Como a Localiza reorganizou o trabalho em torno da IA generativa
Para a empresa, a IA generativa não é uma camada de produtividade: é uma nova interface de computação. A aposta se traduz em três frentes—transformar o negócio, criar novas interfaces com o cliente e construir produtos nativos de IA.
Quando a IA generativa chegou, a Localiza fez uma leitura que definiu tudo o que veio depois: não se tratava de mais um software na caixa de ferramentas, e sim de uma mudança na própria forma de operar.
Em vez de perseguir casos de uso isolados, a companhia organizou a colaboração com a OpenAI em torno de três pilares estratégicos: transformar o negócio pela experimentação em escala, criar novas interfaces com o cliente e construir produtos nativos de IA. O que une os três é a escolha de redesenhar processos em torno de inteligência, contexto e velocidade.
“A gente vê isso muito mais como um grande capacitador dos nossos times, que têm a nossa cultura, que entendem o que o cliente precisa e que já sabem operar com excelência.”
O lema que orienta a adoção interna é direto: escala permite aprendizado, e aprendizado cria produtos melhores.
Na prática, isso significou distribuir licenças de ChatGPT como capacidade de experimentação e produtividade—não apenas como benefício individual. Times de toda a Localiza, de finanças à operação do dia a dia, mantêm experimentos ativos com GPTs personalizados, agentes e Codex.
O Codex chegou primeiro ao departamento de tecnologia—engenheiros de software, product managers, designers e cientistas de dados. Mas a adoção não parou ali: analistas, gerentes, PMOs, advogados e outros especialistas das áreas de negócio passaram a construir seus próprios protótipos e automações para validar hipóteses dentro das suas especialidades.
Esse é o efeito que a empresa não tinha antecipado—a redefinição das etapas anteriores ao desenvolvimento, com times multidisciplinares prototipando soluções antes que elas cheguem a uma fila de desenvolvimento.
O gargalo, ele diz, não é técnico. É humano.
“O grande desafio é como você reaprende, faz o reskilling de um time grande e garante que todas as nossas 19 tribos e 130 squads trabalhem de uma forma muito eficiente e muito parecida.”
A segunda frente parte de uma constatação de comportamento: as pessoas passaram a descrever o que precisam em linguagem natural, e isso cria um ponto de entrada novo para serviços de mobilidade—exatamente no momento em que a intenção é expressa.
Os dados internos da Localiza confirmam o deslocamento: o tráfego originado de LLMs vem crescendo em ritmo acelerado desde 2024, com o ChatGPT despontando como principal canal.
A empresa optou por ocupar esse espaço cedo. Em março de 2026, tornou-se a primeira plataforma de mobilidade do Brasil—e uma das primeiras da América Latina—a disponibilizar um aplicativo integrado diretamente ao ChatGPT, permitindo explorar opções de aluguel, assinatura e seminovos e iniciar a jornada na conversa, antes de concluir a transação no ambiente seguro da Localiza.
“A gente acredita que estar presente nessas novas formas de consumo do nosso cliente só foi possível porque a gente encarou esse desafio logo no começo e vem aprendendo ciclo a ciclo.”
O app da Localiza no ChatGPT é tratado internamente pelo que é: um experimento desenhado para manter a empresa próxima da fronteira do comportamento do cliente, acelerar o aprendizado a partir de interações reais e explorar como a IA complementa o ecossistema existente.
O exemplo mais claro de produto nativo de IA da companhia é a Liza, assistente conversacional que se tornou um caso de sucesso consolidado na operação.
A diferença em relação ao chatbot tradicional é de arquitetura, não de interface. Em vez de percorrer uma árvore de decisão fixa, a Liza foi construída em torno de conversa, intenção e contexto: combina modelos da OpenAI, serviços da Localiza e ferramentas especializadas para apoiar etapas-chave da experiência, do entendimento do pedido inicial ao apoio em etapas-chave da jornada de locação.
A ambição é resolver jornadas repetitivas com qualidade e liberar os times para interações complexas e de maior valor.
Mas o critério de sucesso não é o volume de automação.
A Localiza já mapeava e media suas jornadas de atendimento antes de ter acesso a esse tipo de tecnologia—e foi essa base que permitiu decidir com clareza onde o agente entra e onde o humano precisa entrar.
“A gente sempre teve uma obsessão muito grande por garantir que as jornadas fossem o mais perfeitas possível, e criou indicadores para conseguir entender a qualidade. É óbvio que a gente olha para conversão, mas a nossa principal obsessão é pela qualidade da experiência.”
A Liza também opera como ciclo de aprendizado contínuo: sinais agregados e monitorados das interações ajudam a identificar necessidades, pontos de atrito e oportunidades de serviço. Somados a capacidades de voz—voice-to-text e text-to-voice—, esses sinais sustentam a evolução de um chatbot transacional para uma interface de cliente nativa de IA, capaz de aprender e escalar por diferentes jornadas de mobilidade.
“Isso libera uma grande parte do time para se sentir mais empoderado de resolver problemas melhores, de uma forma mais fácil, e garante que a gente está entregando a nossa missão para o nosso cliente.”
A parceria com a OpenAI começou cedo: a primeira versão da Liza ainda rodava em GPT‑3.5.
Para Petenussi, o valor central da relação não está em um recurso específico, mas no aprendizado ativo entre duas empresas que evoluem em paralelo—com o parceiro entendendo os desafios da Localiza e os diferentes estágios de maturidade das suas competências, dentro e fora de tecnologia.
É um argumento que ele costuma repetir para outras empresas do mercado: em uma tecnologia que ainda está amadurecendo, há muito valor na tentativa e erro e na proximidade.
“A gente acredita que são só os primeiros anos de uma tecnologia disruptiva para o mercado, para a forma como a gente opera, para a forma como a gente consome. E isso vai moldar um pouco do futuro que a gente vai ver para os próximos 5, 10, 15 anos.”
Em março de 2026, a Localiza tornou-se a primeira empresa do Brasil, e uma das primeiras da América Latina, a lançar um aplicativo integrado diretamente ao ChatGPT; mais recentemente, entrou como anunciante no piloto de anúncios da plataforma no Brasil.
O tráfego proveniente de LLMs vem crescendo de forma acelerada desde 2024, com o ChatGPT como principal canal.
A assistente Liza opera com mais de 60 agentes especializados, construída sobre modelos de raciocínio, integração MCP e ferramentas especializadas que orquestram a jornada de locação.
Times de toda a companhia—de finanças à operação—mantêm experimentos ativos com GPTs personalizados, agentes e Codex.
O Codex chegou ao departamento de tecnologia e se espalhou para áreas de negócio, com analistas, gerentes, PMOs e advogados construindo protótipos e automações próprias.
A operação de tecnologia está organizada em 19 tribos e 130 squads.
Trate a IA como um novo modelo de operação, não como uma camada de produtividade. O ganho maior está em redesenhar processos em torno de inteligência, contexto e velocidade.
Use escala para gerar aprendizado. Experimentos simultâneos em escala produzem mais conhecimento organizacional do que um piloto perfeito.
Leve a experimentação para fora da tecnologia. Quando advogados, PMOs e analistas prototipam nas próprias áreas, o trabalho de upstream muda de natureza.
Mapeie e meça suas jornadas antes de automatizá-las. Indicadores de qualidade prontos são o que permite decidir onde o agente entra e onde o humano é indispensável.
O gargalo da adoção é o reskilling, não o modelo. Mudar como centenas de pessoas trabalham é mais difícil—e mais decisivo—do que integrar a tecnologia.
Comece pelo problema do cliente e pela jornada, não pelo recurso do modelo.
Aloque licenças como orçamento de experimentação, não como benefício individual.
Estruture indicadores de qualidade antes de escalar agentes conversacionais.
Trate presença em novos canais conversacionais como experimento de aprendizado, não como campanha de aquisição.
Feche o ciclo: use os sinais gerados por cada interação para evoluir o próprio produto.
A ambição da Localiza é colocar IA no centro das próximas experiências e processos—seja na forma como se produz, na experiência criada para o cliente ou na resolução de um problema de operação.
As próximas frentes já em construção junto com a OpenAI passam pela evolução da Liza e dos agentes focados em venda, pela consolidação das interfaces conversacionais como ponto de entrada do cliente, e pelo novo ciclo de desenvolvimento de software agêntico.
“O grande foco é como a gente cria experiências melhores. Seja para rentabilizar melhor o nosso negócio, para garantir uma saúde do nosso negócio, seja para, principalmente, criar experiências encantadoras para os nossos clientes e para os nossos colaboradores.”
