A especialista em logística Adriana Bueno, colunista do Portal Logweb, discute como a Inteligência Artificial já faz parte da operação logística, mas segue limitada em muitas empresas pela falta de integração plena entre sistemas, o que restringe análises preditivas, decisões estratégicas e ganhos reais de eficiência ao longo da cadeia.

A Inteligência Artificial deixou de ser promessa e passou a ser realidade concreta na logística. Algoritmos que preveem demanda, roteirizam entregas, otimizam estoques e reduzem custos já fazem parte do cotidiano de operadores, transportadoras e grandes embarcadores. No entanto, apesar do discurso amplamente difundido sobre o “poder da IA”, poucas empresas extraem seu real potencial.

A pergunta que se impõe é direta e estratégica: é possível utilizar IA de forma plena sem integração total dos dados entre os sistemas?

A resposta curta é: não.

A resposta completa exige compreender o papel dos dados, da arquitetura tecnológica e da maturidade organizacional.

IA não cria inteligência: ela aprende com dados

A Inteligência Artificial não opera no vácuo. Seu desempenho está diretamente ligado à qualidade, volume, integração e confiabilidade dos dados disponíveis. Em ambientes logísticos fragmentados — onde WMS, TMS, ERP, sistemas de torre de controle e planilhas paralelas não “conversam” — a IA passa a atuar de forma limitada, reativa e muitas vezes superficial.

Nesses cenários, o que se tem não é Inteligência Artificial estratégica, mas automação avançada de silos.

Sem integração:

– A previsão de demanda não reflete restrições reais de transporte;

– A otimização de rotas ignora variáveis de estoque e janelas operacionais;

– A gestão de frete não aprende com históricos completos de performance, avarias, atrasos e custos ocultos.

Ou seja, a IA até funciona, mas entrega apenas frações do valor possível.

O que é necessário para a máxima utilização da IA na logística?

A maturidade em IA não começa na tecnologia, mas na estratégia de dados.

Alguns pilares são indispensáveis:

1. Integração plena dos sistemas

A IA precisa enxergar a cadeia ponta a ponta. Isso exige integração entre:

– ERP (custos, pedidos, faturamento);

– WMS (estoques, picking, lead time operacional);

– TMS (fretes, transportadoras, SLAs, ocorrências);

– Sistemas externos (clima, tráfego, câmbio, combustíveis).

Empresas que operam com dados fragmentados limitam a IA a análises locais, quando o verdadeiro valor está na visão sistêmica.

2. Governança e qualidade dos dados

IA aprende padrões — inclusive padrões errados. Dados duplicados, incompletos ou inconsistentes geram previsões imprecisas e decisões equivocadas.

Governança de dados envolve:

– Padronização de cadastros;

– Histórico confiável;

– Regras claras de atualização;

– Responsáveis definidos pela qualidade da informação.

Sem isso, a IA escala erros em vez de soluções.

3. Cultura analítica e tomada de decisão baseada em dados

Não adianta ter modelos sofisticados se a organização ainda decide “no feeling”.

A IA só gera valor quando:

– Seus insights são compreendidos;

– As recomendações são utilizadas;

– A liderança confia nos dados mais do que em intuições isoladas.

IA é tecnologia, mas o diferencial competitivo continua sendo humano

Cases de uso de IA na logística – onde ela já gera valor real:

Previsão de demanda e planejamento

– Empresas do varejo e e-commerce utilizam IA para cruzar histórico de vendas, sazonalidade, comportamento do consumidor e variáveis externas. O resultado é:

– Redução de rupturas;

– Menor excesso de estoque;

– Planejamento mais preciso de transporte e armazenagem.

Grandes marketplaces operam Centros de Distribuição com reposição praticamente automatizada graças a modelos preditivos altamente integrados.

Otimização de transporte e roteirização

Na gestão de fretes, a IA atua em:

– Consolidação inteligente de cargas;

– Definição dinâmica de rotas;

– Escolha da transportadora com melhor custo x nível de serviço.

– Operadores logísticos que integram dados de TMS, telemetria, clima e histórico de performance conseguem reduzir custos logísticos e emissões, além de melhorar OTIF (On Time In Full);

– Gestão de risco e prevenção de falhas.

A IA também é usada para identificar padrões de:

– Avarias recorrentes;

– Atrasos por região ou transportadora;

– Fraudes em fretes e documentos.

Nesse contexto, o valor está na antecipação, não apenas na correção.

Automação de armazéns e visão computacional

Em Centros de Distribuição avançados, algoritmos orientam:

– Layout dinâmico;

– Separação de pedidos;

– Movimentação de AGVs e robôs.

Aqui, a integração entre dados operacionais e sistemas de controle é o que permite ganhos expressivos de produtividade.

Conclusão: IA sem integração é promessa subutilizada

A Inteligência Artificial é, sem dúvida, presente e futuro da logística. Porém, sem integração plena de dados entre os sistemas, seu uso se torna restrito, tático e distante do potencial estratégico.

Empresas que desejam extrair valor real da IA precisam, antes de tudo, investir em:

Arquitetura de dados

– Integração tecnológica;

– Governança da informação;

– Cultura analítica.

A verdadeira transformação digital na logística não acontece quando se “implanta IA”, mas quando se constrói inteligência organizacional baseada em dados confiáveis, conectados e acionáveis.

A IA não substitui a estratégia. Ela a potencializa — desde que encontre um ambiente preparado para aprender.