IA na logística: lições da ProMat para 2026

A ProMat abriu as portas às 10:00 (CST) de 20/03/2023 em Chicago e colocou uma coisa na cara de toda a indústria: o ritmo de inovação em logística não está a abrandar. Depois de um hiato forçado (evento virtual em 2021 e ausência presencial desde 2019), mais de 900 fornecedores voltaram a ocupar um recinto gigante — 2,6 milhões de pés quadrados de área expositiva no McCormick Place — com uma promessa clara: produtividade, resiliência e automação.

Só que há um ponto que muita gente ainda trata como “extra”: a inteligência artificial já não é um módulo opcional. Ela está por trás do matching de cargas, da previsão de procura, do planeamento de mão de obra, da deteção de anomalias no armazém e da otimização de rotas. E é por isso que a ProMat (mesmo sendo um evento de 2023) continua a ser um bom “mapa” para decisões de 2026 — sobretudo agora, em dezembro, quando muitas empresas fecham orçamento e definem roadmap para o próximo ano.

Neste artigo da série “IA no Transporte e Logística”, uso a ProMat como ponto de partida para o que interessa mesmo: como avaliar, escolher e implementar IA em operações de transporte, armazém e cadeia logística — sem cair na tentação de comprar tecnologia antes de arrumar processos.

O que a ProMat mostra sobre a maturidade da IA na logística

A resposta direta: a IA passou de demonstração de stand para camada operacional. Quando um evento organiza a feira por “soluções” (fulfillment e entrega, IT, robótica e automação, e logística de produção/assemblagem), está a admitir que a inovação já não é uma ilha. Ela precisa encaixar em fluxos de ponta a ponta.

Em 2025, isto ficou ainda mais evidente no mercado: plataformas digitais de frete, TMS e WMS evoluíram para modelos “assistidos por IA”, com automatização de decisões repetitivas e recomendação de ações (não apenas dashboards bonitos). Na prática, o que a ProMat antecipou foi a convergência de três frentes:

• Automação física (robôs móveis, sistemas de armazenamento, triagem, picking)
• Automação digital (WMS/TMS, ERP, track & trace, integração EDI/API)
• IA aplicada (previsão, otimização, deteção de risco, assistentes operacionais)

A consequência é simples: quem trata IA como “projeto do IT” fica para trás. IA em logística é operação.

Um mito que a ProMat ajuda a desfazer

Mito: “IA é só para empresas enormes e armazéns ultraautomatizados.”

Realidade: já vi operações médias gerar impacto com IA de forma bem pragmática, por exemplo:

• previsão de volumes para ajustar escalas e reduzir horas extra
• classificação automática de ocorrências de entrega (atraso, devolução, avaria)
• recomendação de transportador por desempenho e custo
• otimização de janelas de carga/descarga para reduzir filas

O tamanho da empresa ajuda, mas não é o fator decisivo. O decisivo é qualidade de dados + disciplina operacional.

Da feira para a estrada: onde a IA cria eficiência no transporte

A resposta direta: no transporte, a IA entrega resultado quando reduz quilómetros vazios, aumenta pontualidade e melhora decisões de alocação.

Quando se fala em “IA no transporte e logística”, a maioria pensa só em otimização de rotas. Sim, isso é um clássico. Mas o ganho maior costuma aparecer quando a empresa liga rota com:

• constrangimentos reais (janelas de entrega, restrições urbanas, tempo de doca)
• capacidade dinâmica (frota própria + agregados + spot)
• probabilidade de falha (trânsito, clima, histórico de atrasos, SLA por região)

Casos de uso que valem orçamento em 2026

1. Otimização de rotas com variabilidade real

   • Em vez de “rota mais curta”, o objetivo vira “rota mais confiável” (com menor dispersão de ETA).

2. Gestão de frota com manutenção preditiva

   • Modelos que cruzam telemetria, histórico de oficina e padrão de condução para prever falhas e priorizar paragens.

3. Planeamento de carga e cubagem com IA

   • Reduz reentregas, danos e viagens adicionais por erro de consolidação.

4. Digital Freight Matching (DFM) / matching de capacidade

   • Algoritmos sugerem o melhor encaixe entre carga e transportador considerando preço, histórico, rejeições e risco.

Frase para guardar: IA não “otimiza rotas”; ela otimiza decisões sob incerteza.

Métricas que eu usaria para provar ROI (e evitar debates subjetivos)

• OTIF (On Time In Full) por faixa de cliente/região
• custo por entrega e custo por km (separando fixo vs variável)
• % de km vazio (ou % de capacidade ociosa)
• taxa de reentrega e motivos padronizados
• tempo de doca (fila + carregamento + saída)

Se o fornecedor não consegue ligar a solução a estas métricas, o risco de virar “projeto eterno” aumenta.

Armazém inteligente: IA, robótica e WMS a trabalhar juntos

A resposta direta: no armazém, IA funciona quando remove fricção do planeamento diário e melhora a execução — especialmente em épocas de pico.

A ProMat é conhecida por concentrar muita inovação de manuseamento de materiais, e isso importa porque o armazém é onde a maioria das empresas “perde tempo caro”: deslocações, esperas, tarefas duplicadas e decisões tomadas tarde.

Em dezembro (e para quem opera e-commerce, retalho ou reposição), isto é ainda mais sensível: picos expõem fragilidades. A IA entra como uma camada que “aprende” com o fluxo e ajusta o plano.

Três aplicações práticas de IA no WMS (sem complicar)

1. Previsão de carga de trabalho por zona

   • Antecipar o volume por corredor/área permite distribuir pessoas e equipamentos antes do caos.

2. Slotting dinâmico (endereçamento inteligente)

   • Reposiciona SKU de alta rotação para reduzir distância percorrida e congestionamento.

3. Deteção de anomalias operacionais

   • Identifica picos estranhos de divergência de inventário, quebras, tempos fora do normal em picking.

Onde a robótica falha (e a IA pode salvar o projeto)

Muitas implementações tropeçam por um motivo simples: o robô é rápido, mas o processo à volta é lento.

A combinação vencedora costuma ser:

• robôs para deslocação repetitiva
• WMS para orquestração
• IA para decidir prioridades (o que vem primeiro, onde alocar, quando reabastecer)

Sem a camada de decisão, a automação física vira “ilha” e o ganho fica aquém do prometido.

O roteiro de implementação: como transformar demos em ganhos reais

A resposta direta: implementar IA com resultado exige um caso de uso por vez, dados minimamente confiáveis e governança clara.

A ProMat tem keynotes, eventos de networking e prémios de inovação. Isso ajuda a inspirar. Mas inspiração não paga a conta. O que paga a conta é execução.

Um roteiro simples (e difícil) em 6 passos

1. Escolha um problema que dói no P&L

   • Ex.: horas extra no armazém, atrasos recorrentes, reentregas, km vazio.

2. Defina a métrica e a linha de base

   • Sem “antes”, não existe “depois”.

3. Garanta dados mínimos e integração

   • TMS/WMS/telemática/ERP. Se o dado chega atrasado ou incompleto, a IA decide mal.

4. Comece com piloto fechado e curto (6–10 semanas)

   • Uma região, um CD, uma rota, um cliente-chave.

5. Padronize o processo (SOP) antes de escalar

   • IA amplifica o processo. Se ele é confuso, vira confusão mais rápida.

6. Crie governança operacional

   • Quem aprova recomendações? Quem responde por exceções? Quem mede resultado semanalmente?

Checklist de compra (o que eu perguntaria num processo de seleção)

• A solução explica por que recomenda uma ação (interpretabilidade)?
• Dá para rodar em modo recomendação antes de modo automação?
• Como trata exceções (greves, picos, clima, ruptura de stock)?
• Quais integrações são nativas (TMS, WMS, EDI, APIs)?
• Como lida com LGPD e perfis de acesso?

Se as respostas forem vagas, é sinal de maturidade baixa.

Networking e parcerias: o “efeito colateral” que gera ROI

A resposta direta: eventos como a ProMat aceleram projetos porque encurtam o caminho até parceiros certos (e evitam escolhas erradas).

A parte de networking costuma ser subestimada. Eu não subestimo. Um bom parceiro (integrador, fornecedor, consultoria, 3PL, startup) reduz meses de tentativa e erro.

Na prática, o que funciona é usar a lógica de feira como lógica de pipeline:

• mapear 10–15 soluções por categoria (transporte, armazém, dados)
• fazer triagem por requisitos (integração, tempo de implementação, TCO)
• escolher 2–3 para piloto
• negociar escala só depois de provar métrica

Isso vale tanto para quem compra tecnologia quanto para 3PLs e transportadoras que querem oferecer “serviços inteligentes” para captar novos clientes em 2026.

Próximos passos (se você quer IA a gerar leads e resultado)

A resposta direta: para transformar IA em vantagem competitiva, a empresa precisa de um caso de uso mensurável, um plano de dados e um dono operacional.

Se eu tivesse de orientar uma equipa agora, em 21/12/2025, eu começaria com duas perguntas internas:

1. Qual é o custo que mais nos envergonha quando olhamos para o mês? (reentrega, horas extra, atrasos, km vazio)
2. Em que ponto do fluxo a decisão ainda é “no feeling” porque o dado chega tarde?

A partir daí, o caminho fica mais objetivo: escolher um piloto, medir, ajustar e escalar.

E a pergunta que eu deixo para fechar — bem prática — é esta: se a sua operação duplicar o volume em dois picos de 2026, o que quebra primeiro: o armazém, o transporte ou a visibilidade dos dados? A resposta costuma apontar exatamente onde a IA deve entrar primeiro.