Automação no transporte rodoviário: um estudo sobre o uso da IA no rastreamento e monitoramento de cargas nas empresas nacionais

Abstract

O objetivo deste artigo é investigar como a inteligência artificial (IA) é utilizada no rastreamento e na supervisão de cargas no transporte rodoviário por empresas brasileiras, buscando compreender suas repercussões na eficiência logística, segurança e competitividade do setor. Para isso, foi escolhida uma abordagem metodológica exploratória e descritiva, de caráter qualitativo, que envolveu uma revisão de literatura e a análise de casos em empresas de médio e grande porte no Brasil que já adotaram sistemas de IA. Os resultados obtidos mostram que a automação através da IA traz melhorias significativas na rastreabilidade em tempo real, otimiza as rotas, diminui perdas e furtos de carga, além de aumentar a capacidade de reação diante de imprevistos logísticos. Também foi percebido que a adoção dessas tecnologias requer investimentos substanciais em infraestrutura digital e formação de equipes, sendo mais comum em empresas que lidam com grandes volumes de carga ou que operam em áreas com demandas logísticas rigorosas. As conclusões finais indicam que a incorporação da IA no transporte rodoviário é uma tendência que não pode ser revertida, com a capacidade de transformar normas de competitividade e sustentabilidade no setor. Entretanto, a implementação completa ainda enfrenta obstáculos, como a necessidade de atualização nas regulações, a uniformização das tecnologias e a inclusão de empresas de pequeno e médio porte no contexto da transformação digital.

The objective of this article is to investigate how artificial intelligence (AI) is used in cargo tracking and monitoring in road transportation by Brazilian companies, aiming to understand its impacts on logistics efficiency, safety, and the sector’s competitiveness. To this end, an exploratory and descriptive methodological approach with a qualitative focus was chosen, involving a literature review and the analysis of case studies from medium- and large-sized companies in Brazil that have already adopted AI systems. The results show that automation through AI brings significant improvements in real-time traceability, route optimization, reduction of losses and cargo theft, as well as an increased ability to respond to unforeseen logistical events. It was also observed that the adoption of these technologies requires substantial investments in digital infrastructure and team training, being more common in companies that deal with large volumes of cargo or operate in areas with strict logistical demands. The final conclusions indicate that the incorporation of AI in road transportation is an irreversible trend, with the potential to transform standards of competitiveness and sustainability in the sector. However, full implementation still faces challenges, such as the need for regulatory updates, standardization of technologies, and the inclusion of small- and medium-sized companies in the context of digital transformation.