A gestão de transportes entrou em uma fase em que tomar decisões apenas com base no histórico já não parece suficiente. Rotas, veículos, entregas, riscos, custos, horários e ocorrências produzem uma quantidade de dados que cresce continuamente, enquanto a operação precisa decidir cada vez mais rápido. 

Esse movimento ajuda a explicar por que 82% das empresas brasileiras de logística planejam investir em Inteligência Artificial para otimizar a gestão de transporte, segundo o estudo State of Logistics, da SimpliRoute. Outros 77% pretendem aplicar IA ao processamento de pedidos e 76% ao atendimento ao cliente.  

Mas investir em Inteligência Artificial não significa, necessariamente, ter uma operação mais inteligente. Uma empresa pode adquirir uma tecnologia sofisticada e continuar tomando decisões ruins se os dados estiverem desorganizados ou fragmentados, os processos forem frágeis ou os riscos da operação não fizerem parte da análise. 

Afinal, a IA pode ajudar a identificar padrões, antecipar problemas e apoiar decisões, mas seu valor depende da pergunta que a empresa está tentando responder. E, principalmente, da qualidade das informações utilizadas para chegar a essa resposta. 

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Como a gestão de transportes está se transformando? 

Durante muito tempo, boa parte das decisões logísticas esteve concentrada na experiência das pessoas. Um gestor conhecia as rotas, o comportamento dos clientes, os horários mais complicados e os problemas recorrentes. O conhecimento estava, muitas vezes, na cabeça de quem operava. 

A digitalização mudou esse cenário. Telemetria, GPS, WMS, ERP, sistemas de gerenciamento de entregas e aplicativos passaram a registrar praticamente cada etapa da operação. O desafio deixou de ser apenas conseguir informação e passou a ser transformar informação em decisão. 

Neste sentido, a Inteligência Artificial começou a ganhar relevância. Em vez de analisar manualmente milhares de registros, os modelos podem identificar padrões, comparar cenários e apontar situações que merecem atenção. 

Mas a pergunta mais importante é investir em IA para fazer o quê? Uma solução pode ser utilizada para roteirização, previsão de demanda, manutenção, gestão de frota, previsão de atrasos, identificação de anomalias ou até análise de riscos. São problemas diferentes, com dados diferentes e indicadores diferentes. 

Por isso, uma boa estratégia na gestão de transportes não começa pela pergunta “qual ferramenta de IA devemos contratar?”. Começa por outra: qual decisão atualmente é lenta, cara, arriscada ou pouco precisa e poderia ser melhorada? 

Essa inversão parece simples, mas muda completamente o projeto. A tecnologia deixa de ser o objetivo e passa a ser o meio para resolver um problema concreto do negócio. 

Como a insegurança pesa sobre a gestão de transportes 

Uma pesquisa da CNI mostrou que 81% consideram que a insegurança logística, como roubo de cargas e mercado ilegal, contribui para o Custo Brasil, e 62% afirmam que os custos de transporte são elevados por gastos com segurança.  

A mesma pesquisa estimou em mais de R$ 107 bilhões anuais o custo total da insegurança para a indústria.  

Dessa forma, fica claro que a segurança não é apenas uma questão de proteger um caminhão ou uma mercadoria, mas também afeta preço, seguro, escolta, planejamento, produtividade, disponibilidade e competitividade. 

Planejamento na adesão da IA na gestão de transportes 

Provavelmente, o maior risco de aderir à IA é o modismo. Não adianta a sua empresa ter dados fragmentados, processos diferentes em cada filial e indicadores que não conversam entre si e comprar uma ferramenta avançada para fazer análises e produzir previsões.  

No final das contas, ninguém vai saber exatamente quais dados estão por trás das projeções, quem deve agir diante de um alerta ou qual indicador determina que a solução está funcionando.  

Então, a organização implementou a tecnologia, só que não adquiriu necessariamente capacidade de decisão. 

Saiba mais: Inteligência artificial na segurança x IA usada nas fraudes 

Importância dos dados para uso da IA na logística 

Uma operação de transporte produz informação o tempo inteiro. Há dados de localização, velocidade, paradas, horários, entregas, pedidos, clientes, veículos, motoristas, ocorrências, abastecimento, manutenção, rotas e custos. 

Quando essas informações são combinadas, surge uma visão muito mais ampla da operação. É possível deixar de olhar apenas para eventos isolados e começar a procurar relações entre eles. 

No entanto, os dados precisam ser minimamente confiáveis. Uma informação duplicada, desatualizada ou registrada de maneira inconsistente pode comprometer a análise. E quanto mais automatizada for a decisão, maior pode ser o impacto de um erro de origem. Por isso, a IA reforça a necessidade de organização de dados. 

Saiba mais: Entenda a importância de incorporar uma cultura data-driven na sua empresa 

IA não conserta dados ruins 

Imagine uma empresa que possui milhões de registros de transporte, mas utiliza códigos diferentes para identificar os mesmos locais. Ou que tem GPS em toda a frota, mas perde informações sempre que determinado sistema fica indisponível. Agora imagine colocar uma ferramenta de IA sobre essa base. 

É como instalar um motor extremamente potente em um carro com o volante desalinhado. O veículo pode ficar mais rápido, mas não necessariamente ficará mais seguro ou chegará melhor ao destino. Ou seja, o problema nem sempre está na IA, mas, muitas vezes, está na operação que pretende utilizá-la. 

Como a IA pode melhorar a gestão de transporte e logística? 

A aplicação mais conhecida provavelmente seja a otimização de rotas. Mas o potencial é muito maior.  

Em uma operação tradicional, uma rota pode ser planejada considerando distância, tempo estimado e capacidade. Uma solução mais sofisticada pode considerar simultaneamente trânsito, histórico de atrasos, janela de entrega, restrições, disponibilidade de veículos e outras variáveis. 

A diferença está na quantidade e na velocidade das combinações possíveis. Em vez de perguntar apenas “qual caminho é mais curto?”, a empresa pode começar a perguntar “qual alternativa apresenta o melhor equilíbrio entre custo, prazo, capacidade e risco?”. 

Isso porque a rota mais rápida pode não ser a rota mais segura. Esse é um exemplo simples de como a eficiência operacional e a segurança precisam conversar. Imagine que determinado trajeto economize 20 minutos em relação a outra alternativa.  

Em uma análise exclusivamente operacional, parece uma escolha óbvia. Contudo, suponha que esse caminho também atravesse uma região com histórico de ocorrências, tenha menos pontos seguros para parada e aumente a exposição da carga em determinado horário. 

Qual é a melhor rota? A resposta muda quando o conceito de eficiência incorpora segurança. É nesse ponto que a gestão de transportes pode deixar de tratar segurança como uma etapa separada e passar a incorporá-la à própria decisão operacional. 

Veja também: Segurança da frota de caminhão: como inteligência reduz perdas 

Unindo eficiência e segurança na gestão de transportes 

Segundo levantamento do SETCESP baseado no sistema SP Carga, da Secretaria da Segurança Pública de São Paulo, o estado registrou 3.470 ocorrências de roubo de cargas em 2025, uma redução de 26,3% em relação às 4.711 ocorrências de 2024. Apesar da queda, o prejuízo estimado com as mercadorias chegou a até R$ 309 milhões.  

Outro levantamento da Fecap mostra que o prejuízo médio por ocorrência aumentou 19,6% entre 2024 e 2025, enquanto a participação de roubos envolvendo cargas superiores a R$ 1 milhão mais que dobrou.  Isso sugere um cenário em que o crime pode estar se tornando mais seletivo. 

No entanto, o risco pode estar na entrega e não apenas na estrada. Outro dado chama atenção. Ainda de acordo com o SETCESP, o descarregamento respondeu por 47,22% das abordagens registradas em 2025, enquanto as ocorrências com veículos em movimento representaram 33,92%.  

Logo, quando alguém fala em segurança de transporte, é natural pensar imediatamente na estrada. Porém, a exposição pode acontecer durante carregamento, parada, aproximação do destino, espera ou entrega. Cada etapa apresenta riscos diferentes. 

Leia: Roubo de cargas no Brasil: 13 estratégias de segurança 

IA e riscos de roubo de cargas 

Imagine uma empresa com cinco anos de registros de ocorrências. Ela sabe onde os roubos aconteceram, quais eram os tipos de carga, os horários, os trajetos, os veículos envolvidos e os pontos de parada. 

Uma análise tradicional pode produzir um mapa mostrando as regiões com maior concentração de ocorrências. Isso já é útil. 

Mas uma análise mais avançada pode procurar combinações entre variáveis: determinado tipo de carga, em determinado horário, utilizando determinado tipo de veículo, passando por determinada região e realizando determinada parada. 

A pergunta deixa de ser apenas: “Onde acontecem os roubos?” e passa a ser: “Quais combinações de fatores aumentam a exposição?”. Essa mudança é significativa. 

IA e prevenção de perdas 

A segurança não se resume a roubo. Uma operação de transporte pode sofrer perdas por desvios de rota, entregas indevidas, divergências de carga, abastecimentos incompatíveis, fraude documental, manipulação de registros, uso inadequado de veículos e outros eventos. 

Em muitos desses casos, o primeiro sinal não é uma denúncia. Trata-se de uma irregularidade, como por exemplo, um veículo que sempre realiza determinada rota passa a apresentar paradas diferentes. Um motorista apresenta um padrão de abastecimento fora do comportamento histórico. Uma determinada unidade, galpão, ou centro de distribuição registra divergências acima da média. 

Nenhum desses eventos, isoladamente, comprova fraude. Mas todos podem justificar uma investigação mais aprofundada. 

Veja também: Prevenção de perdas: 11 estratégias da gestão 

Inteligência Artificial não substitui inteligência humana 

Existe uma diferença entre processar informação e compreender uma situação. A IA pode cruzar milhões de registros rapidamente. Pode identificar padrões que seriam difíceis de perceber manualmente. Pode sugerir que determinada situação merece atenção.  

Entretanto, a inteligência humana aplicada na gestão de transporte e na segurança envolve contexto. É preciso entender comportamento criminoso, território, modus operandi, vulnerabilidades da operação, informações externas e circunstâncias que não necessariamente aparecem em uma base de dados. 

Por isso, o melhor cenário não é contrapor a IA e as pessoas e sim agregar ambos para uma análise mais aprofundada. 

Por exemplo: o sistema recomenda determinada rota, porque apresenta menor tempo médio de viagem e baixa incidência histórica de ocorrências. Só que uma nova dinâmica criminal começou a surgir naquela região há três semanas. 

O histórico ainda não mostra isso. Ou seja, o algoritmo pode estar matematicamente correto, só que operacionalmente errado. Essa situação mostra que decisões críticas não deveriam depender só de modelos históricos. O mundo real muda mais rápido do que muitos bancos de dados conseguem registrar. 

Como implementar IA na gestão de transportes na prática? 

Uma IA pode ser excelente para identificar padrões de risco, mas precisa estar inserida em uma operação preparada para responder quando esses padrões aparecerem. 

O que sua empresa deve fazer agora? 

O primeiro passo é mapear onde estão os maiores problemas da operação. Depois, identificar quais dados já existem e quais ainda precisam ser estruturados. 

Em seguida, avaliar quais riscos precisam entrar na análise e quais decisões poderiam ser melhoradas. A partir daí, faz sentido selecionar casos de uso, testar soluções e estabelecer indicadores. Por fim, é fundamental avaliar o próprio ambiente de segurança. 

Como começa um bom projeto de IA 

Não existe obrigação de começar transformando toda a operação. Um caminho mais seguro pode ser escolher um problema específico. 

Por exemplo: previsão de atrasos em determinada operação, identificação de paradas fora do padrão, manutenção preditiva de uma frota ou avaliação de risco de determinadas rotas. 

Então, defina uma linha de base. Depois, meça o resultado. Se a solução demonstrar ganho consistente, a empresa pode avaliar sua expansão. Essa lógica reduz o risco de transformar uma grande promessa tecnológica em um investimento sem retorno comprovado. 

Como evitar erros de investir em IA? 

Antes de qualquer contratação, algumas perguntas podem ajudar.

1. Qual problema queremos resolver?

Se não existe uma resposta objetiva, talvez ainda não exista um projeto.

2. Quais dados sustentam a decisão?

Não basta ter muitos dados. É preciso saber se são confiáveis, atualizados e relevantes.

3. Qual decisão será melhorada?

Uma boa solução deve mudar alguma decisão concreta da operação.

4. Qual indicador mostrará o resultado?

Pode ser redução de custos, atrasos, quilômetros improdutivos, incidentes ou perdas.

5. Qual será o papel das pessoas?

Definir quando o sistema recomenda e quando alguém precisa validar.

6. Quais riscos a própria tecnologia cria?

Privacidade, segurança, disponibilidade, dependência de fornecedor e manipulação de dados precisam entrar na análise.

7. O resultado pode ser replicado?

Um piloto bem-sucedido não significa necessariamente que a solução funcionará em toda a organização. 

Leia: Segurança logística: terceiros são o elo mais fraco da operação? 

O que medir em um projeto de IA para gestão de transportes? 

Um dos erros mais comuns é medir apenas o uso da ferramenta. Número de usuários, quantidade de alertas ou volume de dados processados não significam necessariamente resultado. Os indicadores precisam estar conectados ao negócio, como: 

• Eficiência: quilômetros rodados, combustível, ocupação e produtividade; 
• Nível de serviço: atrasos, reentregas e cumprimento de prazos; 
• Segurança: incidentes, desvios, paradas não previstas e perdas evitadas; 
• Indicadores financeiros: custo por entrega, custo por quilômetro e retorno sobre o investimento.

Como a GIF International pode apoiar a sua empresa de transportes 

A tecnologia é apenas uma parte de uma estratégia de segurança logística. Para transformar dados em decisões, é preciso compreender também as vulnerabilidades da operação, os padrões de risco, o comportamento das ameaças e os pontos em que uma perda pode acontecer. 

A GIF International atua com inteligência, investigações, prevenção de perdas, gestão de riscos e segurança corporativa, conectando informação, análise e atuação especializada para apoiar empresas na proteção de suas operações e ativos. 

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FAQ sobre gestão de transportes e inteligência artificial 

O que é gestão de transportes? 

A gestão de transportes reúne processos, tecnologias, pessoas e estratégias utilizados para planejar, executar, monitorar e melhorar o deslocamento de cargas e mercadorias. Ela envolve aspectos como roteirização, gestão de frota, controle de entregas, custos, desempenho, segurança e prevenção de perdas. 

Como a Inteligência Artificial pode melhorar a gestão de transportes? 

A Inteligência Artificial pode analisar grandes volumes de dados para identificar padrões, prever atrasos, otimizar rotas, antecipar necessidades de manutenção e detectar comportamentos fora do padrão. Na segurança, também pode ajudar a identificar combinações de fatores que aumentam a exposição a roubos, desvios e outras perdas. 

Quais são os principais riscos de utilizar IA na gestão de transportes? 

Entre os principais riscos estão a utilização de dados de baixa qualidade, decisões baseadas em informações desatualizadas, excesso de confiança nas recomendações do sistema, problemas de privacidade e segurança dos dados e dependência excessiva de uma ferramenta.  

O que são vulnerabilidades na gestão de transportes? 

São condições, falhas ou pontos de exposição que podem facilitar perdas, interrupções ou incidentes na operação. Podem estar relacionadas a rotas, processos de carregamento e descarregamento, controle de acesso, gestão de terceiros, sistemas, informações, veículos ou comportamento operacional. 

Como saber se uma empresa está preparada para investir em IA? 

O primeiro passo é avaliar se existe um problema concreto que a tecnologia pode ajudar a resolver. Também é importante verificar a qualidade dos dados, a integração entre sistemas, a definição de indicadores e a capacidade da equipe de interpretar e utilizar os resultados. Investir em IA antes de estruturar esses fundamentos pode apenas automatizar problemas existentes.