O abordagem que parece mais comum ao que conhecemos como IA é a de uma solução procurando por um problema. Nosso método é o oposto: começamos com os problemas para buscar as melhores soluções para resolvê-los. Estamos cientes de que o ser humano, às vezes, se distrai e cansa, mas, ao contrário da máquina, é capaz de compreender o significado profundo das coisas e encontrar soluções criativas para problemas novos e antigos. Para nós, a máquina é uma espécie de exoesqueleto que aumenta significativamente as capacidades do operador humano. O operador humano instrui a máquina a executar certas tarefas, seguindo sequências bem definidas, sem deixar espaço para improvisações. É o ser humano que sempre deve ter a última palavra. Não precisamos de uma máquina que seja onisciente como os defensores da AGI desejam. Em nossa visão, a linguagem natural é apenas uma maneira de interagir com o usuário, tornando nossa solução acessível a qualquer um, pois poderá usar sua linguagem cotidiana. Além disso, deve se limitar a extrair da conversa as informações necessárias para iniciar uma pesquisa e selecionar os resultados mais relevantes. Isso nos permitirá extrair informações de e-mails, calendários eletrônicos e apenas nos confrontarmos com o cliente para confirmar que tudo o que 'intuímos' deste trabalho corresponde às suas necessidades reais e fornecer as possíveis soluções que melhor atendem a essas necessidades, tendo já conhecimento de quais são seus gostos pessoais, qual será o contexto em que viajará; de fato, não escolhe os mesmos serviços se viaja sozinho a trabalho ou com a família, e da política de viagem corporativa. Os tempos de interação com o cliente devem sempre ser o mais curtos possível, porque acreditamos que ele pode investir melhor seu tempo e que podemos fazer este trabalho melhor e com menos possibilidades de cometer erros, como profissionais do setor com conhecimento técnico continuamente atualizado não disponível ao público.

Quanto ao trabalho de back office, por assim dizer, não é necessário ter uma grande inteligência, mas é suficiente seguir instruções padrões pré-estabelecidas, complementadas por aquelas mais específicas fornecidas pelo cliente. Por exemplo, não é preciso ser um gênio para entender que, em um itinerário que preveja um voo com escala, será sempre preferível a solução que não exija mudanças de aeroporto e tenha tempos de conexão mais curtos. Em essência, a chamada IA deverá limitar-se a seguir rigorosamente as instruções precisas que lhe foram dadas, com a diferença de que suas capacidades permitirão que seja mais rápida e precisa na seleção das melhores opções disponíveis em comparação com qualquer operador humano. Será negada a ela a mínima possibilidade de ser criativa. Quando não for capaz de responder por estar diante de uma situação não codificada, deverá transferir a gestão para o operador humano, ao qual será permitido usar habilidades criativas para encontrar uma solução. Posteriormente, essa solução criativa poderá ser codificada e gerenciada de forma autônoma pela máquina, caso se repita.

Sobre a chamada IA, muitos se perguntam se estamos diante de uma nova bolha especulativa. Não podemos falar pelos outros, mas no que diz respeito a nós, não acreditamos que seja o caso. Dissemos que partimos de uma análise cuidadosa dos problemas para buscar as soluções. Portanto, é muito difícil que possamos cair em uma das maiores razões de falha das startups, que é o 'No Market Need'. Embora inicialmente nos concentraremos em alguns mercados específicos e em algumas funcionalidades específicas, nosso mercado é global; as necessidades são, mutatis mutandis, as mesmas em todo lugar. Isso torna menos provável enfrentar outra possível razão para o fracasso, que é a falta de adequação do produto ao mercado ('Lack of product-market fit' - PMF). Somos defensores de uma abordagem frugal ao que conhecemos como IA, por duas razões: econômica e ambiental. De fato, estamos atentos aos custos e não queremos desperdiçar recursos desnecessariamente em poder de computação, pois queremos que nossa criação gere lucro desde o início. Sabemos também que a capacidade de computação tem repercussões negativas sobre o meio ambiente. Visto que, na escolha dos voos que vamos propor, também nos é pedido para levar em conta seu impacto ambiental, não poderíamos fazer isso ignorando ou fazendo ignorar o quanto estamos impactando diretamente nele. Para nós, a transparência também é importante, começando por como funcionam os algoritmos que usamos. Sempre deverá ser possível explicar seus mecanismos de operação com facilidade e eles devem ser o mais isentos de viés possível.

Clive Humby diz que os dados são o novo petróleo, e nossa criação pode ser considerada a broca necessária para extraí-los. Nosso método é orientado por dados, porque, como W. Edwards Deming afirma, "sem dados, somos apenas pessoas com opiniões". No entanto, o trabalho de extração não é simples; de fato, como o pai da publicidade moderna, David Ogilvy, disse, "as pessoas não pensam o que sentem, não dizem o que pensam e não fazem o que dizem". Geralmente, as pessoas respondem a questionários ou pesquisas de mercado apenas se houver algum tipo de incentivo, mas mesmo assim, não se pode ter certeza de que o fazem sinceramente. Nossa criação é capaz de extrair dados das interações que tem com o público, das escolhas feitas, das perguntas feitas pelos clientes, etc., e, graças à sua capacidade computacional, é capaz de refiná-los, tornando possível criar ofertas cada vez mais personalizadas.