Cómo Localiza reorganizó el trabajo en torno a la IA generativa
Para la empresa, la IA generativa va más allá de la productividad: es una nueva interfaz informática. Esta apuesta abarca tres ámbitos: transformar el negocio, crear nuevas interfaces para los clientes y desarrollar productos nativos de IA.
Cuando llegó la IA generativa, Localiza adoptó una visión que definió todo lo que vino después: no se trataba de añadir otro programa a sus herramientas, sino de cambiar la forma de operar de la empresa.
En lugar de buscar casos de uso aislados, la empresa organizó su colaboración con OpenAI en torno a tres pilares estratégicos: transformar el negocio mediante la experimentación a gran escala, crear nuevas interfaces para los clientes y desarrollar productos nativos de IA. Los tres comparten una misma decisión: rediseñar los procesos en torno a la inteligencia, el contexto y la rapidez.
«Lo vemos como una potente herramienta que ayuda a nuestros equipos a hacer lo que ya hacen bien. Viven nuestra cultura, comprenden las necesidades de nuestros clientes y saben ofrecer un servicio excelente».
El principio que guía la adopción interna es sencillo: la escala permite aprender y el aprendizaje da lugar a mejores productos.
En la práctica, esto supuso distribuir licencias de ChatGPT como recurso para la experimentación y la productividad, y no solo como beneficio individual. Los equipos de toda Localiza, desde finanzas hasta las operaciones diarias, experimentan de forma continua con GPT personalizados, agentes y Codex.
Codex llegó primero al departamento de tecnología: ingenieros de software, responsables de producto, diseñadores y científicos de datos. Pero su adopción no se detuvo ahí: analistas, responsables de equipos, oficinas de gestión de proyectos, abogados y otros especialistas del negocio empezaron a crear sus propios prototipos y automatizaciones para poner a prueba hipótesis en sus áreas de especialidad.
Fue un efecto que la empresa no había previsto: las fases previas al desarrollo se redefinieron, y ahora equipos multidisciplinares crean prototipos de soluciones antes de que estas pasen a la cola de desarrollo.
El cuello de botella, afirma, es humano, no técnico.
«El gran reto es ayudar a un equipo numeroso a aprender nuevas formas de trabajar y desarrollar nuevas habilidades, garantizando a la vez que nuestras 19 tribus y nuestros 130 equipos trabajen de forma eficiente y coherente».
El segundo ámbito parte de una observación sobre el comportamiento: las personas han empezado a describir lo que necesitan en lenguaje natural, lo que crea una nueva vía de acceso a los servicios de movilidad justo cuando expresan su intención.
Los datos internos de Localiza confirman este cambio: el tráfico procedente de los grandes modelos de lenguaje (LLM) crece rápidamente desde 2024, y ChatGPT se está consolidando como el principal canal.
La empresa decidió estar presente en este espacio desde el principio. En marzo de 2026, se convirtió en la primera plataforma de movilidad de Brasil —y una de las primeras de Latinoamérica— en ofrecer una aplicación integrada directamente en ChatGPT. Los clientes pueden explorar opciones de alquiler, suscripción y vehículos de segunda mano e iniciar el proceso en la conversación, antes de completar la transacción en el entorno seguro de Localiza.
«Creemos que hemos podido atender a nuestros clientes de estas nuevas formas porque asumimos este reto desde el principio y hemos seguido aprendiendo en cada paso».
Dentro de Localiza, su aplicación en ChatGPT se trata como lo que es: un experimento diseñado para mantener a la empresa al tanto de las nuevas tendencias en el comportamiento de los clientes, acelerar el aprendizaje a partir de interacciones reales y explorar cómo la IA complementa el ecosistema existente.
El ejemplo más claro de producto nativo de IA de la empresa es Liza, un asistente conversacional que se ha consolidado como caso de éxito en sus operaciones.
La diferencia con un chatbot tradicional está en la arquitectura, no en la interfaz. En lugar de seguir un árbol de decisiones fijo, Liza se creó en torno a la conversación, la intención y el contexto: combina modelos de OpenAI, servicios de Localiza y herramientas especializadas para dar apoyo en momentos clave de la experiencia, desde comprender la solicitud inicial hasta ayudar en las etapas principales del proceso de alquiler.
El objetivo es gestionar los procesos repetitivos con calidad y liberar a los equipos para que atiendan interacciones complejas y de mayor valor.
Pero el éxito no se mide por el volumen de automatización.
Localiza ya analizaba y medía sus procesos de atención al cliente antes de tener acceso a este tipo de tecnología. Esa base le permitió decidir con claridad dónde debía intervenir un agente y dónde era necesaria una persona.
«Siempre nos hemos esforzado por hacer que el recorrido del cliente sea lo más fluido posible, y hemos desarrollado métricas para medir la calidad de esa experiencia. Por supuesto, también medimos la conversión, pero nuestra prioridad es la experiencia del cliente».
Liza también funciona como un ciclo de aprendizaje continuo: las señales de las interacciones, una vez agregadas y supervisadas, ayudan a identificar necesidades, puntos de fricción y oportunidades para ofrecer servicios. Combinadas con las funciones de voz —conversión de voz a texto y de texto a voz—, estas señales favorecen su evolución de chatbot transaccional a interfaz para clientes nativa de IA, capaz de aprender y ampliar su alcance a distintos procesos de movilidad.
«Esto libera a gran parte del equipo para abordar problemas más relevantes con mayor confianza y facilidad, lo que nos ayuda a cumplir nuestra misión para nuestros clientes».
La colaboración con OpenAI comenzó pronto: la primera versión de Liza aún funcionaba con GPT‑3.5.
Para Petenussi, el principal valor de la relación no reside en una función concreta, sino en el aprendizaje activo entre dos empresas que evolucionan en paralelo, con un socio que comprende los retos de Localiza y los distintos niveles de madurez de sus capacidades, tanto tecnológicas como de otros ámbitos.
Es un argumento que suele trasladar a otras empresas del mercado: con una tecnología que aún está madurando, el ensayo y error y la colaboración estrecha tienen un valor considerable.
«Creemos que aún estamos en los primeros años de una tecnología que está transformando los mercados, nuestra forma de trabajar y cómo usamos los productos y servicios. Ayudará a dar forma a nuestro mundo en los próximos 5, 10 y 15 años».
En marzo de 2026, Localiza se convirtió en la primera empresa de Brasil y una de las primeras de Latinoamérica en lanzar una aplicación integrada directamente en ChatGPT. Más recientemente, se sumó como anunciante al programa piloto de publicidad de la plataforma en Brasil.
El tráfico procedente de los LLM crece rápidamente desde 2024, con ChatGPT como principal canal.
El asistente Liza funciona con más de 60 agentes especializados, basados en modelos de razonamiento, integración con MCP y herramientas especializadas que coordinan el proceso de alquiler.
Los equipos de toda la empresa —desde finanzas hasta operaciones— experimentan de forma continua con GPT personalizados, agentes y Codex.
Codex llegó al departamento de tecnología y se extendió a las áreas de negocio, donde analistas, responsables de equipos, oficinas de gestión de proyectos y abogados crean sus propios prototipos y automatizaciones.
El área de tecnología se organiza en 19 tribus y 130 equipos.
Trata la IA como un nuevo modelo operativo, no como un añadido para mejorar la productividad. Las mayores mejoras surgen al rediseñar los procesos en torno a la inteligencia, el contexto y la rapidez.
Aprovecha la escala para generar aprendizaje. Los experimentos simultáneos a gran escala generan más conocimiento para la organización que una prueba piloto perfecta.
Lleva la experimentación más allá del área de tecnología. Cuando abogados, oficinas de gestión de proyectos y analistas crean prototipos en sus propias áreas, cambia la naturaleza del trabajo previo al desarrollo.
Define y mide los recorridos de tus clientes antes de automatizarlos. Contar con métricas de calidad te permite decidir dónde debe intervenir un agente y dónde es indispensable una persona.
El cuello de botella de la adopción es la formación en nuevas habilidades, no el modelo. Cambiar la forma de trabajar de cientos de personas es más difícil —y más decisivo— que integrar la tecnología.
Empieza por el problema y el recorrido del cliente, no por una función del modelo.
Asigna licencias como parte del presupuesto de experimentación, no como beneficio individual.
Establece métricas de calidad antes de ampliar el uso de agentes conversacionales.
Trata la presencia en nuevos canales conversacionales como un experimento para aprender, no como una campaña de captación.
Cierra el ciclo: utiliza las señales que genera cada interacción para mejorar el propio producto.
Localiza aspira a situar la IA en el centro de sus futuras experiencias y procesos, ya sea en la forma de trabajar, en la experiencia que ofrece a los clientes o en la resolución de un problema operativo.
Entre las próximas líneas de trabajo que ya se están desarrollando con OpenAI figuran la evolución de Liza y de los agentes orientados a ventas, la consolidación de las interfaces conversacionales como vía de acceso para los clientes y el nuevo ciclo de desarrollo de software con agentes.
«Lo principal es cómo creamos mejores experiencias. Ya sea para mejorar la rentabilidad de nuestro negocio, garantizar su buena marcha o, sobre todo, crear experiencias que encanten a nuestros clientes y empleados».
