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Sua empresa investiu em IA e o resultado não veio. Não é falha do software. É um padrão que se repete tanto que já virou estatística.
Segundo o KPMG Global Tech Report 2026, pesquisa com 150 líderes de tecnologia no Brasil, quem investiu tarde e sem integração teve um retorno até duas vezes menor do que quem fez o mesmo investimento de forma coordenada.
A diferença não está na ferramenta que cada um comprou. Está em um detalhe que quase ninguém verifica antes de acelerar a automação.
Se você já ouviu falar que “IA vai resolver” o controle de frete ou a previsão de entregas, leia este conteúdo até o fim e entenda o que os números reais dizem antes de decidir onde investir seu tempo e seu orçamento.
O que é inteligência artificial na logística
A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias capazes de simular o raciocínio humano. Isso significa que máquinas podem aprender, analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e até mesmo interagir com pessoas.
No setor logístico, a IA pode ser usada em diversos processos, como planejamento de rotas, conferência de comprovantes de entrega, análise de desempenho operacional e automação de tarefas repetitivas.
Seu maior diferencial está na velocidade e precisão ao processar dados, oferecendo insights valiosos para decisões mais rápidas e assertivas. Ao integrar a IA a sistemas de gestão logística (TMS), é possível ampliar a visibilidade da operação, prever falhas, identificar gargalos e reduzir retrabalhos.
Saiba mais: Inteligência artificial na logística: O que é e como pode transformar sua operação
O que pesquisas mais recentes revelam sobre IA nas empresas brasileiras
O KPMG Global Tech Report 2026, que ouviu 2.500 executivos de tecnologia em 27 países, incluindo 150 líderes brasileiros, mostra uma diferença clara entre as empresas que investem em IA de forma estratégica e as que ficaram para trás.
As organizações com melhor desempenho tiveram, em média, um retorno de 4,5 vezes sobre o valor investido em tecnologia. Já as empresas que demoraram para adotar IA obtiveram um retorno de até duas vezes menor.
Outro dado chama a atenção: 74% das empresas que alcançaram esse resultado disseram que o sucesso veio da combinação de vários usos da IA, e não de uma única ferramenta.
Na prática, isso significa que aplicar IA apenas em uma etapa da operação, como a roteirização ou a previsão de demanda, tende a gerar menos resultados do que integrar a tecnologia em diferentes processos da operação.
O gargalo não é a tecnologia, é a base que sustenta ela
Aqui está o dado que mais interessa para quem trabalha com logística. No Brasil, 57% dos líderes entrevistados disseram que a dívida técnica, ou seja, o acúmulo de problemas em sistemas e processos que acabam dificultando a evolução da operação, reduziu o retorno dos investimentos em projetos digitais.
Além disso, 58% afirmaram que, ao acelerar a inovação e buscar reduzir custos, suas empresas acabaram comprometendo a segurança, a qualidade dos dados e a padronização dos processos.
Na prática, isso significa que não adianta usar IA para prever atrasos, por exemplo, se as informações que alimentam o sistema estão espalhadas em planilhas diferentes, seguem padrões diferentes e são preenchidas por pessoas diferentes.
A IA depende da qualidade dos dados: se a base é desorganizada, os resultados também serão.
IA agêntica já é realidade, não é mais promessa
Um dado mostra a velocidade dessa transformação: 81% das empresas brasileiras entrevistadas já investem em IA agêntica, ou seja, em agentes de IA capazes de executar tarefas de forma autônoma, sem precisar de comandos manuais a todo momento. Além disso, 82% dos líderes acreditam que saber gerenciar esses agentes será uma competência essencial nos próximos cinco anos.
Na logística, isso já é realidade. Existem sistemas que recebem e conferem automaticamente os CT-es, comparando o valor cobrado com o contratado; plataformas que avaliam o desempenho das transportadoras sem depender de planilhas; e soluções de rastreamento que identificam possíveis problemas antes mesmo de o cliente entrar em contato.
Esses resultados, porém, só acontecem quando a empresa organiza seus dados antes de ampliar o uso da automação.
Como saber se sua operação está pronta para dar esse passo
Antes de investir em qualquer sistema que promete usar IA, vale responder a três perguntas:
As informações sobre fretes, ocorrências e transportadoras estão centralizadas ou espalhadas entre e-mails, WhatsApp e planilhas? Se os dados estiverem dispersos, a IA também vai lidar com essa desorganização.
Você consegue explicar por que um CT-e foi aprovado ou reprovado com base em dados, ou a resposta depende da experiência de alguém da equipe? Processos que dependem da memória das pessoas são difíceis de padronizar, medir e melhorar.
Sua equipe acompanha as mudanças tecnológicas com tranquilidade ou sente dificuldade para acompanhar esse ritmo? A própria pesquisa da KPMG mostrou que 47% dos líderes brasileiros disseram que suas equipes se sentem “deixadas para trás” diante da velocidade da transformação.
Perguntas frequentes sobre IA na logística
A IA na logística substitui o gerente de logística?
Não. Na prática, a IA não substitui o gestor, ela amplia o potencial da operação. Se os processos e os dados estiverem organizados, os resultados tendem a ser melhores. Se a operação for desorganizada, a IA também refletirá esses problemas.
O papel do gerente passa a ser menos operacional e mais estratégico, garantindo que os dados sejam confiáveis para apoiar decisões automatizadas.
Qual é o retorno de investir em IA na logística?
Segundo o KPMG Global Tech Report 2026, as organizações com melhor desempenho alcançaram, em média, um retorno de 4,5 vezes sobre o valor investido em tecnologia. O estudo também mostra que esse resultado depende da integração de diferentes aplicações de IA e de uma base de dados bem estruturada, e não apenas da adoção de uma ferramenta isolada.
O que é dívida técnica e por que ela importa para a logística?
Dívida técnica é o acúmulo de problemas em sistemas e processos que acabam dificultando a evolução da operação. No Brasil, 57% dos líderes de tecnologia entrevistados disseram que ela já compromete o retorno dos investimentos em projetos digitais, incluindo iniciativas de automação na logística.
Por onde começar antes de investir em IA?
O primeiro passo é organizar a base de dados. Verifique onde estão as informações sobre fretes, ocorrências e desempenho das transportadoras e se elas estão integradas. Sem isso, a IA vai trabalhar com dados fragmentados e os resultados tendem a ser menos confiáveis.
O ponto de partida real: visibilidade antes de automação
Os números da pesquisa deixam um recado claro para quem gerencia logística: o desafio raramente é a falta de tecnologia disponível no mercado, mas sim a falta de dados organizados e confiáveis. Antes de perguntar “qual IA eu compro?”, vale fazer outra pergunta: “minha operação está preparada para que a IA gere resultados?”
Na prática, isso começa com a centralização das informações da operação. Tecnologias como o Active OnSupply reúnem em um único sistema todos os processos da logística: cotação, contratação de transportadoras, auditoria de CT-e e tracking de entregas, criando uma base de dados integrada para apoiar a automação e tornar as decisões mais seguras.
Se a sua empresa busca mais controle sobre a gestão de fretes e quer preparar a operação para aproveitar todo o potencial da inteligência artificial, conheça o Active OnSupply. Fale com a nossa equipe e descubra como a plataforma pode centralizar a gestão de fretes, automatizar processos e tornar a sua operação mais eficiente.
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