A precificação de passagens rodoviárias entrou em uma nova fase no Grupo Guanabara, que concluiu a reformulação de sua infraestrutura analítica com uma plataforma proprietária baseada em aprendizado de máquina. Desenvolvida pela Arara Tech, unidade de tecnologia do grupo, em parceria com a consultoria global Thoughtworks, a solução busca maximizar a receita por quilômetro rodado e atender às regras da Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT).
Como a IA reorganizou a operação da Guanabara
O projeto enfrentou a complexidade da malha interestadual de passageiros, na qual uma única viagem pode incluir dezenas de paradas intermediárias que disputam o mesmo assento ao longo do trajeto. Para lidar com milhões de combinações de origem, destino, classe de serviço, horário e antecedência de compra, a companhia substituiu rotinas manuais, antes divididas em três sistemas distintos e planilhas, por um motor analítico automatizado.
A operação atende uma rede com mais de 850 ônibus, presente em 21 estados e no Distrito Federal, que transporta 27 mil passageiros por dia em 440 mil quilômetros rodados. O sistema atua em quatro camadas analíticas integradas: segmentação comportamental da malha, previsão de ocupação por antecedência de compra, cálculo de elasticidade-preço sob variações de mercado e um otimizador de receita que opera dentro dos limites tarifários fixados pela regulação.
Segundo o material divulgado, a venda segue uma lógica de degraus de preços dentro de baldes de tarifas, com o objetivo de equilibrar a receita por quilômetro e o preenchimento dos veículos. Para validar os resultados, a equipe adotou a alternância temporal por eixo, com ciclos de partidas intercalados em intervalos de cinco dias entre o modelo analítico e as tabelas convencionais, o que evitou a migração artificial de passageiros entre horários.
Arquitetura, governança e próximos passos do projeto
A plataforma foi estruturada em arquitetura Lakehouse, com uma esteira de MLOps, formatos abertos, orquestração em lote e streaming, além de políticas centralizadas de governança e mascaramento de dados sensíveis. A empresa também informou que garantiu a paridade entre os ambientes de experimentação e produção por meio de computação distribuída e registro versionado de modelos, criando um histórico de auditoria completo para cada algoritmo testado.
Rafael Morelo, Head de Dados da Arara Tech e Diretor Sênior de Dados, IA & Analytics do Grupo Guanabara, afirmou: “Historicamente, o transporte rodoviário tomou decisões operacionais pautadas em percepções isoladas na ponta. A nova precificação estabeleceu a base de engenharia de dados necessária para apoiar o negócio com precisão científica”. Ele acrescentou: “Criamos um modelo com intervenção humana centralizada (human-in-the-loop): o motor roda automaticamente na maior parte do tempo, enquanto nossos analistas intervêm apenas nas exceções sinalizadas pelo sistema”.
O case será apresentado em 5 de novembro, durante a conferência global XConf Americas 2026, promovida pela Thoughtworks no Centro de Convenções Rebouças, em São Paulo. O avanço integra a modernização digital do conglomerado, que também inclui sistemas de bilhetagem online, com volume dobrado em um ano, e recursos de telemetria preditiva com monitoramento de fadiga em tempo real na frota.
Sobre o Grupo Guanabara, o material informa que o conglomerado reúne mais de 30 companhias ligadas ao transporte de passageiros, banco múltiplo, concessionárias Mercedes Benz, tecnologia, desenvolvimento de software e mercado imobiliário. A empresa afirma atuar há mais de 60 anos sob o slogan “Movendo Vidas, Conectando Histórias”.