Hertz adota IA para gerenciamento de frota e força de trabalho
Análise de notícias • 7 de julho de 2025 – 4 min de leitura
A empresa global de locação de veículos está aproveitando o Palantir Foundry e o Palantir AIP para cumprir sua missão e atender melhor os clientes.
A Hertz iniciou suas atividades alugando uma dúzia de Model T Fords, há mais de 100 anos. Hoje, a companhia opera em 160 países, conta com mais de 20 mil funcionários e mantém uma frota de 500 mil veículos. Para otimizar uma operação com inúmeras partes móveis, a Hertz implementou o Hertz Connected Fleet OS, um sistema operacional para gerenciamento de frotas com suporte de inteligência artificial.
“Isso é tudo sobre nosso propósito para os clientes, que é garantir que tenhamos o carro certo, no lugar certo, na hora certa”, afirmou o ex-vice-presidente executivo e CIO Tim Langley-Hawthorne durante o Palantir AIPC, pouco antes de deixar o cargo.
A empresa utiliza o Palantir Foundry e a Plataforma de Inteligência Artificial (AIP) da Palantir para desenvolver aplicações que aumentam a eficiência na rotatividade dos veículos, reduzem os custos de manutenção, alocam preditivamente a força de trabalho nos diversos pontos de atendimento e combinam o carro mais adequado ao perfil de cada cliente.
No atual processo, quando os clientes devolvem um veículo em uma das 11 mil unidades da Hertz, o carro passa por uma sequência de etapas antes de ser disponibilizado para um novo aluguel. Inicialmente, o veículo é recebido e encaminhado para a área de preparação para manutenção. Em seguida, os técnicos realizam uma inspeção minuciosa, certificando que todos os reparos e verificações foram realizados antes de o veículo ser encaminhado para a área de limpeza. Após a higienização, o carro é posicionado na área de veículos prontos para aluguel.
Qualquer atraso nesse fluxo pode impactar significativamente a capacidade da Hertz de disponibilizar os carros desejados aos clientes de forma ágil. “Historicamente, essa operação era gerida por meio de rádios bidirecionais e despachantes, com pessoas correndo pelos estacionamentos para se comunicar”, explicou Langley-Hawthorne.
Hoje, a Hertz conta com um aplicativo leve, desenvolvido sobre o Palantir Foundry e rodando em dispositivos Android. Todos os colaboradores envolvidos – desde os técnicos de manutenção e limpeza até os responsáveis pelo transporte e atendimento – podem registrar seu status no processo e receber orientações em tempo real sobre a próxima ação a ser realizada. Com esses dados, a inteligência artificial monitora as atividades e sugere, instantaneamente, medidas para otimizar a operação.
Por exemplo, um evento climático em Atlanta pode atrasar voos e gerar congestionamentos, dificultando a devolução pontual dos carros e prolongando os tempos de limpeza. Nesse cenário, o sistema pode sugerir o redirecionamento de colaboradores de áreas menos críticas para a equipe de devoluções, antecipando um fluxo maior de veículos ao longo do dia. Caso necessário, o sistema ainda pode identificar a necessidade de horas extras e enviar solicitações diretamente aos dispositivos dos funcionários, cujas respostas são utilizadas para ajustar o modelo de otimização.
Construindo um caso para dados
Segundo Langley-Hawthorne, a Hertz não se dedica a projetos teóricos ou experimentos científicos, mas sim a viabilizar o negócio. Ao assumir seu cargo, em novembro de 2021, ele encontrou uma empresa com poucas iniciativas consolidadas de análise de dados. “Todos os líderes de tecnologia anteriores iniciaram projetos, mas nunca os finalizaram”, comentou.
A ausência de uma arquitetura de dados bem definida era um desafio. Apesar do senso comum de que é fundamental estruturar a arquitetura e a governança de dados antes de avançar com a implementação de soluções de inteligência artificial, a estratégia adotada foi identificar rapidamente as áreas em que os dados poderiam gerar maior valor para o negócio e desenvolver essas frentes. Sem solicitar fundos extras, Langley-Hawthorne optou por gradualmente desativar as tecnologias legadas e os antigos data lakes, redistribuindo as economias obtidas para investir em governança de dados.
“O segredo foi não tentar aperfeiçoar tudo de uma vez. Focamos nas áreas onde acreditávamos que o uso de ferramentas como o Foundry traria mais valor. Nossa arquitetura e governança de dados ainda não estão totalmente finalizadas, mas conseguimos otimizar significativamente a gestão da frota”, concluiu.
