Se você é usuário de redes sociais você já deve ter percebido que o conteúdo que aparece no seu feed não é o mesmo que aparece para os seus familiares e amigos. Isso não é mágica: é o algoritmo mexendo os pauzinhos e entregando aquilo que ele entende que você vai gostar. Nem sempre ele acerta, mas, quanto mais ele conhece o seu perfil, mais refinadas ficam as suas sugestões. Agora imagine aplicar tamanha tecnologia à previsão de demanda em hotéis e à gestão de compras.
O controle do estoque se tornaria muito mais simples e certeiro, não é? Porém, assim como acontece no TikTok e no Instagram, o algoritmo também pode comer bola. E aí, nesse caso, o prejuízo não se resume a reels aleatórios: é dinheiro que vai embora. Os softwares são ótimos para processar montanhas de dados, coisa que humano nenhum consegue fazer tão rápido. Em contrapartida, pessoas de carne e osso têm uma característica que ainda é falha em IAs: a capacidade de fazer análises críticas e de contextualizar os números, enxergando-os não só como dígitos, mas como reflexos de tendências e das oscilações naturais do mercado.
O ponto cego que faz a IA escorregar na gestão de estoque
Para que a previsão de demanda em hotéis seja correta — ou o mais perto disso que dá para chegar, já que não se trata de uma ciência exata —, o software precisa ser alimentado continuamente com dados, de modo que sua base de “trabalho” seja a mais rica possível. Esse histórico é importante porque oferece uma visão mais “confiável” da demanda.
Se em julho de 2025, por exemplo, uma única reserva de grupo inflou o consumo de determinados itens no hotel, a falta de um histórico adequado pode levar o software a interpretar esse pico isolado como algo que deve se repetir na mesma época em 2026. Afinal, ele não vai ter outros “julhos” para comparar. Sem uma mente humana por trás para sinalizar que aquela movimentação foi uma exceção, a fé cega na tecnologia pode resultar em um reabastecimento desnecessário do estoque, favorecendo o desperdício de insumos.
Apesar de muito úteis, os algoritmos preditivos são treinados com base em padrões consolidados. Quando o mercado muda de direção abruptamente — como um empreendimento tradicionalmente familiar que altera seu público-alvo para viajantes corporativos —, a máquina não percebe essa virada de chave logo de cara. Ela precisa acumular um novo volume expressivo de dados que comprovem essa nova realidade, o que pode levar semanas ou meses. Até lá, ela continua gerando previsões baseadas no comportamento antigo do público, contribuindo para os erros de algoritmo. De um jeito muito didático, é isso o que significa o célebre conceito de “machine learning” (“aprendizado de máquina”).
O grande perigo desse atraso na leitura é similar ao chamado “efeito chicote“, que ilustra a preocupante reação em cadeia gerada pela falta de sincronia entre planejamento, produção e demanda. No caso específico da hotelaria, é quando há uma diferença enorme entre a demanda real e o que Compras compra (com o perdão da repetição).
No entanto, esse erro só existe porque, na maioria dos hotéis e das empresas em geral, as áreas operam como ilhas isoladas. A falta de um processo colaborativo faz com que o comprador fique refém das planilhas, sem ter a menor ideia dos grandes eventos que o comercial fechou ou da alta nas reservas que a recepção está acompanhando na ponta. A consequência disso é o estoque parado — o jeito técnico de dizer que a verba do empreendimento vai se transformar em caixas que nem precisavam estar ali.
Estratégia, expertise e monitoramento: os ingredientes para a previsão de demanda em hotéis
Aceitar que a indústria da hospitalidade não caminha em linha reta é o primeiro passo para lidar com a gestão de compras e de estoque de um jeito eficiente. A previsibilidade é possível só até certo ponto. Parafraseando a iSystems, que desenvolveu um conteúdo muito bacana sobre previsão de demanda, “abrace a incerteza”.
Na hotelaria, esse cenário é ainda mais óbvio. A operação de um meio de hospedagem é repleta de altos e baixos, flutuando de acordo com a sazonalidade e conforme a disponibilização de tarifas promocionais, sim, mas também sofrendo uma série de interferências externas, da realização de shows na região às mudanças climáticas e fenômenos da natureza. Vale ressaltar ainda que a ocupação é suscetível a situações de saúde pública — a pandemia foi o exemplo mais recente — e até a greves capazes de paralisar hotéis inteiros.
Por isso, o melhor jeito de usar a tecnologia para a previsão de demanda em hotéis e para evitar o desperdício de insumos é saber exatamente o que cobrar dela. Antes de fechar o contrato com qualquer software, faça o dever de casa: defina o volume de dados que o estoque realmente movimenta, compare opções no mercado e, principalmente, aproveite o período de testes que a maioria dos fornecedores oferece para ver se a ferramenta aguenta o tranco do dia a dia.
Já para driblar os erros de algoritmo, é necessário fazer revisões constantes, identificando desvios de precisão e criando planos de contingência para as viradas repentinas do setor. Se os indicadores mostrarem que o ritmo real de reservas está abaixo do que a IA previu, o plano B deve entrar em ação imediatamente, seja suspendendo pedidos automáticos que disparariam em breve ou renegociando os volumes com fornecedores parceiros antes da entrega.
Adivinhar o futuro com uma margem de erro de 0% é uma habilidade que seria muito bem-vinda nos negócios, não dá para negar. Por enquanto, a tecnologia cumpre bem o seu papel e é uma ótima aliada para a tomada de decisão, adicionando mais estratégia à gestão de compras e ajudando o hotel a fugir daquele estoque parado à toa. Mas não dá para deixar tudo em suas mãos: a inteligência humana ainda é superior à artificial. Juntas é que elas são, de fato, imbatíveis.
A IA tem sido utilizada para reduzir o desperdício de insumos por aí? Quais ferramentas você utiliza (ou gostaria de utilizar) para dominar a montanha-russa que é a demanda na hotelaria? Compartilhe sua visão aqui nos comentários!
