Tecnologia e IA na logística: como aumentar eficiência e escalabilidade das operações 

Tecnologia e IA na logística: como aumentar a eficiência operacional 

A logística moderna depende cada vez mais de tecnologia, dados e inteligência artificial para garantir eficiência operacional, previsibilidade e capacidade de escala. O que o consumidor percebe como uma simples entrega envolve uma cadeia complexa de sistemas integrados, decisões em tempo real, automação de processos e análise contínua de dados. 

Um pacote pode parecer simples quando acompanhado pelo consumidor: saiu do centro de distribuição, está a caminho e chegou ao destino. 

Por trás desse percurso, existe uma operação tecnológica muito mais sofisticada. 

Sistemas precisam conversar entre si. Dados precisam circular, rotas precisam ser planejadas, volumes precisam ser previstos e exceções precisam ser tratadas. Equipes precisam tomar decisões rapidamente. E tudo isso acontece em uma operação na qual pequenos problemas podem gerar efeitos em cadeia. 

Esse foi o tema central de uma conversa do TDM, Tech for Decision Makers, podcast da Zallpy, com Diogo Munhoz, líder de tecnologia da Loggi, Renan Deves, CTO da Zallpy, e Thiago Soldá, COO da Zallpy. 

Mais do que discutir ferramentas, o episódio trouxe uma questão estratégica para empresas de logística, supply chain e operações complexas. 

Como tecnologia e Inteligência Artificial aumentam a eficiência operacional na logística 

A resposta passa por uma combinação de integração de sistemas, dados, engenharia de software, automação e inteligência artificial. Mas, acima de tudo, exige uma conexão clara entre tecnologia e os resultados do negócio. 

Integração de sistemas: o primeiro desafio da logística moderna 

Um dos pontos mais interessantes da conversa foi perceber que a operação logística começa muito antes da movimentação física de uma encomenda. 

Ela começa na informação. 

Para que um pacote entre corretamente no fluxo operacional, diferentes sistemas precisam trocar dados. Em uma operação de grande escala, não existe necessariamente um único padrão para essa comunicação. 

Podem existir APIs, arquivos EDI, CSVs e diversos formatos definidos por cada cliente. 

Na experiência compartilhada por Diogo, a Loggi trabalha com mais de 40 plataformas integradas, além de múltiplos modelos de integração e variações específicas por cliente. 

Isso muda completamente a dimensão do problema. 

Cada nova plataforma, marketplace, cliente ou parceiro adiciona novas combinações e exceções à operação. A tecnologia precisa ser flexível o suficiente para absorver essa diversidade sem transformar cada novo cenário em um projeto isolado. 

Em empresas de logística e supply chain, a integração de sistemas tornou-se um fator estratégico. Quanto maior a operação, maior a necessidade de conectar ERPs, marketplaces, sistemas de gestão, transportadoras e parceiros externos de forma segura e escalável. 

Por isso, integração não é apenas uma questão técnica. É uma competência operacional e, muitas vezes, um diferencial competitivo. 

Uma empresa pode possuir uma operação física extremamente eficiente. Mas, se não consegue integrar novos clientes, receber informações corretamente ou adaptar seus sistemas a diferentes fluxos operacionais, sua capacidade de crescimento fica comprometida. 

O caminho: arquiteturas preparadas para integração 

Nesse contexto, integração precisa ser tratada como parte da arquitetura do negócio, e não como uma coleção de conexões pontuais. 

Isso envolve: 

• Contratos e padrões claros entre sistemas; 

• APIs bem estruturadas; 

• Observabilidade das integrações; 

• Tratamento de múltiplos formatos de dados; 

• Monitoramento contínuo; 

• Arquitetura preparada para escala; 

• Capacidade de incorporar novos parceiros sem aumentar a complexidade na mesma proporção. 

A questão não é eliminar a complexidade inerente à logística. É construir uma engenharia capaz de absorvê-la. 

Como transformar dados em decisões na logística 

Outro desafio surge quando a quantidade de dados cresce mais rápido do que a capacidade de transformá-los em decisões. 

Em logística, existe uma enorme quantidade de perguntas que precisam ser respondidas diariamente: 

• Quantos pacotes chegarão amanhã? 

• Qual será o volume de uma determinada unidade? 

• Qual capacidade operacional será necessária? 

• Onde existem riscos de atraso? 

• Como mudanças em determinadas variáveis podem afetar custos ou capacidade? 

Responder essas perguntas não deveria depender exclusivamente da análise manual de dashboards. 

Durante o episódio, Diogo comenta justamente a reconstrução do Data Lake da Loggi para criar uma estrutura mais preparada para disponibilizar informações conectadas às necessidades do negócio. 

Essa iniciativa reforça um princípio essencial da gestão de dados: informações só geram valor quando chegam ao ponto onde uma decisão precisa ser tomada. 

O uso estratégico de dados na logística permite antecipar demandas, otimizar recursos, reduzir custos e melhorar níveis de serviço. Empresas que conseguem transformar dados em decisões operacionais ganham vantagem competitiva significativa. 

O caminho: uma arquitetura de dados orientada à decisão 

Uma estratégia moderna de dados precisa considerar toda a jornada entre informação e ação. 

Isso inclui: 

• Integração de fontes internas e externas; 

• Qualidade e governança dos dados; 

• Pipelines confiáveis; 

• Arquitetura escalável; 

• Modelos analíticos; 

• Ferramentas de visualização; 

• Acesso contextual às informações; 

• Automação de decisões recorrentes. 

Na prática, o foco deixa de estar na construção de dashboards e passa a estar nas decisões que os dados precisam apoiar.  

Como aplicar Inteligência Artificial na logística com governança e controle 

A inteligência artificial adicionou uma nova camada de oportunidade para empresas de logística. 

Ferramentas de IA já conseguem apoiar diferentes etapas do desenvolvimento de software, desde documentação e análise até geração de código e testes automatizados. 

Isso cria uma oportunidade concreta de aumentar a produtividade das equipes. 

Mas produtividade, por si só, não é resultado. 

Durante o episódio, Thiago Soldá chamou atenção para esse ponto ao discutir o uso de IA no ciclo de desenvolvimento. O desafio não é fazer com que todos os times utilizem IA em todas as etapas, mas encontrar o equilíbrio entre velocidade, qualidade, governança e geração de valor. 

Esse cuidado é ainda mais importante em operações logísticas. 

Um sistema de recomendação, uma integração ou um algoritmo que afeta uma etapa operacional não pode ser avaliado apenas pela velocidade com que foi desenvolvido. Ele precisa funcionar de forma confiável dentro de uma cadeia onde uma única falha pode impactar vários processos subsequentes. 

Em outras palavras: a IA pode acelerar o desenvolvimento, mas a engenharia continua responsável por garantir que essa velocidade gere resultados consistentes. 

O caminho: IA com métricas e governança 

Uma adoção mais madura de Inteligência Artificial começa pela definição clara do que significa sucesso. 

No episódio, Diogo menciona a construção de um framework com dezenas de indicadores que combinam métricas de engenharia e indicadores de negócio. 

A lógica é simples: nenhum indicador isolado conta toda a história. 

Uma equipe pode entregar mais rapidamente e, ainda assim, não gerar impacto estratégico para a empresa. Da mesma forma, produtividade não significa necessariamente estabilidade, escalabilidade ou satisfação do cliente. 

Por isso, métricas de tecnologia precisam estar conectadas às métricas do negócio. 

Na logística, isso significa relacionar indicadores de engenharia a métricas como: 

É essa conexão que transforma produtividade tecnológica em resultado empresarial. 

Machine Learning na logística: previsão, simulação e otimização operacional 

A aplicação de IA na logística vai muito além da geração de código. 

Previsão, otimização e simulação são algumas das áreas com maior potencial de impacto para operações complexas. 

Um exemplo compartilhado pela Zallpy foi o trabalho realizado com a Bunge para previsão de custos de frete. 

O desafio envolvia lidar com a elevada variabilidade dos custos de transporte de grãos. Para isso, foram integradas diferentes fontes de dados, aplicados modelos de Machine Learning e desenvolvida uma ferramenta capaz de simular cenários futuros. 

Todo o pipeline, da coleta dos dados até a implantação dos modelos, também foi automatizado. 

O resultado não foi simplesmente usar Inteligência Artificial. A tecnologia passou a apoiar três necessidades concretas: 

• Melhorar a precisão das previsões; 

• Aumentar a eficiência operacional; 

• Apoiar decisões estratégicas sobre logística e custos. 

Esse é um exemplo importante de como projetos de IA corporativa devem começar pelo problema de negócio, e não pela tecnologia disponível. 

Automação logística: como eliminar gargalos operacionais 

Outro tema relevante para operações logísticas é a automação de processos. 

Muitas empresas ainda dependem de tarefas manuais, conferências operacionais, transferências de informação e atividades repetitivas. 

Automatizar esses fluxos reduz esforço operacional e permite que profissionais concentrem seu tempo em atividades analíticas e decisões estratégicas. 

Mas existe uma diferença importante entre automatizar tarefas e redesenhar processos. 

Antes de implementar qualquer tecnologia, é necessário entender: 

• Onde estão os gargalos; 

• Quais etapas realmente geram valor; 

• Onde existem retrabalhos; 

• Quais decisões exigem intervenção humana; 

• Quais exceções precisam continuar sob supervisão; 

• Quais sistemas participam do fluxo. 

A automação mais eficiente não começa pela escolha da ferramenta. Começa pela compreensão de como o processo funciona hoje, por que ele foi estruturado dessa forma e onde estão as oportunidades de melhoria. 

Por que tecnologia e operação precisam evoluir juntas 

A transformação digital na logística exige uma visão integrada da operação. Dados, sistemas, infraestrutura, equipes, clientes e fornecedores estão conectados e precisam funcionar de forma coordenada para gerar eficiência e previsibilidade. Por isso, soluções tecnológicas devem partir do contexto operacional e das necessidades reais do negócio. 

Uma abordagem puramente orientada à entrega de software raramente é suficiente para resolver desafios desse nível de complexidade. 

Uma transformação consistente começa pela compreensão do cenário atual, pelo mapeamento dos processos e pela definição clara dos problemas a serem resolvidos. A partir disso, tecnologia e IA podem ser aplicadas de forma estratégica, com métricas alinhadas aos resultados que a organização busca alcançar. 

Essa lógica está presente na forma como a Zallpy atua em projetos de alta complexidade, combinando estratégia tecnológica, Data & AI, arquitetura, engenharia de software, cloud, modernização e execução para conectar tecnologia aos objetivos do negócio. 

O próximo passo da logística é conectar inteligência e execução 

A transformação digital da logística não depende apenas da adoção de novas ferramentas. Ela exige uma combinação de integração de sistemas, gestão de dados, Inteligência Artificial, automação e governança para gerar resultados sustentáveis. 

O próximo desafio do setor é tornar essa infraestrutura cada vez mais inteligente sem comprometer a confiabilidade operacional. 

Isso significa utilizar IA para prever melhor, automatizar processos, apoiar decisões e ampliar a capacidade das equipes. Mas também exige investir em engenharia, arquitetura, integração e dados para garantir que essas soluções funcionem de forma consistente em produção. 

Empresas que conseguem conectar tecnologia e operação conquistam mais previsibilidade, reduzem custos, aumentam eficiência e criam condições para escalar com segurança. 

No fim, o objetivo não é simplesmente ter mais tecnologia. É fazer com que a tecnologia melhore aquilo que realmente importa para a operação: previsibilidade, eficiência operacional, capacidade de escala, qualidade do serviço e experiência do cliente. 

Esse foi o principal aprendizado da conversa no TDM: IA, dados e engenharia podem acelerar empresas de logística, mas o valor só aparece quando essa velocidade está diretamente conectada às necessidades do negócio. 

A entrega representa apenas o resultado final de uma operação tecnológica complexa. Nos bastidores, dados, sistemas e processos se conectam para coordenar cada etapa da jornada e garantir que a operação funcione de forma eficiente.