Top 50 logística 2025: como a IA acelera resultados

Em 18/12/2025, a Aurora Insights publicou o seu Top 50 de Operadores Logísticos 2025 para o Reino Unido, com rankings por crescimento de faturação, faturação total, lucro operacional e até redução de emissões. Há um detalhe que me chama a atenção: quando um ranking começa a cruzar performance financeira com sustentabilidade, ele deixa de ser “tabela de liga” e vira um manual de sobrevivência.

Dezembro também não ajuda ninguém: pico de encomendas, prazos apertados, equipas no limite e clientes com tolerância quase zero a atrasos. É a altura do ano em que fica mais óbvio quem tem operação robusta… e quem ainda gere transporte com folhas de cálculo e “feeling”.

A minha leitura deste Top 50 é simples: o próximo salto competitivo vai ser feito por quem transformar dados operacionais em decisões automáticas. E, hoje, isso passa por IA no transporte e logística — otimização de rotas, previsão de procura, gestão de frota, manutenção preditiva e alocação inteligente de recursos.

O que o Top 50 da Aurora realmente mede (e por que isso importa)

O ponto central do suplemento da Aurora Insights é trazer um retrato “com provas” (dados) do mercado britânico, ranqueando operadores por diferentes lentes. Isso é mais útil do que parece, porque cada ranking favorece uma estratégia diferente.

• Top 50 por % de crescimento de faturação: destaca momentum e capacidade de ganhar negócio.
• Top 50 por faturação total: mostra escala, footprint e poder de negociação.
• Top 20 por lucro operacional: revela eficiência real (não só volume).
• Top 10 por redução de emissões: sinaliza maturidade em medir e melhorar carbono.

Uma frase que vale guardar: “A sustentabilidade começa a mapear vantagem competitiva.” Quando o mercado mede, o mercado compra.

Crescimento vs. margem: o erro que muita gente comete

Muitas operações perseguem crescimento e acabam a financiar ineficiências: mais clientes, mais rotas, mais exceções, mais custos. O ranking por lucro operacional existe para lembrar o óbvio: crescer sem disciplina operacional destrói margem.

Aqui, a IA entra como “cinto de segurança” do crescimento. Não é glamour; é controlo:

• menos quilómetros vazios,
• menos horas extra por planeamento fraco,
• menos multas por janelas falhadas,
• menos falhas por manutenção reativa.

O que diferencia os líderes: decisões rápidas, baseadas em dados

A Aurora posiciona o Top 50 como uma ferramenta prática de benchmarking para operadores e embarcadores. Concordo — mas com uma condição: benchmarking só cria valor quando vira mudança operacional.

A diferença entre operadores que “parecem bons” e os que “são bons” costuma estar em três pontos:

1. Visibilidade ponta a ponta (o que está a acontecer agora?)
2. Capacidade de previsão (o que vai acontecer amanhã?)
3. Orquestração (o que vou fazer a respeito, automaticamente?)

A maioria das empresas consegue o (1) com telemática e dashboards. Poucas dominam o (2). Menos ainda automatizam o (3). É aí que a IA no transporte e logística deixa de ser conversa e vira P&L.

Sustentabilidade como KPI de operação (não como slide de ESG)

O Top 10 de redução de emissões é um sinal de mudança: carbono está a entrar no mesmo quadro de comando que custo e OTIF.

Na prática, reduzir emissões em transporte é quase sempre reduzir desperdício:

• rotas mais curtas,
• menos paragens desnecessárias,
• maior taxa de ocupação,
• menos marcha lenta,
• menos reentregas.

Ou seja: a mesma IA que baixa custos pode baixar CO₂ — desde que você meça bem (por viagem, por kg, por km, por cliente) e não “na média anual”.

Onde a IA gera impacto mais rápido no transporte e na frota

Se eu tivesse de apostar onde um operador logístico vai sentir retorno em semanas (não em anos), eu apostava em quatro alavancas. São áreas onde já existe dado disponível e onde o custo do erro é alto.

1) Otimização de rotas com restrições reais

Otimizar rota não é “o caminho mais curto”. É respeitar um conjunto de restrições que mudam todos os dias:

• janelas de entrega,
• tempo de carga/descarga,
• limites de condução e descanso,
• restrições urbanas,
• capacidade do veículo,
• prioridade de clientes e SLA.

Modelos de IA (combinando heurísticas + previsão) conseguem recalcular planos quando há atrasos, tráfego, faltas, devoluções ou picos. O ganho vem de reduzir:

• quilometragem total,
• tempo parado,
• número de viaturas necessárias para o mesmo volume.

Indicadores para acompanhar: km por entrega, paragens por hora, % de entregas na 1.ª tentativa, custo por rota.

2) Gestão de frota baseada em risco (não em calendário)

A manutenção “por calendário” é melhor do que nada, mas ainda cria desperdício: troca-se peça cedo demais ou tarde demais. A manutenção preditiva, apoiada por IA, usa sinais como:

• falhas recorrentes por modelo/ano,
• padrões de vibração/temperatura (quando disponíveis),
• histórico de avarias,
• estilo de condução e carga média,
• condições de rota.

O resultado mais valioso não é “evitar avaria”. É reduzir indisponibilidade inesperada, que explode custos no último quilómetro.

Indicadores para acompanhar: disponibilidade da frota, custo de manutenção por 10.000 km, avarias por tipo, tempo médio de reparação.

3) Previsão de procura e planeamento de capacidade

Dezembro ensina uma lição: a procura muda rápido. Mas não é só dezembro; promoções, mudanças de mix, novos canais e devoluções fazem o volume oscilar.

A IA ajuda a prever com granularidade (por zona, por cliente, por tipo de serviço), permitindo:

• contratar capacidade no timing certo,
• ajustar escalas,
• decidir quando subcontratar (e quanto isso vai custar),
• evitar “sobrecapacidade invisível” (viaturas a circular cheias num sentido e vazias no outro).

Indicadores para acompanhar: aderência previsão vs. realizado, taxa de ocupação, custo de subcontratação, OTIF.

4) Gestão de exceções: menos “apagar fogos”, mais automação

O transporte moderno é uma máquina de exceções: atraso, ausência do destinatário, morada errada, devolução, dano, falta de documentação.

Um bom motor de IA para exceções faz duas coisas:

• deteta cedo (antes do cliente ligar)
• sugere ação (reagendar, redirecionar, consolidar, trocar viatura, acionar armazém)

Quando isso funciona, o ganho é enorme e pouco “glamouroso”: menos chamadas, menos retrabalho, menos custos ocultos.

Indicadores para acompanhar: tempo de resolução de exceções, custo por ocorrência, % de incidentes resolvidos sem intervenção humana, NPS/CSAT.

Como usar rankings (como o Top 50) para escolher tecnologia e parceiros

O Top 50 existe para ajudar operadores e embarcadores a “verem o mercado”. Só que muita gente usa rankings como vitrine: escolhe o maior, o mais conhecido, o que “parece seguro”. Eu prefiro um método mais pragmático.

Checklist prático: 7 perguntas antes de investir em IA (ou exigir do operador)

1. Quais são os 3 KPIs que mais doem hoje? (custo por entrega, OTIF, emissões, devoluções)
2. Onde está o dado confiável? (TMS, telemática, WMS, ERP, POD)
3. Quem é dono do processo de planeamento? (sem dono, a IA vira enfeite)
4. A otimização respeita restrições legais e operacionais?
5. O sistema aprende com o realizado? (feedback loop: planeado vs. executado)
6. Conseguimos simular cenários? (pico sazonal, greve, perda de frota, novo CD)
7. Como medimos emissões por serviço e cliente? (não só “média anual”)

Se você é embarcador, dá para transformar isto em requisito contratual. Se você é operador, dá para transformar isto em proposta comercial: vender previsibilidade, não só “transporte”.

Um exemplo simples (e realista) de aplicação

Pense num operador com distribuição urbana e interurbana.

• Hoje: planeia rotas de manhã, ajusta ao longo do dia por telefone, e fecha o dia com dados incompletos.
• Com IA: planeia com restrições, recalcula em tempo quase real, aprende com tempos reais de paragem por cliente, e ajusta o modelo semanalmente.

O impacto tende a aparecer em três frentes:

• custo (menos km e horas)
• serviço (menos falhas de janela)
• sustentabilidade (menos reentregas e ociosidade)

E o mais importante: o operador passa a explicar resultados com dados. Isso pesa numa renovação de contrato.

O que eu esperaria ver no Top 50 de 2026

Se 2025 já mede emissões e lucro operacional, 2026 deve empurrar o setor para “sinais de maturidade digital”. Na prática, eu apostaria em três tendências:

• Ranking implícito por capacidade de orquestração (quem reage mais rápido às exceções)
• Emissões por serviço como requisito de compra (especialmente em contratos grandes)
• Automação no planeamento e no backoffice para reduzir custo indireto por entrega

A verdade é que o mercado não está a premiar “quem tem mais camiões”. Está a premiar quem toma melhores decisões com os camiões que já tem.

Frase para colar na parede: “Eficiência é quando a operação melhora mesmo quando ninguém está a olhar.”

Próximo passo: comece pequeno, mas comece com rigor

Se você lidera transporte, logística ou supply chain, usar o Top 50 como inspiração é ótimo — mas copiar “o que os grandes fazem” costuma falhar. O que funciona é escolher um caso de uso com dados disponíveis e impacto rápido: otimização de rotas, gestão de frota, previsão de capacidade ou gestão de exceções.

Na série “IA no Transporte e Logística”, eu volto sempre ao mesmo ponto: IA não substitui operação bem desenhada. Ela amplifica. Quando o processo é claro e o dado é confiável, a melhoria aparece de forma quase inevitável.

Se a sua meta é subir no ranking — ou simplesmente defender margem num mercado pressionado — a pergunta certa não é “devemos usar IA?”. É mais específica: qual decisão diária da sua operação ainda depende de palpite e devia virar algoritmo?