Aeroportos VINCI gerencia 70 aeroportos em 14 países, dá as boas-vindas 320 milhões de passageiros por ano, e gera 4,5 bilhões de euros em receita. Diante das crescentes restrições operacionais e ambientais, a operadora está recorrendo ao artificial intelligence para otimizar seu desempenho. Benoît Forest, diretor de operações da VINCI Airports, fala sobre uma transformação bem-sucedida.
Quem é Benoît Forest?
Benoît Forest foi nomeado diretor de operações da VINCI Airports em janeiro de 2025, depois de ter ocupado o cargo de diretor de Data por quase três anos. Com mais de nove anos de experiência no Grupo, ele dirigiu a transformação data da empresa, incluindo a implantação do projeto Smart Data Hub em 15 países, a criação de 10 casos de uso que abrangem 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 pelo CNAM e combina conhecimentos financeiros e operacionais adquiridos nos setores de aeroportos e rodovias na VINCI Autoroutes.
O desafio: gerenciamento unificado de uma rede 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.
Seu modelo de negócios é baseado em duas alavancas complementares:
- Taxas aeronáuticas (50% da receita) cobrados das companhias aéreas pelo uso da infraestrutura
- Receita comercial (30%-40%) gerados pelos gastos dos passageiros, especialmente em lojas duty-free, restaurantes e estacionamentos
Esse modelo duplo impõe um requisito fundamental: conhecer, compreender e antecipação do tráfego de passageiros. Tudo o mais decorre disso: dimensionamento da equipe, calibração das ofertas comerciais, previsões financeiras, qualidade do serviço, trajetórias de investimento e estratégia de descarbonização.
O desafio: Coleta e processamento de dados dispersos, não padronizados e em silos data nos vários aeroportos do Grupo para criar uma visão unificada dos fluxos de tráfego. Esse é o objetivo da transformação iniciada com o Artefact e o Google Cloud. O resultado é a construção de um global Data Factory capaz de federar a rede data, estruturá-la e disponibilizá-la para a tomada de decisões.
Uma infraestrutura data projetada como uma alavanca de desempenho
Para enfrentar esse desafio de gerenciamento em todo o grupo, a VINCI Airports escolheu uma arquitetura data unificada, dimensionável e segura, baseada em Google Cloud Platform, O objetivo da empresa é fornecer a todas as unidades de negócios em todos os aeroportos os meios para entender melhor, antecipar e agir, com base em consolidado, contextualizado e analisável data em diferentes níveis.
Trabalhando com o Artefact, o grupo montou um Data Factory em 2023, capaz de:
- Coleta de data de sistemas heterogêneos em 14 países
- Controle da qualidade e integridade do data por meio de proteções automatizadas
- Harmonização da estrutura do data para permitir comparações confiáveis entre plataformas
Essa abordagem evita os encargos da harmonização tradicional de TI. Graças ao cloud, os aeroportos mantêm suas ferramentas locais, mas expõem seu data em uma base comum, onde ele é limpo, estruturado e usado para alimentar painéis, modelos de IA, análises de desempenho etc.
Google Cloud Platform: Uma arquitetura robusta
Para facilitar o aumento de escala, a arquitetura do Google Cloud Platform se baseia em componentes comprovados, projetados para volume, velocidade de análise e segurança:
- BigQuery para armazenar e analisar grandes quantidades de data
- Vertex AI para treinamento e implantação de modelos preditivos
- Cloud Run + Streamlit para oferecer às equipes de negócios uma interface simples, rápida e interativa
- Armazenamento em nuvem para o gerenciamento centralizado de modelos e versões
- Construção na nuvem para integração contínua e implementação fluida de fluxos de trabalho
Três casos de uso importantes para aumentar o desempenho do aeroporto
1) Na fonte: Previsão de tráfego de passageiros
O tráfego de passageiros é o principal data da empresa. A previsão desse tráfego torna possível:
- Orientar a estratégia de longo prazo (investimentos, abertura de novas rotas, projeções financeiras)
- Dimensionar as operações cotidianas (segurança, recepção, manuseio de bagagens)
- Gerenciar as ofertas comerciais com base nos perfis dos passageiros
Assim, a VINCI Airports e a Artefact projetaram modelos preditivos em várias escalas adaptados às necessidades de cada nível de gerenciamento, fornecendo:
- Uma visão consolidada para o gerenciamento do grupo, com projeções de fluxo anual
- Visualizações operacionais semanais ou diárias para antecipar picos de atividade
- Uma visão local por aeroporto, com referência cruzada ao comportamento data
Esses modelos são baseados no histórico de tráfego, em variáveis exógenas e em sinais fracos. Eles permitem que as trajetórias sejam simuladas, que as previsões humanas sejam comparadas com as projeções algorítmicas e que as compensações sejam otimizadas.
2) Melhorar a eficiência operacional do aeroporto
Graças ao data, a VINCI Airports pode agora antecipar pontos de congestionamento e adaptar seus recursos com antecedência. Por exemplo, ao escanear os cartões de embarque, é possível prever quando os passageiros chegarão aos pontos de controle de segurança. Ao cruzar a referência desse data com 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 possíveis ameaças.
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 para Lisboa não gera o mesmo tamanho médio de cesta que uma partida de férias para Punta Cana.
Ao analisar os cartões de embarque escaneados nos caixas e cruzá-los com o tráfego data, o grupo identifica os padrões de consumo e pode recomendar que os varejistas dos aeroportos ajustem suas ofertas de produtos com base nos perfis e destinos dos passageiros.
Fatores de sucesso: Da implementação à adoção comercial
Envolvimento das equipes desde o início do projeto
A Artefact apoiou a VINCI Airports desde os primeiros estágios do projeto, assumindo uma posição de liderança no projeto. abordagem colaborativa com a equipe operacional desde o lançamento do projeto. Um suporte comercial aprimorado é absolutamente essencial para atingir 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 os cientistas do data entendam as preocupações da empresa e incorporem as necessidades altamente operacionais no projeto das soluções.” - Benoît Forest, diretor de operações da VINCI Airports
Isso facilita o desenvolvimento de casos de uso concretos que estão alinhados com desafios reais de negócios (tráfego, segurança, varejo, finanças etc.) e garante sua adoção a longo prazo.
Qualidade Data, a chave para a confiança nos negócios
Inicialmente, as equipes da VINCI Airports consideravam o data governance como secundário. Muito rapidamente, com Benoît Forest, eles perceberam que ele era, na verdade, fundamental. Porque quando os modelos não funcionam bem devido à baixa qualidade do data, a confiança nos negócios diminui rapidamente.
A VINCI Airports e a Artefact implementaram uma série de salvaguardas técnicas para garantir a confiabilidade da data a montante:
- Detecção de arquivos ausentes (por exemplo, um alerta como “tráfego não recebido do dia anterior”)
- Controle de 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 no Google Cloud Platform, evitam desvios silenciosos e garantem a estabilidade dos modelos em produção.
“Acho que o sucesso desse projeto está na compreensão do desafio comercial estratégico, na definição do escopo, na implementação da solução, no fornecimento de treinamento e, agora, a ferramenta é usada diariamente pelas equipes comerciais.” - Benoît Forest, diretor de operações da VINCI Airports
Medição contínua do 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 local. O objetivo é identificar discrepâncias, entender suas causas e ajustar os modelos para melhorar sua precisão ao longo do tempo. Essa eficiência é possível graças à implantação da IA.
Indo além com a IA: sistematizando a previsão
Com a estabilização do ambiente data, a VINCI Airports embarcou em 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 a compreensão do comportamento dos passageiros.
A abordagem é baseada em granularidade diferenciada:
- Previsão estratégica anual, O senhor pode usar o sistema de gerenciamento de dados da empresa, útil para o departamento financeiro.
- Projeções semanais ou diárias para o gerenciamento operacional.
- Análise pós-operacional, O modelo de análise de dados é um modelo de análise de dados para comparar o que o modelo previu com o que realmente ocorreu
“A IA aqui nos permite passar da intuição local para o conhecimento compartilhado, sem substituir as equipes, mas dando a elas os meios para economizar tempo e se concentrar na tomada de decisões.” - Benoît Forest, diretor de operações da VINCI Airports
O surgimento da IA generativa para uma análise abrangente do data
Como parte do projeto em andamento, a VINCI Airports está agora explorando o potencial da IA generativa por meio de três casos de uso:
- GPT seguro: Um assistente integrado aos painéis de controle
- Fale com meu data: Conversational database queries
- Inteligência de documentos: Extração e síntese automáticas de conteúdo complexo (procedimentos, auditorias, reports)
Esses desenvolvimentos são necessários e representam os desafios de 2025 para a equipe de Benoît Forest. Essa riqueza de informações ainda é materializada principalmente em painéis visuais em tempo real (Power BI). Embora eficazes, essas ferramentas permanecem rígidas e exigem desenvolvimento constante para evoluir.
Portanto, a ambição é permitir que cada funcionário interaja diretamente com todos os data por meio de agentes autônomos de IA, O senhor pode usar o painel de controle para responder a perguntas complexas e levar a análise muito além dos recursos atuais dos painéis tradicionais.
