A rápida disseminação da inteligência artificial generativa (GenAI) no setor do turismo e da hotelaria tem sido acompanhada por um discurso fortemente centrado na eficiência, na personalização e na inovação da experiência do cliente. No entanto, o artigo “Generative AI in hospitality and tourism: a dual-stakeholder perspective on tourist and workforce experience dynamics”, de Maria Leonor Ferreira e Elisabeth Kastenholz, publicado este mês na revista Tourism Review, propõe uma leitura substancialmente mais exigente e estrutural: a GenAI não transforma apenas a experiência do turista — reconfigura simultaneamente o trabalho, as relações de serviço e os próprios mecanismos de criação (e destruição) de valor no turismo.
As autoras, investigadoras da Universidade de Aveiro e do centro GOVCOPP, partem de uma revisão sistemática de 89 artigos científicos revistos por pares, publicados desde 2023, seguindo o protocolo PRISMA. O objetivo é claro: ultrapassar a fragmentação da investigação existente, que tende a analisar separadamente turistas e trabalhadores, e construir uma abordagem integrada capaz de explicar os efeitos sistémicos da GenAI em contextos de hospitalidade.
Uma literatura desequilibrada e excessivamente centrada no cliente
Um dos primeiros resultados relevantes do estudo é o diagnóstico crítico do estado da arte. Segundo a análise das autoras, 69,66% dos estudos existentes focam-se exclusivamente nos turistas, enquanto apenas 19,10% analisam impactos nos trabalhadores e apenas 4,49% consideram simultaneamente ambos os grupos. Esta assimetria limita seriamente a compreensão do fenómeno, uma vez que, como sublinham as autoras, “guest expectations and workforce responses are mutually constitutive”.
Do ponto de vista metodológico, a investigação revela ainda um forte viés quantitativo: 64% dos estudos recorrem a métodos quantitativos, sobretudo inquéritos baseados em modelos de aceitação tecnológica (TAM, UTAUT), privilegiando a intenção de uso em detrimento da análise dos efeitos sociais, emocionais e organizacionais da tecnologia.
Personalização, automação e o paradoxo da eficiência
O artigo reconhece claramente as oportunidades associadas à GenAI. A personalização surge como o benefício mais frequentemente identificado na literatura, com 33 menções, permitindo recomendações, itinerários e conteúdos ajustados em tempo real. A automação e a eficiência operacional surgem logo a seguir (28 menções), associadas a chatbots, assistentes virtuais e sistemas de apoio à decisão disponíveis 24/7.
Contudo, Ferreira e Kastenholz sublinham que estes ganhos não são neutros. A automação de tarefas rotineiras tende a deslocar — e não a eliminar — o trabalho humano, intensificando exigências cognitivas e emocionais. Como referem: “Automation may alleviate workload yet simultaneously create new pressures around monitoring, exception-handling and emotional authenticity”.
Este fenómeno é conceptualizado como human fallback paradox: quando a tecnologia falha, são os trabalhadores que absorvem a complexidade residual, corrigindo erros algorítmicos e gerindo expectativas irrealistas dos clientes.
Autenticidade, confiança e erosão do trabalho relacional
Entre os riscos mais consistentes identificados na literatura analisada destacam-se a desinformação e as “alucinações” da IA (27 menções), as questões éticas e de enviesamento (21) e as preocupações com privacidade e proteção de dados (21). Mas um dos aspetos mais sensíveis, sobretudo em contextos de hospitalidade, é a perda do “toque humano” e a erosão da autenticidade da experiência.
As autoras alertam que a crescente sofisticação linguística da GenAI pode gerar ambiguidade relacional, diluindo fronteiras entre interação humana e algorítmica. Isto tem implicações diretas no trabalho emocional dos profissionais e na perceção de cuidado e hospitalidade:
“The perceived commodification of emotional labour raises concerns about identity, dignity and the shifting meaning of care in technologically mediated encounters”.
O principal contributo teórico do artigo será, no entanto, a proposta do Tourist Experience–Workforce Dynamics Framework, que conceptualiza a GenAI como um sistema relacional, onde turistas e trabalhadores coevoluem através de três modos:
- Alinhamento, quando a tecnologia beneficia simultaneamente clientes e trabalhadores;
- Divergência, quando a otimização de um domínio ocorre à custa do outro;
- Negociação, quando ambos os grupos ajustam expectativas, papéis e práticas num processo contínuo.
Este enquadramento permite compreender a GenAI não como uma ferramenta isolada, mas como um agente estruturante das relações de serviço, onde valor e destruição de valor coexistem.
Principais conclusões
- A adoção de GenAI no turismo tem efeitos sistémicos, não podendo ser analisada separadamente do trabalho humano.
- A investigação existente é fragmentada e excessivamente centrada no cliente, negligenciando impactos na força de trabalho.
- A personalização e a automação geram ganhos claros, mas também intensificam exigências emocionais e cognitivas sobre os trabalhadores.
- Questões de autenticidade, confiança, ética e privacidade são centrais para a sustentabilidade da GenAI na hospitalidade.
- A criação de valor depende do equilíbrio entre eficiência tecnológica e relações humanas, exigindo abordagens de governação e gestão centradas nas pessoas.
Referência: Ferreira, M. L., & Kastenholz, E. (2025). Generative AI in hospitality and tourism: a dual-stakeholder perspective on tourist and workforce experience dynamics. Tourism Review. https://doi.org/10.1108/TR-08-2025-0968
Comentários
Enviar um comentário