Por Rayne Santiago Elford

A inteligência artificial promete revolução na logística. Na prática, entrega frustração.

O motivo? Modelos computacionais enxergam números, não contextos. Eles processam trilhões de dados, mas não intuem que uma carga perecível exige prioridade térmica ou que uma doca ocupada pode derrubar todo o nível de serviço do dia. O algoritmo vê atrasos; o operador experiente vê consequências em cascata.

O relatório “Where’s the Value in AI?”, divulgado pelo Boston Consulting Group (BCG), expõe a dimensão do problema: apenas 26% das organizações extraem valor tangível de suas iniciativas de IA. Os 74% restantes investem pesado em tecnologia e esquecem o elo mais crítico, a inteligência humana que ensina a máquina a pensar dentro da realidade do negócio.

É aí que entra uma figura emergente nos organogramas mais avançados: o Ontologista de Negócios.

O arquiteto do significado

Em termos simples, ontologia é a arte de organizar conceitos e suas relações. No universo da IA aplicada ao Supply Chain, o ontologista é o profissional que traduz o caos do mundo real para a linguagem estruturada que os algoritmos entendem.

Sua missão? Garantir que a máquina não apenas processe dados, mas compreenda suas implicações.

Um exemplo prático: uma interrupção em uma rodovia. Para a IA “crua”, isso é apenas um desvio na rota. Para o ontologista, é um gatilho que deve acionar automaticamente a revisão dos estoques de segurança, o alerta aos clientes afetados e a renegociação de prazos com fornecedores. Ele codifica o “senso comum” operacional, aquele conhecimento tático que veteranos carregam na cabeça, em regras que a máquina pode executar.

A Gartner projeta que, até 2030, cerca de 20% dos profissionais de logística e compras ocuparão funções orientadas por IA. O ontologista está no centro dessa transformação, atuando como guardião do conhecimento institucional em meio à automação.

O “tradutor” brasileiro

Se a complexidade já é alta em operações globais, no Brasil ela atinge outro patamar. Malha rodoviária precária, instabilidade política, tributário fragmentado, variáveis que nenhum algoritmo estrangeiro captura sem ajuda.

O ontologista que atua por aqui exerce o papel de curador de contexto. É ele quem ajusta os modelos globais às idiossincrasias locais: a sazonalidade da safra de grãos que impacta frete de retorno, os trechos de rodovia com histórico de sinistros, as oscilações de custo por gargalos alfandegários.

Com o avanço de tecnologias como sensores e visão computacional (a GenLogs é um exemplo), o ontologista define as premissas que permitem à IA distinguir uma mera anomalia técnica de uma ameaça real à operação. Ele transforma intuição empírica em vantagem competitiva escalável.

O perfil em T do profissional de logística

Essa nova realidade exige um profissional híbrido. O mercado chama de Perfil em T:

– A haste vertical representa a especialização profunda em gestão de cadeias de suprimentos

– A barra horizontal simboliza a fluência transversal em governança de dados e arquitetura de IA

O ontologista não precisa programar. Precisa, sim, formular as perguntas certas aos modelos e validar as respostas sob a ótica do negócio. Ele é a ponte entre o mundo dos cientistas de dados (vetores, matrizes, algoritmos) e o dos gestores operacionais (margens, produtividade, níveis de serviço).

Literacia em IA deixou de ser competência exclusiva de TI. Hoje, é requisito fundamental de liderança.

Compras inteligentes: o algoritmo só enxerga preço. O humano vê valor

O setor de compras é um dos terrenos mais férteis para essa transformação. Estudos da Gartner indicam que 28% das atividades transacionais, como gestão de pedidos e processos licitatórios simplificados, podem ser executadas de forma autônoma por agentes de IA.

Mas autonomia não significa ausência de critérios. Quem define os parâmetros éticos e os filtros de sustentabilidade (ESG) que devem orientar as negociações automatizadas? O ontologista.

Sem essa curadoria, a máquina faria o óbvio: perseguir o menor preço nominal. Com ela, o sistema aprende a priorizar o Valor Total de Propriedade (TCO) e a resiliência da rede de fornecedores no longo prazo. O comprador deixa de ser um processador de pedidos para se tornar um gestor estratégico de ativos.

A regra 70/30 que separa sucesso de fracasso

O BCG é categórico: a transformação digital bem-sucedida aloca 70% dos recursos em pessoas e processos, e apenas 30% em tecnologia.

Traduzindo: não adianta comprar o melhor software se sua equipe não sabe usá-lo, se o conhecimento tático não foi mapeado, se os processos não foram redesenhados.

Para implementar IA com pessoas no centro, três ações são prioritárias:

– Alfabetizar em dados: capacitar equipes para entender modelos preditivos, identificar vieses e questionar resultados inconsistentes

– Mapear conhecimento tácito: documentar a intuição de profissionais experientes, transformando-a em ativo de dados

– Estressar cenários: usar gêmeos digitais para testar a robustez das ontologias antes da implementação em escala real

Humanos, não descartáveis

O futuro da logística não é sobre substituir pessoas por máquinas. É sobre potencializar pessoas com máquinas.

A ascensão do Ontologista de Negócios prova um paradoxo fascinante: quanto mais avançada a tecnologia, mais necessária se torna a profundidade da experiência humana. A máquina processa; o humano contextualiza. O algoritmo otimiza; o ontologista dá sentido.

As organizações que vencerão a próxima década não serão as que tiverem a IA mais rápida, mas as que conseguirem codificar sua cultura, sua expertise tática e seu “jeito de fazer negócio” em sistemas dinâmicos e adaptáveis.

Afinal, a IA pode aprender praticamente tudo. Exceto o que significa ser humano operando em um mundo imperfeito.

*Rayne Santiago Elford – Formado em Tecnologia em Logística pelo Grupo Ser Educacional e certificado pela ILOS – Especialistas em Logística e Supply Chain. Especializado em Gestão de Operações e Cadeia de Suprimentos, com ênfase em otimização de processos e redução de custos. Com mais de 10 anos de experiência consolidada em liderança de equipes multidisciplinares, gestão de sistemas WMS e tomada de decisões estratégicas baseadas em evidências.