A VINCI Airports administra 70 aeroportos em 14 países, recebe 320 milhões de passageiros por ano e gera € 4,5 bilhões em receita. Diante das crescentes restrições operacionais e ambientais, a operadora está recorrendo à artificial intelligence otimizar seu desempenho. Uma retrospectiva de uma transformação bem-sucedida com Benoît Forest, diretor de operações da VINCI Airports.
Quem é Benoît Forest?
Benoît Forest foi nomeado Diretor de Operações da VINCI Airports em janeiro de 2025, após ter ocupado o cargo de Diretor de Data quase três anos. Com mais de nove anos de experiência no Grupo, ele conduziu a data da empresa, incluindo a implantação do projeto Smart Data em 15 países, a criação de 10 casos de uso cobrindo todas as áreas estratégicas da VINCI Airports (tráfego, comercial, operações, finanças, meio ambiente) e a integração de análises preditivas.
Ele é formado em Controle de Gestão pela CNAM e combina conhecimentos financeiros e operacionais adquiridos nos setores aeroportuário e rodoviário na VINCI Autoroutes.
O desafio: gerenciamento unificado de uma data complexa
A VINCI Airports opera uma rede diversificada que se estende do Japão ao Chile. Cada plataforma tem seus próprios sistemas de TI, restrições locais e especificidades operacionais. Embora essa diversidade seja uma fonte de força, ela também complica a tomada de decisões em nível de grupo.
O modelo de negócios deles se baseia em duas alavancas complementares:
- Taxas aeronáuticas (50% da receita) cobradas às companhias aéreas pela utilização das infraestruturas
- Receita comercial (30%–40%) gerada pelos gastos dos passageiros, especialmente em lojas duty-free, restaurantes e estacionamentos
Este modelo duplo impõe um requisito fundamental: conhecer, compreender e antecipar o tráfego de passageiros. Tudo o resto decorre disso: dimensionamento das equipes, calibração das ofertas comerciais, previsões financeiras, qualidade do serviço, trajetórias de investimento e estratégia de descarbonização.
O desafio: coletar e processar data dispersos, não padronizados e isolados nos diversos aeroportos do Grupo para criar uma visão unificada dos fluxos de tráfego. Esse é o objetivo da transformação lançada com o Artefact e o Google Cloud. O resultado é a construção de uma Data global capaz de federar data da rede, estruturá-los e disponibilizá-los para a tomada de decisões.
Uma data projetada como alavanca de desempenho
Para enfrentar esse desafio de gestão em todo o grupo, a VINCI Airports escolheu uma data unificada, escalável e segura, construída na Google Cloud , selecionada para fornecer a todas as unidades de negócios em todos os aeroportos os meios para compreender, antecipar e agir melhor, com base em data consolidados, contextualizados e analisáveis data diferentes níveis.
Em colaboração com Artefact, o grupo criou em 2023 uma Data capaz de:
- Coleta data de sistemas heterogêneos em 14 países
- Controle data e integridade data por meio de proteções automatizadas
- Harmonização data para permitir comparações confiáveis entre plataformas
Essa abordagem evita os encargos da harmonização tradicional de TI. Graças à cloud, os aeroportos mantêm suas ferramentas locais, mas expõem seus data uma base comum, onde são limpos, estruturados e, em seguida, usados para alimentar painéis, AI , análises de desempenho etc.
Google Cloud : uma arquitetura robusta
Para facilitar a expansão, a arquitetura do Google Cloud conta com componentes comprovados, projetados para oferecer volume, velocidade de análise e segurança:
- BigQuery para armazenar e analisar data em grande escala
- Vertex AI para treinamento e implantação de modelos preditivos
- Cloud + Streamlit para fornecer às equipes de negócios uma interface simples, rápida e interativa
- Cloud para gerenciamento centralizado de modelos e versões
- Cloud para integração contínua e implantação fluida de fluxos de trabalho
Três casos de uso importantes para melhorar o desempenho dos aeroportos
1) Na origem: previsão do tráfego de passageiros
O tráfego de passageiros é o data fundamental da empresa. Prever esse tráfego permite:
- Orientar a estratégia de longo prazo (investimentos, abertura de novas rotas, projeções financeiras)
- Dimensionar as operações diárias (segurança, recepção, manuseio de bagagens)
- Gerencie ofertas comerciais com base nos perfis dos passageiros
A VINCI Airports e Artefact conceberam Artefact modelos preditivos multiescala adaptados às necessidades de cada nível de gestão, proporcionando:
- Uma visão consolidada para a gestão do grupo, com projeções de fluxo anual
- Visões operacionais semanais ou diárias para antecipar picos de atividade
- Uma visão local por aeroporto, cruzada com data comportamentais
Esses modelos baseiam-se no histórico de tráfego, variáveis exógenas e sinais fracos. Eles permitem simular trajetórias, comparar previsões humanas com projeções algorítmicas e otimizar trade-offs.
2) Melhoria da eficiência operacional dos aeroportos
Graças aos data, a VINCI Airports agora pode antecipar pontos de congestionamento e adaptar seus recursos com antecedência. Por exemplo, ao digitalizar os cartões de embarque, é possível prever quando os passageiros chegarão aos pontos de verificação de segurança. Ao cruzar esses data as capacidades de processamento da linha, as equipes podem ajustar os níveis de pessoal em tempo real para garantir tempos de espera inferiores a 10 minutos. Em termos de segurança, os passageiros nos pontos de verificação de segurança de bagagem passam por uma máquina de raios X para detectar quaisquer ameaças potenciais.
3) Otimização das estratégias de vendas para produtos de viagem
Ao analisar os fluxos de tráfego e as compras, a VINCI Airports obtém uma melhor compreensão de quem consome o quê, quando, onde e em que contexto.
Um passageiro britânico em trânsito não se comporta da mesma forma que um passageiro francês em um voo doméstico. Um voo às 6h15 com destino a Lisboa não gera o mesmo valor médio de compras que uma viagem de férias para Punta Cana.
Ao analisar os cartões de embarque digitalizados nos caixas e cruzá-los com data de tráfego, o grupo identifica padrões de consumo e pode recomendar que os varejistas do aeroporto ajustem suas ofertas de produtos com base nos perfis dos passageiros e nos destinos.
Fatores de sucesso: da implementação à adoção pelos negócios
Envolvendo as equipes desde o início do projeto
Artefact a VINCI Airports desde as fases iniciais do projeto, adotando uma abordagem colaborativa com a equipe operacional desde o lançamento do projeto. Um suporte empresarial aprimorado é absolutamente essencial para alcançar o equilíbrio certo entre a inteligência humana e os modelos preditivos.
“O momento da integração das equipes operacionais é muito importante. Ela deve começar no primeiro dia. Isso garante que data compreendam as preocupações do negócio e incorporem necessidades altamente operacionais ao projeto das soluções.” – Benoît Forest, Diretor de Operações da VINCI Airports
Isso facilita o desenvolvimento de casos de uso concretos que estão alinhados com os desafios reais dos negócios (tráfego, segurança, varejo, finanças, etc.) e garante sua adoção a longo prazo.
Data , a chave para a confiança nos negócios
Inicialmente, as equipes da VINCI Airports consideravam data como algo secundário. Rapidamente, com Benoît Forest, perceberam que ela era, na verdade, fundamental. Pois quando os modelos apresentam falhas devido à má data , a confiança dos negócios se deteriora rapidamente.
A VINCI Airports e Artefact uma série de medidas técnicas de segurança para garantir data a montante:
- Detecção de arquivos ausentes (por exemplo, um alerta como “tráfego não recebido do dia anterior”)
- Controle da estrutura para garantir que os esquemas permaneçam estáveis ao longo do tempo
- Testes de integridade (um desvio anormal em um aeroporto aciona um alerta automático)
Essas verificações automatizadas, operadas inteiramente na Google Cloud , evitam desvios silenciosos e garantem a estabilidade dos modelos em produção.
“Acho que o sucesso deste projeto reside na compreensão do desafio estratégico do negócio, na definição do escopo, na implantação da solução, na oferta de treinamento e, agora, na utilização diária da ferramenta pelas equipes de negócios.” – Benoît Forest, diretor de operações da VINCI Airports
Medindo continuamente o desempenho preditivo
A VINCI Airports implementou um processo de avaliação pós-operacional. As equipes comparam o que os modelos previram com o que realmente aconteceu no terreno. O objetivo é identificar discrepâncias, compreender suas causas e ajustar os modelos para melhorar sua precisão ao longo do tempo. Essa eficiência é possível graças à implantação da AI.
Avançando com AI: sistematizando a previsão
Com a estabilização do data , a VINCI Airports iniciou uma segunda fase: a transição para a previsão sistematizada. As equipes treinaram modelos para refinar as trajetórias de tráfego, antecipar picos de atividade e enriquecer sua compreensão do comportamento dos passageiros.
A abordagem baseia-se em granularidade diferenciada:
- Previsão estratégica anual, útil para o departamento financeiro.
- Projeções semanais ou diárias para gestão operacional.
- Análise pós-operacional, para comparar o que o modelo previu com o que realmente ocorreu
AI permite-nos passar da intuição local para o conhecimento partilhado, sem substituir as equipes, mas dando-lhes os meios para poupar tempo e se concentrarem na tomada de decisões.” – Benoît Forest, Diretor de Operações da VINCI Airports
A ascensão da AI generativa AI data abrangente data
Como parte do projeto em andamento, a VINCI Airports está agora explorando o potencial da AI generativa AI três casos de uso:
- GPT seguro: um assistente integrado aos painéis
- Converse com meus data: consultas conversacionais ao banco de dados
- Inteligência documental: extração e síntese automáticas de conteúdos complexos (procedimentos, auditorias, reports)
Esses desenvolvimentos são necessários e representam os desafios para 2025 da equipe de Benoît Forest. Essa riqueza de informações ainda se materializa principalmente em painéis visuais em tempo real (Power BI). Embora eficazes, essas ferramentas continuam rígidas e exigem desenvolvimento constante para evoluir.
A ambição é, portanto, permitir que todos os funcionários interajam diretamente com todos data AI autônomos, capazes de responder a perguntas complexas e levar a análise muito além das capacidades atuais dos painéis tradicionais.
