O futuro da busca por hotéis: por que a Inteligência Artificial substituirá os filtros tradicionais

A próxima geração da descoberta de hotéis já começou

Durante mais de vinte anos, a busca por hotéis permaneceu praticamente inalterada.

Independentemente da interface utilizada — OTA, metabuscador ou website de uma rede hoteleira — a arquitetura sempre foi baseada na mesma premissa: o viajante precisa transformar uma necessidade complexa em dezenas de filtros estruturados.

Cidade.

Datas.

Preço.

Categoria.

Número de hóspedes.

Estrelas.

Piscina.

Academia.

Cancelamento gratuito.

Distância do centro.

Avaliações.

Essa abordagem funcionou durante a era do Search 1.0.

Mas ela não representa a forma como seres humanos realmente escolhem onde querem se hospedar.

Segundo análises conduzidas pela equipe da Aeriva Research, apoiadas por uma revisão contínua da literatura científica em sistemas de recomendação, recuperação de informação (Information Retrieval) e Inteligência Artificial Generativa, estamos entrando na

maior mudança arquitetural da história da busca em turismo.

Não estamos migrando para uma nova interface.

Estamos substituindo completamente o paradigma de pesquisa.

O problema fundamental dos filtros

Filtros pressupõem que o usuário conhece exatamente o que procura.

Na prática, isso raramente acontece.

Considere duas consultas:

"Hotel com piscina, academia, café da manhã e nota acima de 9."

versus

"Quero um hotel tranquilo para descansar depois de caminhar o dia inteiro, perto de restaurantes locais, que tenha um café excepcional e uma cama realmente confortável."

Os dois usuários podem acabar reservando exatamente o mesmo hotel.

Entretanto, apenas a segunda consulta representa a verdadeira intenção do viajante.

A primeira é apenas uma aproximação limitada dessa intenção.

Na literatura de Recuperação de Informação, esse fenômeno é conhecido como Intent Gap: a diferença entre aquilo que o usuário consegue expressar e aquilo que realmente deseja encontrar.

Os filtros tradicionais não resolvem esse problema.

Eles apenas organizam atributos.

Da busca por atributos para a busca por significado

Os avanços recentes em Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), embeddings semânticos e sistemas multimodais inauguraram uma nova categoria de mecanismos de busca.

Agora, hotéis deixam de ser representados apenas por campos estruturados.

Eles passam a ser representados por significado.

Em vez de indexar apenas:

• preço;
• localização;
• estrelas;
• amenities;

os modelos passam a aprender relações latentes como:

• atmosfera;
• perfil dos hóspedes;
• sensação do bairro;
• qualidade percebida do silêncio;
• autenticidade;
• romantismo;
• hospitalidade;
• design;
• experiência gastronômica.

Esse espaço vetorial permite comparar intenções humanas com experiências reais.

É exatamente essa mudança que torna possível substituir centenas de filtros por uma única conversa.

Pesquisas recentes em recuperação multimodal para hotéis demonstram ganhos significativos ao representar propriedades por embeddings de linguagem e imagem em vez de apenas atributos tabulares. (arXiv)

O nascimento da busca conversacional

Nos próximos anos, consultas como:

"hotel até R$ 900"

serão gradualmente substituídas por perguntas como:

"Estou levando meus pais idosos para conhecer o Japão pela primeira vez. Quero um hotel silencioso, próximo ao metrô, com excelente atendimento e que facilite deslocamentos."

Nenhum filtro tradicional consegue interpretar essa consulta.

Um LLM consegue.

Ele decompõe automaticamente o pedido em dezenas de intenções implícitas.

Entre elas:

• acessibilidade;
• mobilidade;
• perfil etário;
• segurança;
• ruído urbano;
• facilidade logística;
• qualidade de atendimento;
• contexto cultural.

Essa capacidade transforma o processo de busca em um problema de raciocínio, não apenas de indexação.

A era dos filtros probabilísticos

Um erro comum é imaginar que a IA eliminará completamente os filtros.

Na realidade, ela irá reinterpretá-los.

Na arquitetura clássica:

Usuário
↓

Filtros
↓

Banco de dados
↓

Lista ordenada

Na arquitetura baseada em IA:

Usuário
↓

Modelo de linguagem

↓

Inferência de intenção

↓

Busca vetorial

↓

Ranking probabilístico

↓

Explicação da recomendação

Os filtros deixam de ser explícitos.

Eles passam a existir como variáveis latentes aprendidas pelos modelos.

O ranking deixa de ser determinístico

Outro paradigma importante muda.

Hoje:

Hotel A possui nota maior que Hotel B.

Logo, Hotel A aparece primeiro.

Modelos generativos operam de maneira diferente.

Eles produzem rankings condicionais.

O melhor hotel depende do contexto completo.

Mesmo hotel.

Mesmo preço.

Mesmo usuário.

Resultados diferentes dependendo da intenção da conversa.

Esse comportamento é consistente com pesquisas recentes que auditam como modelos de linguagem escolhem hotéis, mostrando que sinais como avaliações, preço, contexto do prompt e até a formulação da pergunta alteram significativamente as recomendações. (arXiv)

O fim da pesquisa baseada em destino

Talvez a mudança mais radical seja outra.

Hoje o destino normalmente vem antes do hotel.

No futuro ocorrerá o inverso.

O usuário começará dizendo:

"Quero passar quatro dias completamente desconectado."

A IA responderá:

"Existem 17 regiões no mundo que atendem melhor esse perfil."

Somente depois virão os hotéis.

A ordem da descoberta muda completamente.

Destino passa a ser consequência da intenção.

Não seu ponto de partida.

Da recuperação de informação para sistemas cognitivos

Durante décadas, mecanismos de busca em turismo foram essencialmente sistemas de recuperação de informação.

A IA transforma essa arquitetura em sistemas cognitivos.

Esses sistemas:

• fazem perguntas adicionais;
• aprendem preferências;
• recordam viagens anteriores;
• conciliam restrições conflitantes;
• justificam recomendações;
• refinam hipóteses em tempo real.

A busca deixa de ser um formulário.

Passa a ser um diálogo.

O papel dos dados não estruturados

Historicamente, OTAs priorizaram dados estruturados.

Porém, os maiores sinais de qualidade estão escondidos em dados livres:

• milhões de avaliações;
• fotografias;
• vídeos;
• descrições;
• respostas da administração;
• redes sociais;
• conteúdos produzidos por viajantes.

Modelos multimodais conseguem transformar esse enorme volume de informação em conhecimento pesquisável.

A própria indústria já demonstra aplicações práticas desse conceito. Um exemplo é a geração automática de "hotel highlights" a partir de descrições e avaliações utilizando LLMs para sintetizar diferenciais relevantes ao viajante. (ACL Anthology)

Explainable AI será obrigatória

À medida que agentes inteligentes passam a recomendar hotéis, transparência torna-se essencial.

O usuário desejará saber:

"Por que este hotel apareceu?"

A nova geração de buscadores precisará explicar:

• quais evidências foram utilizadas;
• quais avaliações influenciaram a resposta;
• quais características foram inferidas;
• quais incertezas permanecem.

Explicabilidade deixa de ser diferencial.

Passa a ser requisito de confiança.

Pesquisas recentes também alertam que transparência, controle do usuário e princípios de IA ética aumentam confiança e reduzem preocupações relacionadas à personalização algorítmica. (ScienceDirect)

O próximo desafio: memória permanente do viajante

A etapa seguinte será incorporar memória de longo prazo.

Em vez de iniciar cada busca do zero, agentes inteligentes construirão modelos persistentes de preferência.

Eles aprenderão, por exemplo:

• o tipo de cama preferido;
• horários de check-in habituais;
• sensibilidade ao ruído;
• padrões de viagem;
• preferências gastronômicas;
• comportamento de compra.

A busca deixa de responder apenas à pergunta.

Ela passa a compreender quem pergunta.

A visão da Aeriva Research

Na Aeriva, entendemos que a evolução da busca por hotéis não consiste em adicionar IA sobre interfaces antigas.

A transformação é arquitetural.

A próxima geração de plataformas de viagem será construída sobre três pilares fundamentais:

• compreensão semântica da intenção humana;
• modelos probabilísticos de recomendação;
• recuperação multimodal baseada em linguagem natural.

Filtros continuarão existindo.

Mas deixarão de ser a interface principal.

Assim como campos de comando deram lugar às interfaces gráficas, listas de filtros tendem a ser substituídas por conversas inteligentes capazes de interpretar contexto, preferências e objetivos.

A busca do futuro não perguntará apenas onde você deseja ficar.

Ela buscará compreender por que você está viajando.

E essa diferença muda completamente a forma como hotéis serão descobertos nas próximas décadas.

Referências selecionadas

• Luo, X.; Xu, D.; Li, Y.; Wan, L. Advancing Information Search through GenAI: The Roles of Search Type, Travel Motive and GenAI Customization Level. International Journal of Contemporary Hospitality Management (2025). (The Chinese University of Hong Kong)
• Askari, A. et al. HotelMatch-LLM: Joint Multi-Task Training of Small and Large Language Models for Efficient Multimodal Hotel Retrieval (ACL 2025). (arXiv)
• Baig, M. S. A. et al. Whose Hotel Does the AI Recommend? An Algorithm Audit of Reputation Signals in LLM-Assisted Hotel Selection (2026). (arXiv)
• Zhu, P.; Chang, S. The End of Rented Discovery: How AI Search Redistributes Power Between Hotels and Intermediaries (2026). (arXiv)
• Generating Hotel Highlights from Unstructured Text using LLMs (aplicação industrial em produção). (ACL Anthology)