Sistemas permitem monitoramento de mercadorias em tempo real e prevenção de desequilíbrios antes que afetem operações Luiz Vergueiro, diretor sênior de logística do Mercado Livre no Brasil: “Combinamos a IA com automação e robótica' — Foto: Divulgação Definir onde posicionar um estoque, quando contratar um caminhão ou como reagir a um congestionamento em portos e rodovias deixou de depender apenas da experiência dos gestores. Cada vez mais, essas decisões são tomadas a partir da análise de dados. Empresas brasileiras ampliam o uso de inteligência artificial (IA), modelos preditivos e plataformas integradas para monitorar mercadorias em tempo real, antecipar gargalos e reorganizar fluxos logísticos antes que afetem a produção ou as entregas. A transformação é visível no transporte rodoviário de cargas, um dos setores mais pulverizados da economia brasileira. Para Federico Vega, CEO da Frete.com, as plataformas digitais foram além de conectar caminhões e embarcadores. “Quando o frete é negociado, precificado e pago dentro de um ambiente digital, gera-se um dado transacional. É esse dado que destrava todo o restante”, afirma. Segundo ele, esse modelo reduziu a ociosidade dos motoristas, que antes chegava a 60%, e gerou economia de até 20% nos custos de frete para os embarcadores. A análise da oferta e da demanda por rotas em tempo real também permite antecipar desequilíbrios antes que afetem a operação. “Recalcular rota resolve um caminhão. Ver que uma região vai ficar sem capacidade daqui a três dias resolve uma safra”, explica Vega. Na avaliação do executivo, o principal desafio deixou de ser tecnológico e passou a envolver a integração entre diferentes bases de dados. “O difícil não é conectar diferentes APIs [interface de programação de aplicações]. É que os diferentes registros de um mesmo ator conversem entre si.” Na prática, isso significa integrar sistemas privados às bases utilizadas pelo poder público. Empresas de transporte e embarcadores ainda precisam lidar com registros que nem sempre compartilham as mesmas informações, como o RNTRC (Registro Nacional de Transportadores Rodoviários de Cargas), o CIOT (Código Identificador da Operação de Transporte) e os sistemas da ANTT (Agência Nacional de Transportes Terrestres). O esforço de integração também alcança cadeias logísticas mais complexas. A Suzano, que opera uma malha integrada por rodovias, ferrovias, portos e navegação no Brasil e no exterior, utiliza inteligência artificial no planejamento da demanda, sequenciamento da produção, gestão de estoques e otimização da logística. Nas exportações, a companhia integra informações de transportadores, armadores e terminais portuários para acompanhar cargas, ampliar a visibilidade das operações e antecipar alterações no tempo de viagem. “O diferencial competitivo está na capacidade de transformar dados dispersos em uma visão única da operação, permitindo antecipar cenários e responder rapidamente às mudanças”, afirma Silvia Krueger Pela, diretora de operações logísticas e planejamento comercial de celulose da Suzano. A empresa utiliza telemetria avançada e conectividade via satélite para ampliar a visibilidade das operações e reforçar a rastreabilidade das cargas. No varejo, a integração de dados vem aproximando estoques da demanda e reduzindo o tempo de entrega. No Mercado Livre, algoritmos preveem vendas, definem o armazenamento de produtos e organizam a distribuição conforme a localização dos clientes. “Combinamos a IA com automação e robótica, contando com mais de 500 robôs que atuam no apoio à separação de pedidos, movimentação de produtos e organização nos centros de distribuição”, afirma Luiz Vergueiro, diretor sênior de logística do Mercado Livre no Brasil. Só neste ano, a empresa anunciou um aporte de R$ 57 bilhões ao fortalecimento da malha logística, à ampliação da capacidade operacional e ao avanço tecnológico. A companhia reduziu em até 20% o tempo de processamento dos pedidos, melhorou em 15% o aproveitamento dos centros de distribuição e alcançou a marca de 76% de entregas rápidas (em até 48 horas) no primeiro trimestre de 2026. No Magazine Luiza, a inteligência artificial também apoia decisões de previsão de demanda, planejamento de capacidade, alocação de estoques e roteirização dinâmica. Segundo Márcio Chammas, CEO do Magalog, “o sistema de roteirização sugere a quantidade exata de veículos necessários, a rota mais rápida e a melhor distribuição de pedidos entre os motoristas, com o máximo aproveitamento de cada região”. Com a integração entre centros de distribuição, lojas físicas e marketplace, mais de 70% das entregas são concluídas em até 48 horas. O executivo afirma que o grande volume de dados é um dos principais desafios da operação, mas que ferramentas de inteligência artificial e a infraestrutura de nuvem da companhia, a Magalu Cloud, ampliam a capacidade analítica e reduzem o tempo de processamento das informações. Apesar dos avanços tecnológicos, a qualidade dos dados continua sendo um dos principais desafios da logística. Para Luis Vitiritti, consultor e auditor de riscos da RiskLog, falhas de conectividade, eventos climáticos, acidentes, congestionamentos e as particularidades de cada tipo de carga ainda limitam a previsibilidade das operações. “Não basta instalar um sistema no caminhão ou no celular. A gestão deve acompanhar esses dados e fazer ajustes nas operações.” Na avaliação do consultor, a inteligência artificial amplia a capacidade de monitoramento, mas não substitui a gestão dos riscos. Fatores humanos, ambientais e regulatórios continuam influenciando o desempenho da cadeia logística e exigem análise permanente. “A IA pode ajudar a acertar ou a errar. Por isso, merece muito cuidado em seu uso responsável.”