A corrida das empresas por inteligência artificial em logística e supply chain começa a esbarrar em um problema mais básico: falta de estrutura operacional. Pesquisa da consultoria Procurement Club mostra que 47% das companhias que atuam no Brasil ainda precisam corrigir falhas de processos e qualidade de dados antes de ampliar o uso de IA nas operações.
O levantamento, realizado com 133 executivos de compras e supply chain da América Latina, revela um cenário de pressão crescente por eficiência, mas também de baixa maturidade operacional em boa parte das empresas.
Segundo o estudo, 31% das companhias devem concentrar esforços em redução de custos, savings e eficiência logística em 2026. Já 21% afirmam que automação e produtividade apoiadas por IA estarão entre as principais prioridades do próximo ano.
Na prática, porém, a digitalização ainda avança de forma desigual. Mais da metade dos entrevistados considera baixo o nível de integração entre inteligência artificial, sistemas corporativos e processos logísticos. Em muitas operações, aplicações de IA seguem isoladas e dependentes de intervenção manual.
O levantamento indica que a agenda do supply chain mudou de perfil após anos de aumento de custos logísticos, volatilidade global e pressão sobre margens operacionais. Em vez de grandes projetos de transformação digital, empresas passaram a priorizar iniciativas com retorno mais rápido e impacto direto em produtividade. Automação, analytics e ferramentas digitais aparecem como principal aposta de eficiência para 37% dos executivos consultados.
Ao mesmo tempo, temas ligados a risco da cadeia de suprimentos, governança e desempenho de fornecedores ganharam peso nas decisões das áreas de compras e logística, especialmente após as disrupções registradas nos últimos anos em transporte marítimo, abastecimento e custos internacionais.
Para Maíra Rossi, porta-voz da pesquisa e diretora de Relacionamento do Procurement Club, as empresas passaram a ser mais seletivas na priorização dos investimentos. “A pesquisa mostra que 2026 será menos definido pela quantidade de iniciativas e mais pela capacidade de priorizar o que realmente gera resultado”, afirmou.
Dados ainda são gargalo
A pesquisa também aponta que a baixa qualidade de dados continua sendo um dos principais obstáculos para ampliar o uso de inteligência artificial em supply chain. Segundo Maíra, muitas empresas ainda operam com processos pouco integrados e estruturas insuficientes para escalar automação de forma consistente. “Produtividade sustentável depende de fundamentos bem resolvidos, como processos, dados, governança e pessoas”, disse.
A amostra reúne executivos de setores como indústria, varejo, infraestrutura, saúde, tecnologia e serviços corporativos. Entre os participantes, 79% ocupam cargos de gerência, diretoria ou posições C-level.
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