Studio Harmonia
Uma operação real. Um sistema conectado.
Agentes de IA, automação e precificação adaptativa na gestão de um studio no Airbnb e Booking.
Concepção da solução, definição das regras de negócio e acompanhamento da operação, com desenvolvimento e integração assistidos por IA.
Hermes sustenta agentes para triagem, coordenação e pesquisa. Scripts executam rotinas determinísticas. Thompson Sampling participa da seleção de preços.
O desafio
Gerir uma propriedade de temporada exige conectar decisões que acontecem em momentos diferentes: responder uma mensagem, preparar o check-in, coordenar a limpeza e definir o preço de uma noite disponível.
Organizei essas tarefas em um sistema que reúne contexto, responsabilidades e acompanhamento. Airbnb e Booking são os canais de venda; Beds24 conecta calendário, reservas, mensagens e preços.
Da rotina aos agentes
Iris faz a triagem do atendimento e acompanha pendências de check-in. Optimus reúne briefings e informações da operação. Scout pesquisa sinais de mercado e eventos. Pricer executa a lógica de preços.
O harness Hermes Agent conecta ferramentas, contexto e agendamentos. Cada atividade usa o mecanismo adequado: interpretação com modelos generativos, execução com scripts ou decisão com um modelo estatístico. Respostas sugeridas na triagem passam por aprovação humana.
Preço com regras e aprendizagem
Implementei um motor de Multi-Armed Bandits com Thompson Sampling em paralelo à precificação por regras. O seletor usa distribuições Beta por faixa de preço e temporada para explorar alternativas e aproveitar o conhecimento acumulado.
Uma decisão importante foi atribuir cada data de forma estável a um dos motores. Assim, a régua e o MAB não disputam o controle da mesma noite a cada execução. Intervenções manuais e exceções têm tratamento explícito.
O aprendizado
Colocar IA em uma operação pede mais do que escolher um modelo. É preciso definir quem decide, o que pode ser executado, como tratar exceções e como observar o resultado.
Construí um dashboard para acompanhar a atualização dos dados, a ocupação, o histórico de preços e a comparação entre MAB-TS e regras. A conferência direta no Beds24 acrescenta uma evidência prática: os preços consultados nas noites disponíveis correspondem às últimas decisões registradas.
O acompanhamento também revela o que precisa evoluir. A comparação de preços apresenta um sinal favorável ao MAB, enquanto a janela de avaliação, a atribuição das noites e os custos ainda exigem refinamento para medir impacto econômico.
Responsabilidades bem definidas.
Selecione uma camada para entender seu papel na operação.
Organizar o atendimento e a chegada.
Faz triagem de mensagens no Beds24, coleta informações de check-in e acompanha pendências. A triagem gera propostas de resposta com etapa de aprovação humana.
Mapa explicativo baseado na implementação. Esta interação não consulta hóspedes nem executa ações na operação.
Evidências da operação.
Aprendizado em curso.
O dashboard conecta acompanhamento da operação e avaliação do pricing. Cruzei os indicadores com os registros de origem e consultei os preços diretamente no Beds24. A leitura abaixo reúne o que foi comprovado e o que ainda precisa de medição.
CONSULTA ·
Noites disponíveis conciliadas
O preço no provedor correspondia à última decisão registrada: 22 noites MAB e 27 por regras.
Calendário de 03/10/2026 a 01/01/2027. Conferência pontual; a distribuição em Airbnb e Booking não foi auditada.
Feeds diários dentro do prazo
Contexto, decisões, resultados e simulações atualizados dentro da janela de 30 horas monitorada pelo dashboard.
Mede atualização dos dados de pricing nesta consulta. Não mede disponibilidade contínua nem qualidade do atendimento.
Resultados elegíveis para análise
16 noites atribuídas ao MAB e 29 às regras. Cada data é contada uma vez.
34 registros excluídos por censura, intervenção manual ou promoção automática.
Um sinal positivo,
com contexto.
+27,3%Diferença observada no indicador de preço ofertado ponderado pela ocupação, por noite avaliada.
Amostra pequena e observacional, com períodos e critérios de atribuição diferentes. O resultado não comprova aumento causal de receita ou lucro.
| Indicador | MAB-TS | Regras |
|---|---|---|
| Noites avaliadas | 16 | 29 |
| Noites reservadas | 16 | 23 |
| Indicador por noite | R$ 171,25 | R$ 134,48 |
| Datas da amostra | 01/08 a 02/10/2026 | 08/06 a 01/10/2026 |
Como é calculado: soma dos preços ofertados nas noites reservadas, dividida por todas as noites avaliadas de cada motor. Noites sem reserva contribuem com zero. É um indicador de avaliação, sem dedução de custos, e não o faturamento recebido.
Fontes e limites da comparação
Dados do dashboard privado do Studio, conferidos no feed de resultados e nos registros de decisões. A soma usada no indicador é de R$ 2.740,00 para MAB e R$ 3.900,00 para regras. As contas foram recalculadas independentemente.
Noites reservadas são atribuídas ao motor registrado na decisão anterior à reserva; noites sem reserva seguem a predominância dos dias de decisão na janela final de 30 dias. Essa diferença pode influenciar a comparação. Noites da mesma reserva também podem estar correlacionadas.
O recorte “14 dias” do painel usa a data de geração do arquivo, que foi renovada para todo o histórico. Por isso, esse recorte não é apresentado aqui como evidência recente.
O painel sinalizou a idade dos parâmetros iniciais do modelo acima do limite cadastrado e uma base competitiva com 32 dias. Esses alertas orientam a revisão dos critérios de atualização; não indicam, por si só, falha nos sete feeds diários.
Da observação à medição de impacto.
Transformar o sinal observado em uma avaliação mais comparável, com margem líquida e rastreabilidade da decisão até a reserva.
- Comparar períodos equivalentes.Recalcular a janela recente pela data da noite, uniformizar a atribuição entre motores e ampliar a amostra de MAB antes de concluir superioridade.
- Acompanhar margem por reserva.Conciliar valores efetivos, taxas, limpeza e cancelamentos, distinguindo noites de reservas independentes.
- Completar a rastreabilidade.Guardar a confirmação de cada envio e a leitura posterior dos preços, acompanhar a distribuição nos canais e revisar os alertas de atualização.