Código escrito por IA no Airbnb chega a 60%
O código escrito por IA no Airbnb respondeu por 60% do código produzido pelos engenheiros da empresa no primeiro trimestre de 2026, segundo a teleconferência de resultados, noticiada em 8 de maio de 2026. O CEO Brian Chesky disse que um engenheiro agora consegue comandar agentes de IA supervisionados em trabalhos que antes exigiam um time de 20 pessoas, e que o bot de suporte resolve 40% dos casos sem um atendente humano. Para outras empresas, o caso mostra onde a IA dá retorno primeiro: na fila de ferramentas para parceiros e nos chamados de suporte rotineiros.
Por que o Airbnb recorreu à IA para o software de parceiros
O Airbnb tinha mais software para construir do que engenheiros para isso. O CEO Brian Chesky disse que a empresa considera a IA especialmente útil para criar ferramentas para seus parceiros de API, as empresas que administram os imóveis dos anfitriões por meio de outros softwares. Esses parceiros, disse ele, querem ser anfitriões melhores e precisam de ferramentas melhores.
Esse trabalho com parceiros estava esperando por gente. Chesky o descreveu como um trabalho para o qual a empresa antes não tinha recursos e disse que, antes da IA, ele poderia exigir um time de 20 engenheiros.
Para que o Airbnb usa IA hoje
Boa parte da teleconferência de resultados do primeiro trimestre de 2026 do Airbnb tratou de IA em três frentes: programação, atendimento ao cliente e busca. A programação é onde a empresa apresentou seu número principal. O atendimento é onde a IA já resolve casos de clientes sozinha. A busca ainda é um experimento: a empresa de viagens vem testando IA para alimentá-la, e em agosto de 2026 Chesky disse que planeja testar a busca com IA.
Como os engenheiros do Airbnb trabalham com agentes de IA no dia a dia
O modelo de trabalho é supervisão, não substituição. Segundo Chesky, um engenheiro agora pode acionar agentes para fazer muito trabalho sob supervisão, em vez de entregar a tarefa a um time grande.
"Adotar ferramentas de IA nos dá alavancagem para criar mais software para parceiros de API, acelerando um trabalho para o qual antes não tínhamos recursos." Brian Chesky, CEO do Airbnb, na teleconferência de resultados do primeiro trimestre de 2026
A gestão acompanha o trabalho de perto. A Fortune informou em agosto de 2026 que Chesky monitora o progresso dos funcionários nas iniciativas de IA, o uso de tokens e a produção geral da IA. Ele disse que pretende gastar ainda mais com tokens de IA neste ano, enquanto o Airbnb busca se tornar uma "empresa nativa em IA".
O que os números mostram até agora
Os resultados do Airbnb são números da própria empresa:
- Código: 60% do código produzido pelos engenheiros no primeiro trimestre foi escrito por IA.
- Atendimento: o bot de suporte com IA resolveu 40% dos casos sem passar para um atendente humano, ante cerca de 33% no início do ano. Na teleconferência do segundo trimestre, em 6 de agosto de 2026, Chesky disse que a ferramenta resolveu 45% das dúvidas dos usuários sem intervenção humana.
- Velocidade: Chesky disse aos investidores no início de 2026 que a IA reduziu em até 60% o tempo entre a ideia e o lançamento.
Os resultados financeiros vieram junto. A receita do primeiro trimestre subiu 18%, para US$ 2,7 bilhões, o lucro líquido subiu 3,9%, para US$ 160 milhões, e as diárias reservadas cresceram 9%, para 156,2 milhões. A receita do segundo trimestre foi de US$ 3,6 bilhões. O Airbnb não atribuiu esses resultados à IA.
O que muda para times de software em outras empresas
A tarefa que a IA assume no Airbnb é conhecida de muitas empresas: integrações e ferramentas para parceiros que nunca chegam ao topo do roadmap. Os números do Airbnb sugerem que agentes de IA sob supervisão humana conseguem andar com essa fila sem um aumento equivalente no quadro de funcionários. A empresa tem cerca de 8.200 funcionários.
O atendimento é a segunda lição. Passar de cerca de um terço dos casos para 45% resolvidos sem uma pessoa muda quantos atendentes um time de suporte precisa para o mesmo volume, embora o Airbnb não tenha divulgado números de custo. Chesky também disse que a IA está acelerando o trabalho em busca, cadastro, checkout e pagamentos, e que converter mais tráfego em reservas virou um dos maiores motores de crescimento.
Onde o Airbnb diz que a IA ainda deixa a desejar
Chesky foi direto sobre os limites do lado do cliente. Ele disse que ninguém ainda descobriu como usar IA para viagens ou e-commerce, e que o chatbot como é feito hoje não funciona para nenhum dos dois. Ele citou quatro problemas: texto demais onde o e-commerce é guiado por fotos, falta de manipulação direta como controles deslizantes, comparação ruim entre milhares de opções e reservas que envolvem várias pessoas, enquanto os chatbots atendem uma pessoa só e não são pensados para mapas.
Perguntas e respostas
Quanto do código do Airbnb é escrito por IA?
O Airbnb diz que a IA escreveu 60% do código produzido pelos engenheiros no primeiro trimestre de 2026. Chesky repetiu o número em agosto de 2026, dizendo que a IA escreve 60% do código novo do Airbnb.
Quantos casos de clientes o bot de IA do Airbnb resolve?
O bot resolveu 40% dos casos sem um atendente humano no primeiro trimestre, ante cerca de 33% no início do ano. Na teleconferência do segundo trimestre, Chesky disse que a fatia de dúvidas dos usuários resolvidas sem intervenção humana chegou a 45%.
A IA aumentou a receita do Airbnb?
O Airbnb não associou nenhum valor de receita às suas ferramentas de IA. A receita do primeiro trimestre subiu 18%, para US$ 2,7 bilhões. Chesky disse que reduzir o atrito ao longo da jornada do hóspede com IA está convertendo mais tráfego em reservas.
A visão da MOZGII
Como nós construiríamos
A parte do caso do Airbnb que estudaríamos primeiro são as ferramentas para parceiros, porque uma fila de integrações é onde a maioria das empresas guarda trabalho para o qual nunca contrata ninguém. Se fôssemos construir isso, daríamos aos agentes de programação um alvo estreito e bem testado: uma API de parceiro, sua documentação, sua suíte de testes atual e uma conta de sandbox. Um engenheiro seria dono de cada mudança, leria cada diff e decidiria o que vai para produção. Os agentes fariam a leitura, o rascunho e a primeira rodada de testes.
O sistema falharia nas bordas que os testes não cobrem. Os sistemas dos parceiros mudam sem aviso, e um código gerado que passa num teste ainda pode tratar mal uma reserva que atravessa fusos horários ou um cancelamento pela metade. Acrescentaríamos testes de contrato com as respostas reais de cada parceiro e um caminho de rollback para cada versão.
A métrica que acompanharíamos não seria a fatia de código escrita por IA. O Airbnb informa 60%, mas esse número cresce com qualquer ferramenta e diz pouco sobre valor. Acompanharíamos os casos de parceiros resolvidos por engenheiro por mês e os defeitos encontrados depois do lançamento no código que os agentes rascunharam.
Em seguida, ligaríamos os mesmos agentes à fila de suporte. Os casos que o bot de suporte não consegue resolver virariam uma lista de ferramentas que faltam, e os agentes de programação rascunhariam essas ferramentas para um engenheiro revisar.
Fontes
De onde vêm os fatos desta matéria.