Por Rodolfo Cassorillo, analista de sistemas especializado em processos de varejo, atacado e distribuição
A inteligência artificial deixou de ser promessa para assumir funções concretas dentro da logística. Algoritmos conseguem apoiar previsões de demanda, otimizar estoques e rotas, enquanto automação, visão computacional e sistemas cada vez mais inteligentes ampliam a capacidade dos centros de distribuição. Mas existe uma diferença importante entre colocar inteligência artificial em um projeto-piloto e permitir que ela participe das decisões de uma operação real.
No Brasil, essa distância ainda é significativa: segundo dados do State of Logistics 2025, realizado com quase 900 profissionais da América Latina, apenas 30% das empresas brasileiras pesquisadas utilizavam IA na cadeia de suprimentos, enquanto 76,5% já empregavam a tecnologia no atendimento ao consumidor. Mas, por que a inteligência artificial avança rapidamente em algumas áreas e encontra tanta dificuldade para chegar ao coração da operação? Parte da resposta pode estar menos na IA e mais nos dados.
Um algoritmo pode ser extremamente sofisticado, mas continua dependendo das informações que recebe. Se o estoque registrado não corresponde ao estoque físico, se um mesmo produto possui cadastros diferentes no ERP e no WMS ou se informações importantes continuam espalhadas por planilhas paralelas, a tecnologia passa a trabalhar sobre uma representação distorcida da operação. Ou seja, a IA não corrige automaticamente uma operação desorganizada. Em determinadas situações, ela apenas automatiza a desorganização.
Imagine um sistema encarregado de prever demanda, recomendar reposição. Se o histórico contém rupturas não registradas corretamente, duplicidades de produtos ou divergências entre sistemas, a recomendação pode estar matematicamente correta diante dos dados disponíveis e, ao mesmo tempo, errada para a realidade do negócio. Esse é um problema que ultrapassa os armazéns, e é justamente aqui que muitas estratégias começam pelo lugar errado. A empresa procura um novo algoritmo, uma plataforma mais sofisticada ou um fornecedor diferente quando, em alguns casos, deveria começar organizando a informação que já possui.
No ambiente de distribuição, isso significa fazer ERP, WMS, sistemas fiscais, plataformas comerciais e outras aplicações falarem a mesma língua. Cadastro de produto, unidade de medida, saldo, localização, preço e movimentação precisam representar a mesma realidade independentemente do sistema consultado. Vale reforçar aqui que: dado precisa ser tratado como infraestrutura operacional. Isso exige padrões de cadastro, regras de validação, responsáveis pelas informações e mecanismos que identifiquem inconsistências assim que elas aparecem. Dependendo da arquitetura, scripts, integrações e validações automatizadas podem impedir que um erro percorra toda a cadeia.
Um paralelo simples está no CRM. Quando comercial e marketing passam a trabalhar sobre uma visão integrada, o principal ganho não está na ferramenta em si, mas no fato de as duas áreas finalmente enxergarem o mesmo cliente. No armazém, o princípio é semelhante: do recebimento à expedição, diferentes sistemas precisam enxergar o mesmo produto e a mesma operação, e essa preocupação ganha relevância conforme as empresas tentam escalar a inteligência artificial.
Nos próximos anos, acredito que veremos uma mudança importante: a IA deixará progressivamente de apenas recomendar ações para participar mais diretamente da execução das operações. Sistemas poderão antecipar rupturas, alterar prioridades de separação, sugerir reposições, reorganizar estoques e coordenar recursos de acordo com mudanças de demanda quase em tempo real.
A evolução da IA baseada em agentes tende a acelerar esse movimento, porque sistemas poderão executar sequências de tarefas com graus crescentes de autonomia. Em 2025, 61% dos CEOs pesquisados pela IBM afirmavam já adotar agentes de IA e se preparar para implementá-los em escala. Para a logística, isso abre uma oportunidade enorme -mas também aumenta a responsabilidade sobre os dados.
Por isso, acredito que a próxima corrida tecnológica nos armazéns não será vencida simplesmente por quem instalar mais IA, mais robôs ou o WMS mais sofisticado. A vantagem estará com quem conseguir construir uma operação na qual pessoas, sistemas e algoritmos trabalhem sobre uma mesma versão confiável da realidade. Porque um armazém verdadeiramente inteligente começará pela qualidade da informação que o alimenta.
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