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Joy e Alexandre Barrière assumiram as rédeas da empresa familiar de seus pais, Diane Barrière e Dominique Desseigne, dando nova vida ao Grupo Barrière com uma nova abordagem à inovação. Essa instituição centenária foi pioneira no conceito de “Resort em estilo francês,” combinando hotéis, cassinos, restaurantes, instalações de bem-estar e entretenimento. Em 2025, o Grupo tem 33 estabelecimentos de jogos de azar, 20 hotéis de luxo, e quase 7.000 funcionários em todo o mundo.
Foi nesse cenário de internacionalização que começou a transformação do data e da IA do Grupo. Salomon Bentolila, A iniciativa está sendo conduzida pelo Diretor de Data e Aquisição. Com Artefact como seu parceiro estratégico e tecnológico, o Grupo Barrière está lançando seus primeiros agentes de IA personalizados.
Estabelecer um roteiro de IA com base em três objetivos
Para adotar a IA, o Grupo Barrière estruturou sua abordagem em três áreas:
- Melhorar a produtividade e as operações: Todos os funcionários têm acesso à IA, independentemente de seu nível de maturidade tecnológica. Isso se aplica a todas as linhas de negócios.
- Transformar a experiência do cliente e do funcionário: As soluções de suporte de chatbots e IA melhoram a eficiência operacional sem comprometer a excelência do serviço.
- Crie novos serviços usando IA generativa: Atualmente, o Grupo está experimentando novos modelos de negócios para se diferenciar.
Casos de uso: Três agentes piloto de IA para diferentes necessidades de negócios
Em colaboração com o Artefact, o Groupe Barrière desenvolveu um plataforma de IA generativa com três agentes principais. Cada um deles aborda desafios comerciais específicos. Eles estão sendo implementados gradualmente em um modo de teste e aprendizado.
Agente 1 - Barrière GPT: IA para todos
Baseado no Gemini, o Agente Barrière GPT fornece acesso seguro a um modelo de linguagem avançado. A plataforma integra bibliotecas de prompts que as equipes podem compartilhar e reutilizar. Implementada para cerca de cem funcionários, a ferramenta já gerou mais de 4.000 prompts. Essa fase piloto permite a avaliação da adoção real e o ajuste da estratégia.
“Aprendemos e avançamos muito rapidamente questionando as coisas. O Google inclui muitos recursos em seu Workspace. Isso levanta a questão: devemos manter o Barrière GPT ou confiar em ferramentas nativas? Continuamos ágeis”.”- Salomon Bentolila, Diretor de Data e Aquisição, Groupe Barrière
Isso abordagem de teste e aprendizado permite que o Grupo permaneça flexível diante das rápidas mudanças do mercado. Em vez de se comprometer com uma implantação maciça, as equipes da Salomon Bentolila avaliam em tempo real se a solução continua relevante ou se alternativas nativas poderiam atender melhor às necessidades.
Agente 2 - Call Center: Agilizar o relacionamento com o cliente
O segundo agente visa call centers. Os consultores precisavam consultar várias fontes: procedimentos, catálogos de produtos, etc. Eles perdiam um tempo valioso durante as interações com os clientes.
A equipe de Salomon Bentolila desenvolveu um agente de call center baseado na arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation). Essa tecnologia agrega toda a documentação comercial. Os consultores obtêm instantaneamente as respostas de que precisam; o tempo de processamento das informações é reduzido; os agentes podem voltar a se concentrar nas vendas e no suporte.
Resultado: mais de 1.000 prompts gerados por mais de 60 usuários ativos com um índice de satisfação de 3,64/4. A implementação está planejada em todas as centrais de atendimento do Grupo.
Agente 3 - Barrière Play Support: Assistência contínua disponível
O Grupo Barrière desenvolveu o Barrière Play, um aplicativo que permite que os clientes se conectem às máquinas caça-níqueis usando uma carteira recarregável. O aplicativo está em constante evolução por meio de sprints ágeis. No entanto, quando surgem problemas técnicos, os funcionários da área nem sempre entendem os aspectos técnicos suficientemente bem para resolvê-los. Isso levou à pergunta: Como podemos garantir um suporte eficaz em todos os momentos?
Foi tomada a decisão de criar uma FAQ. O documento resultante database foi colocado em um RAG. Esse sistema fornece Suporte de IA 24 horas por dia, 7 dias por semana. Testado em três cassinos-piloto, ele tem mais de 350 prompts, mais de 30 usuários ativos e um índice de satisfação de 3,77/4.
A adoção comercial é tão importante quanto o desempenho técnico
A adoção do usuário é tão importante quanto o desempenho da ferramenta. O feedback do campo exigiu ajustes.
Para as centrais de atendimento, as equipes de Data e Aquisição tiveram que melhorar a qualidade do documento databases nos RAGs. Foi necessária uma evidência concreta do valor agregado para convencer as equipes.
“Nossos funcionários do call center já têm acesso a cerca de 32 ferramentas. Isso significava mais uma ferramenta para eles dominarem. Portanto, tinha que valer realmente a pena.” - Salomon Bentolila, Diretor de Data e Aquisição, Groupe Barrière
Quanto ao agente Barrière Play, a interface inicial via Google Chat não era adequada para funcionários móveis. Portanto, o Grupo integrou o agente diretamente ao back-office ferramentas usadas diariamente, por meio de uma API.
A Artefact apoiou essas mudanças adaptando a arquitetura técnica e os métodos de integração. Além disso, eles abordaram dois aspectos essenciais:
- Adoção pelos funcionários
- Materiais de apoio ao gerenciamento de mudanças
LLM como juiz: Supervisionando o agente de IA para garantir a qualidade
A sustentabilidade do sistema depende de uma supervisão rigorosa. A Artefact e o Groupe Barrière implementaram um LLM como uma abordagem de juiz para avaliar continuamente a relevância das respostas.
Essa metodologia está estruturada da seguinte forma:
- Informações: Criação de bibliotecas data de referência com linhas de negócios, incluindo pares de perguntas e respostas anotadas
- Resposta: Geração de respostas às perguntas dos usuários por meio do agente RAG a ser avaliado
- Avaliação: Pontuação automatizada da previsão em uma escala de 1 a 4 por um juiz do LLM, com base no conhecimento dataset. Cada pontuação é explícita e justificada.
- RecalibraçãoRevisão das justificativas para as pontuações e, em seguida, modificação do prompt de contexto/RAG do agente (atividade humana episódica)
Esse ciclo de melhoria contínua reforça a confiança do usuário e garante a confiabilidade de longo prazo dos agentes de IA.
2026: Uma abordagem ágil para a adoção generalizada da IA
Com mais de 5.000 prompts gerados, o Groupe Barrière planeja implantar novos casos de uso em 2026. A agilidade continua sendo a prioridade.
“Em vez de seguir rigidamente um roteiro, preferimos aproveitar as oportunidades que possam ser do interesse de nossas equipes. Definimos um orçamento que implantamos de forma ágil, de acordo com as necessidades.” -Salomon Bentolila, Diretor de Data e Aquisição, Groupe Barrière
Essa metodologia pragmática e flexível permite que o Grupo aloque seu orçamento de IA de forma dinâmica, em vez de seguir uma priorização fixa. Com essa transformação, o Grupo Barrière está mostrando como uma empresa centenária do setor de hotéis de luxo pode inovar sem perder sua identidade. Ao colocar a adoção do usuário no centro de sua estratégia, a empresa mantém altos padrões de qualidade de seus serviços graças a sistemas de monitoramento robustos.
