João Miguel Mesquita
Portugal recebeu 29,9 milhões de turistas internacionais em 2025, mais 3,3% do que no ano anterior. Os estabelecimentos de alojamento turístico contabilizaram, no mesmo período, 34,8 milhões de hóspedes e 89,7 milhões de dormidas, correspondentes a crescimentos de 2,2% e 1,6%, respetivamente.
Os números confirmam a relevância económica do turismo, mas revelam também uma pressão crescente sobre o modelo de crescimento do setor. Apesar do aumento da procura, a despesa média por turista caiu 4,2%, para 265,1 euros por viagem.
O desafio deixou, por isso, de ser apenas aumentar o número de visitantes e passou a incluir a capacidade de gerar mais valor por turista, controlar custos e utilizar melhor a capacidade instalada.
É aqui que a inteligência de dados e a inteligência artificial começam a assumir um papel mais relevante na gestão de hotéis, companhias aéreas, empresas de transporte e restantes operadores ligados à atividade turística.
Uma análise da Stratesys identifica a integração de informação, a previsão da procura e a evolução da liderança tecnológica como os principais elementos da próxima fase de digitalização do setor. A questão central já não estará na adoção isolada de ferramentas, mas na capacidade de incorporar os dados nos processos comerciais, operacionais e estratégicos.
Para as empresas, isto significa abandonar uma utilização fragmentada da informação e criar uma visão comum sobre reservas, ocupação, preços, custos, comportamento dos clientes e evolução dos mercados.
O primeiro passo passa pela construção de plataformas de inteligência turística capazes de reunir informação interna e externa num único ambiente de análise.
Do lado interno, estas plataformas podem agregar dados sobre reservas, taxas de ocupação, preços, despesa por cliente, canais de distribuição e custos operacionais. Essa informação pode depois ser combinada com indicadores externos, como a conectividade aérea, as pesquisas realizadas na Internet, os padrões de mobilidade, as avaliações dos viajantes, o sentimento manifestado nas redes sociais e a situação económica dos mercados de origem.
A integração destas fontes permite substituir decisões baseadas em relatórios isolados e folhas de cálculo por uma leitura mais completa e atualizada da procura.
Esta mudança pode ajudar os operadores a perceber em que geografias devem investir, quais os segmentos de clientes a privilegiar, como distribuir a oferta pelos vários canais e que iniciativas poderão contribuir para reduzir a sazonalidade.
Na prática, o valor destas plataformas depende menos da quantidade de informação armazenada do que da capacidade de disponibilizar dados relevantes às pessoas responsáveis pelas decisões. Para um diretor comercial, poderá significar identificar mercados com maior potencial. Para uma equipa operacional, ajustar recursos. Para a administração, avaliar onde existe margem para crescer sem aumentar proporcionalmente os custos.
A segunda área destacada é a aplicação de modelos preditivos à procura e à definição dos preços. Estes sistemas utilizam grandes volumes de dados, inteligência artificial e algoritmos de aprendizagem automática para identificar padrões e estimar a evolução futura do mercado.
A aprendizagem automática, frequentemente designada por machine learning, permite que um sistema encontre relações nos dados e melhore as suas previsões à medida que recebe nova informação. No turismo, esta capacidade pode ser utilizada para antecipar períodos de maior procura, alterações nos hábitos dos viajantes ou variações na procura por determinados destinos e serviços.
Quando integrados nos processos de gestão de receitas, estes modelos podem apoiar o ajustamento das tarifas e da ocupação, reduzindo a dependência de campanhas promocionais lançadas à última hora.
A previsão da procura permite aproximar preços, capacidade disponível, necessidades de pessoal e custos operacionais do comportamento esperado do mercado.
Esta abordagem pode também apoiar decisões sobre a abertura de novas rotas, o lançamento de serviços e o planeamento de recursos em hotéis, companhias aéreas e outros operadores turísticos.
Não elimina a incerteza nem substitui a avaliação humana. Cria, no entanto, condições para que as decisões sejam tomadas com base em mais informação e com maior antecedência.
A transformação dos dados num ativo operacional altera igualmente o papel do diretor de sistemas de informação. Tradicionalmente associado à gestão das infraestruturas, redes, aplicações e sistemas empresariais, o CIO passa a ter uma intervenção mais direta na estratégia de dados e inteligência artificial.
Esta evolução aproxima a função do conceito de “Chief Data & AI Officer”, ou diretor de Dados e Inteligência Artificial. O seu âmbito de responsabilidade passa a incluir a arquitetura dos dados, a qualidade da informação, a seleção dos casos de utilização, a segurança, a conformidade regulamentar e a governação dos sistemas de IA.
O CIO deixa de ser apenas o responsável pelo funcionamento da tecnologia e passa a participar na definição da forma como os dados podem gerar receitas, eficiência e fidelização.
Esta mudança exige uma relação mais próxima com as áreas de negócio. Não basta adquirir uma plataforma ou introduzir novos algoritmos. É necessário determinar que informação é relevante, onde se encontra, como deve ser integrada e que aplicações podem produzir resultados mensuráveis.
Para os decisores de compras tecnológicas, esta evolução tem consequências diretas. As avaliações deixam de poder estar centradas apenas nas funcionalidades, no custo das licenças ou na capacidade técnica de integração. Passam também a exigir critérios relacionados com qualidade dos dados, interoperabilidade, segurança, conformidade, transparência dos modelos e retorno operacional.
O crescimento da inteligência artificial conduziu à multiplicação de assistentes virtuais, chatbots e outras soluções digitais no turismo. No entanto, nem todas estas iniciativas têm impacto significativo nos resultados ou na experiência dos viajantes.
O risco está em confundir visibilidade tecnológica com transformação efetiva. Uma aplicação pode ser facilmente demonstrada e, ainda assim, permanecer desligada dos sistemas centrais da empresa, dos processos de reserva, da gestão de preços ou do planeamento da capacidade.
A prioridade deverá estar nos casos de utilização ligados a indicadores concretos, como faturação, margem, ocupação, receita por quarto disponível, fidelização e eficiência operacional.
Entre as aplicações com maior proximidade ao negócio encontram-se a previsão da procura, a personalização das ofertas, a otimização dos preços, o planeamento da capacidade e a identificação de segmentos de clientes com maior potencial.
O valor da inteligência artificial não está, neste contexto, em produzir mais informação, mas em convertê-la em recomendações que possam ser compreendidas e utilizadas pelas equipas no trabalho diário.
Para que esta mudança seja possível, as empresas terão de evitar a multiplicação de ferramentas isoladas e investir em plataformas capazes de ligar os sistemas operacionais às fontes externas relevantes. Terão igualmente de desenvolver competências analíticas entre as equipas de negócio, para que os modelos preditivos não fiquem limitados aos departamentos técnicos ou a projetos experimentais.
A governação será outro elemento determinante. A adoção de inteligência artificial exige regras sobre qualidade, acesso e segurança dos dados, assim como mecanismos de conformidade regulamentar e de avaliação dos efeitos das decisões automatizadas sobre clientes e comunidades locais.
A colaboração entre entidades públicas e privadas poderá também facilitar a partilha de dados e conhecimento num setor composto por organizações de diferentes dimensões e com níveis desiguais de maturidade digital.
Em Portugal, esta transformação acompanha a necessidade de reforçar a competitividade e a sustentabilidade da atividade turística. O crescimento em volume continua a ser relevante, mas os números de 2025 mostram que receber mais visitantes não assegura, por si só, um aumento proporcional do valor gerado.
A próxima fase da competitividade turística será decidida pela capacidade de transformar dados dispersos em decisões mais rápidas, consistentes e ligadas aos resultados do negócio.
Para hotéis, transportes e operadores, a diferença não estará simplesmente em utilizar inteligência artificial. Estará em integrá-la nos sistemas centrais, medir o seu impacto e assegurar que a liderança tecnológica participa diretamente nas decisões económicas da organização.
