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IA redefine a logística: tecnologia pode destravar até US$ 2 trilhões e elevar produtividade global

A inteligência artificial no fulfillment deve gerar entre US$ 1,3 trilhão e US$ 2 trilhões anuais nas próximas duas décadas, segundo a McKinsey & Company. Esse volume financeiro reflete uma mudança estrutural: a tecnologia assume papel central na gestão de estoques e rotas, aumentando a previsibilidade operacional e reduzindo custos estruturais.

Na prática, empresas que adotam IA já registram redução de até 15% nos custos logísticos e diminuição de 35% nos níveis de estoque. Esses sistemas processam volumes massivos de dados em tempo real para prever a sazonalidade e otimizar a alocação de produtos nos centros de distribuição. Isso resulta em operações mais enxutas, eliminando gargalos que antes só eram percebidos após a falha ocorrer.

Mas controlar custos é apenas metade da equação. O verdadeiro valor emerge quando a IA converte dados brutos em decisões. Paulo Lelis, sócio-CIO da Lope Digital Commerce, avalia que o setor vive um momento de consolidação técnica que permite aprimorar modelos preditivos.

“A tecnologia não substitui a expertise humana, mas oferece a base de dados necessária para decisões mais rápidas. Conseguimos antecipar demandas e evitar rupturas antes que elas impactem o consumidor, garantindo o cumprimento rigoroso dos prazos”, analisa o executivo.

Essa precisão redefine a relação com o cliente final. Segundo relatório da SOTI, 73% dos consumidores afirmam que uma entrega ruim os tornaria menos propensos a comprar novamente daquele varejista. 

“Nesse cenário, a área deixa de ser vista apenas como um centro de custo para atuar como alavanca de retenção. A IA nos dá a agilidade necessária para que a experiência de entrega seja tão positiva quanto a de compra, transformando a performance operacional em vantagem competitiva”, complementa Lelis.

A expectativa do mercado é que essa maturação continue acelerada, podendo elevar a produtividade do setor em mais de 40% até 2035, segundo a OpenXcell. Com a transformação digital avançando, a inteligência artificial se consolida como infraestrutura essencial para uma logística centrada no cliente, financeiramente mais eficiente e capaz de sustentar negócios estratégicos.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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