O avanço da inteligência artificial na logística está mudando a forma como empresas de transporte, armazenagem e distribuição planejam suas operações. Em um setor pressionado por despesas com combustível, manutenção e estoques, o uso estratégico de dados e tecnologia passou a ser uma ferramenta para buscar mais eficiência e reduzir impactos ambientais.

Com uma base de dados estruturada, sistemas de IA na logística podem apoiar atividades como planejamento de rotas, gestão de estoques, manutenção preditiva e previsão de demanda.

Para o professor Néstor Fabián Ayala, do Núcleo de Engenharia Organizacional (NEO) da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), a tecnologia permite otimizar diferentes etapas da operação, antecipando necessidades e identificando caminhos mais eficientes.

“Hoje, a IA consegue unir redução de custos e impacto ambiental positivo. Diminuímos o consumo de combustível e otimizamos o uso de pneus, reduzindo rejeitos. Em alguns casos, substituímos três viagens diárias por apenas uma, gerando um ganho ambiental expressivo”, destaca.

IA transforma dados em previsibilidade

A utilização da inteligência artificial já faz parte da realidade de empresas do setor no Rio Grande do Sul. Francisco Cardoso, presidente da Federação das Empresas de Logística e Transporte de Cargas no Rio Grande do Sul (Fetransul), explica que a tecnologia representa uma mudança na maneira como as empresas utilizam seus dados.

Durante anos, os sistemas foram empregados principalmente para analisar informações sobre operações que já haviam ocorrido. Com a inteligência artificial, a expectativa é avançar para modelos capazes de identificar padrões, antecipar cenários e melhorar a tomada de decisões.

O primeiro passo, segundo Cardoso, é organizar as informações internas. Em um estágio mais avançado, esses dados podem ser cruzados com informações externas, inclusive dos próprios clientes, permitindo antecipar necessidades e aprimorar o atendimento.

“O grande desafio dessas empresas é primeiro organizar e entender os próprios dados. Depois, transformar esses dados em informação para trabalhar o futuro, a previsibilidade”, afirma.

Tecnologia vai além dos caminhões

Quando se fala em IA no transporte, uma das aplicações mais lembradas é o uso da tecnologia para otimizar operações nas estradas. No entanto, os sistemas podem atuar desde o planejamento até os processos internos das empresas.

Agentes de inteligência artificial capazes de trocar informações entre si podem conectar diferentes áreas da operação. Com isso, a tecnologia contribui para definir rotas mais eficientes, controlar o consumo de combustível e antecipar necessidades de manutenção da frota.

Dentro das empresas, a aplicação também pode alcançar setores como compras, estoque, produção e atendimento ao cliente. A integração de dados permite reorganizar fluxos internos e responder de forma mais rápida a novas demandas.

IA também ganha espaço nos armazéns

Nos centros de distribuição, a automação amplia as possibilidades de uso da tecnologia. Veículos autônomos podem transportar produtos dentro dos galpões, enquanto algoritmos ajudam a determinar a melhor sequência para separação de mercadorias.

Outra aplicação está no dimensionamento das embalagens. Ao calcular o espaço necessário para cada produto, os sistemas podem reduzir o uso excessivo de materiais e, consequentemente, o desperdício.

Para Ayala, a automação também permite direcionar trabalhadores para atividades de maior valor estratégico.

“Otimizamos a rota interna para que robôs busquem os produtos onde são necessários. Isso retira colaboradores de tarefas repetitivas e os direciona para funções de maior valor dentro da fábrica.”

Empresa usa IA para controlar combustível

Fundada em 1992 pelo presidente da Fetransul, a Interlink Cargo está entre as empresas gaúchas que incorporaram a inteligência artificial aos processos logísticos.

Desde 2025, a companhia utiliza a tecnologia em áreas como sistemas de cotação e elaboração de propostas, rastreamento de viagens e análise do desempenho dos operadores. A empresa também cruza informações sobre consumo de combustível e características do relevo em rotas do Mercosul.

Segundo Lucas Vidal Cardoso, diretor comercial da companhia, o combustível responde por cerca de 40% dos custos da operação.

“O combustível representa 40% do nosso custo e sofreu altas significativas. Analisamos o relevo e o tipo de caminhão para prever o consumo e orientar o motorista, unindo eficiência e sustentabilidade”, explica.

Além da economia operacional, a empresa identifica ganhos na gestão de pessoas. Atividades repetitivas podem ser automatizadas, enquanto colaboradores são direcionados para funções relacionadas à tomada de decisão. A companhia também utiliza programas de treinamento e trilhas de aprendizagem para novos funcionários.

Uso de IA também exige atenção ao consumo de energia

Apesar dos ganhos potenciais, a expansão da IA na logística sustentável traz um desafio adicional: o elevado consumo de recursos computacionais.

Modelos de inteligência artificial dependem de infraestrutura de processamento que exige energia, inclusive para sistemas de refrigeração dos data centers. Dessa forma, parte do benefício ambiental obtido com a redução de combustível e emissões pode ser compensada caso a tecnologia seja utilizada de maneira excessiva ou sem planejamento.

O professor Dalvan Jair Griebler, da Escola Politécnica da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS), chama atenção para esse aspecto.

“Precisamos de poder computacional e muita energia para refrigeração. Podemos reduzir poluentes nos caminhões, mas gerar impacto pelo uso massivo e desnecessário da IA.”

Para o professor, a adoção da tecnologia exige critérios técnicos e profissionais qualificados para avaliar onde sua utilização efetivamente faz sentido.

Empresas entram em uma nova fase de adoção tecnológica

Griebler avalia que o setor de transporte e logística atravessa uma etapa de amadurecimento no uso da inteligência artificial. Depois do entusiasmo inicial em torno da tecnologia, a preocupação passa a ser avaliar o retorno efetivo para cada operação.

Nesse cenário, uma das questões centrais para as empresas é determinar se a implementação será financeiramente sustentável e se os benefícios justificam os investimentos necessários.

A IA, portanto, não deve ser tratada como uma solução isolada. A tecnologia precisa ser integrada aos métodos de gestão, engenharia e planejamento já utilizados pelas empresas de logística.

Principais aplicações da inteligência artificial na logística

• Previsão de demanda: ajuda a antecipar o comportamento do mercado e reduzir riscos de falta de produtos, excesso de estoque e capital parado.
• Otimização de rotas: permite buscar trajetos mais eficientes, reduzindo tempo de entrega, consumo de combustível e emissões.
• Manutenção preditiva: sensores e sistemas de telemetria podem monitorar veículos e auxiliar na identificação do momento adequado para intervenções, inclusive relacionadas aos pneus.
• Automação de armazéns: robôs podem localizar e transportar mercadorias, enquanto algoritmos ajudam a definir embalagens com dimensões adequadas.
• Integração de setores: agentes de IA podem conectar informações de compras, produção e estoque, além de apoiar áreas como finanças, recursos humanos e atendimento ao cliente.

FONTE: Gaúcha ZH
TEXTO: Redação
IMAGEM: Interlink Cargo / Divulgação