NACEX prevê +25% de atividade na Black Friday. Veja como IA em rotas, previsão e pontos de conveniência torna estes picos sustentáveis na logística portuguesa.
Black Friday, NACEX e IA: o que está por trás de um pico de 25%
Um aumento de 25% da atividade numa só campanha não é apenas “mais umas encomendas”. É teste de stress real a qualquer operador logístico. Foi isso que a NACEX anunciou para a Black Friday deste ano, prevendo ainda um crescimento de 10% face à campanha anterior.
Na prática, estamos a falar de milhares de pedidos extra a entrarem num sistema que já funciona no limite. E aqui está o ponto: sem automação e inteligência artificial, sustentar este tipo de picos com qualidade de serviço torna‑se cada vez menos viável, sobretudo num mercado como o português, pressionado por custos, prazos e escassez de talento.
Este artigo faz parte da série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor” e usa o caso da NACEX na Black Friday como gancho para uma questão maior:
Como é que a IA ajuda operadores em Portugal a aguentar picos sazonais (Black Friday, Natal, saldos) com mais 20–30% de volume… sem rebentar a operação, o orçamento nem a experiência do cliente?
Vamos passar pelos reforços da NACEX, pelo papel dos pontos de conveniência NACEX.shop e, sobretudo, pelas decisões que já hoje podem (e devem) ser suportadas por modelos de previsão, otimização de rotas e automação inteligente.
O pico da Black Friday: o que a NACEX está a reforçar
A NACEX preparou a campanha com uma estratégia clássica de reforço físico da operação:
- +25% de atividade prevista face a um período normal
- +10% face à Black Friday anterior
- Equipa reforçada em 30%
- Frota com mais 90 veículos para recolhas e entregas
- +60 rotas estruturais adicionais
- Centros de distribuição com +26% de recursos
- Aposta forte na rede de conveniência NACEX.shop, com mais de 4.000 pontos em Portugal e Espanha
Ao mesmo tempo, o comportamento do e‑commerce está a mudar:
- Em 2025, a NACEX duplicou os envios via pontos de conveniência;
- Esses pontos já representam 13% das entregas de e‑commerce;
- Os envios com opção de recolha cresceram 91,27%;
- As devoluções triplicaram;
- Para a campanha, a empresa prevê +80% de envios geridos via NACEX.shop face à média anual.
Os números fazem sentido. Os portugueses estão mais sensíveis ao preço, o orçamento médio na Black Friday aumentou, e a conveniência de recolher numa loja ou ponto próximo encaixa bem no dia‑a‑dia urbano. Mas isto complica bastante a equação logística.
Aqui entra a IA: não para substituir reforços de frota ou pessoas, mas para garantir que cada euro investido em capacidade extra gera o máximo de eficiência.
Onde a IA muda o jogo nos picos sazonais
A realidade é simples: reforçar 30% de equipa e 90 viaturas funciona… até deixar de funcionar financeiramente. Os picos estão a ficar mais frequentes (Black Friday, Cyber Monday, Natal, saldos, campanhas relâmpago), e manter esta lógica puramente reativa fica caro e difícil de escalar.
A boa notícia é que a maioria das dores que vemos na logística portuguesa em período de pico são ótimos candidatos a soluções de IA.
1. Previsão de procura: reduzir o “colchão” de segurança
Hoje, muitos operadores ainda planeiam picos com base em:
- Histórico do ano anterior
- Estimativa grossa dos principais clientes
- “Sensação” comercial e experiência da equipa
Funciona, mas gera margens de segurança demasiado grandes: excesso de frota, de horários extraordinários e de recursos em armazém.
Modelos de previsão de procura com IA permitem:
- Incorporar mais variáveis (campanhas dos clientes, dados macroeconómicos, dados de navegação dos sites, meteorologia, calendários escolares e feriados);
- Trabalhar a granularidade correta: não apenas “+25% na Black Friday”, mas picos por hora, por zona, por tipo de serviço;
- Simular cenários: “Se um grande retalhista de eletrónica lançar promoções de TV em 4K, quanto sobe o volume médio em Lisboa e Porto?”.
Resultado: em vez de contratar 30% “por via das dúvidas”, é possível afinar reforços por turno, rota e centro, reduzindo custo sem perder resiliência.
2. Otimização dinâmica de rotas: mais do que pôr 90 veículos na rua
Adicionar 90 veículos à frota só gera valor se forem bem utilizados. É aqui que a otimização de rotas suportada por IA faz a diferença:
- Agrupamento automático de entregas por proximidade e janela horária;
- Reconfiguração de rotas em tempo real quando há atrasos, ausências de destinatário ou incidentes;
- Integração com mapas de trânsito, obras e restrições urbanas.
Num cenário como o da NACEX, com:
- 60 novas rotas estruturais;
- Rede mista de entregas em domicílio e pontos NACEX.shop;
um motor de otimização com IA consegue responder a perguntas como:
- Qual a rota ótima que combina entregas B2C ao domicílio com pontos de conveniência, mantendo SLAs?
- Quais as rotas que justificam veículos adicionais versus rotas que podem ser absorvidas por otimização?
Na prática, isso traduz‑se em menos quilómetros em vazio, menor consumo de combustível, menos horas extra e melhor cumprimento de prazos prometidos ao cliente final.
3. Gestão inteligente da rede de pontos de conveniência
A própria NACEX assume que a NACEX.shop é a única forma sustentável de servir o cliente particular em campanhas com volumes muito elevados. Concordo a 100%. Mas gerir esta rede sem IA é perder metade do potencial.
Alguns exemplos do que já é possível fazer hoje:
- Alocação inteligente de stock de encomendas: prever quantas encomendas vão chegar a cada ponto em função de campanhas locais, perfil dos clientes e histórico de recolha;
- Gestão de capacidade: antecipar pontos em risco de saturar e redirecionar novas entregas para pontos alternativos próximos;
- Recomendações ao consumidor: sugerir automaticamente o melhor ponto (equilíbrio entre proximidade, horários, taxa de lotação e histórico de satisfação).
Se a NACEX prevê +80% de envios via NACEX.shop na campanha face à média anual, faz todo o sentido investir em modelos que ajustem diariamente capacidade, recolhas e janelas de entrega nos pontos.
4. Automação em armazém e triagem: mais volume, menos caos
Reforçar 26% de recursos nos centros de distribuição ajuda, mas não resolve sozinho o problema de triagem, consolidação e despacho em horas de pico.
Aqui, tecnologias de IA combinadas com automação física permitem:
- Triagem assistida por visão computacional (leitura de etiquetas, identificação de volumes danificados, verificação automática de pesos e dimensões);
- Orquestração de tapetes e sorter com base em volume previsto por destino;
- Distribuição inteligente de tarefas: alocar equipas a zonas mais críticas em função do fluxo em tempo real.
Numa campanha em que as devoluções triplicam, ter processos manuais de receção, inspeção e reencaminhamento é pedir filas, prazos esticados e clientes frustrados.
Três decisões estratégicas para operadores portugueses
A NACEX é um bom exemplo de operador que domina a logística operacional. A pergunta agora é: como transformar estes reforços físicos em algo sistematicamente mais inteligente, ano após ano?
Se gere um operador logístico, transportadora regional ou área de supply chain de um retalhista em Portugal, três decisões fazem a diferença já para 2026.
1. Assumir picos sazonais como produto, não exceção
Enquanto os picos forem tratados como “exceções”, o investimento em IA será sempre tímido. A mudança de mentalidade passa por:
- Modelar a Black Friday + Natal como uma linha de negócio com SLAs, custos e margens próprias;
- Mapear dados específicos destes períodos (tempo médio de entrega, % devoluções, % falhas de primeira entrega, ocupação média de frota);
- Ajustar modelos de previsão e otimização dedicados a esta época, em vez de usar médias anuais.
Quando os picos são um “produto”, justificar investimento em IA fica mais simples: o retorno é medido em menos horas extra, menos reentregas, melhor NPS e menor churn de e‑commerce.
2. Construir uma camada de dados unificada
Sem dados consistentes, a conversa sobre IA morre na segunda reunião. Os operadores que vão ganhar vantagem em Portugal estão a focar‑se em:
- Unificar dados de TMS, WMS, CRM e plataformas de e‑commerce;
- Normalizar status de entrega, códigos de exceção, tempos de ciclo;
- Criar um data lake ou pelo menos um repositório central minimamente estruturado.
É este alicerce que permite, por exemplo:
- Treinar modelos para prever probabilidade de falha na primeira entrega;
- Medir impacto real de usar pontos de conveniência versus domicílio em cada concelho;
- Simular quantos veículos são mesmo necessários quando se ajustam janelas de entrega.
3. Começar pequeno, mas com impacto mensurável
Não é preciso (nem faz sentido) tentar “pôr IA em tudo” de uma vez. O que funciona melhor é escolher 2 ou 3 casos de uso com retorno rápido, por exemplo:
- Otimização de rotas numa região piloto com maior densidade urbana;
- Previsão de devoluções para um grande cliente de e‑commerce;
- Gestão de capacidade em 50–100 pontos de conveniência.
O critério é simples: se o projeto não permite mostrar, em 3–6 meses, redução de custos ou melhoria clara de serviço, não é o primeiro passo certo.
IA na logística portuguesa: oportunidade para quem se mexer já
O reforço da NACEX para a Black Friday envia uma mensagem clara ao mercado:
O e‑commerce em Portugal continua a crescer e a pressão sobre a logística não vai abrandar.
Quem conseguir combinar capacidade física (equipa, frota, rede de pontos) com inteligência algorítmica (previsão, otimização, automação) vai conseguir:
- Absorver picos de +20–30% de volume sem comprometer margens;
- Oferecer mais opções ao consumidor (pontos de conveniência, janelas flexíveis, devoluções simples);
- Manter níveis de serviço estáveis, mesmo quando “toda a gente compra ao mesmo tempo”.
Na série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”, defendemos sempre a mesma ideia:
A IA, na logística, não é um extra tecnológico. É a diferença entre crescer com controlo ou crescer à custa de apagar fogos todos os dias.
Se está a planear já a próxima Black Friday, o próximo Natal ou simplesmente uma operação de e‑commerce mais madura para 2026, o passo seguinte é claro: escolher um processo crítico, montar os dados certos e testar uma solução de IA em ambiente real.
Quem o fizer agora vai chegar ao próximo pico não só com mais veículos na rua, mas com uma cadeia de valor verdadeiramente mais inteligente.