Un nuevo tipo de computación, no una nueva herramienta
Cuando llegó la IA generativa, Localiza adoptó una postura que definió todo lo que vino después: esto era más que otro software en el kit de herramientas; era un cambio en la forma en que opera la empresa.
En lugar de perseguir casos de uso aislados, la empresa organizó su colaboración con OpenAI en torno a tres pilares estratégicos: transformar el negocio mediante la experimentación a escala, crear nuevas interfaces para los clientes y construir productos nativos de IA. Lo que conecta los tres es la decisión de rediseñar los procesos en torno a la inteligencia, el contexto y la velocidad.
«Vemos esto como una herramienta poderosa que ayuda a nuestros equipos a hacer lo que ya hacen bien. Ellos viven nuestra cultura, entienden las necesidades de nuestros clientes y saben cómo brindar un gran servicio.»—André Petenussi, CTO de Localiza
Pilar 1: la escala habilita el aprendizaje
El principio que guía la adopción interna es sencillo: la escala habilita el aprendizaje, y el aprendizaje crea mejores productos.
En la práctica, eso significó distribuir licencias de ChatGPT como un recurso para la experimentación y la productividad, y no simplemente como un beneficio individual. Los equipos de toda Localiza, desde finanzas hasta las operaciones del día a día, mantienen experimentos activos con GPT personalizados, agentes y Codex.
Codex llegó primero al departamento de tecnología: ingenieros de software, gestores de producto, diseñadores y científicos de datos. Pero la adopción no se detuvo ahí: analistas, gerentes, PMO, abogados y otros especialistas del negocio comenzaron a construir sus propios prototipos y automatizaciones para probar hipótesis dentro de sus áreas de experiencia.
Este fue un efecto que la empresa no había anticipado: una redefinición de las etapas previas al desarrollo, con equipos multidisciplinarios prototipando soluciones antes de que entren en una fila de desarrollo.
El cuello de botella, dice, es humano más que técnico.
«El gran desafío es ayudar a un equipo grande a aprender nuevas formas de trabajar y desarrollar nuevas habilidades, al tiempo que garantizamos que nuestras 19 tribus y 130 squads trabajen de manera eficiente y consistente.»—André Petenussi, CTO de Localiza
Pilar 2: los clientes describen sus necesidades en lenguaje natural
La segunda área parte de una observación sobre el comportamiento: las personas han comenzado a describir lo que necesitan en lenguaje natural, creando un nuevo punto de entrada para los servicios de movilidad, en el mismo momento en que expresan su intención.
Los datos internos de Localiza confirman este cambio: el tráfico proveniente de los LLM ha crecido rápidamente desde 2024, con ChatGPT emergiendo como el canal principal.
La empresa decidió establecer una presencia en este espacio desde temprano. En marzo de 2026, se convirtió en la primera plataforma de movilidad de Brasil, y una de las primeras en América Latina, en ofrecer una app integrada directamente en ChatGPT. Los clientes pueden explorar opciones de alquiler, suscripción y autos usados y comenzar su recorrido en la conversación, antes de completar la transacción en el entorno seguro de Localiza.
«Creemos que hemos podido servir a nuestros clientes de estas nuevas formas porque asumimos este desafío desde temprano y hemos seguido aprendiendo en cada paso.»—André Petenussi, CTO de Localiza
Internamente, la app de Localiza en ChatGPT se trata como lo que es: un experimento diseñado para mantener a la empresa cerca de la frontera del comportamiento del cliente, acelerar el aprendizaje a partir de interacciones reales y explorar cómo la IA complementa el ecosistema existente.
Pilar 3: Liza, un producto diseñado en torno a la conversación
El ejemplo más claro de un producto nativo de IA de la empresa es Liza, un asistente conversacional que se ha convertido en una historia de éxito consolidada en sus operaciones.
La diferencia con un chatbot tradicional radica en la arquitectura, no en la interfaz. En lugar de seguir un árbol de decisiones fijo, Liza fue construida en torno a la conversación, la intención y el contexto: combina modelos de OpenAI, servicios de Localiza y herramientas especializadas para apoyar partes clave de la experiencia, desde comprender la solicitud inicial hasta asistir en etapas clave del recorrido de alquiler.
La ambición es manejar los recorridos repetitivos con calidad y liberar a los equipos para interacciones complejas de mayor valor.
Pero el éxito no se mide por el volumen de automatización.
Localiza ya mapeaba y medía sus recorridos de atención al cliente antes de tener acceso a este tipo de tecnología, y esa base hizo posible decidir con claridad dónde debe intervenir un agente y dónde un humano necesita intervenir.
«Siempre hemos estado comprometidos a hacer que el recorrido del cliente sea lo más fluido posible, y hemos desarrollado métricas para medir la calidad de esa experiencia. También rastreamos la conversión, por supuesto, pero nuestro enfoque principal es la experiencia del cliente.»—André Petenussi, CTO de Localiza
Liza también funciona como un ciclo de aprendizaje continuo: las señales agregadas y monitoreadas de las interacciones ayudan a identificar necesidades, puntos de fricción y oportunidades de servicio. Combinadas con capacidades de voz, de voz a texto y de texto a voz, estas señales apoyan su evolución de un chatbot transaccional a una interfaz de cliente nativa de IA que puede aprender y escalar a través de diferentes recorridos de movilidad.
“Esto libera a gran parte del equipo para abordar problemas más significativos con mayor confianza y facilidad, lo que nos ayuda a cumplir nuestra misión con nuestros clientes.”—André Petenussi, CTO, Localiza
Aprendiendo juntos, desde GPT‑3.5
La alianza con OpenAI comenzó temprano: la primera versión de Liza todavía funcionaba con GPT‑3.5.
Para Petenussi, el valor central de la relación reside en el aprendizaje activo entre dos empresas que evolucionan en paralelo, más que en una función específica, con un socio que comprende los desafíos de Localiza y los distintos niveles de madurez de sus capacidades, tanto dentro como fuera de la tecnología.
Es un argumento que suele presentar a otras empresas del mercado: con una tecnología que aún está madurando, el ensayo y error y la colaboración cercana tienen un valor considerable.
“Creemos que todavía estamos en los primeros años de una tecnología que está transformando los mercados, la forma en que trabajamos y cómo usamos productos y servicios. Ayudará a dar forma a nuestro mundo durante los próximos 5, 10 y 15 años.”—André Petenussi, CTO, Localiza
Resumen de resultados
En marzo de 2026, Localiza se convirtió en la primera empresa de Brasil, y una de las primeras de América Latina, en lanzar una app integrada directamente en ChatGPT; más recientemente, se sumó al piloto de publicidad de la plataforma en Brasil como anunciante.
El tráfico proveniente de los LLM ha estado creciendo rápidamente desde 2024, con ChatGPT como el principal canal.
El asistente Liza opera con más de 60 agentes especializados, construidos sobre modelos de razonamiento, integración de MCP y herramientas especializadas que orquestan el proceso de alquiler.
Los equipos de toda la empresa, desde finanzas hasta operaciones, mantienen experimentos activos con GPT personalizados, agentes y Codex.
Codex llegó al departamento de tecnología y se extendió a las áreas de negocio, con analistas, gerentes, PMO y abogados creando sus propios prototipos y automatizaciones.
La operación tecnológica está organizada en 19 tribus y 130 squads.
Lecciones para los líderes
Trate la IA como un nuevo modelo operativo, en lugar de una capa de productividad. Las mayores ganancias provienen de rediseñar los procesos en torno a la inteligencia, el contexto y la velocidad.
Use la escala para generar aprendizaje. Los experimentos simultáneos a escala producen más conocimiento organizacional que un piloto perfecto.
Lleve la experimentación más allá de la tecnología. Cuando los abogados, los PMO y los analistas crean prototipos dentro de sus propias áreas, la naturaleza del trabajo aguas arriba cambia.
Mapee y mida sus recorridos antes de automatizarlos. Contar con métricas de calidad le permite decidir dónde debe intervenir un agente y dónde un humano es indispensable.
El cuello de botella de la adopción es la recapacitación, no el modelo. Cambiar la forma en que trabajan cientos de personas es más difícil, y más decisivo, que integrar la tecnología.
Consejos
Comience con el problema y el recorrido del cliente, en lugar de una función del modelo.
Asigne licencias como un presupuesto de experimentación, en lugar de un beneficio individual.
Establezca métricas de calidad antes de escalar los agentes conversacionales.
Trate la presencia en nuevos canales conversacionales como un experimento de aprendizaje, en lugar de una campaña de adquisición.
Cierre el ciclo: use las señales generadas por cada interacción para mejorar el propio producto.
Próximos pasos
La ambición de Localiza es poner la IA en el centro de sus próximas experiencias y procesos, ya sea en cómo se produce el trabajo, en la experiencia creada para los clientes o en la resolución de un problema operativo.
Las próximas áreas que ya se están desarrollando con OpenAI incluyen la evolución de Liza y los agentes enfocados en ventas, el establecimiento de las interfaces conversacionales como punto de entrada del cliente y el nuevo ciclo de desarrollo de software agéntico.
“El enfoque principal es cómo creamos mejores experiencias. Ya sea para mejorar la rentabilidad de nuestro negocio, para asegurar su salud o, sobre todo, para crear experiencias encantadoras para nuestros clientes y nuestros empleados.”—André Petenussi, CTO, Localiza