Aproveitando a GenAI para classificar e desbloquear uma visão panorâmica das despesas de uma rede hoteleira

Neste projeto, trabalhamos com uma rede hoteleira que buscava otimizar suas despesas, distribuídas por várias unidades e diversos stakeholders. O cliente enfrentava dificuldades para centralizar as informações, já que centenas de milhares de itens de despesa não estavam padronizados e eram difíceis de analisar. Esse é, muitas vezes, um desafio real que nossos clientes enfrentam ao iniciar projetos de dados: a informação não estruturada bloqueia etapas posteriores de análise e impede um processo de tomada de decisão orientado por insights para a otimização.

Além disso, o processo de compras estava disperso pela organização, onde cada pessoa envolvida seguia suas próprias práticas dentro de um certo grau de liberdade, o que também criava complexidade para identificar ações reais e tangíveis de otimização desses processos e das despesas associadas.

Por fim, os campos de informação preenchidos eram frequentemente inconsistentes entre si (por exemplo: quantidades numéricas eram registradas ora em unidades individuais, ora em quilos, litros ou pacotes), o que gerava dúvidas nas análises existentes dentro das equipes, dificultando a definição de um plano de ação claro para atingir esses objetivos.

Como na maioria dos projetos que conduzimos na LTPlabs, buscamos adotar uma abordagem holística em projetos de dados. Nossa experiência mostra que os problemas com dados geralmente têm origem em outras áreas, como ferramentas, pessoas e processos.

Diante da incerteza que a equipe sentia em relação aos conjuntos de dados existentes, precisávamos garantir um entendimento comum sobre as métricas, a forma como eram capturadas e identificar oportunidades de melhoria. Isso permitiu criar um cenário de referência no qual pudéssemos ter confiança nos números e padronizar os conjuntos de dados para torná-los comparáveis

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Esse mapeamento completo de processos envolveu stakeholders de toda a organização, criando uma linguagem comum entre eles e aproveitando o conhecimento já existente sobre os dados.

Com os processos mapeados e um bom entendimento do que significavam os dados existentes, pudemos começar a trabalhar com eles. Para limpar e padronizar os dados, utilizamos modelos de Inteligência Artificial Generativa em um sistema RAG que acessava normas financeiras e contábeis do setor hoteleiro, o que conferiu maior precisão e velocidade aos modelos.

Soluções de IA Generativa nos permitem realizar análises que antes seriam custosas demais. Classificar manualmente centenas de milhares de despesas seria impensável, já que ainda não sabíamos quanto valor havia nos dados analisados. Agora, com uma solução pronta para uso e alguns ajustes finos, conseguimos fazê-lo em questão de horas. Essa camada de análise, desbloqueada pela GenAI, é o lado “entediante” de que ninguém fala, mas que frequentemente gera o maior valor, permitindo que as empresas aproveitem a IA Analítica de novas maneiras — neste caso, para otimizar milhões de euros em despesas.

O objetivo do projeto foi quantificar o potencial de economia de despesas nas diferentes unidades hoteleiras. Para viabilizar isso, dividimos a análise em rubricas mais detalhadas, nas quais poderia haver uma possível mudança de ação (por exemplo: renegociação de contratos, racionalização de despesas em contratos, substituição de ingredientes por alternativas de menor custo, etc.).

Essa análise utilizou metodologias de analytics descritivo, incorporando métricas de negócio já existentes e benchmarks do setor como complemento, criando cenários com diferentes níveis de confiança. Ao avaliar o potencial de algo, gostamos de adotar uma abordagem conservadora e realista, que dá segurança à equipe do projeto em relação aos números obtidos. Isso fornece a todos uma linha de base fundamentada em números reais, que pode ser colocada em prática e, mais importante, em que as pessoas acreditam.

Concluindo, a análise nos permitiu desenvolver um relatório abrangente que serviu como um plano de referência para a otimização de despesas na rede, incluindo:

• Um mapeamento completo dos processos, desde as equipes centrais até as locais, fluxos de informação, ferramentas utilizadas e pontos de validação, com armadilhas sinalizadas e melhorias sugeridas;
• Um conjunto de dados de despesas cuidadosamente limpo e rotulado por IA, abrangendo os últimos 2 anos de atividade em todas as unidades hoteleiras, permitindo seu uso futuro;
• Uma análise detalhada desses dados, dividida por ação a ser tomada e com níveis de confiança correspondentes, permitindo à empresa adicionar ou remover rubricas conforme necessário;
• Uma recomendação de 14 medidas acionáveis de redução de custos que a empresa pode implementar imediatamente, encurtando o caminho para o retorno sobre o investimento deste projeto.

‍Estamos discutindo o potencial de economia há anos, mas até agora só tínhamos nossa intuição para nos guiar. Agora, conseguimos saber exatamente qual é o potencial, com uma base precisa e científica!” – Cliente

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Por meio deste projeto, a empresa conseguiu identificar uma potencial redução de 5% em suas despesas em todas as unidades hoteleiras, com iniciativas claras e um roadmap de ações de IA que podem apoiar reduções adicionais de custos, utilizando ferramentas operacionais que viabilizam essa transformação.