IA em viagens corporativas: automações úteis e riscos comuns

A adoção de inteligência artificial nas viagens corporativas deixou de ser uma discussão conceitual e passou a fazer parte da agenda prática das empresas. Processos com alto volume, regras claras e repetição constante tornaram-se candidatos naturais à automação, especialmente em áreas pressionadas por eficiência.

Ao mesmo tempo, a demanda por “usar IA” nem sempre vem acompanhada de critério. Quando aplicada sem priorização, a automação tende a gerar o efeito oposto ao esperado: mais exceções, ruído operacional, inconsistências e aumento do retrabalho. Em T&E, onde decisões envolvem política, orçamento e compliance, esse risco é ainda mais sensível.

O ponto de partida é identificar onde a IA realmente reduz o esforço humano sem comprometer o controle. Este artigo parte dessa premissa para mostrar quais automações fazem sentido no contexto das viagens corporativas, quais exigem cuidado e como priorizar aplicações que gerem ganho imediato de tempo, sem criar novos problemas para o programa. Confira!

Automações com IA que fazem sentido x onde é preciso cuidado

Na gestão de viagens corporativas, a IA funciona melhor quando aplicada a processos repetitivos, com regras bem definidas e baixo grau de ambiguidade. Nessas frentes, o ganho de tempo é imediato e o risco operacional é controlável. O problema começa quando a automação tenta substituir decisões que dependem de contexto, negociação ou julgamento humano.

Onde a automação tende a funcionar bem

• Classificação automática de despesas: identificação de tipo de gasto, centro de custo e projeto com base em padrões recorrentes reduz lançamentos manuais e erros de categorização.

• Validação de comprovantes: checagem de campos obrigatórios, duplicidade e aderência a formatos esperados acelera auditorias simples.

• Aplicação de regras de política: verificação automática de limites, elegibilidade e exceções recorrentes diminui esforços operacionais.

• Triagem de exceções: fazer a separação do que está claramente dentro ou fora da política permite que o time foque apenas nos casos relevantes.

• Análise de padrões repetitivos: identificação de gastos recorrentes fora do fluxo ou comportamentos que se repetem ao longo do mês.

Essas automações aliviam tarefas operacionais e criam escala sem comprometer a governança do programa.

Onde a IA exige alerta

• Decisões que envolvem contexto de negócio: aprovações estratégicas, exceções justificadas e negociações com fornecedores ainda dependem de leitura humana.

• Regras mal definidas ou instáveis: automatizar processos sem política clara tende a amplificar inconsistências.

• Automação sem visibilidade: quando o gestor não entende como a decisão foi tomada, o risco de retrabalho e perda de confiança aumenta.

• Dependência excessiva sem monitoramento: modelos precisam de revisão constante; sem acompanhamento, erros se propagam rapidamente.

O critério para priorizar é simples: começar pelo que reduz esforço sem introduzir ambiguidade. A IA deve assumir o que é previsível, repetitivo e mensurável, deixando decisões sensíveis sob controle do gestor de viagens.

Detecção de inconsistências em despesas com apoio de IA

Um dos usos mais imediatos e seguros da inteligência artificial em T&E está na identificação automática de inconsistências em despesas. Trata-se de um processo com alto volume, regras relativamente estáveis e grande consumo de tempo quando feito de forma manual.

Com apoio de IA, é possível cruzar informações de despesas, comprovantes, política e histórico de comportamento para sinalizar situações que fogem do padrão esperado. Isso reduz a dependência de conferências manuais e evita que erros simples avancem para o fechamento do mês.

Algumas aplicações práticas incluem:

• Sugestão automática de categorias corretas no momento do lançamento;

• Validação em tempo real de campos, limites e política;

• Padronização de comportamentos recorrentes por perfil ou tipo de viagem;

• Redução de exceções evitáveis;

• Aprimoramento contínuo das regras com base no histórico.

O ganho principal não está apenas em detectar o erro, mas em priorizar a análise. A IA filtra o que merece atenção e libera o time para avaliar apenas os casos relevantes, com mais contexto e menos retrabalho.

Leia também: IA no pós-viagem: como identificar fraudes e otimizar custos.

Como a IA ajuda a reduzir erros repetitivos na gestão de viagens e despesas

Erros repetitivos são um dos principais pontos de desperdício de tempo na gestão de viagens corporativas e despesas. Lançamentos incorretos, comprovantes incompletos, classificações erradas e exceções recorrentes consomem esforço operacional sem gerar valor e tendem a se repetir quando não há intervenção estrutural.

A inteligência artificial contribui justamente nesse ponto ao aprender padrões de erro e atuar de forma preventiva. Em vez de corrigir problemas após o ocorrido, a automação passa a reduzir a incidência desses desvios ao longo do processo.

Algumas aplicações práticas incluem:

• Sugestão automática de categorias corretas: com base em histórico, a IA reduz erros de classificação já no momento do lançamento da despesa.

• Validação em tempo real: alertas imediatos sobre campos obrigatórios, limites de política ou inconsistências evitam retrabalho posterior.

• Padronização de comportamentos recorrentes: ao identificar padrões de erro por perfil, área ou tipo de viagem, a IA ajuda a corrigir a origem do problema.

• Redução de exceções evitáveis: a sinalização antecipada de gastos fora do padrão diminui aprovações manuais desnecessárias.

• Aprimoramento contínuo das regras: quanto mais a IA é utilizada, mais refinada se torna a identificação de situações que costumam gerar erros.

O resultado direto é uma operação mais estável, com menos intervenções manuais e maior previsibilidade. Ao reduzir erros repetitivos, o gestor ganha tempo para atuar em análises mais estratégicas e evita que pequenas falhas se acumulem ao longo do mês.

Como definir regras de auditoria automatizadas com IA

A auditoria é uma das frentes mais sensíveis da gestão de viagens corporativas. Quando feita de forma manual, consome tempo e tende a ser aplicada de maneira desigual; ao mesmo tempo, quando automatizada sem critério, pode gerar bloqueios indevidos e perda de controle. O uso de IA funciona melhor quando apoia a auditoria, sem substituir completamente o julgamento do gestor.

O primeiro passo é estruturar regras claras e objetivas, que possam ser interpretadas de forma consistente. Limites de valor, categorias permitidas, janelas de tempo, vínculo com a viagem e obrigatoriedade de comprovantes são exemplos de critérios que se adaptam bem à automação.

A partir disso, a IA pode ser aplicada para:

• Auditar automaticamente despesas de baixo risco: gastos dentro de padrões recorrentes podem ser aprovados sem intervenção humana.

• Priorizar exceções relevantes: a IA sinaliza apenas os casos que realmente fogem do esperado, reduzindo o volume de análises manuais.

• Aplicar regras de forma consistente: elimina variações de interpretação entre analistas e garante isonomia no cumprimento da política.

• Identificar reincidência de desvios: padrões repetidos de não conformidade podem ser tratados de forma estrutural, e não pontual.

• Ajustar regras com base em histórico: o comportamento real da operação ajuda a calibrar limites e critérios ao longo do tempo.

O ponto-chave é evitar auditorias “cegas”. Regras automatizadas precisam ser transparentes, revisáveis e acompanhadas por indicadores, para que o gestor saiba quando a IA está economizando tempo e quando está criando gargalos.

Como medir os ganhos da IA na gestão de viagens e despesas

Para que o uso de IA em T&E gere confiança e cumpra com o esperado, é fundamental medir seus efeitos de forma objetiva. Mais do que avaliar a tecnologia em si, o gestor precisa acompanhar o impacto operacional antes e depois da automação.

Alguns indicadores ajudam a tornar esse ganho visível:

• Tempo médio de processamento: compara quanto tempo era gasto para analisar despesas, exceções ou auditorias antes da automação e quanto passou a ser necessário após a aplicação da IA.

• Volume de análises manuais: redução no número de despesas ou casos que exigem intervenção humana indica ganho real de eficiência.

• Taxa de erros recorrentes: mede se inconsistências comuns (classificação incorreta, comprovantes inválidos, lançamentos duplicados) diminuíram ao longo do tempo.

• Quantidade de exceções por período: ajuda a entender se a IA está prevenindo desvios ou apenas sinalizando problemas depois que eles acontecem.

• Retrabalho no fechamento do mês: avalia se houve redução de ajustes tardios, correções manuais e conciliações fora do fluxo.

• Tempo de fechamento: impactos positivos aparecem quando o mês fecha com menos dependência de revisões finais.

• Capacidade analítica do time: embora menos quantitativo, é perceptível quando a equipe passa a dedicar mais tempo à análise e menos à conferência operacional.

O mais importante é acompanhar esses indicadores de forma comparativa. IA que gera valor é aquela que reduz esforço repetitivo, diminui erro e acelera decisões, sem aumentar complexidade ou risco. Quando isso não acontece, o problema raramente está na tecnologia, mas na escolha do que foi automatizado.

Conheça os agentes de IA da VOLL que transformam a gestão de viagens

A VOLL é a maior agência de viagens corporativas digital da América Latina e tem liderado a evolução da gestão de viagens e despesas a partir do uso da IA em um setor historicamente marcado por processos manuais e baixa integração.

Mais do que adotar a IA como tendência, a VOLL aplica a tecnologia de forma prática e orientada a problemas reais da rotina dos gestores e viajantes, lançando recentemente o VOLL Smart Hub, o primeiro marketplace de agentes de IA dedicado à gestão de viagens e despesas corporativas.

A proposta é aplicar IA de forma especializada, com escopo definido e impacto mensurável, evitando automações genéricas que geram ruído operacional. Por isso, cada agente do Smart Hub atua em um ponto específico da jornada de T&E, assumindo tarefas repetitivas, baseadas em regra e alto volume, enquanto o gestor mantém controle sobre decisões que exigem contexto e julgamento.

Entre os agentes já disponíveis estão:

• ExpenseHelper: voltado à identificação de anomalias em comprovantes e pagamentos. Atua na detecção de inconsistências, valores não aprovados e desvios em despesas, acionando o colaborador para correção ou reembolso quando necessário. Esse modelo reduz retrabalho, acelera auditorias e evita que erros avancem para o fechamento do mês.

• RatesAudit: monitora continuamente a disponibilidade das tarifas negociadas no diretório de hotéis da empresa. O agente interage com fornecedores para garantir o correto carregamento das tarifas acordadas, evitando perdas por indisponibilidade, falhas operacionais ou uso indevido de tarifas públicas.

• Airsave: responsável por retarifar reservas aéreas, buscando opções mais econômicas antes do envio para aprovação. Atua de forma preventiva para reduzir custos sem alterar a experiência do viajante e sem depender de ações manuais do time de viagens.

Ao operar como um marketplace, o VOLL Smart Hub permite que as empresas adotem agentes de IA de forma modular e progressiva, de acordo com a maturidade do programa e as prioridades do negócio. Novos agentes podem ser incorporados sem reestruturar processos ou substituir sistemas já existentes.

Com essa abordagem, a IA passa a funcionar como infraestrutura operacional, apoiando a redução de custos, o ganho de tempo e o fortalecimento da governança na gestão de viagens corporativas.

Confira alguns dos cases de sucesso da VOLL com resultados expressivos em economia e experiência do viajante ou fale com um de nossos especialistas para solicitar uma demonstração gratuita do VOLL Smart Hub para sua empresa.