Hub no aeroporto: como a IA extrai mais valor logístico

No dia 18/12/2025, uma notícia passou relativamente “silenciosa” fora do circuito de quem acompanha imóveis logísticos: a investidora alemã SICORE comprou um ativo logístico de 15.000 m² ao lado do Aeroporto de Helsínquia-Vantaa, hoje operado como principal centro de triagem da DHL Express na Finlândia, com capacidade acima de 6.000 encomendas por hora. Para quem está na operação, isso não é apenas “um galpão bem localizado”. É um pedaço crítico de infraestrutura onde minutos viram dinheiro.

A minha leitura é simples: o mercado já entendeu que localização + automação + ESG é o novo pacote mínimo para competir. O próximo degrau (e onde muita gente ainda está a perder margem) é transformar esse pacote em inteligência operacional. É aqui que entra a série IA no Transporte e Logística: quando a infraestrutura é boa, a IA consegue extrair mais valor com menos fricção.

“Um hub aeroportuário eficiente não é o que tem mais metros quadrados. É o que toma decisões melhores, mais cedo, com menos variabilidade.”

O que esta aquisição diz sobre a logística europeia em 2025

A resposta direta: os hubs próximos a aeroportos estão a tornar-se ativos estratégicos para velocidade, resiliência e escala, especialmente em expressos e e-commerce transfronteiriço.

Helsínquia-Vantaa tem um papel natural de ligação entre rotas europeias e fluxos do Norte, e a DHL reforçou isso com um investimento anunciado de €100 milhões no seu “gateway”, inaugurado em setembro (o maior investimento da empresa no país). Quando um operador desse porte “crava” um hub e estrutura capacidade, o imóvel ao redor vira infraestrutura de longo prazo — e investidores como a SICORE gostam exatamente disso: previsibilidade e demanda estável.

Por que “airside-adjacent” vale tanto

Estar colado ao lado ar (com acesso rápido à pista) é mais do que conveniência. Significa:

• Menos tempo morto entre triagem e embarque
• Menos risco de perda de cut-off em horários críticos
• Maior confiabilidade (menos variabilidade por trânsito urbano)
• Melhor resposta a picos (Black Friday, Natal, devoluções de janeiro)

Em dezembro, isto fica ainda mais claro. É o mês em que a operação “sente” qualquer fraqueza: filas, falta de docas, falhas de previsibilidade, e o clássico efeito dominó no last mile.

ESG como requisito, não como “extra”

O ativo foi construído com foco em sustentabilidade, incluindo geotermia e painéis solares. No papel, isto melhora o perfil ESG. Na prática, pode significar menos exposição a volatilidade energética, melhor aceitação regulatória e, em alguns casos, custos operacionais mais estáveis.

Mas vou ser direto: ESG sem dados vira marketing. E dados de energia, temperatura, ocupação e throughput são exatamente o tipo de sinal que modelos de IA conseguem usar para otimizar.

Da infraestrutura à inteligência: onde a IA entra num hub de encomendas

A resposta direta: a IA maximiza a capacidade real do hub ao reduzir variabilidade, melhorando previsão, alocação e decisão em tempo real.

Um centro que processa 6.000 encomendas/hora não falha por falta de esteiras. Falha por coisas mais “pequenas” e mais frequentes:

• picos fora do previsto
• mix de encomendas diferente (peso/volume/destino)
• atrasos de linehaul/voos
• falta de mão de obra na janela certa
• bloqueios no pátio (yard) e docas

A IA brilha quando tem muitos sinais e precisa decidir rápido.

IA para previsão de demanda (e para acertar cut-offs)

Num hub aeroportuário, a pergunta que manda em tudo é: quantas encomendas vão entrar, de onde, e com qual prazo?

Modelos de demand forecasting podem combinar:

• históricos por rota e por cliente
• calendário (feriados, promoções, período natalício)
• status de voos/slots
• clima (neve e gelo impactam coleta e linehaul em países nórdicos)
• capacidade real de triagem por turno

O resultado que interessa não é “um número bonito”. É uma lista operacional:

1. capacidade prevista por hora
2. risco de overflow por janela
3. recomendação de contingência (split de volumes, buffers, horários)

IA para alocação dinâmica: pessoas, docas e sorter

A triagem é um sistema de gargalos. Quando a entrada muda, a decisão precisa mudar junto.

Aplicações típicas:

• alocação de mão de obra por função (recebimento, indução, exceções, carregamento)
• sequenciamento de ondas para reduzir congestionamento na saída
• priorização por SLA (internacional vs doméstico; premium vs standard)
• detecção de anomalias (volumes “estranhos” por cliente/rota)

Aqui, o ganho costuma aparecer como:

• menos retrabalho
• menos encomenda fora de rota
• menos “última hora” no carregamento
• melhor uso do sorter sem sobrecarga

IA no transporte: rotas, linehaul e última milha mais conectados

O erro clássico é tratar hub, linehaul e last mile como três mundos separados.

Numa operação expressa, a IA pode conectar tudo com um plano único:

• otimização de rotas para coletas e entregas (com janelas e restrições)
• planeamento de carga (cubagem e balanceamento por destino)
• previsão de ETA e replaneamento quando há atraso
• slotting de docas para reduzir tempo de espera no pátio

Num aeroporto, o “replaneamento” é ouro. Perdeu um cut-off? Você paga em atraso, reembarque e customer service.

Métricas que mostram se a IA está a pagar a conta

A resposta direta: se você não mede variabilidade e decisões, não consegue provar ROI — e IA sem ROI vira piloto eterno.

Se eu tivesse de escolher um painel simples para um hub desse tipo, eu começaria por:

• Throughput (encomendas/hora) por faixa horária
• Percentual de encomendas processadas antes do cut-off (por voo/rota)
• Tempo médio no pátio (yard dwell time) por transportadora
• Taxa de exceções (dimensões fora do padrão, etiqueta, danos)
• On-time dispatch (saída no horário planejado)
• Custo por encomenda (operacional + transporte)

E duas métricas “menos óbvias”, mas decisivas:

• Variabilidade do tempo de ciclo (pior inimigo de SLA)
• Acurácia da previsão por janela (não só por dia)

A melhor frase para vender internamente um projeto de IA é esta: “vamos reduzir variabilidade, não só aumentar velocidade.”

Um roteiro prático para transformar um ativo premium num hub inteligente

A resposta direta: comece com dados operacionais e decisões repetíveis; depois automatize recomendações; por fim, feche o ciclo com execução.

A tentação é comprar uma plataforma completa e “ligar tudo”. Quase nunca funciona assim. Um caminho mais seguro (e mais rápido) é:

1) Mapear decisões que doem (e que se repetem)

Exemplos típicos em hubs expressos:

• quantas pessoas por turno e em qual função
• quais rotas ganham prioridade quando o volume estoura
• quando acionar contingência (terceirização, overflow, horários extra)

Se a decisão acontece todo dia, ela é candidata a IA.

2) Organizar dados mínimos viáveis

Você não precisa de um “data lake perfeito” para começar, mas precisa de consistência:

• timestamp de entrada/saída por etapa
• destino/rota/SLA
• ocupação de docas e pátio
• status de transporte (chegadas/ETAs)

3) Construir modelos orientados a ação

Modelos bons geram recomendações:

• “Antecipar carregamento da rota X em 35 min”
• “Redirecionar 12% do volume para docas Y e Z”
• “Reforçar equipe de exceções entre 19:00–22:00”

4) Fechar o ciclo com feedback (MLOps)

Sem feedback, o modelo envelhece. Com feedback, ele melhora.

• o que foi recomendado?
• o que foi executado?
• qual foi o impacto?

É aqui que a operação começa a confiar.

Perguntas comuns (e respostas diretas)

A IA substitui o WMS/TMS?

Não. IA complementa WMS/TMS com previsão e recomendação. WMS/TMS executam; IA decide melhor.

Preciso de automação física para ter ganhos com IA?

Ajuda, mas não é obrigatório. Já vi ganhos fortes só com:

• melhor previsão
• melhor escalonamento
• melhor roteirização

Automação acelera e padroniza; IA reduz variabilidade e melhora o plano.

Hub aeroportuário é “complexo demais” para IA?

Na verdade, é um dos melhores ambientes. Há dados, repetição, restrições claras e impacto financeiro direto.

O que eu tiraria desta notícia se eu fosse gestor de logística

A compra da SICORE em Helsínquia é um sinal claro: o capital está a comprar capacidade e localização para a próxima década. Só que, do lado do operador e do embarcador, a vantagem competitiva não vem apenas do endereço. Vem de transformar essa capacidade em serviço consistente, mesmo quando o volume sai do plano.

Se a sua empresa está a investir (ou a renegociar contratos) em hubs, terminais, centros de distribuição ou bases de frota para 2026, eu apostaria numa pergunta interna bem simples:

“Quais decisões diárias ainda são feitas no feeling — e quanto custam quando erramos?”

Na série IA no Transporte e Logística, a tese é esta: infraestrutura é o corpo; a IA é o sistema nervoso. E, para quem quer escalar sem comprar dor de cabeça, esse sistema nervoso deixou de ser opcional.