IA na cadeia de suprimentos: menos custo e carbono

Em 2022, uma plataforma britânica de negociação de gado conseguiu evitar mais de 4 milhões de quilômetros de transporte ao digitalizar e otimizar etapas da cadeia. Esse número é um recado claro: boa parte do desperdício no agro não está só na lavoura ou no curral — está no “entre”, no caminho, nas planilhas perdidas, no telefonema que vira ruído, no caminhão que roda vazio.

Na série “IA na Agricultura e Agritech”, a conversa quase sempre começa pela produção: monitoramento de safra, pragas, clima, produtividade. Só que a margem muitas vezes escapa depois da porteira. A realidade é simples: cadeias de suprimentos ainda têm ineficiências invisíveis, e é aí que a digitalização somada à inteligência artificial vira dinheiro no caixa e carbono a menos no ar.

A seguir, vou conectar o que o caso da Hectare (com produtos como SellMyLivestock e Graindex) ensina com o que faz sentido para o Brasil: rastreabilidade, gestão de inventário em tempo real e IA para decisão comercial e logística — sem promessas mágicas, com passos práticos.

O que está “invisível” na cadeia — e por que isso custa caro

Ineficiências invisíveis são perdas pequenas e repetidas que, somadas, viram um rombo. Elas raramente aparecem como um item na DRE. Aparecem como “margem menor”, “frete alto”, “deságio”, “atraso”, “quebra”, “retrabalho”.

Na cadeia agroalimentar, os pontos mais comuns são:

• Inventário desatualizado (grãos no silo sem conciliação, animais sem padronização de lotes, insumos sem giro claro)
• Negociação por telefone e WhatsApp sem histórico estruturado (perde-se tempo e oportunidades)
• Logística subótima (rotas longas, retornos vazios, janelas de entrega mal combinadas)
• Documentação e rastreabilidade em papel (erros, demora, não conformidade)
• Falta de visibilidade ponta a ponta (do campo ao processamento e ao varejo)

Esses pontos têm um efeito colateral importante: emissões “invisíveis”. A gente pensa em carbono e imagina grandes fontes. Só que, na prática, cada quilômetro desnecessário, cada reentrega, cada espera com motor ligado, cada lote rejeitado por documentação incompleta, também pesa.

Uma frase que vale guardar: “O que não é medido vira ruído; o que vira dado, vira decisão.”

Digitalização da cadeia de suprimentos: o básico bem feito já muda o jogo

Digitalizar não é “colocar um app”. É transformar evento operacional em dado confiável e acionável. E isso começa com três fundamentos.

1) Inventário como espinha dorsal (e não como burocracia)

Quando inventário é visto em tempo real, você muda a qualidade das decisões. No agro brasileiro, ainda é comum ver:

• controle de estoque em caderno;
• planilhas sem padrão;
• diferentes versões do “mesmo número” (fazenda, cooperativa, transportadora, indústria).

Inventário em tempo real permite coisas bem objetivas:

1. vender no timing certo (não quando “deu tempo” de ligar);
2. evitar compras duplicadas de insumos;
3. planejar logística com antecedência;
4. comprovar procedência com menos fricção.

2) Rastreabilidade de ponta a ponta que funciona no dia a dia

Rastreabilidade que só existe para auditoria é cara e odiada. Rastreabilidade que nasce do processo (nota, lote, origem, destino, tratamento, transporte) tende a ser natural.

No Brasil, onde exigências de mercado e pressão por cadeias mais transparentes crescem (especialmente em proteína e commodities), uma rastreabilidade bem feita ajuda em:

• redução de risco (sanitário, reputacional, regulatório);
• melhor precificação por qualidade/atributos;
• acesso a mercados com critérios mais rígidos.

3) Conexão entre stakeholders: produtor, trader, fornecedor, indústria

A Hectare cresceu conectando rede: agricultores, pecuaristas, traders, fornecedores e revendedores. Isso resolve um problema central do agro: cada elo tem parte do dado, ninguém tem o filme completo.

Conectar não é só “integrar sistemas”. É:

• padronizar linguagem (lotes, categorias, qualidade);
• registrar eventos (oferta, aceitação, carregamento, entrega);
• criar confiança operacional (menos disputa, mais previsibilidade).

Onde a IA entra (de verdade) para reduzir custo e pegada de carbono

A IA não substitui o básico — ela amplifica o básico. Sem dados confiáveis, IA vira apenas um painel bonito. Com dados confiáveis, ela vira motor de decisão.

IA para enxergar emissões e desperdícios que ninguém vê

Com inventário e rastreabilidade em ordem, a IA consegue detectar padrões que passam batido:

• rotas recorrentes com baixa eficiência (quilômetros por tonelada acima do esperado)
• pontos de atraso (tempo de espera em pátio, doca, balança)
• quebra por manuseio (correlação entre operador/turno e perdas)
• lotes com maior probabilidade de devolução (por histórico de qualidade/documentos)

O resultado prático é um mapa de ações: onde atuar primeiro para economizar mais e emitir menos.

IA para decisão comercial: o “alerta” que evita o pior momento de vender

O artigo original provoca uma cena poderosa: o produtor abre o sistema, cruza demanda do varejo, disponibilidade local e escolhe o melhor caminho com menos transporte.

No Brasil, isso se traduz em aplicações como:

• previsão de demanda e janelas de preço (modelos que aprendem sazonalidade e sinais de mercado)
• recomendação de canais de venda por região (reduzindo distância e custo)
• alertas de oportunidade (“seu lote X está no ponto ideal de escoamento nos próximos Y dias”)

Não é bola de cristal. É probabilidade bem calculada com base em histórico, clima, ritmo de abate/processamento, prazos logísticos e sinais de compra.

IA para logística e bem-estar animal (quando falamos de pecuária)

Quando você reduz quilômetros e melhora planejamento, você não melhora só custo e carbono. Melhora bem-estar animal (menos tempo de transporte, menos estresse) e reduz riscos operacionais.

A otimização pode incluir:

• consolidação de cargas;
• escolha de rotas com menor tempo total;
• janelas de embarque para reduzir espera;
• matching entre oferta e demanda local.

O caso citado de 4 milhões de km evitados é um exemplo direto de como digitalização + otimização logística vira impacto mensurável.

O que o Brasil pode aprender com marketplaces agrícolas (sem copiar no automático)

Marketplaces funcionam quando criam confiança, padrão e liquidez. A Hectare criou redes que viraram “trust” pela confiabilidade. Por aqui, o desafio é grande, mas a oportunidade também.

Por que a adoção ainda trava?

Três barreiras aparecem sempre:

1. Dados ruins na origem (cadastro incompleto, falta de disciplina de registro)
2. Medo de exposição (preço, estoque, margem, fornecedor)
3. Integração com o mundo real (balança, nota, romaneio, qualidade, financeiro)

Minha opinião: a barreira nº 1 é a principal. Quando o dado nasce certo (e fácil), o resto anda.

O que tende a dar certo por aqui

• Começar por um fluxo crítico (ex.: venda de gado; venda de grãos; gestão de frete)
• Resolver um problema “dolorido” (ex.: reduzir devolução; evitar retorno vazio; encurtar ciclo de recebimento)
• Criar padrão mínimo (categorias, qualidade, lotes, documentos)
• Entregar resultado em 60-90 dias para ganhar confiança interna

Checklist prático: como iniciar a digitalização com IA sem virar um projeto infinito

O caminho mais seguro é construir a base de dados enquanto já colhe retorno. Aqui vai um roteiro que funciona bem para cooperativas, tradings, agroindústrias e fazendas mais estruturadas.

Passo 1 — Defina um KPI que mistura dinheiro e sustentabilidade

Escolha 1 a 3 métricas que todo mundo entenda:

• custo de frete por tonelada / por cabeça
• quilômetros rodados por entrega
• tempo total do pedido (cotação → entrega)
• taxa de devolução / rejeição por documentação
• emissões estimadas por rota (mesmo que por fator simples no início)

Passo 2 — Padronize inventário e eventos

Crie um “dicionário” simples:

• o que é lote?
• o que é qualidade?
• quais eventos existem (oferta, aceite, carregamento, entrega, conferência)?

Sem isso, você só digitaliza confusão.

Passo 3 — Automatize coleta (onde dá) e reduza digitação

Aqui entram integrações com:

• balanças e sensores
• ERPs e emissão fiscal
• leitura de QR/etiquetas
• captura via app offline (para áreas sem sinal)

Passo 4 — Aplique IA para recomendar, não para “mandar”

A melhor adoção vem de IA como copiloto:

• “Sugestão de melhor destino considerando preço e distância”
• “Alerta de risco de atraso por padrão da transportadora X”
• “Probabilidade de devolução acima do normal para este cliente/lote”

Quando o usuário vê que faz sentido, ele passa a confiar.

Passo 5 — Faça auditoria de dado e governança desde cedo

Sem governança, o sistema apodrece. Defina:

• quem corrige cadastro;
• quem aprova alterações;
• trilha de auditoria;
• permissões e segurança.

Perguntas que aparecem sempre (e respostas diretas)

“Preciso de IoT e robôs para digitalizar a cadeia?”

Não. O maior ganho inicial costuma vir de inventário, rastreabilidade e padronização de processos. IoT ajuda muito, mas depois que você sabe exatamente que dado precisa e por quê.

“IA só faz sentido para empresas grandes?”

Não. IA faz sentido quando há repetição e decisão frequente: frete, venda, alocação, previsão de demanda. Pequenos e médios podem ganhar rápido se o problema estiver bem recortado.

“Quanto tempo até ver resultado?”

Em projetos bem focados, 60 a 90 dias já dão para medir redução de retrabalho, tempo de negociação e falhas de documentação. Otimização logística e previsão comercial tendem a maturar em alguns ciclos de safra.

A próxima fronteira do agro digital é depois da porteira

A agricultura de precisão já provou valor dentro da fazenda. Agora, o dinheiro (e o carbono) está cada vez mais no que acontece do campo ao processamento e ao varejo. Digitalização da cadeia de suprimentos, com inventário em tempo real e rastreabilidade funcional, cria o terreno perfeito para a IA fazer o que faz melhor: encontrar padrões, prever cenários e recomendar decisões com impacto mensurável.

Se você quer começar ainda neste trimestre, eu iria por um caminho claro: escolha um fluxo (venda ou frete), estruture inventário/eventos, e coloque IA para sugerir o próximo melhor passo. A soma desses “pequenos pontos” é o que transforma uma cadeia inteira.

Quer uma provocação final? Se amanhã você precisasse provar, com dados, onde a sua operação emite carbono sem necessidade, você conseguiria?