Como a NACEX usa IA para crescer 25% na Black Friday sem perder serviço e o que operadores portugueses podem aprender para otimizar rotas, recursos e última milha.
Como a NACEX usa IA para ganhar a Black Friday
Mostas empresas de logística só se lembram da Black Friday quando os camiões já estão à porta. A NACEX fez o oposto: planeou com meses de antecedência, reforçou operações e, sobretudo, começou a tratar dados e inteligência artificial como parte do processo, não como um extra “tech”.
Este artigo insere‑se na série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor” e usa o caso da NACEX na Black Friday de 2025 como ponto de partida para algo mais interessante: como operadores em Portugal podem usar IA para preparar picos de procura, otimizar rotas, equilibrar recursos e melhorar a experiência do e‑commerce.
A NACEX anunciou que se preparou para um aumento de 25% na atividade na Black Friday (e mais 10% face à campanha anterior), reforçando equipa, frota e rotas. A pergunta certa não é “quantas carrinhas contrataram?”, mas “como é que sabem que estes reforços são os certos, nos sítios certos, à hora certa?” – é aqui que entra a IA.
O caso NACEX: o que está por trás dos números da Black Friday
O ponto central do caso NACEX é simples: só é possível crescer 25% em volume mantendo níveis de serviço se a operação for previsível e afinada ao detalhe.
De acordo com o anúncio público, a empresa:
- Previu +25% de atividade face a um período normal
- Contava com +10% relativamente à Black Friday do ano anterior
- Reforçou equipa em 30%
- Acrescentou 90 veículos à frota
- Implementou 60 rotas estruturais adicionais
- Aumentou os recursos nos centros de distribuição em 26%
- Apostou fortemente na rede NACEX.shop (mais de 4.000 pontos em Portugal e Espanha), onde já duplicou envios, que hoje representam 13% das entregas e‑commerce
Estes números não aparecem por acaso. São resultado de modelos de previsão, simulações de capacidade, otimização de rede e cenários “e se…?”. Mesmo que a NACEX não divulgue toda a sua arquitetura tecnológica, o tipo de decisões que toma é típico de operações suportadas por IA e analytics avançados.
“A NACEX.shop é a única forma sustentável de atender o cliente particular durante uma campanha com volumes especialmente elevados.” – Manuel Orihuela, Diretor Geral da NACEX
Na prática, isto quer dizer: sem pontos de conveniência, sem previsões fiáveis e sem otimização de rotas, a operação quebrava.
Onde a IA faz a diferença na preparação da Black Friday
A Black Friday é um “stress test” perfeito para perceber quem já leva a sério a IA na logística. Quem ainda gere tudo em Excel sente logo o impacto: atrasos, horas extra, reclamações e custos que explodem.
1. Previsão de procura para dimensionar equipa e frota
A NACEX anuncia reforços muito específicos (30% equipa, 90 veículos, 26% recursos em plataformas). Isso só faz sentido se assentar em previsões de procura baseadas em dados históricos e sinais em tempo real.
Modelos de IA conseguem:
- Cruzar históricos de Black Friday, Natal e saldos com:
- Crescimento do e‑commerce por segmento
- Campanhas dos principais clientes
- Tendências macro (inflação, poder de compra, meteorologia)
- Estimar picos por dia e por janela horária
- Detalhar volumes por zona geográfica, tipo de serviço e canal (domicílio vs ponto de conveniência)
Com isto, a empresa deixa de fazer “achismos” e passa a responder a perguntas concretas:
- Quantos estafetas adicionais preciso no Grande Porto entre 25/11 e 03/12?
- Em que dia específico a curva de volumes vai ao máximo?
- Quantas horas de operação extra em cada hub para absorver o pico sem colapsar?
Sem este nível de detalhe, aumentos de 25% na atividade tornam‑se um risco sério para a qualidade de serviço.
2. Otimização de rotas: 60 rotas adicionais… mas bem desenhadas
Criar 60 rotas estruturais adicionais só traz valor se forem rotas inteligentes.
Soluções de IA e algoritmos de otimização (VRP, heurísticas, machine learning) conseguem:
- Desenhar rotas que minimizam quilómetros e tempo parado
- Considerar janelas horárias de clientes e pontos NACEX.shop
- Ajustar em tempo quase real com base em trânsito, incidentes e atrasos acumulados
- Equilibrar carga entre motoristas, evitando que uns acabem às 13h e outros às 22h
Para a realidade portuguesa, onde há grande concentração de volume em áreas urbanas (Lisboa, Porto, Braga, Faro) mas também uma malha densa no interior, isto é crucial. A IA ajuda a decidir:
- Quando compensa criar rotas urbanas ultra‑curtas com muitos pontos de entrega
- Quando é melhor rotas mistas que ligam periferia e semi‑urbano
- Que rotas devem estar associadas a veículos mais pequenos ou elétricos para reduzir restrições de circulação e emissões
NACEX.shop e a inteligência por trás dos pontos de conveniência
A frase mais forte do anúncio da NACEX é esta: “A NACEX.shop é a única forma sustentável de atender o cliente particular durante uma campanha com volumes especialmente elevados.”
Isto não é só uma opinião: é uma estratégia de reconfiguração da última milha com apoio de IA.
Porque é que os pontos de conveniência são ideais para a IA?
Os pontos NACEX.shop trazem três vantagens claras para qualquer modelo de otimização:
- Menos tentativas falhadas – o ponto está sempre disponível dentro do horário definido
- Maior densidade de entregas – dezenas de encomendas descarregadas num só local
- Padrões de comportamento repetitivos – horários de levantamento, sazonalidade, volume por dia da semana
Tudo isto gera dados altamente estruturados, perfeitos para IA. Com esses dados, um operador pode:
- Prever quantos envios vão entrar e sair de cada ponto por dia e por hora
- Ajustar rotas de abastecimento de pontos (drop & pick up)
- Otimizar horários de recolha de devoluções – algo crítico quando, como na NACEX, as devoluções triplicam em certos períodos
A NACEX já vê resultado:
- Envios via NACEX.shop duplicaram
- Estes envios são 13% das entregas de e‑commerce
- A empresa prevê +80% de crescimento de envios via NACEX.shop durante a campanha face à média anual
Não é só conveniência; é uma forma mais inteligente e sustentável de gerir recursos.
Sustentabilidade: IA a favor de menos quilómetros e menos CO₂
Quando mais encomendas são entregues em pontos de conveniência em vez de domicílios dispersos, acontece algo simples:
- Menos quilómetros totais percorridos
- Menos tempo ao volante em contexto urbano
- Menos CO₂ por encomenda entregue
Modelos de IA podem quantificar isto de forma concreta:
- Estimar emissões por rota e por tipo de entrega
- Simular cenários: “Se 20% dos envios passarem para pontos NACEX.shop, qual a redução de emissões?”
- Sugerir ao cliente final a opção mais sustentável com base na localização real
É aqui que a IA deixa de ser um tema técnico e passa a ser também uma ferramenta de ESG para operadores logísticos portugueses.
Como operadores em Portugal podem aplicar estas lições
O caso NACEX mostra o caminho, mas não é exclusivo de grandes operadores. Mesmo empresas de logística médias em Portugal podem aplicar o mesmo raciocínio, passo a passo.
1. Começar pela previsão de volumes
Não precisa de um “mega projeto” para melhorar a previsão de procura. Um roteiro pragmático:
- Organizar dados históricos: volumes diários, por cliente, por zona, por serviço
- Marcar picos (Black Friday, Natal, saldos, campanhas específicas de grandes clientes)
- Usar modelos simples de machine learning (até em ferramentas em nuvem) para prever volumes por dia e por região
- Definir regras de decisão: “Se a previsão ultrapassar X encomendas/dia em determinada região, ativar Y recursos adicionais”
O objetivo não é acertar à unidade, mas reduzir o erro de previsão o suficiente para contratar recursos com confiança.
2. Otimizar rotas de última milha
Mesmo sem uma grande equipa de data science, há formas práticas de usar IA/algoritmos para rotas:
- Adotar software de otimização de rotas com IA integrada
- Integrar o TMS/WMS com estes motores de cálculo para gerar rotas diárias automatizadas
- Medir indicadores como:
- Entregas/hora por rota
- Km por encomenda
- Custo por rota
O que interessa é que a empresa comece a comparar rotas calculadas por IA vs rotas desenhadas “à mão”. Na maioria dos casos, a poupança em quilómetros e tempo é imediata.
3. Estruturar uma rede de pontos de conveniência ou lockers
Nem todos conseguem criar uma rede como a NACEX.shop de um dia para o outro, mas é possível:
- Parcerias com lojas locais e redes de retalho
- Integração com redes de lockers existentes
- Teste piloto em 2‑3 cidades com maior densidade de e‑commerce
Depois, usar IA para responder a perguntas concretas:
- Quais bairros geram mais falhas de entrega em domicílio?
- Onde estão os “buracos” geográficos sem pontos de conveniência num raio de 1 km do cliente final?
- Que percentagem de clientes aceita mudar para ponto de recolha se for apresentada essa opção com vantagem clara (preço, rapidez, ambiente)?
IA na logística portuguesa: de campanha especial a rotina diária
A Black Friday de 2025 mostra como a logística portuguesa está a dar um salto: quem domina dados e IA está a conseguir crescer volumes sem perder serviço, e até melhorando sustentabilidade. A NACEX é um exemplo visível disso, ao combinar reforço operacional com inteligência em previsão, rotas e pontos de conveniência.
Mas o maior erro seria tratar isto como algo “especial da Black Friday”. A realidade é que:
- O e‑commerce em Portugal não vai recuar
- Os clientes já se habituaram a entregas rápidas, previsíveis e rastreáveis
- As exigências de sustentabilidade e reporte ESG vão subir
Por isso, a IA na logística portuguesa deixou de ser diferencial e passou a ser requisito mínimo para competir a médio prazo.
Se a sua empresa ainda está a gerir picos “a olho”, este é o momento certo para dar o primeiro passo: começar por previsão de volumes, depois rotas, depois última milha com pontos de conveniência. O caso NACEX mostra que é possível escalar 25% numa campanha crítica sem sacrificar fiabilidade – desde que a inteligência (humana e artificial) venha antes dos camiões.
A próxima campanha forte está sempre mais perto do que parece. A questão é simples: quando chegar, vai estar a apagar fogos… ou a operar com um plano suportado por IA que já testou e validou?