O caso Alibaba mostra como IA e q-commerce reduzem custos por encomenda. Veja o que empresas portuguesas podem copiar hoje para ganhar eficiência logística.
Quando 1 bilião de encomendas se tornam laboratório de IA
A Alibaba acabou de mostrar que crescer em receita numa guerra de preços é possível — se a logística e a inteligência artificial estiverem a puxar pelo negócio.
No segundo trimestre, o grupo chinês superou as previsões de receita, muito à conta do q-commerce (entregas em cerca de uma hora) e da sua divisão de cloud e IA. Ao mesmo tempo, aceita lucros sob pressão para construir vantagem competitiva de longo prazo.
Para empresas portuguesas de retalho, logística e FMCG, isto não é apenas uma notícia de resultados. É um sinal claro: quem usar IA para ganhar eficiência na cadeia de valor vai sobreviver melhor à pressão de preços, à escassez de talento e às expectativas de entrega quase imediata.
Este artigo, integrado na série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, pega no caso Alibaba e traduz o que é relevante para o contexto português — de operadores logísticos a retalhistas alimentares ou e-commerce.
1. O que está realmente a acontecer na Alibaba
A Alibaba está a fazer três movimentos em simultâneo, todos guiados por dados e IA:
- Expansão agressiva do q-commerce (entregas em uma hora), aceitando uma guerra de preços pesada.
- Investimento massivo em infraestruturas de IA e cloud — 380 mil milhões de yuans em três anos.
- Aceleração da IA de consumo, com apps baseadas no modelo Qwen, para não ficar atrás de players focados no utilizador final.
Mesmo com uma queda de 53% no lucro líquido, a empresa mantém a visão: ganhar escala, eficiência e dados agora, para monetizar melhor depois. E usa a IA como fio condutor.
"Vamos investir agressivamente em infraestruturas de IA; os 380 mil milhões de yuans podem ser pequenos face à procura atual." – Eddie Wu, CEO da Alibaba
A parte interessante é outra: a Alibaba já reduziu para metade o custo unitário por encomenda no instant retail desde o verão. Numa guerra de preços, isto é o que separa quem dura de quem sai do mercado.
2. O que isto tem a ver com a logística portuguesa
A realidade portuguesa é diferente da chinesa, mas os desafios de fundo são parecidos:
- Clientes esperam entregas cada vez mais rápidas (no próprio dia, janelas de 2 horas em zonas urbanas).
- Margens no retalho alimentar e FMCG continuam apertadas.
- Custos de mão-de-obra, combustível e energia sobem.
- Falta de motoristas e operadores qualificados é crónica.
Aqui está o ponto: a única forma saudável de acelerar serviço e manter margens é usar IA para tirar ineficiências da cadeia de valor.
No contexto da campanha “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”, faz sentido olhar para a Alibaba como um benchmark extremo e perguntar:
- Onde é que estamos a “queimar caixa” sem ganhar inteligência?
- Em que partes da operação ainda se decide “a olho” em vez de com dados em tempo real?
- Que projetos de IA poderiam reduzir hoje custos por encomenda ou por rota?
A realidade? É mais simples do que parece. Não é preciso investir 380 mil milhões de yuans. Mas é preciso sair do piloto eterno e atacar problemas concretos.
3. 5 aplicações práticas de IA na cadeia de valor (inspiradas na Alibaba)
3.1. Planeamento de rotas em tempo real
O q-commerce chinês vive obcecado com minutos. Em Portugal, muita operação ainda é planeada em Excel, com rotas fixas.
O que a IA pode fazer aqui:
- Calcular rotas ótimas em segundos, com base em trânsito, janelas horárias, capacidade de frota e prioridades.
- Reotimizar automaticamente quando uma entrega falha, há trânsito inesperado ou entra uma encomenda urgente.
- Sugerir consolidação de entregas B2B e B2C na mesma rota urbana.
Resultado típico que tenho visto na prática: reduções de 10–25% em quilómetros percorridos e 5–15% na necessidade de viaturas para o mesmo volume de encomendas.
3.2. Previsão de procura e stock dinâmico
Singles’ Day na China movimentou 1,70 biliões de yuans este ano. Sem boa previsão de procura, seria caos. Em Portugal, picos como Natal, Black Friday, regresso às aulas ou verão no Algarve geram o mesmo problema em menor escala.
A IA ajuda a:
- Prever vendas por loja, SKU e dia, usando históricos, metereologia, eventos locais e promoções.
- Ajustar reposições e transferências entre armazéns para evitar ruturas.
- Reduzir stocks de segurança onde a previsão é mais fiável.
Para grandes retalhistas ou grossistas, ganhos de 10–20% em rotação de stock não são irrealistas com modelos de previsão bem implementados.
3.3. Otimização de picking e layout de armazém
No q-commerce, cada segundo em armazém conta. A Alibaba trabalha com algoritmos que aprendem padrões de picking e ajustam processos.
Em contexto português, mesmo num armazém de média dimensão, a IA pode:
- Sugerir layouts de prateleiras com base em correlações de compra (itens que saem juntos ficam mais próximos).
- Organizar ondas de picking que minimizam distância percorrida.
- Distribuir tarefas automaticamente pelos operadores consoante performance, zona e restrições físicas.
É típico ver melhorias de 15–30% em produtividade de picking quando se passa de regras estáticas para algoritmos de otimização.
3.4. Manutenção preditiva da frota e equipamentos
A Alibaba investe em infraestruturas de IA e cloud também para suportar operações físicas: frotas, centros de dados, armazéns automatizados.
Empresas portuguesas podem usar a mesma lógica em escala menor:
- Sensores em camiões, empilhadores e linhas de triagem a recolher dados de vibração, temperatura, horas de uso.
- Modelos que antecipam falhas prováveis e sugerem paragens de manutenção em janelas de menor impacto.
O ganho é duplo: menos avarias inesperadas e maior disponibilidade de ativos críticos.
3.5. Atendimento ao cliente e promessas de entrega mais inteligentes
Q-commerce não é só logística física; é também gestão de expectativas.
Com IA generativa e modelos de previsão, é possível:
- Dar janelas de entrega realistas e personalizadas no checkout, em vez de estimativas vagas.
- Automatizar respostas a perguntas sobre localização da encomenda, problemas de entrega ou devoluções, de forma natural em português.
- Detetar padrões de reclamações por rota, loja ou operador e atuar na causa.
A consequência direta: menos contactos manuais no call center, mais satisfação e menos créditos comerciais por falhas de serviço.
4. Como começar: um roteiro realista para empresas portuguesas
Muitas empresas em Portugal já “brincaram” com IA em projetos isolados. O que falta é transformar isso numa agenda estratégica, como a Alibaba está a fazer.
Um roteiro mínimo, pragmático:
Passo 1 – Escolher um problema de negócio, não uma tecnologia
Frases como “precisamos de IA na logística” não ajudam. Substitua por questões concretas:
- Como reduzimos o custo por encomenda em 15% nos próximos 12 meses?
- Como garantimos 98% de entregas no prazo prometido?
- Como libertamos 20% do tempo da equipa de planeamento?
Escolha um problema com impacto visível. É assim que se gera tração interna.
Passo 2 – Mapear dados disponíveis na cadeia de valor
A IA é tão boa quanto os dados que recebe. Numa empresa portuguesa típica, os dados relevantes estão dispersos:
- ERP, WMS, TMS, CRM.
- Ficheiros Excel locais.
- Sistemas de parceiros logísticos.
O trabalho duro é:
- Identificar fontes de dados para o problema escolhido.
- Avaliar qualidade (buracos, erros, desatualização).
- Definir um “data mart” mínimo para o primeiro caso de uso.
Passo 3 – Escolher tecnologia adequada à escala
Nem todas as empresas precisam de data centers próprios como a dona do Lidl ou de modelos gigantes como a Alibaba. Para muitas PMEs portuguesas, soluções SaaS com módulos de IA já integrados são mais sensatas.
O que interessa é:
- Começar com algo configurável, não um projeto à medida de 2 anos.
- Garantir que há APIs ou integrações com sistemas existentes.
- Ter suporte e formação em português, sempre que possível.
Passo 4 – Criar um “piloto com dentes”
Um piloto útil tem três características:
- Scope claro (ex.: otimizar rotas B2C em Lisboa e Porto durante 3 meses).
- Métrica de sucesso objetiva (custo/km, entregas a horas, horas de planeamento, NPS, etc.).
- Decisão pré-acordada: se os resultados forem X, escala-se; se forem Y, ajusta-se; se forem Z, pára-se.
O erro mais comum em Portugal? Pilotos eternos sem dono claro e sem decisão de go/no-go.
Passo 5 – Formar as equipas e comunicar vitórias
IA na logística não é só tecnologia; é mudança operacional.
- Forme planners, chefes de armazém e equipas de transporte para ler e questionar as recomendações dos algoritmos.
- Mostre casos concretos em que a IA evitou uma falha de serviço ou poupou custos.
- Recompense equipas que usam os insights para melhorar KPIs.
5. O lado menos falado: disciplina financeira em plena guerra de preços
A guerra de preços no instant retail chinês consumiu, segundo a Nomura, mais de 4 mil milhões de dólares em subsídios só num trimestre. A Alibaba está disposta a aguentar a pressão porque tem escala, diversificação e acesso a capital.
Em Portugal, ninguém tem essa almofada.
Por isso, a grande lição para empresas portuguesas é diferente:
Não copie a agressividade de preços da Alibaba. Copie a disciplina com que usa IA para reduzir custos unitários e construir vantagens estruturais.
Algumas perguntas difíceis que vale a pena fazer internamente:
- Estamos a oferecer portes grátis sem ter clareza do custo total por encomenda?
- Estamos a entrar em promessas de entrega rápida sem redesenhar rotas e operações?
- Sabemos exatamente quanto custa cada minuto extra de permanência de um camião na doca?
A resposta honesta a estas questões costuma revelar espaço óbvio para IA e analítica avançada.
6. Próximos passos para a logística portuguesa orientada por IA
A história da Alibaba mostra uma coisa: quem tratar dados e IA como infraestrutura central, e não como add-on de marketing, vai liderar o seu mercado.
Para empresas portuguesas, de operadores logísticos a retalhistas e fabricantes, o caminho passa por:
- Escolher um problema logístico concreto e atacá‑lo com IA.
- Construir uma base mínima de dados fiável da cadeia de valor.
- Criar pilotos com métricas claras e decisões previamente definidas.
- Medir obsessivamente custos unitários (por encomenda, por rota, por palete) e usar IA para os baixar trimestre após trimestre.
Este artigo integra a série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, focada em casos práticos e aplicáveis. Se a sua empresa está a sentir a pressão de custos, de prazos de entrega ou de falta de visibilidade na cadeia de valor, o momento para agir é agora, não quando a concorrência já tiver ganho 20% de eficiência.
A questão não é se a IA vai entrar na logística portuguesa. Já entrou. A questão é: vai usá‑la para construir vantagem estrutural ou para apenas reagir quando o mercado a obrigar?