Em 1º de outubro de 2026, Brian Chesky apresentou uma visão sobre o futuro da computação pessoal: para funcionarem com eficiência, os agentes de inteligência artificial precisam de um sistema operacional nativo. A reflexão ocorreu no momento em que o Airbnb colocou no ar a sua nova ferramenta de busca inteligente, como parte das novidades de outono da empresa. Para o cofundador da plataforma, essa busca recente representa apenas um passo inicial em direção a uma mudança muito mais profunda no software.
As limitações das ferramentas atuais
Na avaliação de Chesky, o formato predominante no mercado de inteligência artificial para o consumidor comum ainda é insuficiente. Ele argumenta que caixas de texto com respostas automatizadas, conhecidas popularmente como chatbots, são muito restritas para ações complexas, como escolher acomodações, fazer compras detalhadas ou planejar passeios com amigos.
O executivo relatou que utilizou o Airbnb por meio de assistentes existentes no mercado, como Muse e Instinct, e os resultados não foram satisfatórios. Para ele, o setor ainda não resolveu a experiência do usuário final. Chesky comparou a situação à tentativa do ChatGPT de criar uma loja própria de aplicativos no início de 2025. Na época, ele afirmou a Sam Altman que uma loja só tem sucesso se contar com um pacote completo de ferramentas de desenvolvimento e um sistema operacional de suporte, assim como a Apple fez com o iPhone. Como essa base profunda não existia, a iniciativa não atingiu os resultados esperados.
Por que os agentes precisam de uma base própria
Um agente de inteligência artificial pode ser entendido como um assistente autônomo. Ao contrário de um programa tradicional que apenas executa comandos diretos, o agente toma decisões e realiza etapas completas por conta própria para resolver um problema.
Chesky aponta que a indústria desenvolve soluções de inteligência artificial para sistemas como iOS, macOS e Windows, que não foram criados originalmente para isso. Em sua visão ideal, o sistema precisaria operar diretamente no kernel, o núcleo do sistema operacional que controla os componentes mais básicos da máquina. Sem essa base profunda, os programas não conseguem trocar dados de forma fluida. O executivo entende que, enquanto empresas como Apple e Google liderarem o setor móvel, os aplicativos tradicionais continuarão no centro do uso diário, a menos que essas plataformas construam um ambiente totalmente novo.
A transformação prática do Airbnb
Enquanto uma plataforma desse tipo não se torna realidade em todo o mercado, o Airbnb prepara sua própria arquitetura para ser amigável aos agentes autônomos. A estratégia consiste em criar pequenos assistentes especializados dentro do próprio aplicativo: um dedicado à aba de busca e exploração, outro voltado ao atendimento ao cliente e novos módulos para serviços adicionais.
No futuro, um assistente geral, chamado por Chesky de macroagente, deverá coordenar todas essas funções. Esse núcleo poderá interagir com assistentes externos usando o MCP, sigla em inglês para um padrão técnico que permite conectar programas de inteligência artificial a softwares diversos.
No dia 30 de setembro de 2026, véspera das declarações sobre a tecnologia, Chesky já havia adiantado novidades práticas que mostram a ampliação dos serviços e dos formatos de uso:
Hey everyone, we made some updates based on feedback from you. We’ll keep shipping, so I’ll post more updates soon - connect with your friends to get trip ideas - AI search in your own words (this is just a baby step towards agentic AI, which is a UI coming soon) - get laundry done, rent baby gear, and more
Essa atualização trouxe novas áreas de atendimento, como serviços de lavanderia e aluguel de itens infantis, além de recursos para planejar itinerários com amigos. O executivo confirmou que a voz assumirá um papel central na experiência, com agentes de voz programados para lançamento ainda neste outono.
| Característica | Cenário Atual dos Aplicativos | Visão Proposta por Brian Chesky |
|---|---|---|
| Ponto de execução | Adaptados sobre sistemas comuns (iOS, Windows) | Operação no núcleo (kernel) de um sistema próprio de inteligência artificial |
| Interface com o público | Diálogos simples em formato de chatbot | Controles visuais ricos, comandos por voz e planejamento em grupo |
| Conexão externa | Programas fechados e isolados | Integração aberta entre agentes usando padrões como MCP |
| Arquitetura interna | Funções estáticas no aplicativo | Múltiplos agentes especializados coordenados por um macroagente |
A consolidação desse modelo depende tanto da chegada de novas plataformas pelas fabricantes de celulares quanto da capacidade do setor de construir interfaces mais ricas para os usuários.