TMS Executa, MovimentAI Decide: A importância da automação de decisão logística

Entenda como a automação de decisão logística reduz no-show, melhora SLA e recupera margem sem substituir o TMS.

Os problemas invisíveis da decisão logística nas operações brasileiras

A carga está no pátio há seis horas. O motorista que deveria buscá-la simplesmente não apareceu. Ninguém sabe exatamente por quê. Três pessoas fazem ligações em paralelo tentando encontrar uma alternativa enquanto o cliente final já recebeu uma notificação de atraso. Nesse intervalo, a margem daquela operação praticamente desapareceu.

Essa cena se repete diariamente em operações logísticas no Brasil. O problema não está no TMS. Ele faz exatamente o que foi projetado para fazer: executar. O problema está na decisão que acontece antes da execução. Normalmente apressada, baseada em planilhas desatualizadas, memória operacional ou no motorista que “sempre deu certo”, reforçando uma visão empírica.

Entre o pedido e a entrega existe um espaço pouco visível onde a margem é criada ou destruída. Esse espaço é a decisão logística.

O que é automação de decisão logística na prática?

Automação de decisão logística é a capacidade de escolher automaticamente a melhor configuração de despacho considerando motorista, rota, modal, custo, prazo e risco.

Hoje, a automação de decisão logística em operações de transporte é usada para reduzir no-show, otimizar despacho e recuperar margem sem substituir o TMS. Não se trata de executar melhor, mas de decidir melhor antes da execução acontecer.

Enquanto o TMS cuida do processo e da conformidade, a automação decisória atua no momento mais crítico da operação: a escolha. Quem vai carregar? Qual veículo? Qual motorista?

Quando essa decisão continua sendo empírica, todo o restante da cadeia apenas segue o possível fluxo de erro.

Por que o TMS não resolve o problema do no-show?

O TMS é um excelente sistema de execução. Ele registra, documenta, rastreia e organiza. O que ele não faz é pensar. O TMS não resolve o no-show porque executa ordens, mas não avalia risco nem probabilidade de falha.

Se uma carga é despachada com um motorista que historicamente falha em determinados dias ou horários, o TMS vai executar sem questionar. Se a rota escolhida costuma gerar atrasos naquele período, ele seguirá o plano. Executar uma decisão ruim com eficiência continua produzindo um resultado ruim.

É por isso que muitas operações altamente digitalizadas ainda convivem com no-shows recorrentes, pátios congestionados e realocações emergenciais. A tecnologia está presente, mas a decisão continua frágil.

O abismo entre estratégia logística e decisão operacional

Existe um vácuo claro na logística moderna. A estratégia define diretrizes amplas, como custo por quilômetro, nível de serviço e ocupação da frota. A operação toma centenas de microdecisões todos os dias sob pressão. O TMS executa tudo com precisão.

“A maior parte das ineficiências logísticas não nasce na execução, mas na escolha que vem antes dela. Quando a decisão é empírica, todo o sistema apenas propaga o erro. Automatizar a decisão é sobre criar consistência, não substituir pessoas.”

Claudio Rezende Sampaio, fundador da MovimentAI

O problema é que ninguém garante que essas micro-decisões estejam alinhadas com a estratégia.

Na prática, o analista escolhe o motorista que conhece melhor, mesmo que seja mais caro ou menos confiável naquele contexto. O sistema executa. A margem se perde. E a causa real raramente aparece em um relatório.

Esse não é um problema de pessoas. É um problema de método.

Do improviso à inteligência preditiva

Durante muito tempo a logística funcionou de forma reativa. O problema aparecia e alguém resolvia. Essa lógica era sustentável quando as margens eram maiores e o cliente tolerava atrasos. Hoje, reagir significa perder dinheiro.

A inteligência preditiva permite antecipar falhas antes que elas aconteçam. Identifica padrões de no-show, riscos de atraso por rota e horário, gargalos recorrentes no pátio e impactos financeiros de cada escolha. Não é sofisticação excessiva. É sobrevivência operacional.

Decidir melhor antes evita correr atrás depois.

Quando os dados passam a decidir

A maioria das operações já possui dados suficientes para decidir melhor. O problema é que esses dados raramente participam do momento da escolha. Eles ficam presos em relatórios analisados tarde demais.

Algoritmos de decisão transformam histórico em ação. Avaliam simultaneamente custo, localização, confiabilidade, prazo e risco. Consideram dezenas de variáveis em segundos, sem viés, sem cansaço e sem improviso.

O papel do humano muda. Ele deixa de ser o executor de decisões repetitivas e passa a supervisionar exceções e orientar a estratégia.

No-show e ociosidade não são inevitáveis

No-show de motorista é uma das maiores fontes de ineficiência logística e uma das menos tratadas de forma estrutural. Operações com alta dependência de agregados convivem com taxas significativas de ausência. Cada ocorrência gera retrabalho, frete emergencial mais caro, atraso ao cliente e pressão interna.

Grande parte disso é previsível. Quando a decisão considera probabilidade e não apenas disponibilidade, o no-show deixa de ser surpresa e passa a ser gerenciado antes de virar crise.

O mesmo vale para a ociosidade no pátio. Carga esperando motorista, motorista esperando carga, ambos consumindo recursos. Na maioria dos casos, o gargalo não é físico. É decisório.

O impacto direto da decisão logística na margem

“Durante anos a logística tentou ganhar eficiência executando melhor. O ganho real veio quando começamos a decidir melhor. A margem não some no transporte, ela some na decisão errada que ninguém enxerga.”

Sérgio Simões, CEO e fundador da MovimentAI

Margem logística raramente se perde em grandes erros isolados. Ela se perde em pequenas decisões ruins repetidas todos os dias. Um motorista mal alocado aqui, uma rota pouco confiável ali, uma realocação emergencial acolá.

Empresas que estruturam a decisão observam reduções consistentes de no-show, menor tempo de espera, queda no custo por entrega e melhora no cumprimento de SLA. Não porque executam mais rápido, mas porque erram menos.

MovimentAI e a camada que faltava

A MovimentAI atua exatamente entre o pedido e a entrega. É a camada de decisão que faltava entre a estratégia e o TMS. Nosso motor de auto-dispatch analisa pedidos, frota, disponibilidade e restrições em tempo real para montar a melhor configuração de despacho automaticamente.

Nada é substituído. O TMS continua executando. A diferença é que passa a executar decisões melhores.

Isso transforma a operação. O time deixa de apagar incêndios e passa a operar com previsibilidade. A margem deixa de vazar silenciosamente.

A decisão manual teve o seu tempo, mas não escala e esse tempo acabou.

Entre o pedido e a entrega existe uma etapa que define custo, nível de serviço e rentabilidade. Quem continua tratando essa etapa como improviso continuará perdendo margem sem perceber. Quem transforma decisão em sistema cria escala, previsibilidade e vantagem competitiva real.

Esse é o novo patamar da logística. Se a sua operação executa bem, mas decide sob pressão, vale repensar onde a margem está sendo perdida.

Para entender como estruturar essa camada decisória na prática, converse com a MovimentAI.

Autor: Isabela Lins, Head de Marketing da MovimentAI

Atualizado em: 2026