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Inteligência artificial entra na gestão de destinos superlotados e pode reduzir pressão ambiental

Por Bruno Bazoti

Em fevereiro de 2026, o National Park Service dos Estados Unidos decidiu retirar a exigência de reserva antecipada de veículos em Yosemite depois de analisar tráfego, estacionamento e padrões de visitação de 2025. A decisão mostra que gestão turística responsável não significa impor restrições permanentes, e sim ter dados para ajustar regras conforme a pressão real sobre o destino. O Brasil deveria avançar nessa direção. Com 25,5 milhões de visitas registradas em unidades de conservação federais em 2024, alta de 4,9% sobre o ano anterior, segundo o ICMBio, administrar destinos sensíveis apenas depois que filas, erosão e superlotação aparecem é chegar atrasado ao problema.

Bonito prova que o país não parte do zero. Desde 1995, o município utiliza o Voucher Único para controlar o número de visitantes de cada atrativo. Em 2025, recebeu 293.712 turistas e registrou 880.669 visitações, de acordo com o Observatório do Turismo local. Esse modelo mostra que capacidade de carga pode conviver com a atividade econômica. O próximo passo é tornar a gestão preditiva. Histórico de reservas, previsão do tempo, feriados, condições de acesso e ocupação podem alimentar modelos capazes de antecipar picos e orientar horários, rotas alternativas e incentivos antes que todos cheguem ao mesmo lugar ao mesmo tempo.

Os parques americanos ensinam justamente por não adotarem uma fórmula única. Em Arches, no Utah, os testes de entrada com horário marcado iniciados em 2022 reduziram congestionamentos, distribuíram melhor as chegadas e eliminaram fechamentos temporários do portão, segundo o National Park Service. Yellowstone, onde quase 60% das visitas anuais se concentram entre junho e agosto, coleta dados de deslocamento, inclusive com GPS em veículos, e testa medidas nos pontos mais congestionados. Yosemite, por sua vez, optou em 2026 por monitoramento de tráfego em tempo real e gestão ativa de estacionamento. O aprendizado não é copiar um sistema americano. É fazer a regra mudar quando os dados mudam. 

É nesse ponto que tarifas ecológicas variáveis podem fazer sentido no Brasil, desde que funcionem como instrumento de distribuição de demanda, e não como punição. Preços maiores em períodos de pressão extrema e menores em horários ou dias ociosos podem estimular escolhas diferentes. A objeção de que isso elitizaria o acesso à natureza é legítima. Uma política responsável precisaria combinar limites de preço, gratuidades ou descontos sociais, transparência e alternativas de reserva. O preço jamais deve substituir a capacidade de carga. Ele pode ser mais uma ferramenta para impedir que a procura se concentre onde o ecossistema já está no limite.

Também seria um erro vender inteligência artificial como solução automática para conservação. Um algoritmo só será útil se trabalhar com dados confiáveis e metas ambientais definidas por gestores, cientistas e comunidades locais. Seu papel pode ser prever pressão, simular cenários e indicar quando abrir menos vagas, reforçar transporte coletivo ou redirecionar visitantes. A promessa de reduzir emissões também precisa ser medida em cada destino. Menos congestionamento tende a diminuir o tempo de veículos parados, porém, transformar essa lógica em um percentual genérico de carbono evitado seria trocar planejamento por marketing.

O turismo de natureza brasileiro precisa abandonar a ideia de que sucesso é receber o maior número possível de pessoas. Sucesso é receber visitantes sem destruir a razão pela qual eles viajaram até ali. IA, reservas inteligentes e tarifas moduladas não devem decidir quem merece conhecer um parque, e sim ajudar a distribuir melhor o acesso no tempo e no espaço. Quando a gestão prevê a pressão antes da lotação, preservação e experiência deixam de competir. O verdadeiro atraso está em esperar o ecossistema mostrar que o limite já foi ultrapassado.

Bruno Bazoti é fundador e CEO da Larian Group.