O Intermodal Cast, podcast oficial da Intermodal South America, continua trazendo as vozes e as ideias mais relevantes para o nosso setor. No episódio mais recente, tivemos a honra de receber Nicholas Sundberg, Chief Digital Officer da Kuehne + Nagel, uma das gigantes globais da logística.

Em um bate-papo aprofundado, Nicholas compartilhou a visão da Kuehne + Nagel sobre o tema mais quente do momento: a Inteligência Artificial (IA) e sua transformação digital na indústria logística.

Confira os destaques e os principais temas abordados nesta conversa esclarecedora:

A filosofia da Kuehne + Nagel com a IA: Pessoas, princípios e problemas

Nicholas Sundberg enfatizou que o foco não deve ser apenas na tecnologia em si, mas em resolver problemas. A Kuehne + Nagel aborda a implementação de IA com base em três “Ps” fundamentais:

  • Pessoas: Sempre ter um humano no circuito (“human in the loop”) até que haja confiança suficiente na tecnologia. A gestão da mudança é crucial para que as equipes confiem na IA e a adotem.
  • Princípios: Desenvolver a IA de forma segura, protegendo dados e estabelecendo “guard rails” para evitar riscos elevados.
  • Problemas: Começar pela identificação do problema que se quer solucionar, e não apenas pela tecnologia disponível.

Essa abordagem garante que a IA seja uma ferramenta para melhorar operações, impulsionar o crescimento e otimizar resultados financeiros através de habilidades como a logística preditiva, sempre com um olhar humano e responsável.

IA em ação: Transformando as operações logísticas

A Kuehne + Nagel já está implementando a IA em diversas áreas, buscando a automação de ponta a ponta:

  • Armazenagem (Warehousing): Combinando robótica e IA para melhorar o planejamento da força de trabalho, contagem de estoque, otimização de processos de recebimento e expedição e automação de armazéns.
  • Transporte de Carga (Freight Forwarding): Analisando detalhadamente cada ponto de contato no movimento de cargas (por exemplo, 22 pontos no frete marítimo) para identificar onde a IA pode trazer mais benefícios, visando um processo totalmente automatizado em alguns modais.
  • Logística Rodoviária: Utilizando IA para prever Estimativas de Chegada (ETA) mais confiáveis, além de aplicar uma roteirização inteligente. Isso ajuda os clientes a otimizar o planejamento de pessoal em seus armazéns, reduzindo horas extras e aumentando a satisfação.
  • Atendimento ao Cliente e Produtividade Interna: Implementação de chatbots (agora mais eficientes com Gen AI) e ferramentas de busca de conhecimento interno. Uma ferramenta de busca de conhecimento em uma unidade de negócio já consegue responder a cerca de 75% das 25.000 requisições mensais, auxiliando 10.000 pessoas. O objetivo futuro é que a IA não apenas responda, mas aja (AI agentiva assistida por humanos).
  • Processamento de Documentos: Visto como um divisor de águas (“gamechanger”) para a indústria. A IA está revolucionando a leitura e interpretação de documentos (faturas, recibos, documentos alfandegários) em diferentes idiomas e até com escrita manual, com uma precisão significativamente maior do que o OCR tradicional.

Nicholas destacou a importância da co-criação de soluções com os clientes para resolver problemas específicos do negócio.

O desafio da sustentabilidade na era da IA

Um ponto crucial abordado foi a relação entre IA e ESG (Environmental, Social, and Governance), especialmente a sustentabilidade. Embora a IA prometa otimizar processos e contribuir para metas de sustentabilidade (previsões, redução de prazos), há um custo ambiental significativo:

  • A IA exige muita energia, água e equipamentos de computação.
  • Data centers, essenciais para IA, consomem uma quantidade crescente de recursos. Previsões indicam que data centers podem consumir 25% da energia dos EUA até 2030.
  • Grandes empresas de tecnologia estão aumentando suas emissões e consumo de água, apesar de promessas de neutralidade.

Nicholas defende a necessidade de construir a IA sobre uma infraestrutura digital sustentável. Isso envolve um pensamento de sistema mais amplo: usar energia renovável para data centers, reutilizar o calor gerado para outras indústrias, recircular água ou usar água salgada onde possível. Aumentar a governança e regulamentação para construções mais sustentáveis é fundamental. Regiões com alta porcentagem de energia renovável (como Escandinávia ou Quebec com hidrelétricas) são mais propícias para essa expansão.

IoT e a hiperautomação da cadeia de valor

A Internet das Coisas (IoT), embora não seja exclusivamente IA, caminha lado a lado com a inteligência artificial na busca pela eficiência. A Kuehne + Nagel já possui uma plataforma IoT que processa milhões de eventos por dia, permitindo o monitoramento de cargas em tempo real (localização, temperatura, impacto).

A queda no custo de etiquetas inteligentes com chips embarcados é vista como um fator de disrupção massiva. Quando o custo por etiqueta for baixo, a adoção será ampla, levando a um salto de produtividade na qualidade e confiabilidade dos dados.

A combinação de IoT e IA permite a hiperautomação, não apenas nas operações internas, mas também na integração com os clientes. Ao confiar nos dados dos sensores em tempo real, os clientes podem automatizar suas próprias atualizações e processos, criando uma de valor mais fluida e eficiente de ponta a ponta.

Olhando para 2030: AI Agent e etiquetas inteligentes

Para os próximos cinco anos, Nicholas Sundberg prevê avanços significativos em duas áreas:

  1. AI Agente Assistida por Humanos: Implementação generalizada dessa tecnologia em processos centrais, tanto operacionais quanto financeiros. A AI autônoma, sem controle humano, ainda é vista como algo mais distante devido à necessidade de construir maior confiança.
  2. Etiquetas Inteligentes e Dispositivos IoT: Uma disrupção massiva impulsionada pela redução de custos por etiqueta, levando a um enorme salto na qualidade e confiabilidade dos dados na indústria.

Os grandes desafios: dados e gestão da mudança

Apesar do otimismo, Nicholas aponta dois desafios principais para a adoção da IA na logística:

  • Qualidade dos Dados: O ecossistema de dados, do fornecedor ao cliente, é o grande obstáculo.
  • Gestão da Mudança: Integrar as pessoas nessa jornada e construir confiança na tecnologia representa 70% do desafio.

Ele alerta que muitas empresas ficam presas em fases de prova de conceito (POC) por não fazerem o “dever de casa” em relação à IA responsável e à implementação de longo prazo.

Não perca o episódio completo!

Este artigo é apenas um vislumbre da riqueza de detalhes e insights compartilhados por Nicholas Sundberg. A conversa aborda desde as preocupações com a regulamentação da IA e o risco de armas autônomas até exemplos concretos de como a Kuehne + Nagel está utilizando a tecnologia para otimizar cada etapa da cadeia de suprimentos.

Para entender a fundo como a IA está moldando o futuro da logística global e os desafios e oportunidades que surgem, você precisa assistir ao episódio completo do Intermodal Cast!

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