Neutralidade carbónica: o papel da IA na logística portuguesa

A maioria dos operadores logísticos em Portugal já fala de sustentabilidade, mas poucos conseguem mostrar, com dados sólidos, quanto emitem em cada rota, cliente ou operação. E quando o assunto passa para emissões de âmbito 3, a conversa complica ainda mais.

A União Europeia colocou a fasquia lá em cima: até 2050, a Europa quer ser o primeiro continente neutro em carbono. Nesse caminho, o transporte e a logística estão no centro do problema… e da solução. É aqui que a visão de líderes como Ana Esteves, vice‑presidente da APLOG, e as ferramentas de Inteligência Artificial (IA) começam a fazer toda a diferença na cadeia de valor.

Neste artigo da série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”, pego no alerta lançado por Ana Esteves sobre neutralidade carbónica e emissões de âmbito 3 e levo-o para o lado prático: como é que a IA pode ajudar operadores e carregadores em Portugal a medir, reduzir e comunicar emissões com rigor, transformando sustentabilidade em vantagem competitiva real.

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Porque é que as emissões de âmbito 3 vão mexer com toda a logística

As emissões de âmbito 3 são, na prática, todas aquelas emissões “indiretas” que acontecem na cadeia de valor — inclusivamente no transporte contratado a terceiros. Para a maioria das empresas, o grosso da pegada carbónica está exatamente aqui, não nas operações internas.

Quando Ana Esteves chama a atenção para a pergunta “Estão as empresas preparadas para comunicar as emissões de âmbito 3?”, está a tocar num nervo exposto da logística portuguesa:

• muitos operadores ainda trabalham com dados dispersos, incompletos ou em Excel;
• carregadores sentem pressão de clientes internacionais para reportar emissões com metodologias reconhecidas;
• reguladores e investidores começam a exigir transparência e rastreabilidade.

A consequência é clara:

Empresas que não dominem os seus dados de emissões vão perder espaço em cadeias de valor cada vez mais reguladas e digitalizadas.

A boa notícia? IA e analítica avançada dão às empresas portuguesas uma oportunidade real de saltar etapas e chegar rapidamente a padrões europeus de monitorização e redução de carbono.

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Como a IA torna possível medir emissões em detalhe (incluindo âmbito 3)

Para falar de neutralidade carbónica na logística, é preciso começar pelo básico: medir bem. Sem dados fiáveis, qualquer compromisso de “ser verde” é só marketing.

1. Consolidação automática de dados dispersos

O primeiro desafio é juntar informação que normalmente anda perdida em sistemas diferentes:

• TMS (transport management system)
• WMS (warehouse management system)
• ERP de clientes
• documentos de transporte
• registos de combustível, telemática, GPS

Soluções baseadas em IA conseguem reconhecer padrões, limpar dados e cruzar fontes para construir uma visão coerente de cada transporte e de cada fluxo logístico. Em vez de equipas a fazer copy-paste para Excel, os algoritmos fazem este trabalho de forma contínua.

Resultado direto:

• menos erro humano;
• dados mais completos por viagem, rota, veículo e cliente;
• base sólida para cálculos de emissões, incluindo âmbito 3.

2. Cálculo de emissões por rota, cliente e modo

A seguir vem a parte crítica: transformar quilómetros, litros e toneladas em CO₂e com metodologias reconhecidas. Aqui, a IA ajuda de três formas:

• Escolha automática de fatores de emissão adequados ao modo (rodoviário, marítimo, ferroviário, aéreo), tipo de veículo, combustível e país;
• Atribuição de emissões por cliente e por encomenda, mesmo em cargas fracionadas ou grupagem;
• Atualização dinâmica quando há novas fontes (por exemplo, introdução de camiões a GNL ou elétricos).

Na prática, permite responder com rigor a perguntas como:

• “Quanto emito numa rota Porto–Madrid, por cliente, por ano?”
• “Que percentagem das minhas emissões totais está em âmbito 3?”
• “Que transportadores da minha rede têm melhor desempenho carbónico?”

3. Dashboards de carbono em tempo quase real

A diferença entre um relatório estático e um painel dinâmico alimentado por IA é brutal. Em vez de um PDF anual, os operadores passam a ter:

• dashboards com emissões por centro logístico, rota e cliente;
• alertas quando um indicador foge da meta (ex.: aumento súbito de emissões numa rota específica);
• comparações automáticas com períodos anteriores.

Isto reduz o tempo gasto em reporting e, mais importante, acelera a tomada de decisão. Quem decide rotas, frota e investimentos começa a ter o carbono ao lado do custo e do tempo de trânsito.

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Onde a IA gera redução real de emissões na logística portuguesa

Depois de medir, vem o verdadeiro teste: conseguir reduzir emissões sem destruir margens. E é aqui que a IA entra diretamente na operação.

Otimização de rotas com foco em emissões

A otimização de rotas já não é apenas escolher o caminho mais curto. Os algoritmos atuais conseguem minimizar uma combinação de fatores:

• quilómetros percorridos;
• consumo de combustível previsto;
• nível de congestionamento esperado (com base em histórico e tráfego em tempo real);
• restrições urbanas e janelas de entrega.

Num operador rodoviário nacional, por exemplo, não é raro ver reduções de 8–15% em quilómetros vazios quando a IA é usada para planeamento dinâmico de rotas e alocação de veículos. Menos quilómetros vazios = menos combustível = menos CO₂.

Planeamento inteligente de carga e consolidação

Outro ponto crítico é o fator de carga. Muitos camiões ainda circulam longe da capacidade ideal, sobretudo em retornos.

A IA consegue:

• identificar padrões de fluxos compatíveis entre clientes;
• sugerir consolidações e milk-runs viáveis;
• simular cenários (por exemplo, “e se anteciparmos esta recolha 12 horas?”).

Na prática, vemos ganhos como:

• melhor taxa de ocupação dos veículos;
• menos viagens a meio gás;
• redução direta da pegada carbónica por tonelada transportada.

Gestão de armazém orientada a eficiência energética

Em armazéns, a IA atua em dois planos:

1. Operacional – rotas internas otimizadas, picking mais eficiente, melhor utilização de equipamentos (empilhadores, pás, AGV);
2. Energético – gestão inteligente de iluminação, climatização e equipamentos de frio com base em padrões de utilização.

Ao cruzar dados de sensores IoT, WMS e consumo de energia, é possível, por exemplo:

• reduzir consumo de energia fora dos picos operacionais;
• ajustar automaticamente a climatização de zonas de baixa rotação;
• planear janelas de maior consumo para horários com energia mais barata e mais limpa.

Previsão de procura para reduzir urgências e transporte aéreo

Transporte de urgência e, sobretudo, transporte aéreo são fortes emissores. Com modelos de previsão de procura, empresas conseguem:

• planear stocks com maior antecedência;
• reduzir envios urgentes de última hora;
• escolher modos de transporte menos intensivos em carbono (ferrovia, marítimo, grupagem planeada).

A IA não elimina imprevistos, mas reduz o caos que leva muitos operadores a optar por soluções rápidas e altamente emissoras.

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Comunicar emissões de âmbito 3: de obrigação a vantagem comercial

A pergunta levantada por Ana Esteves — “Estão as empresas preparadas para comunicar as emissões de âmbito 3?” — tem também um lado comercial forte.

Empresas que conseguem responder, com transparência e dados robustos, começam a ganhar pontos claros junto de grandes carregadores, sobretudo internacionais.

O que clientes passam a exigir aos operadores

Nos próximos anos, é razoável esperar que carregadores passem a pedir aos seus parceiros logísticos:

• relatórios regulares de emissões por fluxo ou contrato;
• metas conjuntas de redução em contratos plurianuais;
• comparações entre alternativas de transporte (rota A vs. rota B, modo rodoviário vs. combinado).

Operadores que dominam IA e dados de carbono vão conseguir:

• participar em concursos com propostas diferenciadas, incluindo cenários de redução de CO₂;
• justificar preços ligeiramente superiores quando associados a menor pegada de carbono;
• posicionar-se como parceiros estratégicos, não apenas fornecedores de transporte.

Como transformar reporting em marketing inteligente

Há uma linha ténue entre greenwashing e comunicação inteligente. A chave está na credibilidade dos dados e na clareza das ações:

• mostrar emissões de forma segmentada (por cliente, rota, modo);
• evidenciar projetos concretos de redução suportados por IA (otimização de rotas, renovação de frota, etc.);
• apresentar evolução ano a ano, com metas claras.

Quando isto existe, os relatórios de âmbito 3 deixam de ser mera obrigação regulatória e passam a ser argumentos de venda tanto para operadores como para carregadores portugueses que exportam.

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Roteiro prático para empresas portuguesas começarem já

A transição para uma logística neutra em carbono, apoiada em IA, não precisa de ser um projeto gigante de três anos. Dá para começar pequeno, mas bem orientado.

1. Mapear dados disponíveis

Antes de falar em algoritmos sofisticados, vale a pena fazer um diagnóstico honesto:

• Que dados de transporte tenho hoje (rotas, quilómetros, consumos)?
• Que dados de armazém (energia, movimentações, equipamentos)?
• Em que sistemas vivem esses dados (TMS, WMS, ERP, folhas de cálculo)?

Sem este mapa, qualquer projeto de IA arrisca-se a ser só um piloto bonito numa apresentação.

2. Escolher um caso de uso com impacto rápido

Em vez de tentar resolver tudo, foco em 1–2 casos de uso que tragam retorno claro em poucos meses, por exemplo:

• otimização de rotas numa zona geográfica concreta;
• cálculo detalhado de emissões para um grande cliente estratégico;
• monitorização energética de um armazém específico.

Resultados rápidos ajudam a ganhar confiança interna e orçamento para fases seguintes.

3. Definir métricas claras (CO₂ e euros)

Cada projeto deve ser medido em dois eixos:

• ambiental: toneladas de CO₂e evitadas, % de redução por tonelada transportada;
• económico: poupança de combustível, redução de quilómetros vazios, menor consumo energético.

Quando a direção vê que reduzir emissões também melhora a margem, o tema deixa de ser “custo de compliance” e passa a ser investimento estratégico.

4. Preparar-se para reportar âmbito 3 de forma estruturada

Mesmo que a empresa ainda não seja obrigada por regulamentos europeus mais exigentes, faz sentido preparar-se:

• alinhar metodologias de cálculo com normas reconhecidas;
• garantir rastreabilidade dos dados (de onde vem cada valor?);
• estruturar relatórios de emissões por cliente e por operação.

Quanto mais cedo este músculo for desenvolvido, mais fácil será responder a exigências futuras de clientes, reguladores e investidores.

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O próximo passo da logística portuguesa: IA, dados e liderança

A presença de vozes como Ana Esteves, em espaços de opinião especializados, mostra que a logística portuguesa está a despertar para o peso real das emissões de âmbito 3 e da neutralidade carbónica até 2050. Mas opinião sem execução não muda a pegada de carbono de ninguém.

A realidade é simples:

Quem dominar dados, IA e reporting de emissões vai ganhar vantagem na cadeia de valor; quem ignorar estes temas arrisca-se a ficar fora dos cadernos de encargos mais exigentes.

Se a sua empresa atua em transporte, logística ou gestão de supply chain em Portugal, o momento para agir é agora: começar a medir melhor, testar casos de uso de IA com impacto real e preparar-se para comunicar emissões de forma séria e transparente.

A série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor” existe precisamente para apoiar esse caminho. A pergunta já não é se a IA vai entrar na sua operação, mas como e com que ambição quer que entre.

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