O avanço da inteligência artificial logística deixou de ser apenas uma tendência e passou a responder a uma pressão concreta do mercado por eficiência, previsibilidade e redução de custos. Em um cenário de cadeias mais complexas, operações com maior volume e exigência crescente por visibilidade em tempo real, empresas do setor passaram a buscar tecnologias capazes de integrar dados, automatizar processos e apoiar decisões operacionais com mais rapidez.

Esse movimento aparece com força especialmente em armazéns e centros de distribuição, onde gargalos como baixa visibilidade de estoques, processos manuais, dificuldade de integração entre áreas, movimentação excessiva de equipes e necessidade de rastreabilidade ainda afetam a produtividade. Nesse contexto, soluções baseadas em nuvem, automação e análise de dados vêm ganhando espaço como resposta direta às demandas das operações logísticas.

Na avaliação da Infor – considerada líder global em software de gestão empresarial na nuvem –, a logística brasileira vive uma fase de transição na adoção de inteligência artificial. A tecnologia, que antes era tratada como algo experimental, passa a ser aplicada em problemas operacionais concretos, sobretudo nas áreas de armazenagem e distribuição. Esse avanço é mais evidente em operações que já contam com dados estruturados em sistemas como WMS, analytics e plataformas em nuvem.

Além disso, a pressão por eficiência tem acelerado a digitalização em diferentes segmentos. A Infor destaca que a IA vem sendo usada para apoiar decisões sobre produtividade, alocação de recursos, rotas de picking, identificação de gargalos e previsibilidade operacional. Com isso, a tecnologia deixa de apenas registrar informações e passa a orientar ações em tempo real.

Integração de processos em ambientes logísticos cada vez mais dinâmicos

Os resultados observados em operações que utilizam soluções da companhia ajudam a dimensionar esse movimento. A ScanSource reduziu o tempo de picking de 70 para 20 minutos por pedido, com ganho de produtividade de 250%. O Assaí Atacadista registrou aumento de 12% na produtividade com o uso de dados em tempo real. Já a Laggo Armazéns Gerais alcançou 99% de acuracidade nos inventários, enquanto a Blue Logística ampliou sua produtividade em 40%. No Nordeste, a JDE Peet’s transformou sua operação em um hub logístico regional, com mais escala e eficiência.

“A logística vem sendo cada vez mais pressionada por eficiência e capacidade de resposta, e isso tem acelerado a adoção de tecnologias mais avançadas, como inteligência artificial e automação aplicada à gestão de armazéns”, afirma Waldir Bertolino, VP e Country Manager da Infor Brasil e América do Sul. “O que vemos é uma mudança no papel da tecnologia, com uso crescente de inteligência artificial para apoiar decisões em tempo real, otimizar fluxos operacionais e aumentar a previsibilidade das operações, especialmente em ambientes mais complexos”, completa o executivo.

Segundo Bertolino, os ganhos mais consistentes não vêm de uma solução isolada, mas da combinação entre dados, processos e integração entre áreas. Entre os principais pilares desse avanço estão a automação de tarefas repetitivas, a padronização de fluxos, a visualização operacional e a melhora da rastreabilidade.

A companhia aponta ainda que a demanda por tecnologia é mais intensa em segmentos com alto volume, muitos SKUs, exigências regulatórias e pressão por nível de serviço, como operadores logísticos, varejo, atacarejo, alimentos e bebidas, saúde, farmacêutico e manufatura. Nessas operações, a necessidade de mais controle e resposta rápida tem ampliado o uso de sistemas mais integrados.

No final da cadeia, a Infor destaca suas soluções como parte dessa transformação. Entre os produtos estão o Infor WMS, com gestão de armazém, gestão de trabalho e visualização 3D, além do Infor Nexus, que amplia a visibilidade de pedidos, remessas e estoques e oferece alertas proativos com apoio de machine learning. A proposta é conectar armazenagem, transporte, planejamento e gestão operacional em uma estrutura mais integrada, com dados em tempo real e maior capacidade de resposta.