Inovação logística + IA: lições dos MHI Awards 2023

Mais de 150 empresas entraram na disputa dos MHI Innovation Awards 2023, e quatro finalistas foram selecionados como os produtos mais inovadores em categorias como Best New Innovation, Best Innovation of an Existing Product e Best IT Innovation, avaliados por conceito, valor e impacto. Esse volume de participação diz uma coisa bem direta: a logística já não está numa fase de “testar tecnologia”. Ela está numa fase de provar retorno.

E, em 21/12/2025, isso fica ainda mais evidente. A pressão típica do fim de ano (picos de e-commerce, devoluções, prazos apertados, promessas de entrega) escancara a realidade: quem opera no limite precisa de previsibilidade, e previsibilidade hoje é sinónimo de dados + automação + IA.

Eu gosto de olhar para prémios de inovação como um radar do que as empresas estão a comprar (e do que estão a deixar de comprar). O detalhe interessante do MHI é o foco em “impacto”, não só em “novidade”. A partir daqui, dá para tirar lições muito práticas para a série “IA no Transporte e Logística”: onde a IA encaixa, como acelerar ganhos e como evitar os erros que custam caro.

O que o MHI Awards revela (mesmo sem a lista dos vencedores)

A resposta direta: quando 150+ empresas concorrem e o júri escolhe finalistas por valor e impacto, o mercado está a convergir para soluções que reduzem custo por encomenda, diminuem atrasos e aumentam a eficiência operacional.

Mesmo com apenas o resumo do RSS, dá para extrair três sinais fortes:

1. A inovação está a acontecer em “camadas”: produto novo, melhoria de produto existente e TI. Isso é importante porque a logística real funciona assim — não se troca tudo de uma vez; melhora-se o que já existe e adiciona-se inteligência.
2. TI virou protagonista: a categoria Best IT Innovation reconhece que software, dados e integração deixaram de ser “suporte”. Viraram a base do desempenho.
3. Impacto é a métrica que interessa: inovação que não mexe em indicadores (OTIF, lead time, avarias, custo de transporte, tempo de doca) não passa no crivo.

Frase para guardar: inovação logística que não é mensurável vira só uma demo bonita.

Onde a IA realmente amplifica as inovações premiadas

A resposta curta: IA transforma automação em decisão. Um sistema automático faz; um sistema com IA faz com contexto, aprende com o histórico e melhora com o tempo.

Na prática, a IA entra como “motor” em três pontos que normalmente aparecem em produtos finalistas de prémios como o MHI:

1) Do “monitorizar” ao “prever” (analytics preditivo)

Muita solução de TI na logística ainda para em dashboards: atrasos, tempos médios, ocupação, filas. É útil, mas é retrovisor. IA bem aplicada dá o passo seguinte:

• Previsão de atraso por rota e janela de entrega, combinando histórico, sazonalidade, perfil do cliente e restrições operacionais.
• Previsão de picos de devolução (muito relevante em dezembro e janeiro) e impacto em armazém e transporte.
• Deteção de anomalias: quando um transportador ou uma linha de separação “sai do normal”, o sistema alerta antes de virar crise.

O ganho não é “ter previsão”. O ganho é replanear cedo.

2) Da “otimização pontual” para “orquestração” (decisão em tempo real)

Otimizar rota é ótimo — até o mundo mudar (e muda sempre). IA ajuda a orquestrar:

• reatribuição dinâmica de cargas,
• consolidação inteligente (evitar caminhões semi-vazios),
• priorização por risco (quem vai falhar primeiro?),
• ajuste de janelas de doca com base no trânsito e no tempo real de chegada.

Aqui entra um conceito que tenho visto funcionar bem: otimização contínua. Em vez de planear às 8h e “rezar”, o sistema recalcula quando as condições mudam.

3) Da automação rígida para automação adaptativa (visão computacional e ML)

Produtos de inovação em armazém (separação, identificação, segurança, inspeção) costumam melhorar muito com IA, especialmente com:

• Visão computacional para conferência de volumes, leitura de etiquetas com baixa qualidade e verificação de danos.
• Modelos de classificação para reduzir erros de separação e expedição.
• Assistentes de operação (copilotos) que orientam o operador com instruções contextuais.

O detalhe: a IA não substitui o processo. Ela tira variabilidade de onde não deveria existir.

Três categorias do prémio, três maneiras de aplicar IA (com exemplos práticos)

A resposta direta: cada categoria do MHI sugere um caminho de adoção diferente, e isso ajuda a escolher por onde começar.

Best New Innovation: quando vale apostar em algo “novo de verdade”

Use esse caminho quando o seu problema é estrutural: operação cresceu, complexidade explodiu, e remendos já não aguentam.

Exemplos de IA que combinam bem com inovação “nova”:

• Planeamento de rede e transporte com IA para redesenhar hubs, frequência de rotas e alocação de frota.
• Digital twin (gémeo digital) do armazém ou do transporte para testar cenários antes de mexer no chão.
• Modelos de previsão de demanda integrados a reabastecimento e capacidade de expedição.

O erro comum aqui: comprar tecnologia nova sem maturidade de dados. Se os seus cadastros, eventos e integrações estão frágeis, o “novo” vira um projeto infinito.

Best Innovation of an Existing Product: o caminho mais rápido para ROI

Eu sou fã desta abordagem quando o objetivo é leads e crescimento sustentado: melhorar o que já existe costuma entregar ROI mais rápido, com menos fricção interna.

Boas aplicações de IA nesse cenário:

• colocar um modelo de ETA inteligente em cima do TMS atual,
• adicionar previsão de volume e capacidade sem trocar o WMS,
• automatizar triagem de ocorrências (atraso, avaria, devolução) para reduzir tempo de atendimento.

Ponto-chave: procure “IA por módulo”, não “IA para tudo”. Um módulo bem escolhido paga o próximo.

Best IT Innovation: onde a maioria das empresas ainda está atrasada

TI em logística não é só software. É integração, qualidade de dados e governança. A IA aumenta a cobrança: se os dados são ruins, a automação só escala o erro.

O que normalmente dá mais resultado aqui:

• Camada de eventos (status do pedido, coleta, chegada, saída, entrega) bem padronizada.
• Master data minimamente confiável (clientes, endereços, SKUs, transportadores, janelas).
• MLOps simples: monitorizar modelos, drifts, qualidade e impacto.

Se você quer aplicar IA no transporte e logística de forma séria, comece por TI. Parece menos glamoroso, mas é onde as coisas passam a funcionar de verdade.

Um roteiro direto para implementar IA no transporte e logística (sem virar “projeto eterno”)

A resposta objetiva: implemente IA em 90 dias com um caso de uso fechado, metas claras e integração mínima viável.

Aqui vai um roteiro que tenho visto funcionar em operações reais:

1) Escolha um KPI “doloroso” e mensurável

Em vez de “melhorar eficiência”, escolha algo como:

• reduzir custos de transporte por entrega,
• aumentar OTIF,
• reduzir tempo de doca,
• reduzir entregas reprogramadas,
• reduzir erros de expedição.

Defina uma linha de base (últimos 8 a 12 semanas) e um alvo (ex.: +2 p.p. em OTIF, -8% em reentregas).

2) Comece com 1–2 fontes de dados

Regra prática: quanto mais fontes, maior o atraso do projeto. Para um primeiro caso, normalmente bastam:

• eventos do TMS (coleta/transferência/entrega/ocorrências),
• pedidos do ERP/WMS (promessa, prioridade, janela),
• opcional: GPS/telemetria.

3) Entregue uma decisão, não só um relatório

O resultado tem de virar ação no dia a dia:

• “esta rota vai atrasar, replaneie agora”,
• “esta doca vai congestionar às 15h, antecipe a carga X”,
• “este transportador está com risco alto nesta região, redirecione.”

Se a equipa só “vê” e não “faz”, o valor evapora.

4) Coloque governança leve desde o início

Três regras simples evitam dor de cabeça:

• dono do KPI (operações),
• dono do dado (TI),
• dono do modelo (analytics/fornecedor).

E defina uma cadência: revisão semanal do desempenho do modelo e das exceções.

Perguntas que decisores fazem (e respostas que evitam desperdício)

“Preciso de IA ou só de melhor processo?”

Se o problema é falta de disciplina (cadastro ruim, eventos não registados, janelas ignoradas), primeiro arrume o básico. IA não salva operação desorganizada. Ela amplifica.

“Qual o caso de uso mais comum para começar?”

Para transporte: ETA preditivo + gestão de exceções. Para armazém: previsão de volume/capacidade e redução de erros com conferência assistida.

“Quanto tempo até ver valor?”

Quando o escopo é bem escolhido, dá para medir impacto em 4 a 8 semanas após o piloto entrar em operação. O que atrasa é integração extensa e KPI mal definido.

“Como isso vira vantagem competitiva?”

Vira quando a empresa aprende a operar por exceção: a equipa deixa de apagar incêndio e passa a agir antes do atraso acontecer.

O que levar dos MHI Innovation Awards 2023 para 2026

O sinal do MHI Awards 2023 é claro: inovação em logística é avaliada por impacto, e impacto hoje é inseparável de IA aplicada ao transporte e logística. Não porque é “moda”, mas porque a operação moderna exige decisões rápidas com variáveis demais para planilhas e feeling.

Se eu tivesse de resumir numa linha: a próxima vaga de eficiência vai sair da combinação entre automação, dados bem organizados e modelos preditivos ligados ao dia a dia.

O próximo passo é escolher um caso de uso que caiba no seu contexto, medir com honestidade e escalar com calma. Na série “IA no Transporte e Logística”, a pergunta que fica para 2026 é direta: a sua operação vai continuar a reagir aos problemas — ou vai finalmente começar a prevê-los?