IA se firma na logística: adoção alcança cerca de 70 %

Pesquisa revela que cerca de 70 % das empresas logísticas adotaram soluções de IA, com ganhos em eficiência e economia operacional.

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Jogo Rápido:

Estudos e levantamentos recentes indicam que aproximadamente 70 % das empresas ligadas à logística estão investindo em automação e inteligência artificial, seja para roteirização, manutenção preditiva ou análise de dados. O uso da IA reduz custos de transporte e melhora a confiabilidade. 

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A transformação digital avança de modo contundente no setor logístico, em que soluções de inteligência artificial (IA) ganham terreno como ferramentas centrais de competitividade. 

Levantamentos recentes apontam que cerca de 70 % das empresas de logística relatam já utilizar inteligência artificial ou planejamento de automação em suas operações, especialmente em roteirização, previsão de demanda ou manutenção preditiva. 

Segundo a Pesquisa de Líderes de Transporte 2025 da Penske: Um Caminho para a Adoção da IA, 70 % das empresas de transporte relataram já adotar soluções de IA, representando um salto/ de 17 pontos percentuais sobre levantamento anterior. Outra análise nota que, no setor de cadeias de suprimento mais amplo, aproximadamente 40 % dos executivos reportam melhorias derivadas de aplicações de IA nas áreas de logística e transporte.

Esses dados convergem com projeções de mercado, como aquelas citadas em plataformas do setor: a IA em logística tem potencial para reduzir custos em até 15 % e otimizar níveis de estoque em até 35 %, segundo estimativas divulgadas pela Microsoft.

No Brasil, embora os dados sejam menos consolidados, sabemos que a adoção de IA na indústria em geral ainda é desigual. Por exemplo, no setor industrial brasileiro, em 2022 apenas cerca de 48,4 % das empresas que adotaram o esse caminho no país ainda está em consolidação e que diferentes segmentos (porte, capital, maturidade tecnológica) influenciam fortemente os níveis de implementação.

Na prática, empresas logísticas estão usando IA para:

• Roteirização dinâmica e planejamento adaptativo: sistemas que recalculam rotas em tempo real com base em trânsito, clima ou condições imprevistas.

• Manutenção preditiva de frotas e equipamentos: sensores e modelos de machine learning antecipam falhas, reduzindo tempo de parada e custos emergenciais.

• Previsão de demanda e balanceamento de estoques: algoritmos estimam quais regiões terão pico, redistribuindo recursos e otimizando armazenagem.

• Análise de dados para decisões operacionais: dashboards alimentados por IA ajudam gestores a identificar gargalos e ajustar processos.

• Em empresas globais de logística, contratos com grandes agentes de transporte marítimo também incluem integração de IA para previsão de movimentação portuária e otimização de contêineres. Por exemplo, a CMA CGM firmou parceria com Google para incorporá-la em rotas, manuseio de contêineres e previsões logísticas.

Os ganhos observados ou estimados incluem: redução de custos operacionais em 5 % a 15 % em transporte e manutenção; aumento da confiabilidade e previsibilidade nas entregas; menor tempo de parada e falhas nos ativos; decisões mais ágeis e fundamentadas com base em dados em tempo real e melhor aproveitamento de recursos humanos e tecnológicos.

Esses benefícios tornam-se diferenciais competitivos, especialmente em mercados com margens apertadas e alta sensibilidade ao custo logístico. Mas, apesar deles e dos avanços todos, a adoção no setor logístico enfrenta obstáculos notáveis, entre os quais se incluem altos custos iniciais e ROI incerto, muitas empresas hesitam ao investir sem previsão clara de retorno imediato.

Outros obstáculos também são registrados,  como a Infraestrutura tecnológica e dados limpos, pois  sistemas legados e bancos de dados fragmentados tornam a integração difícil; a escassez de profissionais especializados com habilidades em ciência de dados, IA e logística que  são muito demandados e raro; acultura organizacional e resistência interna porque não raro, operadores tradicionais podem resistir à automação e à mudança de processos. 

Finalmente, mas não menos importante nessa cadeia de dificuldades, aspectos regulatórios e de ética em relação ao uso de dados sensíveis, privacidade e segurança precisam de governança clara.

Alguns estudos de manufatura destacam um “paradoxo da produtividade” em que a adoção de IA inicialmente pode gerar queda de produtividade antes de ganhos sustentados — algo que pode se refletir em operações logísticas complexas.

Nada disso tem sido motivo para desânimo, como mostram os dados, muito pelo contrário.

O futuro da logística com inteligência artificial aponta para: modelos híbridos de autonomia, em que humanos e sistemas inteligentes colaboram;  Integração com IoT (Internet das Coisas) para conectividade em veículos, pallets, sensores ambientais; uso de agentes generativos e IA autônoma para decisões em tempo real e auto ajuste de rotas, aumento de plataformas logísticas aptas a aprendizado contínuo, adaptando-se conforme variáveis externas e expansão em mercados emergentes, com adoção mais gradual, adaptada às restrições locais.

Os mais otimistas apostam que essa nova ferramenta, que aliás nem é tão nova assim caminhe para redefinir a logística global, transformando o transporte de mercadorias em rede verdadeiramente  inteligente e resiliente.

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COM INFORMAÇÕES DE :   SUPPLY CHAIN XCHANGE – MICROSOFT – REUTERS - PENSKE