A inteligência artificial (IA) está transformando o mundo, e o setor de logística não é exceção.

A chamada “mudança de plataforma” trazida pela IA e pelo aprendizado de máquina (ML) está revolucionando a forma como as empresas planejam, executam e aprimoram o transporte de mercadorias. Com essas tecnologias, é possível obter benefícios como:

• • Visibilidade em tempo real das operações da cadeia de suprimentos.

• • Previsões mais precisas da demanda dos clientes.

• • Gestão otimizada de estoques.

• • Redução dos custos de transporte.

• • Melhoria no atendimento ao cliente.

• • Relatórios estratégicos e financeiros mais robustos.

• • Aumento da segurança e controle de riscos.

A digitalização e o poder da nuvem

As cadeias de suprimentos estão cada vez mais digitalizadas, com dados sendo gerados, armazenados e analisados de maneira inovadora. Décadas de investimentos em sensores, câmeras, dispositivos IoT e integrações permitiram rastrear o movimento físico de mercadorias, gerando um volume imenso de informações. Antes, esses dados ficavam presos em sistemas locais, difíceis de acessar ou integrar. Hoje, soluções baseadas em nuvem estão mudando esse cenário, abrindo caminho para novos usos de IA que integram perfeitamente o transporte marítimo, terrestre e aéreo.

Como a IA vai moldar o futuro da logística

A seguir, algumas áreas onde IA e aprendizado de máquina estão prestes a transformar a gestão da cadeia de suprimentos:

Combate à fraude: A IA pode identificar e prevenir atividades como roubo, falsificação e acesso não autorizado a dados sensíveis.

Previsão de demanda: Analisando históricos de vendas, tendências de mercado e até condições climáticas, a IA melhora a precisão das previsões, ajudando a evitar excessos ou faltas de estoque.

Manutenção preditiva: Monitorando equipamentos em tempo real, a tecnologia antecipa falhas, reduzindo custos e paradas, algo essencial para armazéns, terminais e frotas.

Monitoramento em tempo real: Com visibilidade completa da cadeia, a IA detecta gargalos e permite ajustes rápidos. Tecnologias como gêmeos digitais – réplicas virtuais de ativos ou sistemas – também ajudam a simular cenários, testar resiliência e otimizar operações.

Automação de armazéns e transporte: Desde softwares de planejamento até robôs, drones e veículos autônomos, a IA aumenta a eficiência e reduz custos. Veículos autônomos já estão em uso em pátios e terminais, mas a partir de 2025, veremos aplicações ‘hub-to-hub’ em rodovias, transformando o transporte.

Personalização: A IA analisa dados de clientes para oferecer recomendações sob medida, melhorando a experiência e impulsionando vendas.

Processos autônomos: Com agentes de IA, tarefas complexas que envolvem múltiplas fontes de dados podem ser executadas automaticamente, otimizando fluxos de trabalho.

ChatGPT e IA generativa na logística

Ferramentas como o ChatGPT, da OpenAI, e outros modelos generativos, como o AutoGPT, têm grande potencial na logística. Chatbots baseados nessas tecnologias podem oferecer suporte instantâneo aos clientes, respondendo perguntas, atualizando status de pedidos e resolvendo problemas rapidamente. À medida que evoluem, esses sistemas devem superar limitações atuais, como questões de acesso a dados, trazendo ainda mais eficiência e satisfação ao cliente.

O que está por vir

Há uma corrida para desenvolver soluções que automatizem tarefas rotineiras, cortem custos e aumentem a competitividade. No futuro, veremos avanços ainda maiores, com novas categorias de softwares baseados em nuvem surgindo, como:

• • Simulações com gêmeos digitais e otimização de processos.

• • Gestão inteligente de fornecedores.

• • Análise de sustentabilidade e descarbonização.

• • Ferramentas avançadas de estoque e automação.

A IA não só reduz custos logísticos, mas também fortalece as cadeias de suprimentos, tornando-as mais ágeis e resilientes diante de imprevistos. Essa transformação está apenas começando, e seu impacto promete redefinir o setor.

Tipos de IA aplicáveis à logística

• • IA baseada em regras: Usa regras fixas para decisões, como escolher o transporte ideal com base em peso e distância.
  • Aprendizado supervisionado: Faz previsões a partir de dados históricos, como estimar a demanda ou tempos de alfândega.
  • Aprendizado por reforço: Aprende com o ambiente para otimizar rotas ou decisões de reabastecimento.
  • Processamento de linguagem natural: Analisa feedbacks e sentimentos dos clientes.
  • IA baseada em agentes: Executa tarefas complexas de forma autônoma, como prever tendências e sugerir estratégias.