Por que a Aer Lingus priorizou uma cultura de fluência em dados para modernizar seu legado de 90 anos
por Aly McGue
A aviação é um dos setores mais intensivos em dados do planeta. Cada voo gera uma enxurrada de informações: consumo de combustível, telemetria do motor, preferências dos passageiros, padrões meteorológicos em tempo real e muito mais. Para a Aer Lingus, a principal companhia aérea da Irlanda, essa complexidade é agravada por uma longa história. Muitas companhias aéreas ainda operam com sistemas construídos há décadas, nos quais os dados ficam presos em silos departamentais. Nesse ambiente, tomar decisões simples pode exigir a extração manual de dados e semanas de análise.
Dave O’Donovan, Chief Digital, Data & Transformation Officer da Aer Lingus, está liderando essa iniciativa. Sob sua liderança, a Aer Lingus passou por uma mudança radical, redirecionando uma parte significativa de seus gastos de capital da manutenção tradicional de IT para uma plataforma unificada baseada em Databricks.
Sentei-me com Dave para discutir os bastidores dessa transformação. Exploramos como a Aer Lingus está superando os sistemas legados para oferecer uma experiência do cliente totalmente digital e por que ele acredita que o segredo do sucesso da AI é o letramento de dados.
Aly McGue: A Aer Lingus tem 90 anos. Esse é um marco incrível, mas também traz o desafio de sistemas e processos legados. Como você define a missão da empresa hoje no contexto de um cenário digital em rápida evolução?
Dave O’Donovan: É um momento fascinante para nós. A Aer Lingus é a janela da Irlanda para o mundo. Temos uma enorme rede de voos de curta distância em toda a Europa e somos, na verdade, a segunda maior companhia aérea europeia no Atlântico Norte em número de destinos atendidos nos US. Mas ter 90 anos significa que temos sistemas e mentalidades que amadureceram ao longo de décadas.
Nossa missão agora é manter aquela famosa "recepção calorosa" e a identidade de uma marca acolhedora, ao mesmo tempo em que atendemos às expectativas de um viajante que está mais conectado digitalmente do que nunca e busca experiências premium. Isso nos força a perguntar: como oferecer uma experiência de autoatendimento digital-first que ainda pareça a Aer Lingus? A resposta, invariavelmente, são os dados.
Aly: Você tomou uma decisão muito ousada recentemente ao redirecionar uma porcentagem considerável de seus gastos com IT e mudanças especificamente para dados. O que levou a esse momento de aposta total?
Dave: Foi uma decisão coletiva do comitê de gestão há cerca de 18 meses. Chegamos a um ponto em que percebemos que entender como aproveitar a AI não é mais apenas um diferencial.
Durante anos, muitas empresas, incluindo companhias aéreas, conseguiram sobreviver subutilizando seus dados. Mas o ritmo da evolução da AI tem sido como gasolina no fogo. Decidimos que, em vez de correr atrás de cada novidade brilhante que nossos concorrentes anunciavam, iríamos parar e construir as bases. Passamos o último ano e meio focados na plataforma, governança, qualidade dos dados e, mais importante, no letramento de dados. Sem essas bases sólidas, qualquer AI que você construa será apenas um castelo de cartas.
Aly: Muitas organizações enfrentam dificuldades na transição de data warehouses legados para uma arquitetura moderna. Como o seu ponto de partida na Aer Lingus influenciou a escolha pela Databricks?
Dave: Curiosamente, nos sentimos sortudos por termos sido um pouco mais lentos para mudar do que alguns de nossos concorrentes. Não havíamos feito investimentos massivos na "primeira onda" de ferramentas de dados em nuvem, então não precisamos nos preocupar em amortizar custos perdidos recentes. Ainda tínhamos muitos warehouses legados locais (on-premises).
Quando olhamos para o mercado, ele já havia amadurecido. Ficou claro que a Databricks oferecia uma solução completa, de ponta a ponta. Poderíamos apostar tudo em uma única arquitetura de lakehouse. O que realmente me convenceu não foi apenas o feedback dos nossos engenheiros de dados — que adoraram o desempenho —, mas a visão de democratização dos dados. Estou entusiasmado com recursos como a plataforma de data warehousing da Databricks e o Databricks Genie. Essas ferramentas permitem que os usuários de negócios façam perguntas aos dados em linguagem simples. Essa é a única maneira de realmente ganhar escala.
Aly: Você mencionou o "gargalo" dos sistemas legados. Se você pudesse estalar os dedos e remover um obstáculo entre seus dados e uma decisão final, qual seria?
Dave: Seria a extração física de dados de sistemas que têm "60 anos de juventude", como gostamos de dizer. Esses sistemas legados são fantásticos no que foram construídos para fazer — operar uma companhia aérea com segurança —, mas não foram criados para a era da AI generativa.
Precisamos passar de um mundo onde um departamento diz "estes são meus dados, eu sou o dono deles" para um mundo onde os dados são um ativo compartilhado e holístico, usado para melhorar toda a operação.
Aly: Vamos falar sobre o elemento humano. Vocês investiram pesado em uma "Academia de Letramento de Dados". Por que isso é uma prioridade tão grande para o executivo de uma companhia aérea?
Dave: Porque as ferramentas são apenas metade da batalha. Você pode ter o melhor LLM ou a computação mais rápida do mundo, mas se suas equipes não tiverem a intuição ou as habilidades para usá-los, você não ganhou nada.
Fizemos uma parceria com um grupo sediado no UK para construir um currículo personalizado. Fizemos de tudo: treinamento online, workshops presenciais e até gravamos nossos próprios podcasts. Mas, mesmo com tudo isso, é preciso incentivar isso todos os dias. Tem que vir de cima para baixo. Nosso CEO incentiva constantemente as equipes a pensarem sobre o letramento de dados. Tentamos fornecer pílulas de informação fáceis de consumir que as pessoas possam usar imediatamente em suas rotinas de trabalho.
Minha meta é que, em cinco anos, os "citizen developers" sejam a norma na Aer Lingus. Se ainda tivermos uma situação em que um líder de negócios não sabe como explorar os dados para gerenciar seu departamento, então eu falhei no meu papel.
Aly: Em um setor como a aviação, o "tempo real" é um requisito. Onde você vê o maior impacto dos insights em tempo real hoje?
Dave: O Operation Control Center (OCC) é o coração da companhia aérea. Cerca de 24 horas antes de um voo, as variáveis começam a mudar rapidamente: os padrões meteorológicos mudam, a disponibilidade da tripulação varia e problemas de manutenção de aeronaves podem surgir.
No passado, essas decisões eram frequentemente tomadas em silos. Agora, ao extrair dados de vários sensores de toda a operação para uma plataforma unificada, nossas equipes do OCC conseguem ver o "cenário completo" em tempo real. Se tivermos que cancelar um voo ou sofrer um atraso, queremos que essa decisão seja baseada nos dados mais recentes possíveis para minimizar o impacto para nossos clientes.
Do lado comercial, é igualmente vital. Vendemos mais de 80% de nossas passagens por canais digitais diretos. Somos uma plataforma de varejo de alto volume. Ser capaz de usar insights em tempo real para ajustar os preços — garantindo que maximizemos nossa ocupação e, ao mesmo tempo, maximizemos o rendimento (yield) — é uma enorme vantagem competitiva.
Aly: Como vocês estão experimentando agentes de AI hoje? Você tem um caso de uso específico em mente?
Dave: Estamos começando com algo simples e direto, mas incrivelmente comum: o desenvolvimento de casos de negócios (business cases). Em qualquer grande organização, gasta-se muito tempo escrevendo business cases para obter financiamento.
Estamos avaliando um fluxo de trabalho agêntico em que um agente ajuda a elaborar o caso. Depois, queremos que um "agente CFO" revise o caso e identifique exatamente o que o CFO perguntará. É uma ótima maneira de testar o estresse da nossa lógica interna antes mesmo de entrarmos na sala de reuniões.
Aly: Com o ritmo de mudança tão rápido, como você equilibra a necessidade urgente de "ganhar escala agora" com a realidade da experimentação?
Dave: É um equilíbrio delicado. É muito fácil se distrair com "novidades brilhantes" para manter o conselho ou o CEO felizes no curto prazo. Mas você também não pode se isolar por 18 meses para construir a plataforma "perfeita".
Eu sigo uma regra de 75/25. Cerca de 75% da nossa capacidade está focada na estratégia de base de longo prazo — garantindo a qualidade dos dados e a governança do Unity Catalog. Os outros 25% são focados em inovação e crescimento rápido de valor de mercado. Você precisa dessas pequenas vitórias para manter o ritmo e manter o negócio engajado. Inclusive, criamos uma equipe dedicada de "Melhoria Contínua" com cerca de 20 pessoas que visitam diferentes departamentos — finanças, atendimento ao cliente, operações — e redefinem processos para que estejam "prontos para a AI".
Aly: Finalmente, qual é o seu conselho para outros CDIOs que sentem a pressão desse ciclo de hype da AI?
Dave: Não se concentre em ser "à prova de futuro", porque isso é impossível. A tecnologia muda a cada seis ou 12 meses. Em vez disso, concentre-se em estar "pronto para pivotar".
Seja parceiro de plataformas como a Databricks, que são construídas em padrões abertos e código aberto. Isso oferece flexibilidade para mudar de direção à medida que o mercado evolui. E, o mais importante, invista em suas pessoas. Os profissionais mais valiosos da minha organização são aqueles que têm curiosidade, intuição e criatividade. Em uma era em que a tecnologia está se tornando uma commodity, essas qualidades humanas são sua única e verdadeira vantagem competitiva.
A abordagem de Dave na Aer Lingus serve como uma masterclass em liderança digital moderna. Enquanto o setor se concentra no potencial generativo da AI, ele focou seu mandato na única variável que determina o limite de uma organização: suas pessoas.
Ao tratar o letramento de dados como um imperativo para toda a empresa, e não como uma disciplina técnica optativa, a Aer Lingus está resolvendo o desafio fundamental da era da AI. Eles não estão apenas modernizando uma companhia aérea legada; estão construindo uma cultura resiliente e fluente em dados, na qual cada funcionário está preparado para transformar informações brutas em excelência operacional, em um setor onde cada segundo conta na tomada de decisões. Essa base cultural é a maior vantagem competitiva.
Para descobrir como mais de 25 especialistas do setor estão traçando um caminho para a implementação bem-sucedida de AI, acesse o relatório “Making AI Deliver” da Economist Enterprise, produzido com o apoio da Databricks.
Assista à entrevista completa com Dave O’Donovan abaixo
(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original
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