conforme menciona Gianmarco Marchetti, o sistema reajusta a tarifa de cada categoria de quarto conforme a procura, o ritmo das reservas e a movimentação dos concorrentes diretos. Isto psoto, na prática, o impacto aparece em frentes bem definidas, que variam conforme o perfil de cada propriedade:
- Tarifa por categoria: o sistema diferencia suítes e quartos standard, ajustando cada preço à procura específica;
- Reação à concorrência: o algoritmo monitora diárias de hotéis vizinhos e sugere respostas imediatas;
- Pacotes e canais: a ferramenta indica qual oferta e qual canal de venda entregam melhor margem em cada data;
- Descontos sob medida: o modelo reduz abatimentos em datas disputadas e amplia promoções em períodos fracos.
Aliás, esses ajustes funcionam melhor quando respeitam a identidade do hotel. Uma tarifa tecnicamente ideal pode afastar o hóspede fiel ou desvalorizar a marca. Com isso, a equipe define limites mínimos e máximos, e a inteligência artificial opera dentro dessa moldura, com liberdade para agir e sem perder coerência comercial.
O que ainda depende de decisão humana na gestão de receitas?
Algumas decisões continuam fora do alcance dos modelos. Eventos sem histórico, como uma crise sanitária ou uma obra na vizinhança, confundem previsões baseadas no passado. Ademais, como frisa o administrador da Marco Marchetti Hotéis Ltda., Gianmarco Marchetti, negociações com empresas parceiras, definição de posicionamento e escolha de investimentos também exigem contexto, relacionamento e visão de futuro que nenhum sistema reproduz com fidelidade.
Tendo isso em vista, o gestor passa a atuar como curador das recomendações, e não como mero executor. Cabe a ele questionar sugestões incoerentes, interpretar sinais qualitativos e equilibrar lucro imediato com reputação. Sem contar que a experiência do hóspede segue como território humano, pois nenhuma tarifa compensa um atendimento que decepciona.
Receita inteligente nasce da parceria entre dados e hospitalidade
Em última análise, embora a inteligência artificial amplie a capacidade dos hotéis de enxergar demanda e ajustar preços, o resultado final depende da qualidade das metas, da leitura crítica das recomendações e do cuidado com o hóspede. Dessa maneira, os hotéis que unem tecnologia e julgamento humano constroem uma gestão de receitas mais estável, previsível e rentável.
