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IA promete reduzir até 70% dos riscos nas estradas e elevar a competitividade do transporte rodoviário
Tecnologia avança do monitoramento para a tomada de decisão e pode cortar até 70% dos comportamentos de risco e até 25% dos custos operacionais
Por Administrador
Publicado em 04/12/2025 12:06
Mobilidade
Reprodução

A inserção da Inteligência Artificial (IA) nas operações de transporte (e, especificamente nas operações de cruzamento) vem propiciando uma transformação radical na maneira pela qual as empresas lidam com risco, eficiência e lucro. A tecnologia, que antes auxiliava nos processos de gestão, começa a ser o centro dos processos decisórios de negócio, ao mapear rotas, prever a falha mecânica, reduzir eventos de fadiga e repetir processos que antes eram realizados apenas pelo homem.
As últimas estimativas do setor fazem prever a adoção de modelos de IA para reduzir, de 60% a 70%, os comportamentos que levam ao acidente, assim como cortar de 20% a 25% os custos operacionais, principalmente os de combustível, otimizando a frota. Nos mercados de alta pressão, cobrindo longas distâncias, roubo de cargas e risco logístico, o efeito sobre o resultado é um resultado imediato.
Denis Teixeira, Senior Vice-Presidente de Transportes e Logística da Alper Seguros, afirma que a IA passa a prever eventos em vez de apenas relatar o que já ocorreu. Quando a operação começa a antecipar o risco em vez de apenas reagir a ele, ela alcança um novo patamar em segurança, eficiência e resultados.
A mudança abrange tanto a gestão de frotas quanto o monitoramento dos motoristas. Sistemas avançados são capazes de detectar sinais de cansaço e desatenção segundos antes de um evento crítico, ao passo que algoritmos de análise geoespacial indicam trajetos e paradas com menor risco de roubo. Ao mesmo tempo, modelos preditivos já são capazes de calcular a vida útil de peças e prevenir problemas antes que o caminhão quebre na estrada.
A combinação de análise de dados em tempo real, automação e aprendizado de máquina diminui a quantidade de falsos alarmes, automatiza grande parte da triagem de eventos e permite que os gestores se concentrem em decisões mais estratégicas. De acordo com Teixeira, a tendência é que uma parte cada vez maior das decisões operacionais, tais como, revisões de rota, controle de velocidade ou ajustes no planejamento de carga, seja feita diretamente pelos sistemas, sob supervisão humana.

Horizontes Futuros
No curto prazo, o setor deve lidar com uma logística mais sensorial, caracterizada por sensores integrados, telemetria avançada e integração em tempo real entre frota, condições climáticas, tráfego e mapeamento de riscos. Para empresas que operam com margens estreitas, a implementação da IA deixa de ser um diferencial competitivo e se torna um meio de sobrevivência.
"A cadeia de transporte lida com variáveis que se alteram a cada minuto. Quem consegue prever riscos e otimizar decisões ganha eficiência, salva vidas e aumenta lucros. A inteligência artificial não é o futuro do setor, mas já faz parte do presente", declara o executivo.
Nos próximos dois anos, espera-se que o uso da inteligência artificial no transporte se torne mais autônomo. A tecnologia precisa passar de um papel de instrumento analítico para um papel ativo nas decisões operacionais, principalmente em três áreas que o setor considera estratégicas. A primeira é a diminuição de riscos: modelos avançados começarão a recalcular rotas de forma automática em resposta a congestionamentos inesperados, condições meteorológicas adversas ou surgimento de áreas de alto índice de roubo, deslocando toda a frota a uma velocidade impossível para os sistemas convencionais.
A segunda abordagem é a manutenção hiper-preditiva, na qual algoritmos serão capazes de identificar, com precisão cirúrgica, qual componente está prestes a falhar — e em que momento — permitindo intervenções antes que o veículo pare na estrada e gerando forte impacto na disponibilidade da frota e no custo operacional.
A terceira é a eficiência logística integrada, caracterizada pela combinação de sensores e inteligência artificial para acompanhar em tempo real as condições da carga, temperatura, trajeto e previsão precisa de chegada. Esse grau de visibilidade tem o potencial de revolucionar a experiência do cliente, diminuir perdas e aumentar a previsibilidade das operações, estabelecendo um modelo de transporte mais inteligente, competitivo e seguro.

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