A IA no transporte está revolucionando o setor, oferecendo soluções inovadoras tanto para o transporte de cargas quanto de pessoas.
Desde a automação de veículos até a otimização de rotas e a melhoria na gestão de frotas, a inteligência artificial tem se mostrado uma aliada estratégica para empresas de transporte.
Neste texto, vamos explorar as principais aplicações da IA, os benefícios que ela traz para o setor, como a redução de custos e a melhoria na segurança, além dos desafios e limitações que as empresas enfrentam na implementação dessa tecnologia.
A inteligência artificial no transporte não é mais uma tendência, mas uma necessidade crescente para quem busca inovação e competitividade no mercado. Entenda.
O que é inteligência artificial e como está transformando o setor de transportes?
Como você já sabe, a inteligência artificial (IA) é um campo da computação que permite que máquinas imitem funções cognitivas humanas, como aprender, resolver problemas e tomar decisões.
No setor de transporte, a IA está sendo aplicada de diversas maneiras, desde o gerenciamento de frotas até a gestão do tráfego urbano.
A automação de processos, a análise preditiva e a otimização de rotas são apenas algumas das áreas que têm se beneficiado dessa tecnologia.
A aplicação de IA também melhora a experiência do cliente, oferecendo soluções de mobilidade mais rápidas e eficientes, além de reduzir custos operacionais.
Aplicação da inteligência artificial no transporte: dados do setor
O relatório de mercado da Research And Markets aponta que o mercado de inteligência artificial no setor de transportes deverá atingir US$ 9,02 bilhões em 2029, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 20,6%.
E no Brasil?
Um estudo recente da Manhattan Associates, em parceria com a consultoria Vanson Bourne, destaca que o Brasil está liderando a adoção de inteligência artificial (IA) no setor de transporte, especialmente no varejo.
Conforme a pesquisa Global TMS Research, 43% das empresas brasileiras já utilizam IA e aprendizado de máquina em seus sistemas de gerenciamento de transporte (TMS).
Esse índice supera a média global de 37%, refletindo o avanço do país na automação e na aplicação de IA para otimização logística.
Stefan Furtado, gerente regional da Manhattan no Brasil, explica:
“O avanço do uso da IA no varejo brasileiro para a gestão de transporte mostra que o setor está pronto para transformar dados em vantagem competitiva. Essa agilidade é essencial para atender consumidores cada vez mais exigentes e manter a eficiência operacional em um mercado altamente dinâmico”.
Ao todo, foram ouvidos 1.450 executivos de empresas com receita anual global mínima de US$ 750 milhões de diversos setores (manufatura, varejo, atacado, bens de consumo, supermercados e alimentos e bebidas).
No Brasil, 75 executivos foram entrevistados, reforçando a relevância desse dado para o mercado local.
Aplicações da IA no transporte de cargas
Antes de entrar nos detalhes, é importante entender que a IA no transporte de cargas vai muito além de rotas e manutenção.
Ela está transformando cada etapa da cadeia logística, do planejamento à execução. Veja:
Logística inteligente: otimização de rotas e previsão de demanda
A IA permite que sistemas de transporte considerem variáveis complexas como tráfego, clima e restrições legais para calcular rotas mais eficientes em tempo real, reduzindo custos e atrasos.
Em 2025, pesquisa do Transportation Pulse Report 2026 indicou que 44% das empresas já utilizam IA para planejamento e otimização de transporte, com aplicações adicionais em aquisição de frete e visibilidade em tempo real.
Além disso, 42% estão implementando IA para precificação e otimização de rotas.
Dados imprecisos permanecem um desafio, mas, onde bem implementada, a IA melhora significativamente a eficiência do transporte de cargas.
Rastreabilidade e monitoramento inteligente
Otimizar a logística com IA é também utilizar a tecnologia no transporte para rastrear cargas durante toda a jornada.
A pesquisa do Transportation Pulse Report aponta que 39% dos entrevistados a utilizam para rastreamento em tempo real.
O uso de sensores IoT e soluções de monitoramento em tempo real melhoram a visibilidade das operações e permitem intervenções rápidas diante de imprevistos, como desvios de rota ou condições meteorológicas adversas, garantindo maior confiabilidade no transporte.
Gestão de frotas: monitoramento e manutenção preditiva
A inteligência artificial no transporte integra dados de sensores de veículos para identificar padrões que antecipam falhas mecânicas, reduzindo paradas não programadas e aumentando a disponibilidade da frota.
Soluções avançadas podem prever necessidades de manutenção com precisão, ajudando gestores logísticos a planejar serviços antes que ocorra um problema crítico, de modo a melhorar a segurança e reduzir custos operacionais.
A revolução da IA no transporte de pessoas
Além do transporte inteligente de cargas com o uso de IA, é importante destacar também que a tecnologia está mudando a mobilidade urbana, a operação de veículos autônomos e a gestão de sistemas de transporte público.
Porto Alegre, Manaus, São José dos Campos, Curitiba e São Paulo são alguns exemplos de cidades que se destacam neste aspecto.
E como a tecnologia se manifesta na prática?
- Sistemas de transporte inteligente: sistemas de IA ajustam semáforos e gerenciam o tráfego urbano em tempo real, além de otimizar a frequência do transporte público conforme a demanda;
- Mobilidade urbana e planejamento de cidades inteligentes: a IA no planejamento urbano permite prever impactos de mudanças na infraestrutura, melhorar a integração de modais e tornar as cidades mais sustentáveis e escaláveis;
- Transporte autônomo: carros, ônibus e trens autônomos utilizam IA para operar com mínima intervenção humana, aumentando a segurança e otimizando o fluxo de veículos nas cidades, com testes já mostrando melhorias na pontualidade e redução de motoristas em determinadas rotas.
Benefícios da IA para empresas do setor de transporte
A adoção de IA no transporte traz uma série de benefícios para as empresas, não apenas em termos de eficiência operacional, mas também na segurança, sustentabilidade e na melhoria da experiência do cliente.
Redução de custos
A IA possibilita uma gestão de frotas mais eficiente, reduzindo custos com combustível e manutenção.
Sistemas baseados em IA analisam dados em tempo real para otimizar rotas, considerando variáveis como tráfego, clima e consumo de combustível.
No Brasil, a pesquisa Global TMS Research indica que 56% das organizações afirmam que a aplicação da tecnologia no transporte contribui significativamente para a redução de custos, especialmente em fretes e operações logísticas.
Além disso, a previsão de demanda permite um planejamento mais assertivo, evitando ociosidade ou sobrecarga de veículos.
Segurança
A segurança é um dos maiores benefícios da IA no transporte, pois a tecnologia pode prevenir acidentes e melhorar a vigilância das operações.
Com a combinação de sensores, monitoramento em tempo real e análise preditiva, é possível antecipar riscos e falhas, garantindo maior proteção para motoristas e cargas:
- Sistemas de alerta e prevenção de acidentes: uso de sensores e IA para detectar riscos, como frenagens bruscas e aproximação de veículos em alta velocidade;
- Análise preditiva para manutenção: prevenção de falhas e acidentes antes que ocorram, com base na análise de dados históricos e monitoramento de sensores em tempo real;
- Aprimoramento de sistemas de vigilância e monitoramento em tempo real: integração de câmeras inteligentes e sensores para monitorar a segurança das operações e o comportamento dos motoristas.
Sustentabilidade
Uma das grandes vantagens da IA é a possibilidade de tornar as operações de transporte mais sustentáveis.
Sistemas de otimização de rotas não apenas melhoram a eficiência operacional, mas também contribuem para a redução de emissões de CO₂, diminuindo a pegada de carbono das empresas.
Além disso, a análise de dados permite um uso mais inteligente dos recursos, como o combustível e a energia elétrica em frotas de veículos elétricos.
O mesmo estudo da Manhattan Associates mostra que 39% das companhias brasileiras já consideram práticas sustentáveis no planejamento operacional do transporte, acima da média global de 34%, o que destaca como a IA pode apoiar estratégias ambientais mais robustas
Melhoria na experiência do cliente
A inteligência artificial no transporte também tem sido um diferencial na melhoria da experiência do cliente.
Desde a personalização do atendimento, como recomendações de horários e rotas, até o acompanhamento em tempo real de entregas, a IA aumenta a transparência e a satisfação do consumidor.
Sistemas de IA também ajudam a melhorar a comunicação com o cliente, oferecendo informações sobre o status da entrega ou ajustando automaticamente prazos de transporte, quando necessário, com base nas condições do tráfego.
No Brasil, a Manhattan indicou que 63% das empresas afirmam que a melhoria na visibilidade das operações de transporte, viabilizada por IA, eleva a satisfação dos clientes com atualizações mais precisas em tempo real.
Isso não só melhora a experiência do consumidor, mas também fortalece a imagem da empresa no mercado.
Desafios e limitações da IA no transporte
Embora a adoção da IA no transporte esteja crescendo rapidamente e o Brasil supere médias globais em integração de tecnologia em operações logísticas, ainda existem barreiras significativas que impedem uma adoção plena e eficiente.
As empresas precisam enfrentar desafios técnicos, culturais e estratégicos para aproveitar todo o potencial da inteligência artificial no transporte, como relatado na pesquisa da Manhattan Associates:
- investimento inicial elevado: o custo para desenvolver, testar e implantar soluções de IA ainda é um impeditivo para muitas empresas, especialmente de médio e pequeno porte;
- Falta de conhecimento e habilidades internas: cerca de 55% das empresas brasileiras apontam falta de pessoal qualificado e conhecimento técnico em IA como um obstáculo à implementação eficaz, acima da média global;
- Dificuldades de integração com sistemas existentes: quase metade das organizações (48%) relata obstáculos na integração da IA com sistemas legados, como TMS, ERP e WMS, o que aumenta a complexidade dos projetos;
- Qualidade e disponibilidade de dados: 43% das empresas brasileiras relatam preocupação com dados incompletos, inconsistentes ou inacessíveis, o que dificulta a confiabilidade dos modelos de IA e a tomada de decisões automatizada.
Superar esses desafios exige planejamento estratégico, capacitação contínua e investimentos adequados em tecnologia e dados, passos essenciais para garantir que a IA no transporte gere retorno real de valor.
O futuro da IA no transporte: tendências e inovações esperadas
O futuro da inteligência artificial no transporte promete ser revolucionário, com inovações que vão transformar como operamos e interagimos com os sistemas de mobilidade.
Abaixo, apresentamos algumas das principais tendências da tecnologia no transporte previstas para os próximos anos.
- IA explicável: a transparência nos processos de decisão da IA será uma tendência crescente, permitindo que as empresas melhorem a confiança nas soluções automatizadas;
- Integração de IA com sistemas de transporte público: cidades inteligentes vão se beneficiar de soluções integradas que otimizam o fluxo de passageiros, ajustando rotas e horários em tempo real;
- Plataformas de mobilidade como serviço (MaaS): a IA ajudará a personalizar as soluções de transporte, oferecendo serviços adaptados às necessidades dos usuários, integrando diversos modais de transporte em uma única plataforma;
- Transporte autônomo de carga e passageiros: a IA deve possibilitar a operação de veículos autônomos em larga escala, tanto para o transporte de cargas quanto para passageiros. Isso reduzirá custos operacionais e aumentará a segurança nas estradas.
Essas tendências indicam como a IA no transporte não apenas melhora a eficiência, mas também contribui para a sustentabilidade e a personalização das soluções de mobilidade.
Agora que discutimos as tendências de futuro, é importante saber como sistemas eficientes de gestão de estoque podem otimizar ainda mais suas operações.
Sistemas WMS da TOTVS
Os sistemas WMS da TOTVS são soluções completas de warehouse management system desenvolvidas para transformar a gestão de armazéns e centros de distribuição.
Eles apresentam IA integrada para contribuir com resultados ainda mais relevantes na gestão do seu negócio.
A ideia principal desses sistemas é oferecer controle preciso e visibilidade total sobre estoques e movimentações, fatores essenciais para operações logísticas eficientes.
Para isso, inclui funcionalidades como recebimento e conferência automatizados, endereçamento inteligente de armazenagem, expedição flexível e inventário com tecnologia móvel.
Com versões que atendem desde pequenas até grandes operações e integração nativa com ERPs da TOTVS (como Protheus, Logix e Datasul), esse WMS torna os processos logísticos mais ágeis e confiáveis, permitindo que gestores logísticos tomem decisões rápidas baseadas em dados em tempo real.
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A IA como chave para o futuro do transporte
A IA no transporte já é uma realidade transformadora, impactando tanto a logística de cargas quanto o transporte de pessoas.
Com suas aplicações em áreas como otimização de rotas, veículos autônomos e melhoria da segurança, a IA traz benefícios significativos em termos de eficiência, redução de custos e sustentabilidade.
No entanto, desafios como a adaptação tecnológica e questões regulatórias ainda precisam ser superados.
Empresas que adotam IA de forma estratégica estão não apenas acompanhando as tendências globais, mas também ganhando uma vantagem competitiva no mercado.
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FAQ – Perguntas frequentes sobre IA no transporte
Como a IA pode melhorar a gestão de frotas no setor logístico?
A IA permite o monitoramento em tempo real dos veículos, a previsão de manutenção preditiva e a otimização de rotas, resultando em redução de custos operacionais e maior eficiência.
Quais os principais benefícios da IA na otimização de rotas para transporte de cargas?
A IA analisa dados como tráfego, clima e restrições legais para otimizar rotas em tempo real, reduzindo o tempo de viagem, o consumo de combustível e melhorando a pontualidade das entregas.
A IA pode ajudar a reduzir os custos com transporte de cargas?
Sim, ao automatizar processos, otimizar rotas e realizar manutenção preditiva, a IA reduz custos com combustível, manutenção e paradas inesperadas, além de aumentar a eficiência geral.
Quais são os desafios para adotar IA em operações logísticas?
Os principais desafios incluem a integração com sistemas legados, a qualidade dos dados disponíveis e o custo inicial da implementação de soluções de IA nas operações logísticas.
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