{"id":1065137,"date":"2026-01-05T11:51:04","date_gmt":"2026-01-05T11:51:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=cases&p=1065137"},"modified":"2026-01-05T11:51:45","modified_gmt":"2026-01-05T11:51:45","slug":"how-vinci-airports-uses-ai-to-optimize-its-operational-commercial-and-financial-performance-with-google-cloud-and-artefact","status":"publish","type":"cases","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/cases\/how-vinci-airports-uses-ai-to-optimize-its-operational-commercial-and-financial-performance-with-google-cloud-and-artefact\/","title":{"rendered":"Aeroportos VINCI<\/span> Como a VINCI Airports usa o AI para otimizar seu desempenho operacional, comercial e financeiro com o Google Cloud e o Artefact"},"content":{"rendered":"

Aeroportos VINCI<\/a> gerencia 70 aeroportos<\/strong> em 14 pa\u00edses<\/strong>, d\u00e1 as boas-vindas 320 milh\u00f5es de passageiros por ano<\/strong>, e gera 4,5 bilh\u00f5es de euros em receita<\/strong>. Diante das crescentes restri\u00e7\u00f5es operacionais e ambientais, a operadora est\u00e1 recorrendo ao artificial intelligence para otimizar seu desempenho. Beno\u00eet Forest, diretor de opera\u00e7\u00f5es da VINCI Airports, fala sobre uma transforma\u00e7\u00e3o bem-sucedida.<\/p>\n

Quem \u00e9 Beno\u00eet Forest?<\/strong><\/p>\n

Beno\u00eet Forest<\/a> foi nomeado diretor de opera\u00e7\u00f5es da VINCI Airports em janeiro de 2025, depois de ter ocupado o cargo de diretor de Data por quase tr\u00eas anos. Com mais de nove anos de experi\u00eancia no Grupo, ele dirigiu a transforma\u00e7\u00e3o data da empresa, incluindo a implanta\u00e7\u00e3o do projeto Smart Data Hub em 15 pa\u00edses, a cria\u00e7\u00e3o de 10 casos de uso que abrangem todas as \u00e1reas estrat\u00e9gicas da VINCI Airports (tr\u00e1fego, comercial, opera\u00e7\u00f5es, finan\u00e7as, meio ambiente) e a integra\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises preditivas.
\nEle \u00e9 formado em Controle de Gest\u00e3o pelo CNAM e combina conhecimentos financeiros e operacionais adquiridos nos setores de aeroportos e rodovias na VINCI Autoroutes.<\/p>\n

O desafio: gerenciamento unificado de uma rede data complexa<\/h2>\n

A VINCI Airports opera uma rede diversificada que se estende do Jap\u00e3o ao Chile. Cada plataforma tem seus pr\u00f3prios sistemas de TI, restri\u00e7\u00f5es locais e especificidades operacionais. Embora essa diversidade seja uma fonte de for\u00e7a, ela tamb\u00e9m complica a tomada de decis\u00f5es em n\u00edvel de grupo.<\/p>\n

Seu modelo de neg\u00f3cios \u00e9 baseado em duas alavancas complementares:<\/p>\n

    \n
  1. Taxas aeron\u00e1uticas<\/strong> (50% da receita) cobrados das companhias a\u00e9reas pelo uso da infraestrutura<\/li>\n
  2. Receita comercial<\/strong> (30%-40%) gerados pelos gastos dos passageiros, especialmente em lojas duty-free, restaurantes e estacionamentos<\/li>\n<\/ol>\n

    Esse modelo duplo imp\u00f5e um requisito fundamental: conhecer, compreender e antecipa\u00e7\u00e3o do tr\u00e1fego de passageiros<\/strong>. Tudo o mais decorre disso: dimensionamento da equipe, calibra\u00e7\u00e3o das ofertas comerciais, previs\u00f5es financeiras, qualidade do servi\u00e7o, trajet\u00f3rias de investimento e estrat\u00e9gia de descarboniza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

    O desafio: Coleta e processamento de dados dispersos, n\u00e3o padronizados e em silos data<\/strong> nos v\u00e1rios aeroportos do Grupo para criar uma vis\u00e3o unificada dos fluxos de tr\u00e1fego<\/strong>. Esse \u00e9 o objetivo da transforma\u00e7\u00e3o iniciada com o Artefact<\/a> e o Google Cloud. O resultado \u00e9 a constru\u00e7\u00e3o de um global Data Factory<\/strong> capaz de federar a rede data, estrutur\u00e1-la e disponibiliz\u00e1-la para a tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n

    Uma infraestrutura data projetada como uma alavanca de desempenho<\/h2>\n

    Para enfrentar esse desafio de gerenciamento em todo o grupo, a VINCI Airports escolheu uma arquitetura data unificada, dimension\u00e1vel e segura, baseada em Google Cloud Platform<\/strong>, O objetivo da empresa \u00e9 fornecer a todas as unidades de neg\u00f3cios em todos os aeroportos os meios para entender melhor, antecipar e agir, com base em consolidado, contextualizado e analis\u00e1vel data em diferentes n\u00edveis<\/strong>.<\/p>\n

    Trabalhando com o Artefact, o grupo montou um Data Factory em 2023, capaz de:<\/p>\n

      \n
    • Coleta de data<\/strong> de sistemas heterog\u00eaneos em 14 pa\u00edses<\/li>\n
    • Controle da qualidade e integridade do data<\/strong> por meio de prote\u00e7\u00f5es automatizadas<\/li>\n
    • Harmoniza\u00e7\u00e3o da estrutura do data<\/strong> para permitir compara\u00e7\u00f5es confi\u00e1veis entre plataformas<\/li>\n<\/ul>\n

      Essa abordagem evita os encargos da harmoniza\u00e7\u00e3o tradicional de TI. Gra\u00e7as ao cloud, os aeroportos mant\u00eam suas ferramentas locais, mas exp\u00f5em seu data em uma base comum, onde ele \u00e9 limpo, estruturado e usado para alimentar pain\u00e9is, modelos de IA, an\u00e1lises de desempenho etc.<\/p>\n

      Google Cloud Platform: Uma arquitetura robusta<\/strong><\/p>\n

      Para facilitar o aumento de escala, a arquitetura do Google Cloud Platform se baseia em componentes comprovados, projetados para volume, velocidade de an\u00e1lise e seguran\u00e7a:<\/p>\n

        \n
      • BigQuery<\/strong> para armazenar e analisar grandes quantidades de data<\/li>\n
      • Vertex AI<\/strong> para treinamento e implanta\u00e7\u00e3o de modelos preditivos<\/li>\n
      • Cloud Run + Streamlit<\/strong> para oferecer \u00e0s equipes de neg\u00f3cios uma interface simples, r\u00e1pida e interativa<\/li>\n
      • Armazenamento em nuvem<\/strong> para o gerenciamento centralizado de modelos e vers\u00f5es<\/li>\n
      • Constru\u00e7\u00e3o na nuvem<\/strong> para integra\u00e7\u00e3o cont\u00ednua e implementa\u00e7\u00e3o fluida de fluxos de trabalho<\/li>\n<\/ul>\n

        Tr\u00eas casos de uso importantes para aumentar o desempenho do aeroporto<\/h2>\n

        1) Na fonte: Previs\u00e3o de tr\u00e1fego de passageiros<\/strong><\/p>\n

        O tr\u00e1fego de passageiros \u00e9 o principal data da empresa. A previs\u00e3o desse tr\u00e1fego torna poss\u00edvel:<\/p>\n

          \n
        • Orientar a estrat\u00e9gia de longo prazo<\/strong> (investimentos, abertura de novas rotas, proje\u00e7\u00f5es financeiras)<\/li>\n
        • Dimensionar as opera\u00e7\u00f5es cotidianas<\/strong> (seguran\u00e7a, recep\u00e7\u00e3o, manuseio de bagagens)<\/li>\n
        • Gerenciar as ofertas comerciais<\/strong> com base nos perfis dos passageiros<\/li>\n<\/ul>\n

          Assim, a VINCI Airports e a Artefact projetaram modelos preditivos em v\u00e1rias escalas adaptados \u00e0s necessidades de cada n\u00edvel de gerenciamento<\/strong>, fornecendo:<\/p>\n

            \n
          • Uma vis\u00e3o consolidada para o gerenciamento do grupo<\/strong>, com proje\u00e7\u00f5es de fluxo anual<\/li>\n
          • Visualiza\u00e7\u00f5es operacionais semanais ou di\u00e1rias<\/strong> para antecipar picos de atividade<\/li>\n
          • Uma vis\u00e3o local por aeroporto<\/strong>, com refer\u00eancia cruzada ao comportamento data<\/li>\n<\/ul>\n

            Esses modelos s\u00e3o baseados no hist\u00f3rico de tr\u00e1fego, em vari\u00e1veis ex\u00f3genas e em sinais fracos. Eles permitem que as trajet\u00f3rias sejam simuladas, que as previs\u00f5es humanas sejam comparadas com as proje\u00e7\u00f5es algor\u00edtmicas e que as compensa\u00e7\u00f5es sejam otimizadas.<\/p>\n

            2) Melhorar a efici\u00eancia operacional do aeroporto<\/strong><\/p>\n

            Gra\u00e7as ao data, a VINCI Airports pode agora antecipar pontos de congestionamento<\/strong> e adaptar seus recursos com anteced\u00eancia. Por exemplo, ao escanear os cart\u00f5es de embarque, \u00e9 poss\u00edvel prever quando os passageiros chegar\u00e3o aos pontos de controle de seguran\u00e7a. Ao cruzar a refer\u00eancia desse data com as capacidades de processamento da linha, as equipes podem ajustar os n\u00edveis de pessoal em tempo real<\/strong> para garantir tempos de espera inferiores a 10 minutos. Em termos de seguran\u00e7a, os passageiros nos pontos de verifica\u00e7\u00e3o de seguran\u00e7a de bagagem passam por uma m\u00e1quina de raios X para detectar poss\u00edveis amea\u00e7as.<\/p>\n

            3) Otimiza\u00e7\u00e3o das estrat\u00e9gias de vendas para produtos de viagem<\/strong><\/p>\n

            Ao analisar os fluxos de tr\u00e1fego e as compras, a VINCI Airports obt\u00e9m uma melhor compreens\u00e3o de quem consome o qu\u00ea, quando, onde e em que contexto.<\/p>\n

            Um passageiro brit\u00e2nico em tr\u00e2nsito n\u00e3o se comporta da mesma forma que um passageiro franc\u00eas em um voo dom\u00e9stico. Um voo \u00e0s 6h15 para Lisboa n\u00e3o gera o mesmo tamanho m\u00e9dio de cesta que uma partida de f\u00e9rias para Punta Cana.<\/p>\n

            Ao analisar os cart\u00f5es de embarque escaneados nos caixas e cruz\u00e1-los com o tr\u00e1fego data, o grupo identifica os padr\u00f5es de consumo<\/strong> e pode recomendar que os varejistas dos aeroportos ajustem suas ofertas de produtos com base nos perfis e destinos dos passageiros.<\/p>\n

            Fatores de sucesso: Da implementa\u00e7\u00e3o \u00e0 ado\u00e7\u00e3o comercial<\/h2>\n

            Envolvimento das equipes desde o in\u00edcio do projeto<\/strong><\/p>\n

            A Artefact apoiou a VINCI Airports desde os primeiros est\u00e1gios do projeto, assumindo uma posi\u00e7\u00e3o de lideran\u00e7a no projeto. abordagem colaborativa com a equipe operacional<\/strong> desde o lan\u00e7amento do projeto. Um suporte comercial aprimorado \u00e9 absolutamente essencial para atingir o equil\u00edbrio certo entre a intelig\u00eancia humana e os modelos preditivos.<\/p>\n

            \u201cO momento da integra\u00e7\u00e3o das equipes operacionais \u00e9 muito importante. Ela deve come\u00e7ar no primeiro dia. Isso garante que os cientistas do data entendam as preocupa\u00e7\u00f5es da empresa e incorporem as necessidades altamente operacionais no projeto das solu\u00e7\u00f5es.\u201d<\/em> - Beno\u00eet Forest, diretor de opera\u00e7\u00f5es da VINCI Airports<\/p>\n

            Isso facilita o desenvolvimento de casos de uso concretos que est\u00e3o alinhados com desafios reais de neg\u00f3cios (tr\u00e1fego, seguran\u00e7a, varejo, finan\u00e7as etc.) e garante sua ado\u00e7\u00e3o a longo prazo.<\/p>\n

            Qualidade Data, a chave para a confian\u00e7a nos neg\u00f3cios<\/strong><\/p>\n

            Inicialmente, as equipes da VINCI Airports consideravam o data governance como secund\u00e1rio. Muito rapidamente, com Beno\u00eet Forest, eles perceberam que ele era, na verdade, fundamental. Porque quando os modelos n\u00e3o funcionam bem devido \u00e0 baixa qualidade do data, a confian\u00e7a nos neg\u00f3cios diminui rapidamente.<\/p>\n

            A VINCI Airports e a Artefact implementaram uma s\u00e9rie de salvaguardas t\u00e9cnicas para garantir a confiabilidade da data a montante:<\/p>\n

              \n
            • Detec\u00e7\u00e3o de arquivos ausentes<\/strong> (por exemplo, um alerta como \u201ctr\u00e1fego n\u00e3o recebido do dia anterior\u201d)<\/li>\n
            • Controle de estrutura<\/strong> para garantir que os esquemas permane\u00e7am est\u00e1veis ao longo do tempo<\/li>\n
            • Testes de integridade<\/strong> (um desvio anormal em um aeroporto aciona um alerta autom\u00e1tico)<\/li>\n<\/ul>\n

              Essas verifica\u00e7\u00f5es automatizadas, operadas inteiramente no Google Cloud Platform, evitam desvios silenciosos e garantem a estabilidade dos modelos em produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

              \u201cAcho que o sucesso desse projeto est\u00e1 na compreens\u00e3o do desafio comercial estrat\u00e9gico, na defini\u00e7\u00e3o do escopo, na implementa\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o, no fornecimento de treinamento e, agora, a ferramenta \u00e9 usada diariamente pelas equipes comerciais.\u201d<\/em> - Beno\u00eet Forest, diretor de opera\u00e7\u00f5es da VINCI Airports<\/p>\n

              Medi\u00e7\u00e3o cont\u00ednua do desempenho preditivo<\/strong><\/p>\n

              A VINCI Airports implementou um processo de avalia\u00e7\u00e3o p\u00f3s-operacional. As equipes comparam o que os modelos previram com o que realmente aconteceu no local. O objetivo \u00e9 identificar discrep\u00e2ncias, entender suas causas e ajustar os modelos para melhorar sua precis\u00e3o ao longo do tempo. Essa efici\u00eancia \u00e9 poss\u00edvel gra\u00e7as \u00e0 implanta\u00e7\u00e3o da IA.<\/p>\n

              Indo al\u00e9m com a IA: sistematizando a previs\u00e3o<\/h2>\n

              Com a estabiliza\u00e7\u00e3o do ambiente data, a VINCI Airports embarcou em uma segunda fase: a transi\u00e7\u00e3o para a previs\u00e3o sistematizada. As equipes treinaram modelos para refinar as trajet\u00f3rias de tr\u00e1fego, antecipar picos de atividade e enriquecer a compreens\u00e3o do comportamento dos passageiros.<\/p>\n

              A abordagem \u00e9 baseada em granularidade diferenciada:<\/p>\n

                \n
              • Previs\u00e3o estrat\u00e9gica anual<\/strong>, O senhor pode usar o sistema de gerenciamento de dados da empresa, \u00fatil para o departamento financeiro.<\/li>\n
              • Proje\u00e7\u00f5es semanais ou di\u00e1rias<\/strong> para o gerenciamento operacional.<\/li>\n
              • An\u00e1lise p\u00f3s-operacional<\/strong>, O modelo de an\u00e1lise de dados \u00e9 um modelo de an\u00e1lise de dados para comparar o que o modelo previu com o que realmente ocorreu<\/li>\n<\/ul>\n

                \u201cA IA aqui nos permite passar da intui\u00e7\u00e3o local para o conhecimento compartilhado, sem substituir as equipes, mas dando a elas os meios para economizar tempo e se concentrar na tomada de decis\u00f5es.\u201d<\/em> - Beno\u00eet Forest, diretor de opera\u00e7\u00f5es da VINCI Airports<\/p>\n

                O surgimento da IA generativa para uma an\u00e1lise abrangente do data<\/strong><\/p>\n

                Como parte do projeto em andamento, a VINCI Airports est\u00e1 agora explorando o potencial da IA generativa por meio de tr\u00eas casos de uso:<\/p>\n

                  \n
                1. GPT seguro<\/strong>: Um assistente integrado aos pain\u00e9is de controle<\/li>\n
                2. Fale com meu data<\/strong>: Conversational database queries<\/li>\n
                3. Intelig\u00eancia de documentos<\/strong>: Extra\u00e7\u00e3o e s\u00edntese autom\u00e1ticas de conte\u00fado complexo (procedimentos, auditorias, reports)<\/li>\n<\/ol>\n

                  Esses desenvolvimentos s\u00e3o necess\u00e1rios e representam os desafios de 2025 para a equipe de Beno\u00eet Forest. Essa riqueza de informa\u00e7\u00f5es ainda \u00e9 materializada principalmente em pain\u00e9is visuais em tempo real (Power BI). Embora eficazes, essas ferramentas permanecem r\u00edgidas e exigem desenvolvimento constante para evoluir.
                  \nPortanto, a ambi\u00e7\u00e3o \u00e9 permitir que cada funcion\u00e1rio interaja diretamente com todos os data por meio de agentes aut\u00f4nomos de IA<\/strong>, O senhor pode usar o painel de controle para responder a perguntas complexas e levar a an\u00e1lise muito al\u00e9m dos recursos atuais dos pain\u00e9is tradicionais.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                  A VINCI Airports administra 70 aeroportos em 14 pa\u00edses, recebe 320 milh\u00f5es de passageiros por ano e gera uma receita de 4,5 bilh\u00f5es de euros. Diante das crescentes restri\u00e7\u00f5es operacionais e ambientais, a operadora est\u00e1 recorrendo ao artificial intelligence para otimizar seu desempenho. Uma retrospectiva de uma transforma\u00e7\u00e3o bem-sucedida com Beno\u00eet Forest, Diretor de Opera\u00e7\u00f5es da VINCI Airports.<\/p>","protected":false},"featured_media":1065138,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"categories":[106],"class_list":["post-1065137","cases","type-cases","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-tourism"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/cases\/1065137","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/cases"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/cases"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1065138"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1065137"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1065137"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}