Airbnb adota IA em 60% do código e entrega 80% mais recursos em um ano

Engenheiros trocam documentos por protótipos diretos

Para acelerar o ritmo de engenharia, o Airbnb abandonou a sequência tradicional de repasse de tarefas entre equipes separadas. No fluxo anterior, a equipe de produto redigia especificações em documentos, designers desenhavam telas na ferramenta Figma e os engenheiros programavam antes dos testes finais em produção. Agora, profissionais dessas três áreas trabalham juntos diretamente na criação de protótipos funcionais desde o primeiro momento. O código virou o artefato principal.

Al-Dahle justificou a mudança de carreira ao repórter Richard MacManus afirmando que o desafio atual não está em treinar modelos de fronteira, mas em implantar sistemas em escala comercial. Criado em 2008 no ramo de hospitalidade e listado na bolsa de valores desde 2020, o Airbnb carrega hoje uma avaliação de mercado próxima a 93 bilhões de dólares. As métricas operacionais divulgadas partiram apenas do próprio executivo, sem qualquer verificação independente que comprove o salto no rendimento. Al-Dahle tenta transformar a operação inteira.

Suporte resolve metade dos chamados sem humanos

No atendimento aos usuários, o Airbnb aplicou agentes autônomos para encerrar tíquetes de suporte sem auxílio de atendentes humanos. O sistema resolve atualmente cerca de 50% das demandas que chegam à plataforma, taxa compatível com o balanço do segundo trimestre, quando quase 45% dos chamados foram fechados por robôs. Al-Dahle descreveu o suporte como a tarefa mais complexa do projeto, apontando que as consequências de respostas erradas a hóspedes e anfitriões são pesadas. O risco exige cautela redobrada.

Para conter erros antes de expor os clientes, a equipe treina os agentes com uma extensa bateria de dados sintéticos antes de levá-los para produção. Casos sensíveis ou associados à segurança física das pessoas seguem sob cuidado exclusivo de atendentes humanos. O executivo ressaltou que a empresa define de forma deliberada quais tipos de problemas os modelos ainda não devem atender. A moderação humana protege casos graves.

Na infraestrutura interna, a companhia construiu o Everest, um grafo de contexto organizacional abastecido por modelos de linguagem, embeddings e recuperação de dados por inteligência artificial. O Everest serviu de base para colocar na rua serviços externos de traslado para aeroportos e entrega de compras de supermercado, iniciativa recentemente ampliada para mais municípios. A empresa tenta provar que a automação interna acelera diretamente novas opções comerciais para os hóspedes. A adesão dos viajantes ditará o sucesso.