A integração da inteligência artificial e big data na logística: otimização de processos e redução de custos

Abstract

O presente artigo analisa como a integração da Inteligência Artificial (IA) e Big Data está revolucionando o setor logístico, com foco na otimização de processos e redução de custos. Diante da crescente complexidade das cadeias de suprimentos globais e do aumento exponencial de dados disponíveis, as empresas enfrentam o desafio de transformar informações em vantagem competitiva. Este estudo, através de uma revisão bibliográfica sistemática e análise de casos de implementação dessas tecnologias, identifica os principais mecanismos pelos quais IA e Big Data impactam a logística, incluindo previsão de demanda, otimização de rotas, gestão de estoques e manutenção preditiva. Os resultados indicam que empresas que implementam estas tecnologias de forma integrada conseguem redução média de 15-25% nos custos operacionais, aumento de 20-30% na eficiência de entregas e melhoria significativa na tomada de decisões baseadas em dados. Conclui-se que, apesar dos desafios de implementação, a adoção dessas tecnologias representa um caminho necessário para a competitividade no cenário atual da Logística 4.0.

This article analyzes how the integration of Artificial Intelligence (AI) and Big Data is revolutionizing the logistics sector, focusing on process optimization and cost reduction. Given the increasing complexity of global supply chains and the exponential growth of available data, companies face the challenge of transforming information into competitive advantage. This study, through a systematic literature review and analysis of implementation cases of these technologies, identifies the main mechanisms by which AI and Big Data impact logistics, including demand forecasting, route optimization, inventory management, and predictive maintenance. Results indicate that companies implementing these technologies in an integrated manner achieve an average reduction of 15-25% in operational costs, a 20-30% increase in delivery efficiency, and significant improvement in data-driven decision-making. It concludes that, despite implementation challenges, the adoption of these technologies represents a necessary path for competitiveness in the current Logistics 4.0 scenario.