Jak Localiza zreorganizowała pracę wokół generatywnej AI
Dla firmy generatywna AI to nie tylko większa produktywność, lecz nowy interfejs pracy z komputerem. To podejście obejmuje trzy obszary: transformację biznesu, nowe interfejsy dla klientów i produkty oparte od podstaw na AI.
Gdy pojawiła się generatywna AI, Localiza przyjęła podejście, które wyznaczyło kierunek wszystkich dalszych działań: to nie był kolejny program w zestawie narzędzi, lecz zmiana sposobu funkcjonowania firmy.
Zamiast skupiać się na pojedynczych zastosowaniach, firma oparła współpracę z OpenAI na trzech strategicznych filarach: transformacji biznesu poprzez eksperymenty na dużą skalę, tworzeniu nowych interfejsów dla klientów i budowaniu produktów opartych od podstaw na AI. Wszystkie trzy łączy decyzja o przeprojektowaniu procesów tak, by ich podstawą były inteligencja, kontekst i szybkość.
„Postrzegamy to jako potężne narzędzie, które pomaga naszym zespołom robić to, co już robią dobrze. Na co dzień kierują się naszą kulturą organizacyjną, rozumieją potrzeby klientów i wiedzą, jak zapewnić doskonałą obsługę”.
Zasada, którą firma kieruje się przy wdrażaniu AI wewnątrz organizacji, jest prosta: skala pozwala się uczyć, a zdobyta wiedza pomaga tworzyć lepsze produkty.
W praktyce oznaczało to przyznawanie licencji ChatGPT z myślą o eksperymentach i zwiększaniu produktywności, a nie jedynie jako indywidualnego benefitu. Zespoły w całej firmie Localiza — od finansów po bieżącą działalność operacyjną — stale eksperymentują z własnymi GPT, agentami i Codex.
Codex trafił najpierw do działu technologii — do inżynierów oprogramowania, menedżerów produktu, projektantów i specjalistów data science. Ale na tym się nie skończyło: analitycy, menedżerowie, pracownicy biur zarządzania projektami (PMO), prawnicy i inni specjaliści biznesowi zaczęli tworzyć własne prototypy i automatyzacje, by testować hipotezy w swoich dziedzinach.
Był to efekt, którego firma nie przewidziała: zmieniły się etapy poprzedzające prace programistyczne. Interdyscyplinarne zespoły zaczęły tworzyć prototypy rozwiązań, zanim te trafią do kolejki zadań dla programistów.
Jak mówi Petenussi, wąskie gardło stanowią ludzie, a nie technologia.
„Dużym wyzwaniem jest pomóc tak licznemu zespołowi opanować nowe sposoby pracy i rozwijać nowe umiejętności, a przy tym zadbać o sprawne i spójne działanie wszystkich 19 tribe’ów i 130 squadów”.
Drugi obszar wynika z obserwacji zachowań: ludzie zaczęli opisywać swoje potrzeby językiem naturalnym. Stwarza to nowy punkt dostępu do usług mobilności — dokładnie w chwili, gdy wyrażają swój zamiar.
Wewnętrzne dane firmy Localiza potwierdzają tę zmianę: od 2024 roku szybko rośnie ruch pochodzący z dużych modeli językowych (LLM), a ChatGPT staje się jego głównym źródłem.
Firma postanowiła wcześnie zaznaczyć swoją obecność w tym obszarze. W marcu 2026 roku jako pierwsza platforma usług mobilności w Brazylii — i jedna z pierwszych w Ameryce Łacińskiej — udostępniła aplikację zintegrowaną bezpośrednio z ChatGPT. Klienci mogą przeglądać opcje wynajmu, abonamentu i zakupu samochodów używanych oraz rozpocząć cały proces w rozmowie, a następnie sfinalizować transakcję w bezpiecznym środowisku firmy Localiza.
„Wierzymy, że możemy obsługiwać klientów na te nowe sposoby, ponieważ wcześnie podjęliśmy to wyzwanie i uczyliśmy się na każdym kroku”.
W firmie aplikacja Localiza w ChatGPT jest traktowana zgodnie ze swoim przeznaczeniem: jako eksperyment, który pozwala śledzić najnowsze zmiany w zachowaniach klientów, szybciej wyciągać wnioski z rzeczywistych interakcji i badać, jak AI uzupełnia istniejący ekosystem.
Najlepszym przykładem produktu firmy opartego od podstaw na AI jest Liza — asystentka konwersacyjna, która już dowiodła swojej skuteczności w codziennej działalności.
Od tradycyjnego chatbota odróżnia ją architektura, a nie interfejs. Zamiast podążać za sztywnym drzewem decyzyjnym, Liza opiera się na rozmowie, intencji i kontekście. Łączy modele OpenAI, usługi firmy Localiza i specjalistyczne narzędzia, by wspierać kluczowe elementy obsługi — od zrozumienia pierwszego zapytania po pomoc na najważniejszych etapach wynajmu.
Celem jest sprawna obsługa powtarzalnych procesów z zachowaniem wysokiej jakości, tak aby zespoły mogły skupić się na złożonych, bardziej wartościowych interakcjach.
Miarą sukcesu nie jest jednak skala automatyzacji.
Localiza mapowała ścieżki obsługi klienta i mierzyła ich efektywność jeszcze przed uzyskaniem dostępu do tego typu technologii. Dzięki tym podstawom mogła jasno określić, gdzie powinien wkroczyć agent, a gdzie potrzebna jest interwencja człowieka.
„Zawsze staraliśmy się, by cała ścieżka klienta przebiegała jak najsprawniej, i opracowaliśmy wskaźniki pozwalające mierzyć jakość tego doświadczenia. Oczywiście monitorujemy też konwersję, ale skupiamy się przede wszystkim na doświadczeniu klienta”.
Liza umożliwia też ciągłe uczenie się: zbierane i monitorowane informacje z interakcji pomagają rozpoznawać potrzeby, napotykane trudności oraz możliwości usprawnienia obsługi. W połączeniu z funkcjami głosowymi — zamianą mowy na tekst i tekstu na mowę — informacje te pomagają przekształcać Lizę z chatbota transakcyjnego w oparty od podstaw na AI interfejs obsługi klienta, który potrafi się uczyć i obsługiwać na coraz większą skalę różne ścieżki korzystania z usług mobilności.
„Dzięki temu duża część zespołu może z większą pewnością i łatwością zajmować się ważniejszymi problemami, co pomaga nam realizować naszą misję na rzecz klientów”.
Partnerstwo z OpenAI rozpoczęło się wcześnie: pierwsza wersja Lizy działała jeszcze na GPT‑3.5.
Dla Petenussiego największa wartość tej współpracy nie tkwi w konkretnej funkcji, lecz w aktywnej wymianie wiedzy między dwiema równolegle rozwijającymi się firmami. Ważne jest przy tym, by partner rozumiał wyzwania firmy Localiza i różny stopień dojrzałości jej kompetencji — zarówno technologicznych, jak i pozostałych.
To argument, który często przedstawia innym firmom na rynku: gdy technologia wciąż dojrzewa, metoda prób i błędów oraz ścisła współpraca mają ogromną wartość.
„Uważamy, że to wciąż pierwsze lata rozwoju technologii, która zmienia rynki, sposób, w jaki pracujemy, oraz to, jak korzystamy z produktów i usług. Będzie ona współkształtować nasz świat przez kolejne 5, 10 i 15 lat”.
W marcu 2026 roku Localiza jako pierwsza firma w Brazylii i jedna z pierwszych w Ameryce Łacińskiej uruchomiła aplikację zintegrowaną bezpośrednio z ChatGPT. Niedawno dołączyła też jako reklamodawca do pilotażowego programu reklamowego tej platformy w Brazylii.
Od 2024 roku szybko rośnie ruch pochodzący z dużych modeli językowych (LLM), a jego głównym źródłem jest ChatGPT.
Asystentka Liza korzysta z ponad 60 wyspecjalizowanych agentów opartych na modelach rozumowania, integracji MCP i specjalistycznych narzędziach, które koordynują proces wynajmu.
Zespoły w całej firmie — od finansów po działalność operacyjną — stale eksperymentują z własnymi GPT, agentami i Codex.
Codex trafił do działu technologii, a następnie do obszarów biznesowych, gdzie analitycy, menedżerowie, pracownicy PMO i prawnicy zaczęli tworzyć własne prototypy i automatyzacje.
Działalność technologiczna jest zorganizowana w 19 tribe’ów i 130 squadów.
Traktuj AI jako nowy model działania, a nie tylko sposób na większą produktywność. Największe korzyści przynosi przeprojektowanie procesów tak, by ich podstawą były inteligencja, kontekst i szybkość.
Wykorzystuj skalę do zdobywania wiedzy. Równoległe eksperymenty na dużą skalę dają organizacji więcej wiedzy niż idealny pilotaż.
Eksperymentuj także poza działem technologii. Gdy prawnicy, pracownicy PMO i analitycy tworzą prototypy we własnych obszarach, zmienia się charakter prac poprzedzających rozwój oprogramowania.
Zanim zautomatyzujesz ścieżki klienta, zmapuj je i zmierz ich efektywność. Wskaźniki jakości pomagają zdecydować, gdzie powinien wkroczyć agent, a gdzie niezbędny jest człowiek.
Wąskim gardłem we wdrażaniu AI jest zdobywanie nowych umiejętności, a nie model. Zmiana sposobu pracy setek osób jest trudniejsza — i ma większe znaczenie — niż integracja technologii.
Zacznij od problemu klienta i jego ścieżki, a nie od funkcji modelu.
Przyznawaj licencje w ramach budżetu na eksperymenty, a nie jako indywidualny benefit.
Ustal wskaźniki jakości, zanim zaczniesz wdrażać agentów konwersacyjnych na większą skalę.
Traktuj obecność w nowych kanałach konwersacyjnych jako eksperyment służący nauce, a nie kampanię pozyskiwania klientów.
Zadbaj o sprzężenie zwrotne: wykorzystuj informacje z każdej interakcji do ulepszania samego produktu.
Localiza chce uczynić AI podstawą nowych doświadczeń i procesów — zarówno w sposobie wykonywania pracy, w tym, co oferuje klientom, jak i w rozwiązywaniu problemów operacyjnych.
Kolejne obszary już rozwijane wspólnie z OpenAI obejmują udoskonalanie Lizy i agentów sprzedażowych, tworzenie interfejsów konwersacyjnych jako pierwszego punktu kontaktu z klientem oraz nowy cykl tworzenia oprogramowania z wykorzystaniem agentów.
„Skupiamy się przede wszystkim na tym, jak tworzyć lepsze doświadczenia. Czy to po to, by zwiększyć rentowność firmy, zadbać o jej dobrą kondycję, czy — co najważniejsze — zapewniać klientom i pracownikom doświadczenia, które ich zachwycą”.
