一种新的计算方式，而不只是一个新工具
当生成式 AI 出现时，Localiza 采取了一个决定了后续一切走向的立场：这不仅仅是工具箱里的又一款软件，而是公司运营方式的转变。
该公司没有追求孤立的使用案例，而是围绕三大战略支柱组织与 OpenAI 的合作：通过规模化实验变革业务、创造新的客户界面以及构建 AI 原生产品。将这三者联系在一起的是一个决定：围绕智能、上下文和速度重新设计流程。
“我们把这一看作是一种强大的工具，能帮助我们的团队做好他们已经擅长的事情。他们浸润于我们的文化之中，理解客户的需求，并知道如何提供优质服务。”——Localiza 首席技术官 André Petenussi
支柱 1：规模带来学习
指导内部应用的原则很直接：规模带来学习，学习催生更好的产品。
在实践中，这意味着将 ChatGPT 许可证作为实验和生产力的资源进行分发，而不仅仅是作为一项个人福利。从财务到日常运营，Localiza 的各个团队都在使用自定义 GPT、智能体和 Codex 开展活跃的实验。
Codex 最初进入的是技术部门——软件工程师、产品经理、设计师和数据科学家。但应用并未止步于此：分析师、经理、PMO、律师和其他业务专家开始构建自己的原型和自动化，以在各自的专业领域内验证假设。
这是公司未曾预料到的一个效应——对开发之前阶段的重新定义，多学科团队在解决方案进入开发队列之前就进行原型设计。
他说，瓶颈在于人而非技术。
“最大的挑战是帮助一个庞大的团队学习新的工作方式并掌握新技能，同时确保我们全部 19 个部落和 130 个小队都能高效且一致地运转。”——Localiza 首席技术官 André Petenussi
支柱 2：客户用自然语言描述需求
第二个领域始于对行为的观察：人们已经开始用自然语言描述自己的需求，从而为出行服务创造了一个新的入口——就在他们表达意图的那一刻。
Localiza 的内部数据证实了这一转变：自 2024 年以来，来自 LLM 的流量快速增长，其中 ChatGPT 成为了主要渠道。
公司选择尽早在这个领域建立存在。2026 年 3 月，它成为巴西第一家——也是拉丁美洲最早之一——提供直接集成到 ChatGPT 中的应用程序的出行平台。客户可以在对话中探索租赁、订阅和二手车选项并开启旅程，然后在 Localiza 的安全环境中完成交易。
“我们相信，之所以能够以这些新方式服务客户，是因为我们很早就迎接了这一挑战，并在每一步都保持学习。”——Localiza 首席技术官 André Petenussi
在内部，Localiza 在 ChatGPT 中的应用被如实看待：一项实验，旨在让公司紧跟客户行为的前沿、加速从真实互动中学习，并探索 AI 如何与现有生态系统互补。
支柱 3：Liza，一款围绕对话设计的产品
公司最清晰的 AI 原生产品范例是 Liza，这是一个对话助手，已在其运营中成为公认的成功案例。
与传统聊天机器人的区别在于架构，而非界面。Liza 不是遵循固定的决策树，而是围绕对话、意图和上下文构建：它结合了 OpenAI 模型、Localiza 服务和专用工具，以支持体验的关键部分，从理解最初请求到协助租赁旅程的关键环节。
其目标是高质量地处理重复性旅程，并让团队腾出手来处理复杂、更高价值的互动。
但成功并不是以自动化数量来衡量的。
在获得这类技术之前，Localiza 就已经在绘制和衡量其客户服务旅程——正是这一基础使其能够清晰地决定智能体应在何处介入、以及在何处需要人工干预。
“我们一直致力于让客户旅程尽可能顺畅，并且已经制定了衡量这种体验质量的指标。当然，我们也跟踪转化率，但我们的主要关注点是客户体验。”——Localiza 首席技术官 André Petenussi
Liza 还充当着一个持续学习的循环：来自互动的汇总且受监控的信号有助于识别需求、摩擦点和机会。结合语音能力——语音转文字和文字转语音——这些信号支持它从一个事务性聊天机器人演变为一个 AI 原生的客户界面，能够在不同的出行旅程中学习和扩展。
“这让团队的大部分成员能够以更大的信心和从容去解决更有意义的问题，帮助我们为客户兑现我们的使命。”——André Petenussi，Localiza首席技术官
自GPT‑3.5以来共同学习
与OpenAI的合作开始得很早：Liza的第一个版本仍然运行在GPT‑3.5上。
对Petenussi来说，这段合作关系的核心价值不在于某个具体功能，而在于两家并行发展的公司之间的主动学习——合作伙伴理解Localiza在技术内外所面临的挑战及其能力的不同成熟度。
这是他经常向市场上其他公司提出的观点：面对一项仍在成熟的技术，试错和紧密协作具有相当大的价值。
“我们相信，我们仍处于一项正在改变市场、工作方式以及产品和服务使用方式的技术的早期阶段。它将在未来5年、10年和15年里帮助塑造我们的世界。”——André Petenussi，Localiza首席技术官
成果概览
2026年3月，Localiza成为巴西首家、也是拉丁美洲最早一批将应用直接集成到ChatGPT中的公司；最近，它作为广告主加入了该平台在巴西的广告试点。
自2024年以来，来自LLM的流量快速增长，其中ChatGPT是主要渠道。
Liza助手由60多个专门的智能体组成，基于推理模型、MCP集成以及编排租赁旅程的专门工具构建。
公司各团队——从财务到运营——都在使用自定义GPT、智能体和Codex开展活跃的实验。
Codex进入了技术部门，并扩展到业务领域，分析师、经理、PMO和律师都在构建自己的原型和自动化。
技术运营被组织为19个部落（tribe）和130个小队（squad）。
给领导者的经验
将AI视为一种新的运营模式，而不是生产力叠加层。最大的收益来自于围绕智能、上下文和速度重新设计流程。
利用规模产生学习。大规模的并行实验比一个完美的试点能产生更多组织知识。
让实验超越技术部门。当律师、PMO和分析师在自己的领域内构建原型时，上游工作的性质就会改变。
在自动化旅程之前先对它们进行映射和测量。拥有高质量指标才能决定智能体应在哪里介入，以及人在哪里不可或缺。
采纳的瓶颈是技能重塑，而不是模型本身。改变数百人的工作方式比集成技术更难，也更具决定性。
建议
从客户的问题和旅程出发，而不是从模型功能出发。
将许可证分配视为实验预算，而不是个人福利。
在扩展对话式智能体之前，先建立质量指标。
将进驻新的对话渠道视为学习实验，而不是获客活动。
形成闭环：利用每次互动产生的信号来改进产品本身。
下一步
Localiza的雄心是将AI置于其未来体验和流程的中心——无论是工作产出方式、为客户创造的体验，还是运营问题的解决。
已在与OpenAI共同开发的其他领域包括Liza的演进和面向销售的智能体、将对话式界面确立为客户入口，以及新一轮智能体软件开发周期。
“最主要的关注点是我们如何创造更好的体验。无论是为了提升业务的盈利能力、确保业务的健康，还是最重要的——为我们的客户和员工创造愉悦的体验。”——André Petenussi，Localiza首席技术官