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IA lidera tendências de impacto na logística

  • há 3 dias
  • 4 min de leitura

Relatório da INFOR revela que 57% das empresas veem a Inteligência Artificial como a tecnologia de maior impacto futuro na logística global e nacional.


JOGO RÁPIDO :

Para a maioria das corporações, a IA é agora o principal motor de inovação no transporte e distribuição. Estudos globais e nacionais confirmam que a tecnologia, aliada à conectividade 5G e à automação avançada, redefine a eficiência operacional. Enquanto o mercado internacional avança na integração de sistemas, o Brasil enfrenta o desafio de unificar silos de dados e qualificar talentos, buscando transformar projetos pilotos em estratégias sustentáveis de longo prazo.

A Inteligência Artificial (IA) emergiu de forma definitiva como o principal motor de transformação para as cadeias de suprimentos globais, superando outras tecnologias emergentes. Um relatório recente da INFOR, que analisou o impacto da IA, da conectividade e da automação no setor de distribuição, apontou que 57% dos executivos de empresas líderes consideram a IA como a tendência tecnológica que exercerá o maior impacto prático nas operações logísticas e de distribuição nos próximos anos. Essas conclusões refletem um consenso sobre a necessidade de maior inteligência e adaptabilidade nos sistemas de supply chain diante de mercados cada vez mais voláteis.  Estima-se que o valor de mercado da inteligência artificial na cadeia de suprimentos deverá atingir US$ 54,51 milhões até 2029.

 

Os benefícios concretos identificados pelos relatórios do setor concentram-se em três frentes principais onde a IA permite ganhos de eficiência mensuráveis: a previsão de demanda mais precisa, a otimização de rotas e frotas, e a automação avançada de centros de distribuição. Publicações especializadas destacam que empresas que já implementaram IA de forma integrada em logística e transporte relatam ganhos médios significativos, como reduções de 10% a 20% nos custos de transporte e melhorias superiores a 20% na confiabilidade das entregas, além de maior agilidade na resposta a rupturas da cadeia.

 

No Brasil, o interesse pela digitalização de processos logísticos é alto, refletindo uma demanda por renovação tecnológica. Relatórios nacionais e estudos de consultorias indicam que provedores de serviços e empresas de diversos setores, do varejo ao agronegócio, estão experimentando ativamente projetos pilotos e escala inicial de adoção de soluções de supply chain com elementos de IA. Entretanto, o ecossistema brasileiro ainda enfrenta desafios estruturais consideráveis para uma implantação sustentável: infraestrutura desigual, fragmentação de dados entre silos isolados e a necessidade urgente de qualificação de talentos e de modernização da governança de dados.

 

Fontes de importantes organizações de fomento à indústria e transporte no país, destacam a importância de uma abordagem estratégica para a adoção tecnológica. Em diversas publicações sobre infraestrutura e eficiência logística, é ressaltada a necessidade de que o avanço na conectividade (especialmente o 5G) e a automação de processos estejam alinhados a investimentos em padronização de dados e eliminação de silos. Sem essa fundação unificada, os ganhos operacionais prometidos pela IA podem ser limitados por riscos de compliance e desafios regulatórios no Brasil.

 

Sob uma perspectiva internacional, relatórios globais apontam que a adoção em escala requer estratégias integradas, corroborando com a INFOR. As organizações que focam na unificação de dados, escolhem plataformas abrangentes e investem na capacitação interna com equipes analíticas conseguem extrair um valor 2 a 3 vezes maior do que aquelas que operam com sistemas isolados. A ausência de uma estratégia formal de IA, identificada em pesquisas anteriores como uma lacuna para cerca de 23% dos líderes, sugere o risco de um foco excessivo em ganhos de curto prazo em detrimento da transformação sustentável.

 

"As cadeias de suprimentos estão passando por uma transformação profunda, deixando de se concentrar na resiliência para se concentrarem na entrega de valor total em toda a empresa. O que vemos emergir é um modelo de cadeia de suprimentos mais inteligente, mais conectado e cada vez mais impulsionado por IA. Essa transição não se trata apenas de eficiência; trata-se de viabilizar um crescimento sustentável e lucrativo, redesenhando a forma como as organizações operam de ponta a ponta. " Mattias Hansson - Diretor e Chefe de Clientes e Operações da KPMG Suécia

 

Uma análise mais aprofundada dos dados do relatório revela que o principal obstáculo para a adoção plena, citado por 34% dos entrevistados, não é o custo, mas sim a complexidade operacional da implementação. Este dado sugere uma necessidade crucial de parcerias estratégicas, capacitação interna e foco em métricas de ROI real para transformar insights em resultados sustentáveis. O cenário exige que as empresas olhem para a IA não como uma ferramenta de eficiência pontual, mas como o alicerce estratégico da competitividade logística.

 

O cenário é de avanço consolidado, mas exige estratégias integradas e dados de qualidade. O fato de 57% das empresas indicarem a IA como a maior tendência logística demonstra que ela já gera valor real para uma parcela significativa do mercado. Contudo, para que esses ganhos operacionais e estratégicos se espalhem de forma sustentável, as organizações, tanto no Brasil quanto no exterior, precisam acelerar a transformação de experimentos em estratégias formais, investindo massivamente na governança de dados e em talento especializado. A Maersk que produziu pesquisa sobre o assunto diz que apenas 3% dos entrevistados afirmaram que “a tendência está totalmente implementada na logística de suas empresas. Especialistas do setor confirmam que a IA é relevante, mas atualmente não está no topo das prioridades das empresas.”

 


A aposta de agora é que a IA deixe de ser apenas um motor de ganho operacional para se consolidar como o alicerce fundamental da competitividade logística global.


 

LIGAÇÕES EXTERNAS: INFOR –MAERSK -  KPMG -  GEP

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