IA na logística: o que muda com o acordo Reino Unido–Coreia

Em 2025, o Reino Unido fechou quatro acordos comerciais relevantes — e o mais recente, com a Coreia do Sul, traz um detalhe que muita gente subestima: a fricção logística não desaparece só porque as tarifas caem. Ela muda de lugar. Sai do imposto na fronteira e vai para regras de origem, documentação digital, previsibilidade de lead time e capacidade de reagir a picos de procura.

O acordo anunciado a 15/12/2025 prevê acesso tarifário permanente sem tarifas em 98% das linhas pautais, atualização das regras de origem (com impacto direto em setores como automóvel e farmacêutico) e incentivo a contratos eletrónicos e tecnologia digital para tornar o comércio “mais rápido e menos caro”. A ambição declarada é clara: +£400 milhões em exportações de serviços e suporte a milhares de empregos.

Para quem trabalha com transporte, supply chain, compras ou operações, a pergunta prática é outra: como capturar valor agora, sem rebentar custos, SLA e compliance? Na série IA no Transporte e Logística, eu insisto numa ideia: quando a complexidade sobe, IA aplicada à execução deixa de ser “projeto de inovação” e vira “infraestrutura operacional”.

O que este acordo muda na prática para a logística internacional

A resposta direta: mais fluxo comercial tende a significar mais volume, mais variação e mais exceções — e isso pressiona planeamento, armazenagem, transporte e desalfandegamento.

O acordo Reino Unido–Coreia do Sul reforça três alavancas que afetam o dia a dia operacional:

1) Tarifa zero não significa processo zero

Com tarifas eliminadas em grande parte das linhas, o custo total aterrissado pode cair. Ótimo. Só que isso costuma gerar um efeito colateral: maior frequência de encomendas (lotes menores), novos SKUs, mais pontos de origem e mais urgências. Resultado: a operação fica mais “nervosa”.

O que vejo acontecer em empresas é a tentação de absorver volume com as mesmas ferramentas: planilhas, regras fixas, exceções tratadas por e-mail. Funciona… até deixar de funcionar.

2) Regras de origem: o novo “pedágio” invisível

O acordo atualiza regras de origem para permitir diversificação de supply chain (especialmente em automóvel e pharma). Na prática, isso altera como se prova elegibilidade ao benefício tarifário.

Erros aqui custam caro: reclassificações, atrasos, auditorias, multas e — o pior — perda do benefício por não conseguir comprovar a origem corretamente.

3) Digitalização (e-contratos) acelera, mas exige disciplina de dados

O texto dá ênfase ao uso de contratos eletrónicos e tecnologia digital. Isso reduz custo administrativo, encurta ciclos e melhora rastreabilidade. Porém, digitalizar “o caos” só torna o caos mais rápido.

A diferença entre ganhar velocidade e ganhar confusão está em duas coisas: qualidade de dados e orquestração ponta a ponta.

Onde a IA entra: do “planeamento bonito” à execução que aguenta pancada

A resposta direta: IA ajuda a absorver complexidade com decisões melhores e mais rápidas, especialmente quando o trade-off é inevitável (custo vs prazo, stock vs transporte expresso, consolidação vs serviço).

Quando acordos comerciais ampliam mercado e reduzem barreiras, aparecem três desafios típicos:

Visibilidade em tempo quase real (e não “tracking” de vitrine)

Visibilidade útil é aquela que responde: onde está, quando chega, o que pode atrasar e o que eu faço agora.

Aplicações práticas de IA/ML (machine learning):

• ETA preditivo por rota/transportador/porto/época do ano (muito relevante em dezembro, quando capacidade e congestionamento costumam piorar).
• Deteção de anomalias em eventos (por exemplo, “documento faltante + mudança de transbordo” = risco alto de hold).
• Priorização automática de exceções por impacto em OTIF, margem e cliente.

Uma frase que gosto de repetir internamente: “se tudo é urgente, nada é urgente”. IA ajuda a separar o ruído do risco real.

Otimização dinâmica de rotas e modos (marítimo, aéreo, rodoviário)

Com volumes a subir e prazos pressionados, decisões “por hábito” custam dinheiro.

IA aplicada a transporte internacional costuma atuar em:

• Seleção de modo (marítimo vs aéreo) baseada em custo total, risco e penalidades contratuais.
• Consolidação inteligente (quando consolidar, onde consolidar, e quando não consolidar).
• Replaneamento quando há disrupções: greves, atrasos, cortes de capacidade, congestionamentos.

O objetivo não é “perfeição”. É reduzir arrependimentos: menos expedições urgentes em cima da hora e menos stock de segurança comprado no pânico.

Compliance automatizado (sem virar um departamento paralelo)

Aqui mora o ouro escondido do acordo: regras de origem + documentação digital.

IA pode ajudar a:

• Extrair dados de faturas, packing lists e certificados (OCR + validação).
• Sinalizar inconsistências: HS code suspeito, país de origem incompatível com BOM, dados faltantes.
• Criar um “score de conformidade” por embarque para decidir: liberar, revisar, ou escalar.

Não é só para evitar multa. É para evitar atraso — que é o imposto mais caro do comércio internacional.

Três usos de IA para capturar valor do acordo já em 90 dias

A resposta direta: foque em decisões repetitivas e de alto impacto, com dados disponíveis, e onde o ROI aparece rápido.

1) Torre de controlo com IA para exceções (não apenas dashboards)

Se a sua equipa passa o dia “apagando incêndio”, uma torre de controlo orientada a exceções muda o jogo.

Comece assim:

1. Defina 5–8 tipos de exceção que mais doem (hold alfandegário, atraso no transbordo, falta de documento, divergência de peso/volume, etc.).
2. Treine um modelo simples para prever impacto (atraso estimado, risco de falha OTIF, custo provável).
3. Automatize ações padrão (pedir documento, avisar cliente, reprogramar pickup, reservar capacidade alternativa).

O ganho não é só tempo. É consistência.

2) Otimização de inventário ligada a transporte (S&OP com “mãos e pés”)

Muita empresa faz previsão de procura e planeamento, mas não liga isso ao que realmente acontece no transporte.

Com o acordo a facilitar fluxo, a tentação é baixar stock. Eu sou a favor — desde que você faça isso com inteligência:

• Use previsão com sazonalidade e promoções.
• Traga variabilidade logística (lead time real, não “lead time de catálogo”).
• Simule cenários: se aumentar 20% a procura, onde estoura primeiro? Porto? armazém? capacidade rodoviária?

Inventário sem modelar lead time é aposta.

3) Motor de elegibilidade de regras de origem (para não perder benefício)

Se você exporta ou importa componentes com multi-origem (muito comum em automóvel e eletrónica), construa um motor que responda:

• Este item é elegível?
• Qual evidência falta?
• Qual fornecedor está a gerar risco?

Mesmo um MVP (produto mínimo viável) com regras + validação automática já reduz erro humano e acelera despacho.

O impacto por setor: automóvel, pharma e bebidas sob outra lupa

A resposta direta: os setores citados no acordo ganham mercado, mas só sustentam crescimento com execução disciplinada.

Automóvel: cadeias longas, origem complexa, tolerância baixa a paragens

No automóvel, uma peça atrasada para na linha. Com regras de origem atualizadas, a diversidade de fornecedores pode aumentar — e isso é bom para resiliência.

Só que aumenta a exigência de:

• rastreabilidade de componentes;
• controlo de versões de BOM;
• sincronização com transportes internacionais.

IA ajuda quando a pergunta é: qual atraso “quebra” a produção e qual atraso é absorvível?

Farmacêutico: compliance e tempo são parte do produto

Pharma vive de compliance, cadeia fria (em muitos casos) e documentação impecável. Aqui, IA costuma entregar valor em:

• monitorização preditiva de temperatura e risco no transporte;
• deteção de desvios de rota/tempo de exposição;
• verificação documental automática.

O ponto é simples: um atraso pode virar inutilização.

Bebidas e bens de consumo: volume, sazonalidade e margem apertada

Bebidas (e bens de consumo em geral) sentem muito o “efeito dezembro”: picos, campanhas e pressão de prazo.

IA aplicada a planeamento e transporte melhora:

• alocação de capacidade por região;
• previsão de procura por canal;
• decisões de consolidação vs expresso.

Margem apertada não perdoa transporte mal decidido.

Perguntas que as equipas fazem (e respostas diretas)

“Tarifa zero vai baixar automaticamente meu custo logístico?”

Não. Reduz custo fiscal, mas custo logístico depende de capacidade, planeamento, consolidação, compliance e execução. Sem gestão, o volume extra pode até aumentar custo por unidade.

“Preciso de IA ‘avançada’ para começar?”

Não. O que você precisa é de bons dados operacionais, um caso de uso com dono claro e integração com TMS/WMS/ERP. Modelos simples bem integrados batem modelos sofisticados que ficam numa apresentação.

“Qual é o risco de não me adaptar?”

Perder o benefício do acordo por falhas em regras de origem, sofrer atrasos por documentação e pagar a conta em urgências (aéreo não planeado, armazenagem extra, penalidades por SLA).

Próximos passos: um roteiro curto para capturar valor com IA

O acordo Reino Unido–Coreia do Sul cria condições para crescer. Só que crescimento em comércio internacional costuma vir com uma fatura escondida: complexidade operacional. Se você não automatiza decisões e compliance, acaba a financiar o crescimento com urgência, retrabalho e stock.

Se eu tivesse de escolher um ponto de partida para as próximas semanas, seria este: mapear 10 decisões repetitivas que hoje dependem de “heroísmo” da equipa e transformar 3 delas em fluxos assistidos por IA (previsão, recomendação e ação).

A série IA no Transporte e Logística tem defendido uma visão prática: IA não é só para “otimizar rota”. É para orquestrar a cadeia inteira quando o mundo muda — e acordos comerciais mudam o mundo operacional mais depressa do que a maioria dos processos internos consegue acompanhar.

Se o acordo abrir portas para o seu negócio, a pergunta que fica é simples e desconfortável: a sua operação está preparada para vender mais sem perder controlo?