IA na cadeia de abastecimento: sustentabilidade na prática

A maioria das empresas fala de sustentabilidade na cadeia de abastecimento como se fosse um “projeto paralelo”. Mas quem vive a operação — compras, logística, produção e fornecedores — sabe que é o núcleo do negócio. E, em 2025, esse núcleo está sob pressão dupla: reduzir emissões e entregar com eficiência num cenário de custos voláteis, exigências regulatórias e clientes mais atentos.

Foi por isso que a história do Dominic Pinkert (que trocou o laboratório de biologia por uma carreira em compras e hoje lidera sustentabilidade em procurement) me chama a atenção. Não é uma narrativa sobre “subir na carreira”. É sobre mudar de perspetiva para conseguir mexer em sistemas complexos — e é exatamente esse tipo de mentalidade que faz a IA no transporte e logística sair do PowerPoint e virar resultado no chão de fábrica.

O que a história do Dominic ensina sobre transformação (e por que a IA entra aqui)

A lição central é simples: transformação não começa na ferramenta; começa na forma de olhar para o problema. Dominic percebeu cedo que trabalhar isolado no laboratório não combinava com ele. Ao migrar para economia e compras, foi construindo visão sistémica — e essa visão é o pré-requisito para qualquer iniciativa séria de IA na supply chain.

Na prática, muitas iniciativas falham porque tratam a IA como “automação de tarefas” e não como mecanismo de decisão. Em compras e logística, as decisões são cheias de trade-offs: custo vs. prazo, emissões vs. disponibilidade, risco vs. concentração de fornecedores. IA bem aplicada ajuda a tornar esses trade-offs explícitos, mensuráveis e repetíveis.

Mudança de perspetiva: do custo unitário ao custo total (e carbono total)

Compras sustentáveis deixam de ser “comprar mais caro porque é verde” quando a empresa mede o que realmente importa:

• Custo total de propriedade (TCO): manutenção, desperdício, qualidade, paragens e devoluções.
• Custo de carbono: emissões do produto + transporte + energia + retrabalho.
• Risco de fornecimento: lead times, concentração geográfica, dependência de um único fornecedor.

A IA entra como acelerador porque consegue combinar sinais dispersos (ERP, TMS, WMS, auditorias, dados de qualidade, energia, telemetria de frota) e gerar recomendações acionáveis.

Compras sustentáveis com IA: onde o ganho é real (e mensurável)

Compras sustentáveis com IA funcionam quando o objetivo é operacional: reduzir emissões e variabilidade sem perder controlo de custo e qualidade. E isso exige sair do discurso genérico (“vamos ser sustentáveis”) para casos de uso claros.

1) Pegada de carbono por fornecedor e por rota (sem adivinhação)

O ponto de viragem é parar de estimar por médias. Em vez disso, as equipas podem usar modelos que aproximam emissões por SKU, por fornecedor e por rota, considerando:

• tipo de transporte (rodoviário, ferroviário, marítimo)
• ocupação do camião/contentor
• distâncias e retornos vazios
• mistura energética por região (quando relevante)

Com isto, compras e logística deixam de discutir “sensações” e passam a decidir com base em números. E fica mais fácil negociar: não é ‘quero mais sustentável’ — é ‘quero reduzir X% de emissões nesta família, mantendo Y dias de lead time’.

2) Previsão de risco e resiliência de fornecimento

Em 2025, resiliência ainda é tema diário. A IA ajuda a antecipar ruturas combinando variáveis como atrasos históricos, sazonalidade, congestionamento, qualidade e dependência de sub-tier (fornecedor do fornecedor).

O resultado prático:

• melhores parâmetros de stock de segurança (menos excesso, menos rutura)
• diversificação orientada por risco (não por intuição)
• planos de contingência com gatilhos claros

3) Eco-design e critérios para fornecedores (com verificação)

Dominic trabalha com temas como eco-design e critérios ambientais para fornecedores. O desafio habitual é consistência: critérios bons no papel, fracos na execução.

Com IA e analytics, dá para criar um “radar” que cruza:

• não conformidades de qualidade
• evidências de auditoria
• métricas de consumo energético e desperdício
• desempenho logístico (OTIF, avarias, sinistros)

E isso permite segmentar fornecedores por ações, por exemplo:

1. Apoiar (treino + melhoria de processo)
2. Corrigir (planos com prazos e monitorização)
3. Substituir (quando risco e impacto superam o benefício)

IA no transporte e logística: o elo que liga sustentabilidade a eficiência

A cadeia de abastecimento só fica mais sustentável quando o transporte deixa de ser “uma linha de custo” e vira “uma alavanca de otimização”. É aqui que a série IA no Transporte e Logística faz sentido: grande parte das emissões do escopo 3 passa por movimentação, armazenamento e planeamento.

Otimização de rotas não é só reduzir quilómetros

A otimização moderna considera múltiplos objetivos ao mesmo tempo:

• reduzir km e tempo
• aumentar taxa de ocupação
• minimizar retornos vazios
• respeitar janelas de entrega e restrições operacionais
• reduzir emissões e custos de combustível

Em operações maduras, o ganho não vem de um único ajuste. Vem da soma de pequenas decisões melhores, todos os dias.

Gestão de frotas com telemetria + IA

Se a frota é própria (ou parcialmente dedicada), a telemetria alimenta modelos para:

• manutenção preditiva (menos paragens e reboques)
• análise de condução (menor consumo e menos sinistros)
• planeamento de carregamento de elétricos (quando aplicável)

E há um detalhe que muita gente ignora: a sustentabilidade melhora quando a variabilidade cai. Menos urgências = menos expedições “a correr” = menos transporte expresso = menos emissões.

Planeamento colaborativo: compras, logística e produção na mesma conversa

A frase do Dominic sobre equipas (“um time só de avançados não ganha”) aplica-se diretamente aqui. Projetos de IA em supply chain raramente falham por falta de algoritmo; falham por falta de alinhamento.

O que funciona na prática:

• Compras define políticas (ex.: preferências por materiais de menor impacto, como aço “mais verde” quando disponível)
• Logística traduz em restrições e capacidades (rotas, modais, contratos)
• Produção ajusta sequenciamento e lotes (redução de setups e desperdício)
• Qualidade valida sem “bloquear” a operação

Um roteiro pragmático para aplicar IA em procurement e logística (90 dias)

Se eu tivesse de começar do zero numa empresa industrial agora, faria assim — simples, direto e com foco em resultado.

Semana 1–2: escolher um problema que dói

Escolha um: emissões por transporte, OTIF baixo, custos de frete a subir, excesso de stock, retrabalho por qualidade de fornecedor. O segredo é ter um KPI operacional claro.

Semana 3–6: preparar dados “bons o suficiente”

Não espere perfeição. Mas garanta o mínimo:

• cadastros consistentes (SKU, fornecedor, rota, unidade de medida)
• histórico de entregas e lead time
• dados de transporte (distância, modal, custo)
• eventos de qualidade e devolução

Semana 7–10: piloto com decisão real

Faça um piloto que gere decisão, não só dashboard. Exemplos:

• recomendação de consolidação de cargas
• sugestão de modal alternativo com impacto em CO₂ e prazo
• ranking de fornecedores por risco + impacto

Semana 11–13: governança e escala

Defina quem decide o quê. IA sem governança vira “mais um relatório”.

• critérios de aprovação (limites de custo/risco)
• trilha de auditoria (por que a recomendação foi seguida ou não)
• rotina semanal de revisão (compras + logística)

Perguntas comuns (e respostas diretas) sobre IA e sustentabilidade na supply chain

A IA substitui compradores e planeadores?

Não. Substitui trabalho repetitivo e decisões mal informadas. O profissional continua essencial para negociar, definir estratégia, gerir exceções e alinhar áreas.

Preciso de um data lake gigante para começar?

Não. Para um piloto, dados consistentes e bem definidos vencem volume. Comece com uma linha de negócio, uma região ou uma família de produtos.

Como evitar “greenwashing” com dados de emissões?

Use regras transparentes, métodos consistentes e melhoria contínua. A credibilidade vem de mostrar evolução e limites do modelo — e de conectar a métrica a decisões reais (ex.: mudança de rota, modal, fornecedor).

O ponto final: sustentabilidade exige método, e a IA dá escala

O que eu retiro da trajetória do Dominic é isto: mudar de curso não é abandonar o que você sabe; é aplicar o que você sabe num lugar com mais impacto. Ele saiu da biologia, entrou em procurement, e hoje atua onde decisões de compra e cadeia logística determinam emissões, custos e resiliência.

Para a indústria e manufatura, a mensagem é prática. Se a sua empresa quer avançar em IA no transporte e logística e levar sustentabilidade na cadeia de abastecimento a sério, comece por onde há decisão diária: rotas, fretes, fornecedores, materiais, qualidade e planeamento.

A pergunta que fica para 2026 é desconfortável — e útil: quais decisões na sua supply chain ainda são tomadas “no escuro”, mesmo tendo dados disponíveis?