Amazon aponta o que trava a IA na logística

Ter inteligência artificial deixou de ser vantagem competitiva. Embora cerca de nove em cada dez organizações já utilizem a tecnologia regularmente em pelo menos uma função, a aplicação de agentes de IA ainda alcança, no máximo, 10% das atividades dentro de uma mesma área. O desafio já não é aderir à tecnologia, mas transformar experiências isoladas em resultados operacionais e financeiros.

“A vantagem competitiva não está mais em ter inteligência artificial. Está na distância entre usar e escalar”, afirmou Felipe Aguiar de Moraes, diretor de Supply Chain e Integração da Amazon Brasil, durante o Logística do Futuro 2026.

Segundo o executivo, dados pouco confiáveis, processos desconectados e falta de governança explicam por que tantos projetos permanecem na fase experimental ou não entregam o retorno esperado.

Na Amazon, a tecnologia já apoia decisões sobre posicionamento de estoques, ocupação de veículos, definição de rotas e localização de estruturas destinadas às entregas em até 15 minutos. A experiência da companhia, porém, reforça a tese defendida por Moraes: a ferramenta, isoladamente, não corrige processos mal desenhados.

Os dados apresentados pelo executivo foram reunidos a partir de estudos de instituições e consultorias como McKinsey, Gartner, PwC, Stanford e Association for Supply Chain Management (ASCM).

Dados ruins: projetos ruins

Entre os principais entraves, 87% das empresas afirmam que a baixa qualidade dos dados atrasou iniciativas digitais ou reduziu o valor obtido com elas. Além disso, 55% dos responsáveis pelas cadeias de suprimentos ainda não têm certeza de que os investimentos em inteligência artificial estejam gerando retorno.

Outra projeção apresentada indica que mais de 40% dos projetos de IA agêntica — tecnologia capaz de executar tarefas com maior autonomia — poderão ser cancelados até 2027 por retorno incerto ou falta de controles adequados.

Os problemas surgem, segundo Moraes, quando as empresas compram ferramentas sem antes revisar a maneira como trabalham. Apenas 20% do valor de uma iniciativa viria diretamente da tecnologia. Os outros 80% dependeriam do redesenho dos processos.

“O padrão é o mesmo: a empresa comprou uma ferramenta quando precisava mudar um processo”, afirmou. Automatizar uma operação ineficiente, alertou o executivo, não resolve suas falhas — apenas faz com que o fluxo inadequado funcione mais rapidamente. Por isso, uma implantação bem-sucedida deve começar pela governança e pela integração das informações.

A recomendação é escolher dois ou três processos de grande volume, aprofundar a aplicação da tecnologia e medir os resultados. A estratégia evita a pulverização de projetos-piloto por diferentes áreas sem conexão entre si.

IA define estoques, rotas e estruturas

Na Amazon, os modelos são utilizados para analisar a variação da demanda por região, modalidade de entrega e linha de atendimento. As informações apoiam decisões sobre a distribuição dos estoques, o abastecimento de cada área e a localização de novas estruturas logísticas.

A inteligência artificial também ajuda a identificar em quais regiões existe demanda para entregas em até 15 minutos e onde devem ser instaladas pequenas unidades de armazenagem, as chamadas dark stores. “Não adianta preparar uma entrega em 15 minutos se o cliente não espera receber o produto nesse prazo”, disse Moraes. De acordo com ele, o planejamento da Amazon parte da necessidade do consumidor para depois definir o modelo operacional mais adequado.

No transporte, as análises abrangem o aproveitamento da capacidade dos veículos, a ocupação dos caminhões, as rotas, as regiões que precisam ser abastecidas, o tipo de veículo mais indicado e os custos de manutenção.

A companhia também busca integrar as informações ao longo de toda a operação. Moraes observou que muitas organizações possuem diferentes torres de controle, cada uma voltada para uma etapa, mas não conseguem visualizar o fluxo completo.

“Cada área tem sua própria torre de controle. As empresas monitoram o desempenho de processos individualizados, mas normalmente falta visibilidade para reagir rapidamente ao que acontece na cadeia”, afirmou.

Centro de distribuição reorganizado

O executivo citou como exemplo a reorganização de um dos maiores centros de distribuição da Amazon em Cajamar, na Região Metropolitana de São Paulo. Implantada durante a pandemia para sustentar diferentes frentes de negócios da companhia, a operação havia sido projetada com a armazenagem concentrada no nível do piso.

Com o passar do tempo, a análise da demanda, do perfil dos produtos e da produtividade de cada etapa indicou que, embora a unidade apresentasse bom desempenho, ainda havia espaço para melhorar sua eficiência. A Amazon decidiu então verticalizar parte da armazenagem.

“Fomos mudando a natureza desse centro de distribuição para que ele se tornasse uma operação cada vez mais otimizada e atendesse às necessidades dos clientes sem exigir altos investimentos”, afirmou Moraes.

Segundo o executivo, o novo desenho aumentou a capacidade de utilização do imóvel e direcionou melhor os investimentos. A definição considerou quais produtos tinham maior demanda na região e quais processos poderiam ser reorganizados.

Potencial de redução de custos

Quando aplicada de maneira consistente em todo o ciclo de planejamento, a inteligência artificial pode reduzir entre 5% e 20% o custo logístico total e de 20% a 30% os níveis de estoque, segundo as faixas de potencial apresentadas no evento.

Os erros na previsão de demanda poderiam cair entre 20% e 50%, enquanto as rupturas de estoque e as vendas perdidas teriam potencial de redução de até 65%. Também foram apontadas quedas de 5% a 15% nos gastos com compras e de 25% a 40% nos custos administrativos.

Moraes ressaltou, contudo, que os percentuais representam ganhos potenciais em operações que aplicam a tecnologia de forma contínua e integrada. Não são resultados automáticos de uma ferramenta ou de um projeto-piloto isolado.

Pessoas continuam no processo

O avanço da inteligência artificial também exige mudanças na organização das equipes. Entre as operações com melhor desempenho, 65% mantêm pontos definidos de validação humana, ante 23% nas demais.

Na avaliação de Moraes, a tecnologia não elimina a necessidade de profissionais nas decisões estratégicas. O papel das equipes tende a mudar, com maior responsabilidade pela supervisão dos agentes, análise dos resultados e atuação em situações críticas.

“A inteligência artificial não veio para substituir as pessoas, mas para complementar o trabalho e ajudar nos ganhos de produtividade”, disse.

A perspectiva apresentada é de avanço das cadeias de suprimentos parcialmente autônomas nos próximos anos. As empresas mais preparadas para essa mudança, segundo o executivo, não serão necessariamente as primeiras a adotar a tecnologia, mas aquelas que começarem agora a organizar os dados, redesenhar os processos e capacitar suas equipes.