O avanço da Inteligência Artificial no transporte rodoviário vem transformando rapidamente a forma como empresas lidam com risco, eficiência e previsibilidade. Embora inicialmente a tecnologia atuasse apenas como apoio à gestão, agora ela passa a ocupar um papel mais central, auxiliando diretamente na tomada de decisão das operações. Esse movimento é impulsionado por sistemas capazes de mapear rotas, prever falhas mecânicas, reduzir eventos de fadiga e replicar processos tradicionalmente executados apenas por pessoas.
As estimativas mais recentes do setor apontam que a adoção de modelos de IA pode reduzir entre 60% e 70% os comportamentos que levam a acidentes. Além disso, a tecnologia pode cortar de 20% a 25% os custos operacionais, sobretudo com combustível, ao otimizar o uso da frota. Em mercados de alta pressão, que enfrentam longas distâncias, risco logístico e roubo de cargas, o impacto dessas reduções se torna imediato.
Denis Teixeira, Senior Vice-Presidente de Transportes e Logística da Alper Seguros, afirma que a IA deixa de apenas relatar eventos para prever ocorrências. Segundo ele, quando uma operação passa a antecipar o risco em vez de reagir a ele, atinge um novo nível de segurança, eficiência e resultado.
Monitoramento avançado de frota e motoristas
A transformação alcança tanto a gestão quanto o monitoramento. Tecnologias já detectam sinais de cansaço e desatenção segundos antes de um evento crítico. Paralelamente, algoritmos de análise geoespacial indicam trajetos e paradas menos suscetíveis a roubos. Ao mesmo tempo, modelos preditivos conseguem calcular a vida útil de componentes e prever falhas antes que ocorram problemas na estrada.
Com a análise de dados em tempo real, a automação e o aprendizado de máquina, as operações reduzem falsos alarmes e automatizam grande parte da triagem de eventos. Assim, os gestores podem se concentrar em decisões estratégicas. De acordo com Teixeira, uma parcela crescente das decisões operacionais — como revisões de rota, controle de velocidade e ajustes no planejamento de carga — deve ser realizada pelos próprios sistemas, sempre com supervisão humana.
Horizontes da Inteligência Artificial no transporte rodoviário
No curto prazo, o setor deve avançar para uma logística mais sensorial, integrando sensores, telemetria e informações em tempo real sobre clima, tráfego e mapeamento de risco. Para empresas que operam com margens estreitas, utilizar IA deixa de ser diferencial e passa a ser requisito básico de competitividade.
“A cadeia de transporte lida com variáveis que se alteram a cada minuto. Quem consegue prever riscos e otimizar decisões ganha eficiência, salva vidas e aumenta lucros. A inteligência artificial não é o futuro do setor, mas já faz parte do presente”, declara o executivo.
Nos próximos dois anos, a expectativa é que o uso da IA se torne ainda mais autônomo, com papel mais ativo em três áreas consideradas estratégicas. A primeira é a diminuição de riscos, com modelos que recalculam rotas automaticamente diante de congestionamentos, clima adverso ou aumento de risco de roubo.
A segunda área é a manutenção hiper-preditiva. Algoritmos serão capazes de identificar, com alto grau de precisão, qual componente está prestes a falhar e em que momento, permitindo intervenções antes que o veículo pare na estrada.
A terceira envolve a eficiência logística integrada, combinando sensores e IA para monitorar carga, temperatura, trajeto e previsão de chegada. Esse nível de visibilidade tende a aumentar a previsibilidade das operações, reduzir perdas e apoiar o cliente com informações mais precisas.
