A transformação da Portir em MOVIT é o retrato da nova logística portuguesa: crescimento rápido, ambição ibérica e IA como motor de eficiência real.
MOVIT, IA e logística: como crescer 13x sem perder controlo
Entre 2023 e 2025, a antiga Portir Transitários passou de 6 para 45 milhões de euros de faturação e de 8 para 100 colaboradores. Para 2028, a nova marca MOVIT aponta aos 80 milhões, suportada por capitais próprios e por uma aposta clara em tecnologia.
Na logística portuguesa, não são muitos os operadores que conseguem crescer a esta velocidade sem perder serviço nem margem. O que está a mudar não é só o nome: é a forma de gerir cadeias de transporte, dados e decisões, onde a Inteligência Artificial (IA) começa a ser a diferença entre “andar atrás do prejuízo” e liderar a cadeia de valor.
Este artigo, integrado na série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”, usa o caso da MOVIT como ponto de partida para algo mais prático:
- como é que um transitário português pode escalar no mercado ibérico;
- que papel a IA pode ter neste crescimento;
- que passos concretos um operador nacional pode dar já em 2026 para não ficar para trás.
De Portir a MOVIT: o que este rebranding revela sobre a nova logística
A mudança de Portir Transitários para MOVIT não é apenas marketing. Revela três tendências claras da logística portuguesa.
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Escala e ambição internacional
Em dois anos, a empresa:- passou de 6 M€ para 45 M€ de volume de negócios;
- aumentou a equipa de 8 para 100 colaboradores entre Portugal e Espanha;
- consolidou mais de 1 600 clientes ativos;
- definiu a meta de 80 M€ de faturação até 2028.
Crescer 13x em faturação obriga a uma coisa: profissionalizar processos com apoio de tecnologia, ou o caos instala‑se.
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Tecnologia como parte da identidade
O próprio nome MOVIT junta o conceito de movimento com o “IT” de tecnologia. O Managing Partner, Nuno Fonseca, diz claramente:“O nome (…) reflete a ambição de mover cadeias de transporte enquanto integramos cada vez mais a tecnologia (IT) como força motriz da inovação na logística.”
Isto é exatamente a base para introduzir IA na logística: sistemas que não só registam operações, mas recomendam decisões.
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Capital próprio e disciplina de crescimento
O plano até 2028 é suportado por capitais próprios, reforçados com novos investidores em 2023. Ou seja, não há espaço para queimar dinheiro em projetos tecnológicos sem retorno. As apostas em IA têm de ser cirúrgicas, mensuráveis e alinhadas com a operação.
A leitura estratégica é simples: empresas como a MOVIT mostram que logística portuguesa competitiva vai ser, cada vez mais, logística data-driven e assistida por IA.
Onde a IA já pode gerar valor num transitário português
Para um operador como a MOVIT, com operação ibérica e forte crescimento, a IA é menos “futuro” e mais ferramenta para proteger margens e serviço. Eis os domínios principais.
1. Otimização de rotas e capacidade
O objetivo é direto: mais carga útil por quilómetro, menos quilómetros vazios.
Uma solução de IA pode:
- gerar planos diários de rotas que consideram tráfego, janelas horárias, custos de portagem e restrições de clientes;
- sugerir consolidações de carga entre diferentes clientes para reduzir viagens meia‑carga;
- ajustar automaticamente rotas em função de atrasos, acidentes ou alterações de última hora.
Num operador ibérico com dezenas de viaturas, ganhos de 5 a 10% em km percorridos por tonelada transportada são realistas quando se passa de planeamento manual (folhas Excel, experiências individuais) para sistemas de otimização suportados por IA.
2. Gestão de armazém e cross-docking com IA
Na realidade portuguesa, muitos transitários combinam trânsito internacional com operações de armazém (armazenagem, picking, consolidação e desconsolidação).
Aqui, a IA pode apoiar em:
- posicionamento inteligente de stock: sugestão automática da melhor localização em armazém para reduzir distâncias de picking;
- previsão de saturação: antecipar picos de ocupação e necessidade de espaço extra;
- dimensionamento de equipas: prever quantos operadores são necessários por turno, por dia da semana e por estação do ano.
Isto é especialmente crítico no fim de ano, quando Black Friday, Natal e saldos de janeiro pressionam a capacidade. Quem tiver previsões de procura e de carga de trabalho baseadas em histórico e IA reage com antecedência; quem não tiver, apaga fogos.
3. Previsão de procura e gestão de pricing
Um transitário que quer chegar aos 80 M€ precisa de escolher muito bem com que clientes cresce. Aqui, a IA pode ajudar em duas frentes.
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Previsão de volumes por cliente e por rota
Modelos de machine learning podem cruzar histórico de envios, sazonalidade, setor de atividade do cliente e contexto macroeconómico para prever:- volumes semanais/mensais;
- risco de quebra de atividade;
- potencial de crescimento.
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Pricing dinâmico controlado
Em vez de tabelas fixas e renegociadas uma vez por ano, a IA pode sugerir ajustes de preço por rota, tipo de carga e janela horária, mantendo margens alvo. Não se trata de “tarifas loucas ao estilo aviação”, mas de ajustar preços onde há pressão de custos (combustível, portagens, escassez de capacidade) e ser mais competitivo onde há folga.
4. Automação administrativa com IA generativa
Aqui entra a parte menos glamorosa, mas com payback rápido.
Um transitário típico ainda perde muitas horas em:
- leitura de e‑mails com pedidos de cotação;
- criação manual de propostas;
- reconciliação entre CMR, faturas, tabelas de preço e extratos de transportadores;
- atualização de dados em múltiplos sistemas.
Hoje é perfeitamente possível, com IA generativa e modelos de linguagem, automatizar grande parte deste trabalho:
- ler e classificar e‑mails;
- gerar rascunhos de cotações com base em templates e tabelas de custos;
- extrair dados de documentos PDF (CMR, packing lists, faturas) e alimentar o TMS/ERP;
- detetar discrepâncias entre serviços realizados e faturação recebida.
Empresas que fazem isto bem libertam várias FTEs (Full Time Equivalents) para tarefas de maior valor: negociação, relação com clientes, desenvolvimento de produto logístico.
Como um operador como a MOVIT pode estruturar uma estratégia de IA
Muitas empresas querem “usar IA”, mas não sabem por onde começar. A experiência mostra que o caminho mais sensato é pragmático e faseado.
1. Começar pela qualidade de dados
Sem dados limpos, a IA só vai amplificar o ruído. Um plano mínimo deve incluir:
- consolidação de dados de transporte, armazém e financeiro num data lake ou data warehouse;
- normalização de códigos de clientes, rotas, serviços e ocorrências;
- definição de KPI únicos (OTIF, custo por tonelada.km, lead time médio, ocupação de armazém).
A MOVIT, que cresceu de 8 para 100 pessoas em pouco tempo, provavelmente teve de rever processos de registo de informação. Este momento é ideal para desenhar desde logo com IA em mente.
2. Escolher 2 a 3 casos de uso com retorno rápido
Em vez de tentar um “programa de transformação total”, o mais eficaz é:
- identificar quick wins com payback em 6–12 meses;
- medir antes e depois;
- usar os resultados para escalar.
Para um transitário português típico, os casos de uso mais óbvios são:
- Planeamento de rotas com IA (redução de km e horas extra);
- Previsão de volumes e dimensionamento de equipas (melhor ocupação de armazém e frotas);
- Automação de tarefas administrativas (quoting, billing, controlo de documentos).
3. Integrar IA no TMS e não ao lado da operação
Um erro comum é criar dashboards ou ferramentas de IA “paralelas” que ninguém consulta no dia a dia. A forma certa é integrar a IA no TMS/WMS que os planeadores, comerciais e gestores já usam.
Exemplos práticos:
- o TMS sugere automaticamente uma rota otimizada quando se criam novas ordens de transporte;
- o sistema indica, ao abrir um pedido de cotação, um preço recomendado e probabilidade de ganho;
- o WMS indica, no momento de receção de mercadoria, a melhor localização disponível.
A IA tem de aparecer no fluxo de trabalho, não num ecrã esquecido.
4. Formar pessoas para trabalhar com IA, não contra a IA
Crescer de 8 para 100 colaboradores, como a MOVIT fez, obriga a criar uma cultura comum. Se a IA entrar como “ameaça de substituição”, o projeto morre.
A abordagem que funciona é clara:
- explicar que a IA assiste decisões, não as toma sozinha;
- mostrar casos concretos em que a IA poupa tempo e reduz erros;
- envolver equipas operacionais no desenho das soluções.
Quando um planeador vê que o sistema lhe reduz 2 horas de trabalho manual por dia, deixa de discutir “IA vs humanos” e passa a discutir como melhorar as regras do modelo.
Perguntas que um decisor logístico deve fazer antes de investir em IA
Se está a pensar seguir o caminho de empresas como a MOVIT, estas são as perguntas duras que vale a pena fazer.
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Que problema de negócio quero resolver nos próximos 12 meses?
Ex.: reduzir custos de transporte em 5%, melhorar OTIF para 96%, cortar 30% do tempo administrativo. -
Que dados já tenho e em que estado estão?
Se o histórico de rotas, tempos, custos e ocorrências está incompleto, o primeiro investimento é em governança de dados, não em algoritmos. -
Como vou medir o sucesso do projeto de IA?
Com KPI claros e monetizáveis: euros poupados, horas libertadas, reclamações evitadas. -
Quem na organização vai ser dono desta agenda?
Projetos de IA em logística falham quando são “de TI”. Têm de ser de operações, suportados por TI. -
Estou preparado para iterar?
O primeiro modelo não acerta tudo. A mentalidade certa é de melhoria contínua, não de “projeto fechado”.
Porque a IA é central para a próxima fase da logística portuguesa
Empresas como a MOVIT mostram que escala e internacionalização já estão ao alcance de operadores portugueses. O passo seguinte é claro: usar IA para transformar crescimento em rentabilidade sustentável.
Na série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”, este caso confirma uma tendência: quem encara tecnologia e IA como parte da identidade da empresa, e não como adereço, ganha vantagens concretas em:
- eficiência operacional;
- qualidade de serviço;
- capacidade de decisão em mercados cada vez mais voláteis.
Se gere um operador logístico, um transitário ou uma empresa industrial com operações complexas, o momento para estruturar a sua estratégia de IA na logística é agora. Comece pequeno, mire problemas reais e envolva as equipas. As empresas que fizerem isto em 2026 vão definir a fasquia da competitividade logística em Portugal até ao final da década.