Aeriva

CEO

Nicolas Dotti

Nicolas Dotti é fundador e CEO da Aeriva, uma empresa de inteligência artificial focada na transformação da experiência global de viagens. Com uma combinação rara de visão empreendedora e sólida formação técnica, Nicolas construiu sua carreira na interseção entre tecnologia, produto e inovação, desenvolvendo soluções digitais voltadas para escalabilidade, automação e experiência do usuário. Mais do que um executivo, Nicolas é um programador e hacker por formação. Ao longo dos anos, aprofundou seus conhecimentos em desenvolvimento de software, arquitetura de sistemas e inteligência artificial, com formação complementar em Python, Flutter e tecnologias modernas de construção de produtos digitais. Formado pela Universidad de Palermo, na Argentina, e participante da Escuela de Emprendedores da instituição, sempre manteve uma abordagem prática e orientada à engenharia, participando ativamente da concepção e desenvolvimento de plataformas tecnológicas. Na Aeriva, Nicolas lidera uma equipe multidisciplinar de engenheiros, designers e especialistas em viagens com a missão de aplicar inteligência artificial para eliminar a complexidade da indústria do turismo. Sua visão é construir uma nova camada de inteligência capaz de transformar grandes volumes de dados em decisões mais simples, rápidas e relevantes para viajantes em todo o mundo. Reconhecido por sua mentalidade de construtor, Nicolas acredita que as melhores empresas de tecnologia nascem quando engenheiros enxergam problemas considerados normais e se recusam a aceitá-los como inevitáveis. Essa filosofia orienta o desenvolvimento da Aeriva desde seus primeiros dias: criar tecnologia sofisticada que opere nos bastidores, tornando as viagens mais intuitivas, humanas e acessíveis.

Aeriva AI Native
Tecnologia Aeriva

AI-Native de verdade: Como a Aeriva está reconstruindo a infraestrutura do setor de viagens

Como a Aeriva está redefinindo a infraestrutura de viagens com IA nativa > Construída sobre uma arquitetura AI-Native e API-First, a Aeriva utiliza modelos avançados de Machine Learning e processamento em Edge para unificar inventários globais, automatizar processos de rebooking e otimizar taxas de conversão. Descubra como nossa tecnologia transforma dados fragmentados em eficiência operacional e escalabilidade SaaS para o setor de turismo.

Aeriva Infra
Tecnologia Aeriva

Além do SaaS: Como estamos escalando um knowledge graph unificado na Aeriva.io

Como a Aeriva.io quebrou o ciclo do Lock-in de SaaS para escalar 11 bilhões de conexões.Descubra como redesenhamos nossa infraestrutura de grafos mudando para um modelo de dados unificado. Desacoplando computação e armazenamento com JanusGraph e DynamoDB, eliminamos a latência de cauda ($P99$) e aumentamos a capacidade de escrita em $10\times$. Saiba como a alta performance em grafos está redefinindo a segurança e a resolução de identidade em tempo real.

Aeriva AI Native
Tecnologia Aeriva

AI-Native de verdade: Como a Aeriva está reconstruindo a infraestrutura de viagens do zero

Como a Aeriva está redefinindo a infraestrutura de viagens com IA nativa > Construída sobre uma arquitetura AI-Native e API-First, a Aeriva utiliza modelos avançados de Machine Learning e processamento em Edge para unificar inventários globais, automatizar processos de rebooking e otimizar taxas de conversão. Descubra como nossa tecnologia transforma dados fragmentados em eficiência operacional e escalabilidade SaaS para o setor de turismo.

Aeriva Google
Tecnologia Aeriva

A Morte da Pesquisa por Destino: Como a Busca Vetorial e os Grafos de Conhecimento Estão Fragmentando a Descoberta de Hotéis

O modelo tradicional de busca por hotéis, ancorado na seleção prévia de destino e datas, está esgotado. Este artigo apresenta a tese de Research da Aeriva sobre a fragmentação da jornada do usuário, migrando de índices geográficos estáticos para a otimização de intenções latentes e contextos complexos. Apoiado em cooperação acadêmica e economia comportamental, analisamos como os Grafos de Conhecimento e a busca vetorial densa estão redesenhando a distribuição hoteleira global.

Reconstrução Temporal Dinâmica
Tecnologia e Inteligência Artificial

Cómo Aeriva está transformando la Tierra en la interfaz tridimensional más grande del mundo

Aeriva está redefiniendo el sector turístico y la computación espacial al crear una infraestructura que transforma el mundo físico en una interfaz digital tridimensional. Utilizando IA generativa (NeRFs/Gaussian Splatting) y un sistema de posicionamiento visual (VPS) agnóstico de hardware, la tecnología reconstruye escenarios históricos en tiempo real con precisión milimétrica, reduciendo los costes de expansión del sector hasta en un 90%.

Performance e latência da plataforma Aeriva
Tecnologia Aeriva

Cómo Aeriva está construyendo el rendimiento como producto desde el primer día

En Aeriva, creemos que el rendimiento es parte esencial de la experiencia del viajero. Por ello, nuestro equipo de ingeniería desarrolló una estructura avanzada para medir la interactividad real de las aplicaciones móviles, garantizando que las pantallas no solo carguen rápidamente, sino que estén efectivamente listas para usar. Aunque monitoreábamos indicadores tradicionales como latencia, estabilidad y disponibilidad de servicios, identificamos la necesidad de una métrica más cercana a la percepción del usuario, capaz de responder a una pregunta fundamental: ¿cuándo puede el viajero empezar realmente a interactuar con la aplicación?

Performance e latência da plataforma Aeriva
Tecnologia Aeriva

Cómo Aeriva está construyendo el rendimiento como producto desde el primer día

En Aeriva, creemos que el rendimiento es parte esencial de la experiencia del viajero. Por ello, nuestro equipo de ingeniería desarrolló una estructura avanzada para medir la interactividad real de las aplicaciones móviles, garantizando que las pantallas no solo carguen rápidamente, sino que estén efectivamente listas para usar. Aunque monitoreábamos indicadores tradicionales como latencia, estabilidad y disponibilidad de servicios, identificamos la necesidad de una métrica más cercana a la percepción del usuario, capaz de responder a una pregunta fundamental: ¿cuándo puede el viajero empezar realmente a interactuar con la aplicación?