Um grupo de investigadores nos EUA e no Reino Unido criou um sistema de inteligência artificial que adapta os serviços adicionais propostos em viagens de avião – como refeições ou lugares específicos – com base no perfil de cada passageiro, juntando aqueles extras em pacotes personalizados.

O trabalho foi liderado por uma equipa da Universidade de Illinois, nos EUA, e feito em parceria com a Deepair Solutions, uma startup britânica que se especializa em desenvolver serviços que usam redes neuronais (conjuntos de algoritmos inspirados no cérebro humano) para recomendar produtos a clientes de agências aéreas. A empresa trabalha com o grupo International Airlines Group, que inclui a AerLingus, a Vueling, a Ibéria e a British Airways.

O projecto com a Universidade de Illinois quer ajudar as companhias áreas a criar pacotes personalizados de serviços adicionais (embarque prioritário, bagagem de porão, bagagem de mão, refeições, mudança de lugar), de forma a que os consumidores prefiram aceitar a oferta por conveniência, em vez de recusar os extras. As propostas são apresentadas em tempo real, enquanto os utilizadores marcam a viagem.

Nos últimos anos, cobrar taxas adicionais para extras que não vêm incluídos no preço do bilhete tem-se tornado mais comum. Em 2018, as dez maiores companhias aéreas do mundo facturaram 22,7 mil milhões de dólares (20,4 mil milhões de euros) ao vender snacks, bebidas, possibilidade de mudar de lugares e outros serviços não incluídos no preço do bilhete. Os dados são de um estudo da analista IdeaWorks, que diz que o valor em 2007 rondava os 2,1 mil milhões de dólares.

“Nem todos os clientes têm o mesmo orçamento e necessidades para uma viagem”, explicou, em comunicado, a investigadora Lavanya Marla, da Universidade de Illinois, nos EUA. “Com algoritmos de inteligência artificial, podemos utilizar a informação reunida enquanto o utilizador compra uma viagem para prever um preço e uma proposta com que estejam confortáveis.” Marla dá um exemplo: “Utilizadores que apenas estejam a viajar por alguns dias podem não querer pagar para uma mala de porão. Mas com a oferta certa – em que a conveniência de despachar a mala excede o preço de a pagar – pode-se facilitar a compra.”

Os investigadores dizem que o sistema não viola a privacidade dos utilizadores, nem acede ao histórico de pesquisas. Os modelos de algoritmos foram programados para considerar apenas factores como o aeroporto de origem, o destino, a altura da compra, e a duração da estadia – tudo elementos que o utilizador preenche quando faz uma reserva.

Para a Deepair Solutions, o foco tem de ser garantir a privacidade dos utilizadores. Na Europa, as infracções têm um peso elevado. Recentemente, a British Airways foi multada em 183 milhões de libras (cerca de 204 milhões de euros) pela agência de protecção de dados britânica devido a uma ciberataque que a empresa descobriu no site em Setembro de 2018 e afectava dados pessoais – emails, moradas e nomes – de milhares de passageiros. 

O sistema desenvolvido pela Deepair Solutions foi desenhado para não correr esse risco. “Não monitorizamos detalhes sobre os passageiros como o rendimento, raça, género…”, diz Kartik Yellepeddi, co-fundador da empresa londrina. “Cada visita aos sites das companhias aéreas é considerada como uma visita única.” Outro limite imposto aos algoritmos foi a definição de um preço máximo para as ofertas propostas aos clientes, embora os criadores do modelo pretendam removê-lo em breve, para testar a aceitação dos clientes a propostas com preços superiores.

Num relatório sobre o projecto – que será apresentado no dia 6 de Agosto numa conferência sobre análise de dados no Alasca – os autores dizem que os resultados mostram que a inteligência artificial pode ajudar companhias aéreas a deixarem de estar focadas no “cliente-tipo” para se focarem em “viajantes individuais” com necessidades específicas. Para já, os resultados podem ser consultados no ArXiv, um repositório de artigos científicos que ainda não passaram pelo processo de revisão por outros investigadores (ou peer review).