Como a IA está a transformar a logística portuguesa em 2025 e que passos práticos as empresas podem dar para ganhar eficiência real na cadeia de valor.
IA na logística portuguesa: visão APLOG para 2025
Em muitas operações logísticas em Portugal, o processo de planeamento ainda passa por folhas de Excel partilhadas por email. E, ao mesmo tempo, falamos de inteligência artificial, camiões autónomos e armazéns robotizados. Esta distância entre discurso e prática está a definir quem vai liderar a logística nacional nos próximos anos.
A recente presença de Afonso Almeida, Presidente da APLOG, no Especial 2024-2025 do Transportes & Negócios não é apenas uma boa notícia institucional. É um sinal de que o setor está a ganhar voz numa altura em que IA na logística portuguesa deixou de ser curiosidade tecnológica para se tornar condição de competitividade na cadeia de valor.
Este artigo usa esse contexto para responder a uma questão muito prática: como é que as empresas em Portugal podem transformar IA em eficiência real na logística e na supply chain, e não em mais um “projeto piloto” que nunca passa à operação?
Porque é que a IA já é um tema central na logística portuguesa
A IA tornou-se central na logística portuguesa porque resolve, de forma direta, três dores que quase todas as empresas sentem: custos altos, falta de previsibilidade e escassez de talento qualificado.
Três pressões que não vão desaparecer
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Custos de transporte e energia elevados
Mesmo com algumas oscilações, Portugal continua com custos logísticos acima da média europeia. Reduzir quilómetros vazios, otimizar rotas e encher melhor cada camião deixou de ser “nice to have”. É sobrevivência. -
Exigência do cliente final
Seja B2B ou e-commerce, o cliente português já compara a sua experiência com plataformas globais: rastreio em tempo real, janelas horárias mais curtas, menor erro de entrega. A IA é a base para previsões mais fiáveis e melhor visibilidade da cadeia. -
Falta de talento em logística e transportes
Não há gestores de armazém ou planeadores de transporte suficientes. Estudos recentes em Portugal sobre talento na logística mostram dificuldades recorrentes em atrair e reter perfis qualificados. A automação inteligente não substitui pessoas, mas liberta-as para tarefas de maior valor.
A presença ativa da APLOG em fóruns como o Transportes & Negócios mostra exatamente esta mudança de foco: de falar da logística como “centro de custo” para assumi-la como alavanca de competitividade — agora com IA no centro da conversa.
Onde a IA traz ganhos imediatos na cadeia de valor
Os ganhos mais rápidos de IA na logística portuguesa surgem quando a tecnologia é aplicada a problemas muito concretos. Não é preciso começar por robôs no armazém; quase sempre compensa mais atacar primeiro previsão, planeamento e decisão.
1. Previsão de procura e planeamento de stocks
A IA é particularmente forte a analisar padrões históricos de vendas, sazonalidade, promoções e até dados externos (feriados, meteorologia, eventos) para prever procura com maior precisão.
Resultados típicos quando bem implementado:
- Redução de rupturas de stock entre 20% e 40%
- Diminuição de excessos de inventário e capital parado
- Melhoria do service level sem necessidade de aumentar stocks de segurança
Para muitas empresas portuguesas, o primeiro passo não é “IA total”, é simplesmente passar de previsões manuais para modelos preditivos que são atualizados semanalmente ou diariamente.
2. Otimização de rotas e utilização de frota
No transporte rodoviário, a IA ajuda a responder melhor a perguntas básicas:
- Qual é a rota ideal tendo em conta tempo, portagens, janelas horárias e restrições de cliente?
- Como reduzir quilómetros em vazio entre recolhas e entregas?
- Que veículos devo usar para cada combinação de cargas?
Soluções de otimização alimentadas por algoritmos conseguem, em Portugal, poupanças reais em casos típicos:
- 8% a 15% menos quilómetros percorridos
- Menos horas extra e menor pressão sobre motoristas
- Redução direta no consumo de combustível e emissões
Num contexto em que o combustível continua a pesar brutalmente na estrutura de custos, esta é uma das áreas com ROI mais rápido.
3. Gestão operacional de armazéns
Mesmo sem robôs autonomamente a circular pelo armazém, há várias aplicações práticas de IA:
- Slotting inteligente: definir automaticamente as melhores localizações de picking com base na rotação do artigo e nos percursos mais frequentes dos operadores.
- Previsão de picos de trabalho: ajustar turnos e recursos de acordo com a entrada prevista de encomendas.
- Deteção de anomalias: identificar tempos de ciclo fora do normal que podem indicar erros de processo, formação insuficiente ou falhas de sistema.
A realidade é simples: muitos armazéns portugueses conseguiriam ganhos de produtividade de dois dígitos apenas com melhor uso dos dados que já têm no WMS e no TMS, sem mexer na infraestrutura física.
O papel da APLOG: conhecimento, boas práticas e influência
A APLOG está numa posição privilegiada para acelerar a adoção de IA na logística em Portugal, não só pelo trabalho técnico, mas pela capacidade de juntar empresas, academia e decisores públicos.
Três contributos-chave para a IA na logística nacional
- Disseminar conhecimento estruturado
Estudos sobre a logística em Portugal, eventos, congressos, podcasts e parcerias com escolas de gestão ajudam a separar modas de aplicações sérias de IA. Quando o Presidente da APLOG é convidado para falar em especiais como o de 2024-2025 do Transportes & Negócios, o setor ganha narrativa e referência.
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Promover formação especializada
Cursos de logística, certificações e programas executivos que integrem temas como data analytics, automatização de processos e IA aplicada à supply chain são essenciais para criar o tal talento híbrido: gente que percebe de operações e de dados. -
Dar palco a casos portugueses
Portugal precisa de ouvir mais histórias nacionais: um operador logístico que ajustou rotas com IA, uma empresa industrial que reduziu stocks com previsão preditiva, um retalhista que melhorou o fill rate apoiado em algoritmos. Estes exemplos tornam o tema real, sobretudo para PME.
Quando uma associação profissional mostra, de forma consistente, que IA não é só para multinacionais com orçamentos gigantes, o resto do mercado ganha confiança para avançar.
Como começar a aplicar IA na logística portuguesa sem se perder
Começar pequeno, com foco em valor de negócio concreto, é o que distingue projetos de IA que sobrevivem do resto. Não é preciso um “moonshot”; é preciso disciplina.
1. Escolher um problema logístico muito específico
Alguns exemplos de bons pontos de partida:
- Previsão de vendas para 50 SKUs críticos numa cadeia de retalho
- Otimização de rotas num corredor logístico específico (por exemplo, Lisboa – Porto)
- Redução de erros de picking num armazém com maior volume de devoluções
Quanto mais claro for o problema, mais fácil medir ganhos e justificar investimento.
2. Organizar e qualificar os dados que já existem
A maior barreira não é a IA em si, é a qualidade dos dados. Antes de falar de modelos sofisticados, vale a pena investir em:
- Normalização de códigos de artigo e clientes
- Registo consistente de tempos e eventos (entrada/saída, picking, carregamento)
- Integração mínima entre ERP, WMS e TMS
Sem isto, o melhor algoritmo vai produzir recomendações pouco fiáveis, e a confiança da operação perde-se rapidamente.
3. Envolver quem está no terreno desde o primeiro dia
Projetos de IA que são desenhados apenas em TI tendem a falhar. Desde o início, deveriam estar na mesma sala:
- Responsáveis de operações
- Planeadores de transporte
- Equipas de armazém
- Área financeira (para medir impacto)
Estas equipas ajudam a validar se as recomendações da IA fazem sentido na realidade operacional. Além disso, quando as pessoas participam na construção, resistem menos à mudança.
4. Medir, aprender, expandir
Cada piloto deve ter indicadores claros, antes e depois:
- Custo por encomenda expedida
- Km por entrega
- Tempo médio de ciclo de encomenda
- Nível de serviço / OTIF (on time in full)
Quando a empresa consegue provar que um projeto de IA baixou custos ou aumentou serviço, é muito mais fácil convencer direção e equipas a escalar a solução para outras áreas.
O que muda para a logística portuguesa até 2030
A logística portuguesa em 2030 vai estar dividida em dois grupos: empresas que usam IA como parte normal do dia a dia e empresas que ainda gerem a operação por instinto e folhas de cálculo. A diferença entre umas e outras vai ver-se na margem, no nível de serviço e na capacidade de crescer.
Algumas tendências são particularmente relevantes para Portugal:
- Integração porto–ferrovia–rodovia mais inteligente: IA aplicada à gestão de slots em terminais, janelas de carga em portos e sincronização com transporte rodoviário.
- Logística urbana mais regulada e mais digital: janelas horárias, emissões, ZER. Sem IA a apoiar planeamento de última milha, os custos disparam.
- Pressão ambiental e relatórios ESG: capacidade de calcular emissões por encomenda, otimizar rotas e modos de transporte, justificar investimentos em soluções mais verdes.
Associações como a APLOG têm aqui um papel forte: ajudar a definir padrões, pressionar por infraestruturas adequadas e garantir que PME não ficam de fora desta transição tecnológica.
A oportunidade é clara: usar IA para transformar a logística portuguesa numa verdadeira vantagem competitiva, e não num obstáculo crónico nas contas das empresas.
Próximos passos para quem quer agir já
Se está a liderar ou a influenciar operações logísticas em Portugal, o momento de estruturar uma abordagem à IA é agora, não quando a concorrência já tiver estabilizado a curva de aprendizagem.
Sugestão prática de caminho:
- Identificar 1 ou 2 problemas logísticos concretos com impacto direto em custos ou serviço.
- Mapear dados disponíveis e principais lacunas.
- Envolver parceiros especializados e estruturas de conhecimento do setor (como associações profissionais) para apoiar o desenho da solução.
- Definir um piloto de 3 a 6 meses com metas claras, poucos indicadores e feedback operacional contínuo.
A logística portuguesa está a ganhar voz, protagonistas e massa crítica, como demonstra o destaque dado a líderes do setor. O próximo passo é cada empresa transformar essa visão em prática diária, usando IA aplicada à logística como ferramenta central para ganhar eficiência, resiliência e valor em toda a cadeia.