Localiza usa 60 agentes e ChatGPT para redefinir processos internos e produtos

Experimentos em escala redefiniram etapas antes do desenvolvimento

A adoção começou com a distribuição de licenças de ChatGPT como recurso corporativo, não como benefício individual. Equipes de finanças, operações e até analistas jurídicos começaram a prototipar soluções com modelos customizados antes de chegarem à fila de desenvolvimento. O resultado foi uma quebra do modelo tradicional: equipes multidisciplinares testam hipóteses em seus domínios antes da codificação.

A maior barreira não é técnica, mas humana. André Petenussi, CTO da Localiza, reconhece o desafio de treinar 19 "tribes" e 130 squads para trabalhar com novos processos. A empresa prioriza escalar o aprendizado sem perder eficiência operacional. O código-fonte dos agentes não foi divulgado, mas a adoção de Codex começou no time de engenharia e se espalhou para áreas não técnicas.

Clientes usam linguagem natural para acessar serviços

A Localiza observou que usuários passaram a descrever necessidades em linguagem natural, criando um novo ponto de entrada para serviços de mobilidade. Desde 2024, o tráfego originado de LLMs cresceu rapidamente, com ChatGPT como principal canal. Em março de 2026, a empresa lançou um app integrado ao ChatGPT — a primeira plataforma de mobilidade no Brasil e na América Latina a oferecer essa integração.

O produto não é uma solução definitiva, mas um experimento para acompanhar comportamentos emergentes. A Localiza monitora interações em tempo real para ajustar a oferta, mas mantém a transação final em seu ambiente seguro. Não há dados sobre volume de usuários ou conversões, mas a empresa afirma que a integração acelerou o aprendizado sobre novas demandas.

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A Localiza não afirma ter automatizado processos repetitivos, mas sim redirecionado esforços humanos para interações complexas. O exemplo mais claro é Liza, assistente conversacional que combina modelos da OpenAI com serviços internos. A arquitetura prioriza contexto e intenção, não fluxos pré-definidos, e usa feedback de interações para aprimorar o serviço.

A empresa já mapeava jornadas de cliente antes da adoção de IA, o que permitiu definir pontos de intervenção humana. Liza evoluiu de chatbot transacional para assistente com capacidades de voz (text-to-voice e voice-to-text), mas a métrica-chave não é volume de automação, e sim qualidade da experiência. Conversões são monitoradas, mas o foco é redução de atrito no usuário.

O comunicado não detalha custos ou infraestrutura necessária para implementar a arquitetura. A Localiza não menciona restrições de acesso aos modelos, mas a adoção de Codex e agentes customizados sugere que a empresa prioriza recursos internos sobre soluções genéricas. A OpenAI não divulgou dados sobre adoção corporativa no Brasil, mas a Localiza é um caso de referência para empresas que buscam integrar IA em operações críticas.