Entre dados e decisões: a Era da IA e o novo papel da liderança na Logística

A Inteligência Artificial já está transformando a logística brasileira — mas o verdadeiro salto não será tecnológico, será humano.

Os custos logísticos no Brasil representam cerca de 18,4% do PIB nacional (ABOL, 2024) — ou seja, quase um quinto de toda a riqueza produzida no país é consumida apenas para movimentar bens e mercadorias. Esse número não é apenas um dado econômico. É um retrato da nossa dependência estrutural: uma matriz de transportes ainda altamente concentrada no modal rodoviário, com infraestrutura limitada e baixa integração entre modais.

Dadas as dimensões continentais do país e os gargalos históricos da infraestrutura de transporte, a eficiência logística deixou de ser um tema operacional e passou a ser um tema estratégico. É justamente aqui que a Inteligência Artificial (IA) se torna a principal aliada— não apenas para automatizar tarefas, mas para apoiar a tomada de decisões que ampliam eficiência, previsibilidade e rentabilidade.

Como afirmei na minha coluna anterior, a inovação deixou de ser uma escolha e passou a ser a única forma de permanecer competitivo. A IA, nesse contexto, não é um projeto de TI. É uma ferramenta de gestão sistêmica, capaz de reconfigurar cadeias de valor inteiras e redefinir o que entendemos por eficiência.

Mas, para isso, precisamos parar de tratá-la como um software e começar a encará-la como um novo sistema de liderança. O problema não está na tecnologia — está na forma como escolhemos aplicá-la.

A armadilha da eficiência: o Nível 1 da IA

Hoje, a IA na logística brasileira ainda é majoritariamente usada para automação operacional. Emissão de ordens de serviço, controle de lead times, processamento de pagamentos, rastreamento de frotas. Tudo válido, tudo necessário — mas limitado.

Chamo isso de “Nível 1” da IA: a inovação da eficiência. São ganhos incrementais, não estruturais. Usamos uma tecnologia revolucionária para fazer o trabalho antigo um pouco mais rápido.

É como usar um supercomputador para fazer conta de somar. E seguimos achando que digitalizar processos é sinônimo de transformação. Não é.

O salto cognitivo: o Nível 2 da IA

O verdadeiro salto está no que chamo de “Nível 2 da IA” — a inovação estratégica. É quando deixamos de usar algoritmos apenas para executar e passamos a usá-los para ampliar a nossa capacidade de decisão. É a transição da automação de tarefas para o apoio inteligente à decisão.

Exemplo:

• Nível 1 (operacional): A IA monitora o GPS e informa que o caminhão está atrasado.
• Nível 2 (estratégico): A IA cruza o atraso com o valor daquele cliente, a prioridade da carga e a disponibilidade de outras frotas, apresentando ao gestor as melhores opções de ação para que ele decida com base em dados e contexto.
  

O Nível 2 não substitui o discernimento humano; ele o potencializa. A IA passa a ser uma parceira de raciocínio, oferecendo análises preditivas e recomendações que fortalecem o papel do gestor.

Da automação de tarefas à automação de fluxos

As maiores oportunidades de ganho estão em automatizar fluxos logísticos complexos, não apenas tarefas isoladas. E os exemplos já começam a surgir — no Brasil e no mundo.

No setor portuário, onde atuo diretamente, já existem sistemas de IA capazes de otimizar a escala de navios e a formação de filas de atracação, considerando fatores como janela climática, rentabilidade da carga e tempo médio de operação. Essas aplicações reduzem o tempo de espera, o custo de demurrage e otimizam o uso de rebocadores e berços — ganhos diretos em eficiência operacional.

Na logística aeroportuária, empresas vêm aplicando IA para planejar e balancear pátios de carga, antecipando gargalos em voos de conexão e ajustando o sequenciamento de operações de solo.

No transporte ferroviário, há projetos piloto de IA voltados à sinalização dinâmica e despacho preditivo, permitindo reagir antes do impacto dos atrasos.

Na logística rodoviária, o uso de IA em planejamento de rotas inteligentes começa a considerar pedágios dinâmicos, manutenção preventiva e janelas de entrega, otimizando custos e tempo.

E mesmo na logística dutoviária, há avanços na automação do monitoramento de pressão e vazão em tempo real, evitando interrupções e antecipando falhas.

Esses exemplos apontam um caminho: a IA não deve afastar o gestor da operação, mas liberar sua agenda das tarefas mais mecânicas para que ele possa liderar o que é realmente estratégico. Mais do que substituir atividades, trata-se de elevar o nível de análise, resposta e decisão.

O verdadeiro gargalo é a liderança

Se a tecnologia já existe, por que ainda não saímos do lugar?
Porque a limitação não é técnica — é humana.

Os líderes logísticos brasileiros enfrentam três barreiras principais:

1. A aversão à “caixa-preta” — Profissionais formados em ambientes de previsibilidade ainda desconfiam de decisões apoiadas em modelos que não compreendem integralmente. Falta confiança no dado, sobra apego ao instinto.
2. A inércia dos processos e da estrutura — A IA Nível 2 não “quebra” o modelo atual de operação; ela o transforma profundamente. Isso exige revisão de rotinas, redefinição de papéis e construção de novas interfaces colaborativas entre áreas que antes operavam em silos.
3. As métricas desalinhadas — Enquanto o desempenho for medido apenas por indicadores de custo, a IA será vista como ameaça, e não como aliada. É preciso reformular incentivos e indicadores para que a eficiência local não sufoque o ganho sistêmico.

Essas barreiras explicam por que a IA na logística é um desafio de liderança, não de TI. Automatizar processos é simples. Difícil é reprogramar a mentalidade de quem decide o que deve ser automatizado.

O logístico como estrategista de dados

O futuro da logística não será construído por programadores, mas por líderes que saibam pensar como estrategistas de dados. Não é preciso entender as linhas de código — é preciso saber fazer as perguntas certas.

O papel do novo líder logístico é interpretar os insights da IA, conectar variáveis de negócio e ter coragem de agir quando os dados desafiam o senso comum.

Precisamos parar de perguntar “qual software devo comprar” e começar a perguntar “quais decisões posso automatizar sem perder controle — e, ao mesmo tempo, fortalecer minha posição atual e garantir a perenidade da minha empresa no futuro?”

Porque, no fim, a tecnologia não substitui líderes. Ela expõe quem não está aprendendo a liderar de acordo com essa nova jornada.

O caminho em que eu acredito

Na minha visão, a revolução da IA na logística brasileira precisa começar de cima para baixo. Executivos precisam assumir o comando da agenda digital, e não apenas aprová-la.

Cabe à liderança definir onde a automação gera valor, como as métricas serão revistas e como o capital humano será reposicionado para atuar com análise e decisão.

A IA não é um botão de eficiência. É uma bússola estratégica. Mas ela só serve se quem segura a bússola souber para onde quer ir.

O futuro não será gentil com quem continuar tratando dados como relatórios e inteligência artificial como modismo. O futuro pertence a quem compreender que a verdadeira vantagem competitiva está em transformar informação em decisão — e decisão em resultado.

A pergunta que fica

Portanto, a questão não deveria ser sobre se a sua empresa vai adotar ou não IA — e sim sobre como ela vai utilizá-la. Essa resposta vai determinar se a IA será apenas mais uma ferramenta ou o vetor que reposicionará sua empresa na nova geografia da logística global.

Raul Lamarca é CEO do Hub Livre. Ele escreve para o BE News semanalmente, com seus artigos publicados sempre às sextas-feiras