Localiza 如何以生成式 AI 為核心重整工作方式
對 Localiza 而言，生成式 AI 不只是提升生產力的輔助工具，更是一種全新的運算介面。公司將這份決心落實到三個方向：推動業務轉型、建立全新的客戶互動介面，以及打造 AI 原生產品。
生成式 AI 面世時，Localiza 的洞見決定了其後的整套策略：這絕非僅僅是工具箱中增添的另一款軟件，而是整個企業營運模式的根本變革。
公司沒有逐一探索互不相連的應用場景，而是圍繞三大策略支柱與 OpenAI 合作：透過大規模實驗推動業務轉型、建立全新的客戶互動介面，以及打造 AI 原生產品。貫穿這三大支柱的，是以智能、情境資訊和速度為核心，重新設計流程的決定。
「我們將它視為強大的工具，協助團隊把本來已經擅長的工作做得更好。他們身體力行實踐我們的文化，了解客戶的需要，也知道如何提供出色的服務。」
公司推動內部採用 AI 的原則很直接：規模促進學習，學習造就更好的產品。
落實到行動上，就是將 ChatGPT 授權分配給員工，作為實驗及提升生產力的資源，而不只是個人福利。從財務到日常營運，Localiza 各團隊都持續積極試用自訂 GPT、智能代理及 Codex。
Codex 最先由技術部門採用，使用者包括軟件工程師、產品經理、設計師及數據科學家。但應用範圍並未止步於此：分析師、經理、項目管理辦公室人員 (PMO)、律師及其他業務專家，都開始自行建立原型及自動化流程，在各自的專業領域驗證假設。
這帶來了公司未曾預料的改變：開發前期的各個階段被重新定義，跨專業團隊會先為方案製作原型，再將其排入開發日程。
他指出，真正的阻礙在於人，並非源自技術問題。
「最大的挑戰，是協助龐大的團隊學習新的工作方式、掌握新技能，同時確保我們全部 19 個部落及 130 個小隊都能高效運作，並保持一致。」
第二個方向源於對用戶行為的觀察：人們開始用自然語言描述需求，讓表達意圖的一刻，成為接觸出行服務的新起點。
Localiza 的內部數據證實了這項轉變：自 2024 年起，來自大型語言模型的流量迅速增長，ChatGPT 更成為主要渠道。
公司選擇及早進駐這個領域。2026 年 3 月，Localiza 成為巴西首個、亦是拉丁美洲首批推出直接整合至 ChatGPT 的應用程式的出行平台。客戶可以在對話中探索租車、汽車訂閱及二手車選項，展開選購流程，然後到 Localiza 的安全環境中完成交易。
「我們相信，之所以能以這些新方式服務客戶，是因為我們及早迎接這項挑戰，並在每一步持續學習。」
在內部，Localiza 對其 ChatGPT 應用程式的定位很清晰：這是一項實驗，旨在緊貼客戶行為的最新變化，更快從真實互動中汲取經驗，並探索 AI 如何與現有生態系統相輔相成。
Liza 是公司最具代表性的 AI 原生產品。這款對話式助理，已成為公司營運中一個備受肯定的成功案例。
它與傳統聊天機械人的差別在於架構，而非介面。Liza 並非遵循固定的決策樹，而是圍繞對話、意圖及情境建構：它結合 OpenAI 模型、Localiza 服務及專門工具，支援體驗中的重要環節，從理解最初的需求，到協助處理租車流程的關鍵階段。
其目標是妥善處理重複性流程，讓團隊能騰出時間，專注於複雜、價值更高的互動。
但成功與否，並非以自動化處理量來衡量。
在接觸這類技術之前，Localiza 已經開始梳理及評估客戶服務歷程。有了這個基礎，公司便能清楚判斷哪些環節應交由智能代理處理，哪些環節需要人工介入。
「我們一直致力讓客戶歷程盡可能順暢，並已訂立指標來衡量體驗的品質。當然，我們也會追蹤轉換率，但最關注的始終是客戶體驗。」
Liza 也形成了持續學習的循環：透過匯總及監測互動中的訊號，識別客戶需求、體驗中不順暢之處，以及提供服務的機會。結合語音轉文字及文字轉語音功能後，這些訊號有助 Liza 從處理交易的聊天機械人，逐步發展為 AI 原生的客戶互動介面，能夠持續學習，並擴展至不同的出行服務流程。
「這讓團隊大部分成員能騰出時間，更有信心、更從容地處理更有意義的問題，幫助我們實踐為客戶服務的使命。」
Localiza 很早便開始與 OpenAI 合作：Liza 的第一個版本仍是以 GPT‑3.5 運作。
對 Petenussi 而言，這段合作關係的核心價值不在於某項特定功能，而在於兩家同步發展的公司積極互相學習；合作夥伴也能理解 Localiza 面對的挑戰，以及其技術與非技術領域各項能力的不同成熟程度。
他經常向市場上的其他公司強調這一點：面對仍在逐步成熟的技術，反覆嘗試及緊密合作具有相當大的價值。
「這項技術正在改變市場、工作方式，以及我們使用產品和服務的方式，而我們相信，它仍處於發展初期。在未來 5 年、10 年乃至 15 年，它都會參與塑造我們的世界。」
2026 年 3 月，Localiza 成為巴西首家、亦是拉丁美洲首批推出直接整合至 ChatGPT 的應用程式的公司；最近，更以廣告客戶身份參加了該平台在巴西的廣告試行計劃。
自 2024 年起，來自大型語言模型的流量迅速增長，當中以 ChatGPT 為主要渠道。
Liza 助理透過超過 60 個專門智能代理運作，以推理模型、MCP 整合及專門工具為基礎，協調租車流程。
從財務到營運，公司各團隊都持續積極試用自訂 GPT、智能代理及 Codex。
Codex 先由技術部門採用，再擴展至各業務領域，讓分析師、經理、PMO 及律師都能自行建立原型及自動化流程。
技術團隊劃分為 19 個部落及 130 個小隊。
將 AI 視為全新的營運模式，而不只是提升生產力的輔助工具。以智能、情境資訊和速度為核心重新設計流程，才能帶來最大的效益。
透過擴大規模累積經驗。大規模並行實驗，比一項完美的試點計劃更能為企業累積知識。
將實驗擴展至技術部門以外。當律師、PMO 及分析師在各自領域製作原型時，前期工作的性質也隨之改變。
先梳理並評估客戶歷程，再推行自動化。訂立品質指標後，便能判斷哪些環節應由智能代理介入，哪些環節則必須由人處理。
採用 AI 的瓶頸在於重新培訓技能，而非模型本身。改變數百人的工作方式，比整合技術更困難，也更能決定成敗。
從客戶的問題及歷程出發，而非從模型功能出發。
將授權視為實驗預算來分配，而非個人福利。
在擴大對話式智能代理的應用規模前，先訂立品質指標。
將進駐新對話渠道視為學習實驗，而非吸納新客戶的推廣活動。
完成反饋循環：運用每次互動所產生的訊號，改良產品本身。
Localiza 的目標，是讓 AI 成為未來體驗及流程的核心，無論是完成工作的方式、為客戶打造的體驗，還是解決營運問題的方法。
公司已與 OpenAI 展開下一階段的開發，包括升級 Liza 及銷售導向的智能代理、將對話式介面建立為客戶接觸服務的入口，以及開展由智能代理驅動的新一輪軟件開發。
「我們最關注的是如何創造更好的體驗。無論是為了提升公司的盈利能力、確保業務穩健發展，還是最重要的為客戶和員工創造愉快的體驗，出發點皆是如此。」
