Introdução
A emergência de plataformas de inteligência artificial (IA) capazes de recomendar serviços, comparar preços e orientar decisões de viagem está reconfigurando o ecossistema da distribuição de viagens. Recentemente, documentos apresentados pela Marriott e pela Hilton alertaram para um cenário em que plataformas de IA como o ChatGPT poderiam se tornar intermediárias poderosas, desviando consumidores das reservas diretas dos hotéis e potencialmente da cadeia de valor que sustenta margens e relacionamento direto com o cliente (O’Neill, 2026). Embora a IA ainda não cobre comissões dos hotéis, as implicações comerciais e jurídicas já estão sendo consideradas por grandes redes.
Este artigo examina, com profundidade, as preocupações levantadas nas notificações citadas pela reportagem de Sean O’Neill na Skift, discute os mecanismos pelos quais plataformas de IA podem operar como gatekeepers na distribuição de viagens e propõe estratégias operacionais, legais e tecnológicas para mitigar riscos e proteger as reservas diretas. Ao longo do texto, usamos como referência o relatório de O’Neill (2026), citando conforme as normas da ABNT e contextualizando as possíveis respostas do setor hoteleiro.
Contexto e resumo das notificações de Marriott e Hilton
De acordo com a reportagem da Skift, advogados da Marriott e da Hilton incluíram em documentos recentes a identificação da inteligência artificial como uma potencial ameaça às estratégias de reservas diretas, destacando que plataformas com capacidade de recomendação e comparação de ofertas poderiam direcionar hóspedes para canais que não favorecem a reserva direta com o hotel (O’Neill, 2026). As empresas, portanto, estão antecipando um ambiente competitivo em que as plataformas de IA se tornam pontos centrais de descoberta e decisão.
As principais preocupações apontadas nas notificações incluem:
1. A possibilidade de plataformas de IA priorizarem resultados com base em acordos comerciais, comissões ou outro incentivo econômico que não favoreça o canal direto do hotel.
2. A perda de controle sobre a apresentação de tarifas, disponibilidade e conteúdo de marketing quando a descoberta ocorre por meio de agentes conversacionais ou agregadores baseados em IA.
3. O impacto no relacionamento direto com o hóspede, dado que a plataforma de IA pode intermediar a comunicação, reduzir o acesso a dados proprietários e concentrar informação em pontos de contato fora do controle do hotel.
Esses pontos fundamentam a percepção de risco de que a IA possa, em curto a médio prazo, replicar algumas das dinâmicas que transformaram as OTAs em gatekeepers da indústria de hospedagem.
Como plataformas de IA podem se tornar gatekeepers na distribuição de viagens
Para compreender os riscos às reservas diretas, é necessário avaliar os mecanismos por meio dos quais plataformas de IA podem influenciar decisões de viagem:
1. Agregação e priorização de informação: Sistemas de IA podem agregar dados de múltiplas fontes (sites de hotéis, OTAs, metas buscadores, avaliações) e apresentar recomendações sintetizadas. Caso a IA priorize resultados com base em critérios comerciais ou em modelos de ranking que privilegiem parceiros, a visibilidade de ofertas diretas pode reduzir-se.
2. Interface conversacional como ponto de decisão: Assistentes virtuais e chatbots baseados em IA oferecem respostas curtas e recomendações diretas. Usuários tendem a aceitar respostas simples e bem apresentadas; se essas respostas não incluírem ou promoverem a reserva direta, a taxa de conversão no canal próprio do hotel pode cair.
3. Personalização e recomendações baseadas em dados: A IA pode usar histórico de comportamento para sugerir opções que maximizem as comissões ou parcerias da plataforma, em vez de priorizar a melhor oferta para o consumidor. Isso cria um risco sistêmico quando plataformas acumulam volume suficiente para influenciar padrões de compra.
4. Redução do tráfego orgânico: Ferramentas de IA integradas a mecanismos de busca ou aplicativos populares podem reduzir a necessidade de o consumidor visitar o site do hotel ou buscar ofertas em OTAs, concentrando a jornada de compra na própria plataforma de IA.
Esses vetores demonstram que a IA não precisa cobrar comissões para se tornar um gatekeeper; basta exercer poder de descoberta e recomendação em escala.
Impactos comerciais para hotéis e redes hoteleiras
Os impactos potenciais sobre reservas diretas e receita são multifacetados:
Receita e margem
– Desvio de reservas: Se a IA direcionar consumidores a intermediários que agregam comissões, a receita líquida por reserva tende a diminuir.
– Erosão do preço direto: Pressão competitiva e comparação transparente podem reduzir a capacidade de o hotel oferecer tarifas diferenciadas no canal direto.
Relacionamento com o cliente
– Perda de dados: Quando a jornada é mediada por uma plataforma de IA, hotéis podem perder acesso a dados comportamentais e de contato do cliente, limitando ações de fidelização e remarketing.
– Experiência fragmentada: A experiência de atendimento pode ficar fragmentada entre a plataforma de IA e o hotel, reduzindo a percepção de serviço direto.
Estratégia de marketing e distribuição
– Necessidade de novas integrações: Hotéis precisarão integrar APIs e formatos de dados compatíveis com plataformas de IA para preservar visibilidade.
– Reavaliação de investimento em canais: A eficácia de campanhas em canais tradicionais pode ser impactada se o ponto de descoberta migrar para interfaces conversacionais.
Aspectos legais e regulatórios
As advertências da Marriott e da Hilton também antecipam possíveis enfoques legais diante da ascensão de gatekeepers baseados em IA. As principais frentes legais e regulatórias a considerar são:
Antitruste e concorrência
– Práticas preferenciais: Se plataformas de IA usarem seu poder de mercado para privilegiar parceiros que pagam por exposição, isso pode configurar práticas anticoncorrenciais, sujeitas a investigação por autoridades de defesa da concorrência.
– Interoperabilidade e portabilidade de dados: Exigir que plataformas permitam acesso equitativo a dados públicos e a dados de inventário pode ser discutido em termos de políticas públicas para reduzir barreiras à competição.
Proteção de dados e privacidade
– Consentimento e uso de dados: O tratamento de dados pessoais para personalização de recomendações pela IA precisa observar normas como a LGPD, implicando consentimento, finalidade e transparência no uso.
– Compartilhamento de dados entre plataformas e hotéis: A limitação no acesso a dados essenciais de hóspedes pode gerar debate sobre obrigações de compartilhamento e padrões técnicos.
Transparência algorítmica
– Divulgação de critérios de ranqueamento: Políticas que exijam maior transparência sobre como algoritmos determinam recomendações poderiam proteger consumidores e fornecedores.
– Responsabilidade por vieses e manipulação: Se a IA orientar de forma a favorecer interesses comerciais em detrimento do consumidor, pode haver base para ações civis ou regulatórias.
A antecipação desses riscos nos documentos jurídicos das redes hoteleiras indica que grandes atores já avaliam medidas defensivas e possíveis litígios, bem como busca de diálogo com autoridades regulatórias.
Análise técnica: por que a IA pode favorecer intermediários
Do ponto de vista técnico, há razões pelas quais plataformas de IA podem acabar favorecendo intermediários sem cobrar comissões diretamente dos hotéis:
Dados de treinamento e acesso
– Modelos de linguagem treinados em conteúdo público (reviews, artigos, sites de viagem) podem refletir a predominância de conteúdos gerados por OTAs ou metas buscadores, o que influencia suas respostas.
– Plataformas que estabelecem parcerias com provedores de inventário ou agregadores têm acesso a fluxos de dados em tempo real, resultando em recomendações mais completas e convenientes do que o conteúdo isolado do site de um hotel.
Modelos de recomendação e objetivos de otimização
– Algoritmos otimizam para métricas de engajamento e receita da plataforma. Se a remuneração ou monetização estiver atrelada a vendas indiretas (afiliados, publicidade), o sistema tenderá a priorizar esses caminhos.
– A personalização baseada em comportamento pode favorecer destinos de maior margem para a plataforma, não necessariamente para o hotel.
Interfaces e experiência do usuário
– Respostas concisas e comparativas fornecidas por IA reduz a necessidade de cliques adicionais; o usuário pode aceitar uma sugestão sem visitar o site do hotel.
– Conectividade via API com sistemas de reserva de terceiros facilita a conversão dentro da plataforma de IA.
Esses fatores explicam por que a neutralidade da IA em termos de promoção de reservas diretas não é garantida sem intervenções contratuais, regulatórias ou técnicas.
Estratégias práticas para proteger reservas diretas
Diante do cenário, hotéis e redes podem adotar um conjunto de medidas táticas e estratégicas para reduzir a vulnerabilidade das reservas diretas:
1. Fortalecer o valor do canal direto
– Oferecer benefícios claros e exclusivos para reservas diretas (políticas de cancelamento flexíveis, pontos de fidelidade, upgrades, tarifas exclusivas).
– Comunicar de forma visível a vantagem econômica e experiencial de reservar direto, usando linguagem que a IA possa capturar (metadados e structured data).
2. Investir em dados proprietários e CRM
– Capturar consentimentos e enriquecer perfis de hóspedes via CRM para permitir ações de remarketing e personalização fora do ecossistema de terceiros.
– Implementar APIs seguras e padrões de compartilhamento seletivo de dados que permitam interoperabilidade com plataformas de IA, preservando controles.
3. Otimizar SEO e dados estruturados
– Utilizar schema.org e outros padrões de dados estruturados para que a informação do hotel (tarifas, disponibilidade, avaliações) seja facilmente interpretada por motores de busca e agentes conversacionais.
– Gerenciar reputação online e conteúdo para assegurar que modelos de linguagem reflitam informações atualizadas e favoráveis.
4. Negociação e contrapartidas comerciais
– Buscar acordos com plataformas de IA que garantam visibilidade justa e opões de reserva direta (por exemplo, acesso a links de reserva diretas e condições claras sobre priorização).
– Reavaliar contratos com OTAs e metas buscadores para incluir cláusulas que protejam previsibilidade de inventário e condições de apresentação.
5. Colaboração setorial e advocacy regulatório
– Participar de fóruns setoriais para definir boas práticas e padrões técnicos sobre integração com IA.
– Trabalhar com associações e autoridades para promover transparência algorítmica e práticas de neutralidade de descoberta.
6. Inovação em UX e experiências diretas
– Melhorar processos de reserva direta: tarifas simples, pagamentos seguros, mobile-first e chatbots próprios que rivalizem com a conveniência das plataformas de IA.
– Implementar assistentes virtuais proprietários integrados ao sistema de reservas, capazes de competir em usabilidade com plataformas externas.
Essas medidas combinam defesa comercial, técnicas e regulatórias para reduzir o risco de deslocamento de reservas diretas.
Cenários futuros e recomendações estratégicas
Ao projetar possíveis caminhos, destacam-se três cenários principais e suas implicações:
Cenário 1 — Neutralidade e colaboração
– Plataformas de IA adotam políticas de neutralidade e parceria com provedores de inventário, oferecendo links de reserva diretos e transparência sobre critérios de ranqueamento. Nesse cenário, hotéis que investem em integração e dados proprietários conseguem manter participação de mercado.
Cenário 2 — Monetização indireta e priorização comercial
– Plataformas priorizam parceiros comerciais (OTAs, agregadores) sem cobrar comissões diretas; o impacto sobre reservas diretas aumenta. Hotéis precisarão competir por visibilidade via acordos, reputação e incentivos diretos ao consumidor.
Cenário 3 — Concentração e gatekeeping
– Uma ou poucas plataformas de IA consolidam descoberta de viagens e passam a exercer forte poder de mercado, tornando-se gatekeepers com capacidade de ditar preços e fluxos. Neste cenário, intervenções regulatórias e estratégias coletivas do setor tornam-se essenciais.
Recomendações estratégicas:
– Preparar contratos e cláusulas comerciais que considerem integração com IA e garantam direitos de apresentação de conteúdo.
– Monitorar ativamente indicadores de canal (taxas de conversão, origem de tráfego, share de mercado) para detectar desvio de tráfego.
– Investir em tecnologia de reserva e serviços diretos (apps, chat proprietário, fidelidade diferenciada) para manter a proposta de valor.
– Engajar-se em diálogo com reguladores e associações para moldar padrões de transparência e competição.
Implicações para hotéis independentes e redes de diferentes portes
O impacto da ascensão das plataformas de IA não é uniforme. Redes globais e independentes enfrentam desafios distintos:
Redes grandes
– Vantagem: maior capacidade de negociar parcerias, recursos para investir em tecnologia e equipes jurídicas.
– Risco: grande exposição a perdas de receita em escala se a descoberta migrar para plataformas externas.
Hotéis independentes e de pequeno porte
– Vantagem: agilidade para implementar mudanças, nichos de mercado e proximidade com cliente local.
– Risco: menor poder de negociação com plataformas e recursos limitados para competir por visibilidade algorítmica.
Para ambos os grupos, cooperação por meio de consórcios, padrões técnicos partilhados e investimentos em marketing digital podem ser caminhos para mitigar desvantagens.
Conclusão
As notificações da Marriott e da Hilton, relatadas por Sean O’Neill na Skift, são um alerta pertinente: a inteligência artificial tem potencial de reconfigurar a descoberta e a decisão de compra no setor de viagens, criando novos gatekeepers que podem afetar reservas diretas e receitas hoteleiras (O’Neill, 2026). Apesar de a IA ainda não cobrar comissões diretamente de hotéis, as formas pelas quais plataformas de IA agregam, priorizam e recomendam informações já representam um risco estratégico.
A resposta exige uma combinação de defesa comercial, investimentos tecnológicos, ações jurídicas e advocacy regulatório. Hotéis devem fortalecer o valor do canal direto, proteger e explorar seus dados proprietários, negociar acordos claros com plataformas e participar da formulação de normas de transparência algorítmica. A duração e a intensidade do impacto dependerão de como atores privados e autoridades públicas responderem ao surgimento desses novos intermediários.
Referências (conforme ABNT)
O’NEILL, Sean. New Marriott and Hilton Filings Reveal Risks From AI Platforms to Direct Bookings. Skift, 11 fev. 2026. Disponível em: https://skift.com/2026/02/11/new-marriott-and-hilton-filings-reveal-risks-from-ai-platforms-to-direct-bookings/. Acesso em: 11 fev. 2026.
Fonte: Skift. Reportagem de Sean O’Neill. New Marriott and Hilton Filings Reveal Risks From AI Platforms to Direct Bookings. 2026-02-11T22:48:26Z. Disponível em: https://skift.com/2026/02/11/new-marriott-and-hilton-filings-reveal-risks-from-ai-platforms-to-direct-bookings/. Acesso em: 2026-02-11T22:48:26Z.
Fonte: Skift. Reportagem de Sean O’Neill. New Marriott and Hilton Filings Reveal Risks From AI Platforms to Direct Bookings. 2026-02-11T22:48:26Z. Disponível em: https://skift.com/2026/02/11/new-marriott-and-hilton-filings-reveal-risks-from-ai-platforms-to-direct-bookings/. Acesso em: 2026-02-11T22:48:26Z.
