Clareza na logística com IA: neurodiversidade em ação

Uma operação de transporte pode ter a melhor tecnologia do mundo e, ainda assim, falhar no básico: tarefas vagas, responsabilidades nebulosas e decisões tomadas “no feeling”. Em logística, isso vira atraso na doca, rotas refeitas à pressa, rupturas de stock e horas perdidas a “apagar fogos”. A ironia é que muitas empresas investem em IA para ganhar precisão — mas mantêm a comunicação interna num modo que gera ambiguidade.

A experiência relatada pela Siemens Cybersecurity, ao integrar consultores neurodivergentes (via auticon) e ao elevar a clareza como requisito de trabalho, é um bom espelho para o nosso tema na série IA no Transporte e Logística: processos claros produzem dados melhores; dados melhores alimentam IA melhor; e IA melhor devolve decisões mais claras. A clareza deixa de ser “soft” e passa a ser infraestrutural.

Clareza não é “ser direto”: é reduzir ambiguidade operacional

Clareza é desenhar o trabalho de forma que o resultado seja previsível. Não é falar mais alto, nem ser “seco”. É definir o que será feito, por quem, em que sequência, com que critérios de aceitação e com qual prazo.

Na prática, equipas com profissionais autistas costumam deixar isto evidente: quando a tarefa vem vaga, o custo cognitivo explode. Só que, numa cadeia logística, esse mesmo custo aparece como custo operacional:

• Reuniões que substituem decisões (e ninguém sai com próximos passos)
• Mudanças constantes de prioridade (context switching) que destroem produtividade
• “Checklist informal” na cabeça de uma pessoa-chave
• Critérios de qualidade implícitos (o que é “ok” para expedir?)

Uma frase que vale para TI e para logística: “Ambiguidade é defeito de processo, não de pessoas.”

E aqui entra o paralelo com IA: modelos de otimização de rotas, previsão de procura e planeamento de transporte são alérgicos a ambiguidade. Se o processo é nebuloso, o dado é ruidoso. E a IA devolve recomendações inconsistentes.

O que a Siemens aprendeu (e como isso se traduz para transporte e logística)

A lição central é simples: colaboração de alto desempenho nasce de estruturas explícitas. No caso descrito, a parceria Siemens + auticon amadureceu ao longo de projetos, com foco em listas de tarefas detalhadas, expectativas claras, comunicação regular e confiança.

1) Listas de tarefas “testáveis” (não apenas listas de desejos)

Na logística, muita coisa é comunicada como intenção (“vamos melhorar o OTIF”, “vamos reduzir custos de transporte”), mas pouco vira tarefa verificável.

Um formato que funciona:

• Objetivo: reduzir reentregas urbanas
• Escopo: Lisboa e Porto, encomendas B2C
• Métrica: taxa de insucesso de entrega (%)
• Hipótese: janelas de entrega pouco realistas aumentam insucesso
• Tarefa: recalibrar regras de janelas com base em histórico de tráfego
• Critério de aceitação: queda de 1,5 p.p. em 8 semanas

Quando a equipa trabalha assim, a IA tem onde “pegar”: objetivos mensuráveis, variáveis definidas, janela temporal e baseline.

2) Minimizar trocas de contexto: produtividade real, não “ocupação”

No relato, reduzir alternância constante de tópicos foi crítico. Em centros de transporte, isso é ainda mais comum: o planeador de rotas está a rever um mapa, atende uma urgência do armazém, entra numa call com comercial, volta ao mapa e erra.

O que tenho visto funcionar em operações de transporte:

• Blocos de foco (ex.: 09:00–11:00 só planeamento; 11:00–11:30 só exceções)
• Fila única de exceções (com triagem) em vez de mensagens soltas
• “Definição de pronto” para cada etapa (planeado → validado → despachado)

Clareza de fluxo é o “irmão gémeo” da IA: com um fluxo estável, fica mais fácil automatizar decisões repetitivas.

3) Templates visuais para sistemas complexos

O consultor citado no artigo destaca-se por visualizar e organizar paisagens complexas. Em logística, isso significa mapear:

• sistemas de gestão (TMS/WMS/ERP)
• fontes de dados (telemetria, GPS, POD, faturação)
• pontos de decisão (alocação de transportador, consolidação, janelas)

Sem um mapa de sistema, qualquer projeto de IA vira “piloto eterno”. Com o mapa, dá para decidir onde a IA cria valor: previsão de ETA, otimização de carregamento, detecção de anomalias de temperatura, etc.

Neurodiversidade e IA: duas vias para o mesmo resultado (precisão)

Neurodiversidade bem integrada força a equipa a operar com padrões de clareza. E IA, quando bem aplicada, força a empresa a explicitar regras, métricas e exceções.

Aqui vai uma forma prática de ligar as duas coisas no chão de fábrica e na estrada:

Clareza primeiro, IA depois: a sequência que reduz frustração

1. Clarificar o problema (ex.: “atrasos” não é problema; problema é “atraso > 45 min em 18% das entregas”)
2. Definir dono e fronteiras (quem muda o processo? quem aprova?)
3. Padronizar dados mínimos (campos obrigatórios, códigos de motivo, timestamps)
4. Automatizar decisões repetitivas com IA (ex.: replaneamento de rotas por tráfego)
5. Criar rituais de revisão (semanal: exceções; mensal: métricas e modelo)

A minha posição aqui é clara: não faz sentido comprar “IA para logística” sem antes arrumar a linguagem do processo. Caso contrário, o que se automatiza é confusão.

Aplicações práticas na cadeia logística: onde a clareza dá ROI rápido

Clareza dá retorno porque reduz retrabalho, acelera decisões e melhora a qualidade de dados. A seguir, quatro áreas onde isso aparece rápido — e onde IA costuma entrar logo depois.

1) Planeamento de rotas e gestão de frotas

• Clareza necessária: restrições explícitas (capacidade, janelas, prioridades, proibições)
• IA encaixa bem: otimização de rotas, sequenciamento de entregas, previsão de duração por zona

Se a restrição não está escrita, ela vira “regra oral”. E a IA não aprende regra oral.

2) Previsão de procura e alocação de capacidade

• Clareza necessária: definição do que é “procura” (encomendas? linhas? peso? m³?)
• IA encaixa bem: forecast por canal/região, recomendação de capacidade contratada

Sem consenso na métrica, cada área usa um número diferente e o planeamento vira disputa.

3) Gestão de exceções (o verdadeiro custo oculto)

• Clareza necessária: taxonomia de motivos (atraso por tráfego, morada incorreta, ausência, avaria)
• IA encaixa bem: classificação automática de motivos, detecção de anomalias, priorização de ocorrências

Se “outros” é o motivo mais usado, o problema não é o motorista: é o formulário.

4) Qualidade e compliance (temperatura, segurança, documentação)

• Clareza necessária: critérios de aceitação e registos obrigatórios
• IA encaixa bem: alertas preditivos, validação documental, scoring de risco

Aqui, clareza reduz risco regulatório — e isso, em transporte, costuma valer mais do que um ganho marginal de custo.

Como implementar um “modo clareza” na tua operação (sem burocracia)

A meta é tornar a clareza leve, repetível e visível. Um kit de implementação para 30 dias:

Semana 1: Linguagem comum e responsabilidades

• Criar um mini-glossário com 15 termos críticos (OTIF, atraso, lead time, exceção, POD, janela)
• Definir RACI para 3 processos: planeamento, exceções, faturação de fretes

Semana 2: Tarefas com critérios de aceitação

• Para cada melhoria, escrever critério de aceitação (métrica + prazo)
• Proibir tarefas do tipo “melhorar X” sem número

Semana 3: Dados mínimos obrigatórios

• Selecionar 10 campos essenciais (timestamps, código de motivo, transportador, rota)
• Reduzir opções “outros” e criar motivos reais

Semana 4: Automação e IA em pequena escala

• Escolher 1 caso simples: previsão de ETA ou triagem de exceções
• Definir como medir sucesso (ex.: -20% ligações ao suporte; +10 p.p. POD no mesmo dia)

Regra de ouro: se não consegues explicar a decisão em duas frases, também não consegues automatizá-la bem.

Perguntas que surgem sempre (e respostas diretas)

“Clareza não vai deixar a equipa engessada?”

Não. Clareza reduz retrabalho e aumenta autonomia, porque cada pessoa sabe o que “bom” significa. O que engessa é falta de critério: aí tudo precisa de aprovação.

“E se a IA errar a recomendação?”

Vai errar algumas vezes. O ponto é: com critérios claros, dá para auditar por que errou (dados, restrição, exceção) e ajustar. Sem clareza, o erro vira discussão subjetiva.

“Como a neurodiversidade entra nisso de forma prática?”

Entra ao tornar explícito o que muitas empresas deixam implícito. Pessoas neurodivergentes tendem a exigir definições, estrutura e previsibilidade — exatamente o que operações complexas precisam para escalar com qualidade.

Próximo passo: clareza como base para IA no transporte e logística

A história da Siemens mostra um ponto que eu considero inegociável: um ambiente de trabalho que privilegia clareza não só inclui melhor — também entrega melhor. E, no contexto desta série IA no Transporte e Logística, isso é o alicerce para qualquer iniciativa séria de automação, otimização de rotas, gestão de frotas e eficiência da cadeia logística.

Se queres gerar leads e resultados reais com IA, começa por algo que não depende de fornecedor: define tarefas, critérios e responsabilidades com rigor. Depois, sim, coloca IA a trabalhar em cima de um processo que faz sentido.

A tua operação está preparada para trabalhar com decisões explícitas — ou ainda depende de “atalhos” e conhecimento tácito que não escala?