A logística brasileira vive um momento decisivo. Embora o país avance na digitalização de processos, a adoção de inteligência artificial (IA) ainda não acompanha o ritmo das economias mais competitivas. O setor convive com uma dualidade: parte das empresas moderniza rapidamente, enquanto a maioria ainda opera com práticas tradicionais.
O cenário atual
Estudo da SimpliRoute (State of Logistics 2025) mostra que apenas cerca de 30% das empresas brasileiras utilizam IA em suas operações. Já a pesquisa da Manhattan Associates com a Vanson Bourne indica que 43% das grandes empresas do país empregam IA em sistemas de gestão de transporte, superando a média global de 37%. Isso revela que algumas organizações avançam rápido, mas o mercado como um todo segue com grande espaço de evolução.
A logística representa aproximadamente 16% do PIB nacional, segundo o Instituto ILOS. Este peso elevado é reflexo de ineficiências estruturais que comprometem competitividade e aumentam o custo operacional. Países mais avançados operam com índices próximos a 8%, demonstrando como a modernização tecnológica impacta diretamente o desempenho econômico.
Por que o atraso persiste?
Vários fatores explicam a lentidão na adoção de IA. Um dos mais citados é a fragmentação de dados. Muitas empresas ainda trabalham com sistemas isolados, sem integração entre transporte, armazenagem, compras e produção. Falta também maturidade analítica para transformar informações em decisões de valor.
Outro ponto crítico é a barreira cultural. Grande parte das organizações ainda vê IA como tecnologia complexa, de alto custo ou aplicável apenas a grandes players. Estudos mostram que a maior parte do setor está na etapa inicial de automação operacional, focada em tarefas repetitivas, enquanto a IA avançada para suporte estratégico à decisão ainda é pouco explorada.
Além disso, a infraestrutura logística do país impõe limitações. A dependência das rodovias, a baixa eficiência dos portos e a carência de sistemas integrados dificultam a criação de modelos mais inteligentes de previsão, roteirização e alocação de recursos.
Exemplos que mostram o potencial
Há casos que comprovam a força transformadora da IA. A Loggi, referência em logística expressa, utiliza modelos preditivos e machine learning para reduzir custos e otimizar prazos de entrega. Estudos da FecomercioSP mostram que a adoção de IA em roteirização reduziu 25% da quilometragem média percorrida e diminuiu emissões de CO₂ em milhares de toneladas.
Essas iniciativas mostram que a aplicação prática já existe no Brasil, mas permanece concentrada em segmentos específicos, principalmente no e-commerce e em empresas de maior capacidade tecnológica.
O que precisa evoluir
Para que o país avance de forma consistente, alguns pilares são essenciais:
Integração de dados e padronização de processos.
Cultura organizacional orientada por análise e tomada de decisão baseada em evidências.
Expansão de projetos-piloto para toda a cadeia de suprimentos.
Incentivos públicos para inovação, capacitação e digitalização logística.
Aplicação de IA em portos, fronteiras, frotas e centros de distribuição para reduzir atrasos e elevar previsibilidade.
Conclusão
O Brasil não está totalmente atrasado, mas está diante de uma janela de oportunidade que não ficará aberta por muito tempo. O avanço da IA na logística deixará de ser diferencial competitivo e se tornará requisito básico para operar com eficiência. A transição para uma logística inteligente, integrada e orientada por dados definirá quem liderará as cadeias de suprimentos nos próximos anos. O momento de acelerar é agora.
Thiago da Silveira Pinto Machado é gerente de supply chain, especialista em comércio exterior e logística internacional, com 13 anos de experiência em multinacionais dos setores de energia, siderurgia e agronegócio. Membro do Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP) e certificado em Supply Chain Strategy pela Rutgers University.