Parcerias em carga aérea pedem previsibilidade. Veja como IA melhora handling, SLAs e otimização de rotas com ganhos práticos em eficiência.
Parcerias no carga aérea: onde a IA dá retorno
Em carga aérea, 2 minutos no armazém viram horas na cadeia. Na semana passada (17/12/2025), a Saudia Cargo renovou o contrato de handling com a Worldwide Flight Services (WFS) em oito gateways internacionais — seis na Europa (Amsterdam, Bruxelas, Frankfurt, Paris CDG, Londres Heathrow e Manchester) e dois nos EUA (Nova Iorque JFK e Washington Dulles). Para quem vive operações, isto não é “só” um acordo comercial: é uma decisão que mexe em SLA, previsibilidade, custos e capacidade de escalar.
A minha leitura é direta: parceria longa e renovada só funciona quando o processo é medido e melhorado continuamente. E, em 2026, melhorar sem usar dados e IA é deixar dinheiro (e serviço) em cima da mesa. Neste artigo da série IA no Transporte e Logística, vou usar o caso Saudia Cargo + WFS como ponto de partida para explicar onde a IA realmente ajuda em cargo handling, planeamento de rotas aéreas, gestão de capacidade e controlo de qualidade — com ideias práticas para aplicar já.
O que uma renovação destas diz sobre eficiência operacional
Uma renovação multi-gateway diz uma coisa: o desempenho foi consistente o suficiente para justificar continuidade. Em carga aérea, consistência é o nome do jogo porque a operação é uma sequência de handoffs: receção, pesagem, triagem, raio-X, ULD build-up/breakdown, transferência para placa, e depois o inverso na chegada.
Quando um handler cobre hubs críticos como Heathrow, CDG, Frankfurt ou JFK, o impacto vai além do aeroporto:
- Menos variabilidade no tempo de manuseamento reduz o risco de “perder o voo” e pagar reacomodação.
- Padrões de qualidade repetíveis diminuem avarias, claims e incidentes de segurança.
- Integração operacional (processos e sistemas) acelera ramp-up quando há expansão para novos destinos.
E há um detalhe que muita gente subestima: o pico de fim de ano. Em dezembro, há mais pressão em capacidade, mais urgência (e-commerce, reposições rápidas, itens de alto valor) e mais sensibilidade a atrasos. Um contrato renovado nesta altura normalmente reflete uma prioridade: não mexer no que está a funcionar — mas também não ficar parado.
O ponto cego das parcerias: “funciona” não significa “está otimizado”
Eu já vi operações em que o SLA “bate”, mas o custo por quilo (ou por ULD) está a crescer sem ninguém perceber porquê. Sem instrumentação e analítica, a parceria fica refém de perceções.
A IA entra aqui como mecanismo de disciplina: ela obriga a operação a responder a perguntas concretas como:
- Quais são os voos com maior probabilidade de offload por falta de tempo em armazém?
- Em que janelas o gargalo é segurança/raio-X vs. build-up vs. transferência para placa?
- Quais rotas e dias têm mais no-shows e porquê?
Onde a IA gera ganhos reais em cargo handling (sem promessas vagas)
A IA não substitui o armazém. Ela tira fricção: decide melhor, mais cedo, e com base em padrões difíceis de ver “a olho”. Em cargo handling, os casos de uso que mais dão retorno costumam cair em quatro blocos.
Previsão de volumes e dimensionamento de equipas
A primeira vitória é simples: prever volume com granularidade (por companhia, destino, tipo de carga, dia da semana, faixa horária). Isso melhora:
- Escalas e turnos
- Alocação de docas e zonas de armazenamento
- Planeamento de equipamentos (empilhadores, ULD dollies, balanças, scanners)
Modelo prático: previsão baseada em histórico + sazonalidade + eventos (feriados, promoções, restrições de capacidade). O objetivo não é “acertar sempre”; é reduzir surpresa.
Frase que eu gosto de usar internamente: “previsão não elimina pico, elimina pânico.”
ETA/ETD operacional e previsão de atrasos no armazém
No armazém, o “horário” do voo é um referencial. O que manda mesmo é a sequência operacional. IA/ML ajuda a prever:
- Probabilidade de atrasos por tipo de carga (perecíveis, farmacêuticos, DG)
- Tempo de processamento por etapa
- Risco de perda de cut-off
Com isso, dá para implementar uma fila inteligente:
- Identificar expedições com maior risco de falhar cut-off
- Priorizar inspeção/triagem/build-up
- Replanejar recursos antes do gargalo “estourar”
Otimização de ULD build-up e utilização de capacidade
ULD é onde o dinheiro “aparece” (ou desaparece). IA pode sugerir combinações de carga para:
- Melhorar cubagem/peso respeitando limites e regras
- Minimizar manipulações (menos rework)
- Reduzir offload por má planificação
Isto conversa diretamente com otimização de rotas e rede: quando o build-up é mais eficiente, a companhia ganha flexibilidade para aceitar mais carga premium e gerir melhor overbooking.
Qualidade e segurança com visão computacional
Visão computacional tem um papel muito concreto:
- Verificação de integridade de embalagens e paletes
- Leitura automática de etiquetas e reconciliação com manifesto
- Deteção de anomalias em áreas restritas
Não é “fiscalizar pessoas”. É reduzir falhas repetitivas e criar rastreabilidade.
Gateways múltiplos: a complexidade que a IA ajuda a domar
O acordo Saudia Cargo + WFS cobre hubs na Europa e EUA, e ainda há suporte em outros pontos como Liège, Bengaluru, Bangkok, Joanesburgo e Los Angeles. Este desenho cria um desafio clássico: a operação não é uma operação — são várias operações com variações locais.
A diferença entre um gateway e outro pode incluir:
- Regras de segurança e tempos de inspeção
- Restrições de slot e congestionamento de placa
- Perfil de carga (mais e-commerce num, mais pharma noutro)
- Maturidade de digitalização
Como padronizar sem engessar
A abordagem que funciona é ter um “core” de KPIs globais e permitir ajustes locais. A IA ajuda porque aprende padrões locais sem obrigar processos 100% idênticos.
Um pacote mínimo de KPIs para handling multi-gateway:
- Tempo de ciclo (receção → pronto para build-up; break-down → disponível)
- % de expedições processadas antes do cut-off
- Taxa de rework (paletes refeitas, documentação corrigida)
- Avarias e incidentes
- Precisão de rastreabilidade (scan compliance)
E aqui vai um detalhe que traz resultado: não use só médias. Use percentis (p50/p90/p95). A média esconde o dia em que tudo correu mal.
Do contrato ao valor: SLAs “inteligentes” com analítica e IA
Muita empresa ainda escreve SLA como se fosse 2010: tempos fixos e penalidades genéricas. Dá conflito e pouco aprendizado.
SLAs modernos (e mais justos) incorporam duas ideias:
- Medição transparente e partilhada (mesmas definições, mesma fonte de dados)
- Gestão por risco, não só por resultado final
O que muda quando você põe IA no centro da parceria
Quando se cria um “painel comum” (companhia + handler), a conversa muda de “culpa” para “causa”. Exemplos de métricas acionáveis:
- Top 10 causas de atraso por etapa (com tendência semanal)
- Mapa de calor por hora/doca/zona
- Previsão de backlog para as próximas 6–12 horas
- Alertas de risco de cut-off por voo
Na prática, isso reduz reuniões intermináveis e aumenta ações pequenas, constantes.
Checklist: como começar com IA em carga aérea sem travar o projeto
Se o objetivo é eficiência e leads (e não um piloto eterno), eu começaria com um roteiro de 30 a 60 dias.
1) Escolha um problema com dono e métrica
Exemplos bons:
- Reduzir falhas de cut-off em X%
- Reduzir tempo de ciclo em Y minutos
- Aumentar utilização de ULD em Z%
Sem dono e sem métrica, vira “projeto de dados”.
2) Faça inventário de dados operacionais
Normalmente você já tem:
- Eventos de scan (timestamps)
- Manifests e AWB (estrutura e conteúdo)
- Registos de exceção (rework, incidentes)
- Dados de voo (ETD/ETA, alterações)
A lacuna mais comum é qualidade de timestamp e padronização de eventos.
3) Entregue valor com um produto simples
Um bom primeiro “produto” é:
- Dashboard de fluxo + previsão de backlog
- Alertas de risco de cut-off
- Recomendações de priorização (fila)
Depois, sim, você evolui para otimização avançada (ULD e rede).
4) Integre com a rotina do armazém
Se a recomendação não aparece onde o operador decide, ela não existe. Integração típica:
- TMS/CTS do armazém
- Dispositivos móveis de scan
- Painéis na área operacional
O que este caso ensina para 2026 (e o que eu faria a seguir)
A renovação Saudia Cargo + WFS sinaliza uma aposta clara em fiabilidade operacional em gateways críticos. Isso é estratégico, especialmente num mercado em que capacidade e pontualidade continuam a separar operações boas de operações excelentes.
Mas a próxima camada de eficiência vem de outro lugar: IA aplicada ao fluxo real, com dados de eventos, previsões e decisões automatizadas (ou semi-automatizadas) em tempo útil. A parceria fica mais forte quando ambos os lados partilham um “sistema nervoso” comum: métricas, alertas e melhoria contínua.
Se você gere transporte, logística ou operações de carga aérea, a pergunta prática é: o seu SLA mede o que realmente antecipa falhas — ou só descreve o que já aconteceu?
Quer transformar handling e rede aérea em vantagem operacional? Comece por um caso de uso de previsão e priorização. É o tipo de IA no transporte e logística que paga a conta rapidamente e cria base para otimização de rotas e capacidade.