A logística deixou de ser apenas um setor de apoio operacional e passou a ser um dos principais campos de aplicação da inteligência artificial no país. Levantamentos indicam que os investimentos em IA no setor logístico brasileiro cresceram 46% em 2023 em comparação ao ano anterior, somando quase US$ 2 bilhões em todo o território nacional, segundo dados da McKinsey & Company. A tendência também aparece nas projeções internacionais para os próximos anos.

Por que a logística virou um dos setores mais impactados pela IA

Para a maioria das empresas ouvidas pelo estudo Infor Reports – Inovação na Logística 2025, a inteligência artificial é a tendência com maior potencial de impacto na transformação do setor, à frente até mesmo da automação robótica. Os sistemas de gestão de armazéns, conhecidos pela sigla WMS, também são apontados como determinantes para o futuro da área por parte significativa das companhias consultadas.

Esse movimento não é exclusivo do Brasil. Projeções de mercado apontam que o segmento global de IA voltado à cadeia de suprimentos deve crescer cerca de 23% ao ano até 2031, quando os investimentos devem ultrapassar US$ 50 bilhões em todo o mundo.

Como a inteligência artificial atua na prática

Rotas e entregas

Um dos usos mais consolidados da IA na logística é o cálculo dinâmico de rotas, que considera trânsito, prazos e urgência de cada entrega para reduzir atrasos e falhas humanas. Estimativas do Fórum Econômico Mundial indicavam que 20% das entregas globais já estariam automatizadas até 2025. No Brasil, o mercado de aplicações de IA voltadas à logística deve continuar em expansão nos próximos anos.

Previsão de demanda e gestão de estoques

Ao cruzar dados históricos de vendas, sazonalidade e comportamento de compra, algoritmos ajudam empresas a antecipar picos de demanda. Isso reduz rupturas de estoque e evita excesso de mercadoria parada, dois problemas recorrentes em operações de varejo e e-commerce.

Atendimento e monitoramento em tempo real

Ferramentas de rastreamento automatizado e assistentes virtuais já respondem dúvidas de consumidores e recalibram entregas sem intervenção manual. Uma pesquisa da Loggi em parceria com a Opinion Box mostrou que um terço dos empreendedores de e-commerce considera a logística orientada por IA um fator decisivo na escolha de fornecedores, enquanto outra metade a vê como moderadamente importante.

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Adoção ainda é desigual entre as empresas

Apesar do otimismo, o ritmo de adoção varia bastante conforme o porte da empresa. O estudo State of Logistics 2025, da SimpliRoute, mostrou que 82% das empresas brasileiras de logística planejam investir em IA para otimizar a gestão de transporte, 77% pretendem aplicá-la no processamento de pedidos e 76% no atendimento ao cliente. Já entre grandes varejistas com receita global acima de US$ 750 milhões, 43% já utilizam IA e machine learning em seus sistemas de gerenciamento de transporte, segundo a Manhattan Associates.

Entre empreendedores menores, uma pesquisa recente apontou que 97% já utilizam inteligência artificial no negócio e 76% recorrem à tecnologia semanalmente ou todos os dias — ainda que o uso, nesses casos, concentre-se mais em marketing do que na operação logística propriamente dita.

Desafios para avançar com segurança

A confiança nas ferramentas de IA ainda é construída de forma gradual. Uma pesquisa da Loggi mostrou que 93% dos empreendedores confiam na tecnologia para apoiar operações mais eficientes, mas apenas 13% confiam plenamente nela — 47% dizem usá-la com validação humana obrigatória, e 33% a tratam apenas como apoio à decisão.

Esse cuidado tem razão de ser. Uma pesquisa do Procurement Club apontou que 47% das organizações ainda precisam corrigir falhas de processos e qualidade de dados antes de avançar com projetos de IA, e 56% classificam a integração entre sistemas e IA como baixa, com aplicações ainda isoladas.

O que priorizar antes de investir em IA na logística

Para empresas que avaliam iniciar ou ampliar o uso de inteligência artificial na operação logística, alguns pontos práticos ajudam a evitar frustrações. Organizar e limpar as bases de dados internas é um passo anterior a qualquer ferramenta, já que algoritmos dependem de informação confiável para gerar resultados úteis.

Também vale começar por problemas concretos da operação — como atrasos recorrentes em uma rota específica ou rupturas frequentes de um produto — em vez de adotar a tecnologia de forma genérica. Por fim, manter etapas de validação humana nas decisões críticas continua sendo uma prática recomendada, mesmo em operações já maduras em automação.

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