Decision Gap Framework: A Metodologia que Nomeia e Resolve a Zona Cega da Logística Brasileira

Como estruturar o processo decisório que acontece entre o planejamento de rotas e a execução das entregas – e recuperar até 10% da margem operacional perdida neste intervalo invisível

Por Sérgio Simões, CEO & Founder MovimentAI | Tempo de leitura: 12 minutos

A zona cega entre planejamento e execução logística

A logística brasileira opera sob um paradoxo silencioso há mais de uma década. Enquanto investimos bilhões em sistemas de planejamento cada vez mais sofisticados, capazes de calcular a rota perfeita, considerar janelas de entrega, otimizar ocupação de veículos e prever demanda com precisão crescente, continuamos perdendo entre 5% e 15% da margem operacional em um intervalo que a maioria dos sistemas ignora: o espaço entre a rota estar pronta e o motorista estar, de fato, carregando o caminhão.

Este artigo apresenta o Decision Gap Framework, uma metodologia desenvolvida para identificar, mensurar e estruturar esse processo decisório invisível que consome bilhões de reais anualmente no transporte rodoviário brasileiro.

O que é o Decision Gap na Logística

O Decision Gap, ou "zona cega da decisão", é o intervalo operacional não gerenciado que existe entre o momento em que um sistema de gestão de transportes (TMS) entrega uma rota otimizada e o momento em que um motorista específico, com um veículo específico, inicia efetivamente a execução dessa rota.

Na prática, é o momento em que a operação logística deixa de ser sistêmica e passa a ser humana, manual e frequentemente caótica.

A anatomia do problema na gestão logística

Para entender o Decision Gap, precisamos reconhecer uma mudança estrutural que o setor viveu na última década. Até meados dos anos 2010, o modelo predominante no transporte rodoviário brasileiro era a frota própria ou dedicada. Neste cenário, a decisão sobre "quem vai executar a rota X" era relativamente simples: a empresa controlava diretamente seus motoristas e veículos, e o TMS podia assumir, com razoável precisão, que os recursos planejados estariam disponíveis.

Hoje, segundo dados da Associação Brasileira de Logística (Abralog), mais de 70% das operações de transporte no Brasil dependem de frota terceirizada: agregados, autônomos ou transportadoras parceiras. Esta mudança alterou fundamentalmente a natureza da decisão logística.

Quando o motorista não é um funcionário, mas um prestador de serviço autônomo, a disponibilidade deixa de ser uma certeza e passa a ser uma negociação contínua. O "sim" de hoje pode se tornar o "não" de amanhã. A confirmação às 9h pode se transformar em ausência às 14h. E cada uma dessas mudanças de estado exige uma nova decisão que o TMS tradicional não foi desenhado para tomar.

Por que chamamos de "Gap"

O termo "gap" (lacuna) não é casual. Ele descreve com precisão a natureza do problema: existe um espaço vazio entre dois sistemas que deveriam estar conectados.

De um lado, temos os sistemas atuais, que operam no mundo do planejamento: recursos, rotas, pedidos, custos calculados, documentos emitidos. De outro, temos a realidade da execução: motoristas que aceitam e não aparecem, veículos com problemas mecânicos de última hora, transportadoras que prometem e não cumprem, comunicação fragmentada entre WhatsApp, telefone e e-mail.

Entre esses dois mundos, não há ponte estruturada. A decisão de "como passar do plano para a realidade" acontece, mas acontece de forma ad hoc, reativa e impossível de auditar. É neste gap que a margem se perde.

💡 Insight-chave: O problema não é a qualidade do planejamento nem a capacidade de execução. É a ausência de estrutura no processo decisório entre os dois.

Como e por que o Decision Gap Framework foi criado

O Decision Gap Framework nasceu de um processo incomum no setor logístico: começou como estudo com viés científico para validar uma hipótese e terminou como fundação de um negócio.

A gênese: de observação empírica a pesquisa estruturada

Entre 2024 e 2025, Sérgio Simões e Claudio Sampaio conduziram pesquisa sistemática com mais de 100 operações logísticas, cobrindo quatro segmentos distintos: transportadoras, indústrias, varejo e distribuição. O objetivo inicial não era construir uma solução comercial, mas responder a uma pergunta que incomodava ambos: por que sistemas de gestão cada vez mais sofisticados não conseguiam resolver o problema recorrente de ausências no carregamento e gestão manual de exceções? Ninguém havia olhado para isso? As vezes a resposta mais simples é a verdadeira rs

A hipótese de trabalho era contraintuitiva: o problema não estava na qualidade dos sistemas de planejamento, nem na capacidade de execução das transportadoras, mas em uma camada intermediária que ninguém estava gerenciando. A decisão de alocação de recursos após a rota estar pronta.

Metodologia da pesquisa científica

A validação da hipótese seguiu protocolo estruturado:

Fase 1 (3 meses) - Mapeamento de processo: Entrevistas aprofundadas com diretores e gerentes de logística, documentando passo a passo como a decisão "quem vai executar esta coleta" era tomada em cada empresa. O foco não estava no que diziam fazer, mas no que efetivamente faziam através de observação direta de operações durante períodos de pico.

Fase 2 (4 meses) - Identificação de padrões: Análise comparativa dos processos decisórios mapeados, buscando recorrências independentemente do segmento ou porte da operação. A pergunta central: empresas diferentes, em setores diferentes, cometem os mesmos erros?

Fase 3 (3 meses) - Quantificação de impacto: Mensuração do custo financeiro e operacional das falhas identificadas, estabelecendo correlações entre características do processo decisório (manual vs sistematizado, critérios subjetivos vs objetivos, reativo vs proativo) e resultados operacionais (taxa de ausência, custo de substituição, tempo de resolução).

Fase 4 (2 meses) - Desenvolvimento metodológico: Transformação dos achados empíricos em framework replicável, com etapas definidas, critérios objetivos e indicadores de performance.

A descoberta: uniformidade surpreendente nas operações brasileiras

O resultado mais significativo da pesquisa não foi identificar que o problema existia. Isso já era conhecido empiricamente. O resultado surpreendente foi descobrir a uniformidade quase absoluta de como empresas completamente diferentes lidavam com o mesmo problema.

Das 100+ operações analisadas:

• 94% utilizavam comunicação fragmentada (WhatsApp, telefone, e-mail) para gestão de ofertas de frete e confirmação de disponibilidade

• 89% não tinham critérios explícitos de priorização de motoristas ou transportadoras. A decisão era baseada em "feeling" ou "relacionamento"

• 87% não mensuravam o custo das ausências confirmadas ou do tempo gasto em gestão de exceções

• 91% não conseguiam prever quais carregamentos tinham maior risco de falha antes que a falha acontecesse

• 83% tratavam ausências como "problema de relacionamento com transportadora", não como falha sistêmica
  

Mais revelador ainda: quando perguntadas sobre taxa de ausência confirmada (motorista que confirma presença mas não aparece), praticamente todas estimavam entre 8% e 12%. Mas apenas 10% mediam este número.

A conclusão era inevitável: o problema não era específico de empresas mal geridas ou setores desorganizados. Era estrutural. Todas agiam da mesma forma porque o modelo operacional dominante produzia o mesmo gap decisório.

A mudança de paradigma: de gestão de frotas para gestão de tarefas

O insight que transformou pesquisa em negócio veio da análise de como diferentes operações nomeavam o problema.

Empresas que operavam com frota própria diziam: "preciso decidir qual caminhão vai para a rota X". O substantivo era "caminhão". Um ativo que a empresa controla.

Empresas que operavam com frota terceirizada usavam linguagem diferente: "preciso decidir quem aceita ir para a rota X". O substantivo era "quem". Uma pessoa que a empresa não controla, mas com quem negocia.

Esta diferença de linguagem revelava diferença fundamental de natureza. No primeiro caso, trata-se de gestão de ativos (frotas). No segundo, trata-se de gestão de tarefas: oferecendo trabalho, aguardando aceite, lidando com disponibilidade que muda em tempo real.

Os sistemas de planejamento logístico atuais foram construídos para o primeiro modelo. Assumem que, uma vez planejado, o recurso estará disponível. Quando a operação muda para frota terceirizada, tenta-se forçar o segundo modelo no primeiro sistema. É aí que o Decision Gap aparece.

Claudio Sampaio, CPTO e co-fundador da MovimentAI, sintetizou a descoberta:

"Os sistemas atuais tratam o motorista agregado como se fosse frota interna. Isso funciona quando você tem 100% de previsibilidade. Na prática, a disponibilidade de um terceiro muda a cada 20 minutos. Criamos a MovimentAI como um sistema de gestão de tarefas, não de frotas. A pergunta não é 'qual caminhão vai', mas 'quem aceita ir agora, com este critério, por este valor'."

Esta mudança de paradigma (de "alocar recursos" para "oferecer tarefas") tornou-se o princípio arquitetural da solução que seria desenvolvida posteriormente.

A sistematização: de hipótese validada a metodologia replicável

Com a hipótese validada e o padrão identificado, restava transformar os achados em método que pudesse ser aplicado de forma consistente em operações diferentes. Este foi o trabalho dos últimos quatro meses de 2025: estruturar o Decision Gap Framework em etapas sequenciais, critérios objetivos e indicadores auditáveis.

A metodologia precisava atender três requisitos:

Independência tecnológica: O framework deveria funcionar independentemente da plataforma utilizada. Empresas que não quisessem ou não pudessem adotar nova tecnologia deveriam conseguir aplicar a metodologia em seus sistemas atuais.

Mensurabilidade: Cada etapa deveria gerar indicadores objetivos que permitissem comparação antes/depois e benchmarking entre operações. Não poderia ser "metodologia de boas práticas", mas processo com resultados mensuráveis.

Escalabilidade: Deveria funcionar tanto em operação com 20 coletas/dia quanto em operação com 1.000+ coletas/dia, sem exigir aumento proporcional de estrutura humana.

O resultado foi a estrutura de quatro etapas que detalharemos adiante: identificação do ponto de ruptura, mensuração financeira do impacto, sistematização de critérios de decisão e implementação de indicadores contínuos.

Da pesquisa ao negócio: nascimento da MovimentAI

Um padrão se repetiu ao longo da pesquisa: à medida que empresas compreendiam o conceito de Decision Gap e viam os números (11% de ausência, R$ X perdidos por mês, 4 horas/dia de gestão manual), a pergunta inevitável surgia: "como resolver isso?"

As alternativas existentes eram limitadas:

• Customizar sistemas atuais: Dependendo, pode ser ou não possível, mas com certeza seria bem caro (R$ 400k-800k) e lento (16-24 meses de desenvolvimento)

• Contratar consultoria: gera diagnóstico mas não solução sistêmica contínua

• Construir internamente: exige equipe técnica dedicada que poucas empresas têm

Foi neste contexto que a decisão de transformar a pesquisa em produto comercial tornou-se inevitável. Se o problema era estrutural, recorrente e custoso, e se não havia solução adequada no mercado, então havia espaço para construir esta solução.

A MovimentAI nasceu em outubro de 2025 com propósito específico: ser a primeira plataforma brasileira desenhada desde o princípio para operar na camada do Decision Gap, implementando o framework como sistema, não como metodologia manual.

Sérgio Simões descreve a transição:

"Não queríamos construir mais um sistema de planejamento logistico. O mercado tem excelentes TMS. Queríamos construir o que vem depois do TMS, complementando a tecnologia. A camada que transforma rota planejada em execução real. Começamos como estudo científico porque precisávamos validar que o problema era real, estrutural e mensurável. Quando validamos, a MovimentAI deixou de ser 'projeto de pesquisa' e virou 'solução para problema com potencial de mercado de R$ 135b."

Autoria e contexto de desenvolvimento do Framework

O Decision Gap Framework é resultado direto de colaboração entre dois perfis complementares:

Sérgio Simões (CEO & Founder)  trouxe 15 anos de experiência em operações de tecnologia e logísticas de larga escala. Este conhecimento foi fundamental para transformar observações empíricas em framework comercialmente viável.

Claudio Sampaio (CPTO & Founder) contribuiu com expertise técnica em arquitetura de sistemas distribuídos, algoritmos de decisão e ciência de dados. Com background anterior em operações logísticas complexas, Claudio trouxe capacidade de traduzir processos operacionais em arquitetura de software, além de rigor metodológico necessário para transformar hipótese em pesquisa estruturada.

A dinâmica de trabalho foi deliberadamente não-hierárquica: cada descoberta era validada por ambos, cada componente do framework era testado contra casos reais, cada decisão arquitetural (do framework e posteriormente da plataforma) passava por questionamento mútuo.

O resultado é metodologia que não é nem puramente teórica (validada empiricamente com 100+ operações) nem puramente prática (estruturada com rigor metodológico que permite replicação e auditoria).

O que o Decision Gap Framework resolve na prática

O Decision Gap Framework ataca simultaneamente três dimensões do problema logístico:

1. Dimensão financeira: recuperação de margem operacional

A aplicação correta do framework permite identificar e recuperar entre 5% e 10% da margem operacional que é perdida no intervalo decisório. Este número não é estimativa. É mensuração direta baseada em três componentes:

Redução de custo direto em frete emergencial

Ausências no carregamento geram necessidade de frete emergencial, que tipicamente custa até 40% a mais que o frete planejado. Com redução de 80% nas ausências, a economia direta em frete emergencial é imediata e mensurável.

Exemplo prático:

• Operação com 100 coletas/dia

• Taxa de ausência: 11% (11 coletas/dia)

• Valor médio de diaria frete: R$ 1.000,00

• Custo frete emergencial adicional (40% mais caro): R$ 400/coleta

• Custo mensal: 11 × R$ 400 × 24 dias = R$ 105.600,00

• Com redução de 80%: economia de R$ 84.480/mês
  

Recuperação de custo indireto (tempo operacional)

Equipes operacionais dedicam em média 4 horas diárias à gestão de exceções: negociação manual de ofertas, busca de substitutos, resolução de conflitos de última hora. Com processo decisório estruturado, este tempo cai para cerca de 30 minutos por dia, liberando capacidade produtiva que pode ser redirecionada para atividades estratégicas.

Cálculo de impacto:

• 3,5 horas/dia recuperadas

• Custo/hora equipe CLT: R$ 40

• 24 dias de trabalho mês

• 84hrs recuperadas no mês / R$ 3.360,00 de saving
  

Proteção de receita e relacionamento com cliente

Falhas recorrentes na execução deterioram relacionamento com cliente final, gerando perda de contratos. Operações que implementam o framework reportam redução de 40% nas reclamações de atraso e 60% nas penalidades por quebra de SLA.

2. Dimensão operacional: previsibilidade no transporte

Talvez o maior valor do framework não esteja na redução de custos, mas no aumento de previsibilidade. Operações logísticas sofrem não apenas com o fato de que falhas acontecem, mas com a imprevisibilidade de quando e onde acontecerão.

O Decision Gap Framework transforma processo caótico em processo auditável. Ao estruturar critérios objetivos de decisão e implementar indicadores contínuos, torna-se possível:

Prever com horas de antecedência quais carregamentos têm maior risco de ausência (baseado em histórico de comportamento, tempo de resposta, padrões sazonais)

Identificar transportadoras ou motoristas específicos que apresentam degradação de performance antes que se tornem gargalos críticos

Simular cenários de contingência e pré-alocar recursos de backup de forma racional, não reativa

📊 Dado real: Clientes MovimentAI reportam redução de 80% no tempo de reação a falhas após implementação do framework, passando de reação em 4-6 horas para reação em menos de 1 hora.

3. Dimensão estratégica: vantagem competitiva estrutural

Empresas que dominam o Decision Gap desenvolvem vantagem competitiva estrutural. Enquanto concorrentes operam com 11% de ausências e gestão manual, estas empresas operam com 3% de ausências e decisão sistematizada.

Esta diferença de 8 pontos percentuais em taxa de ausência pode parecer pequena, mas em operações de escala (50+ coletas/dia), representa capacidade de:

• Aceitar contratos com margens mais apertadas (custo operacional 5-7% menor)

• Cumprir SLAs mais exigentes (98% on-time vs 92% mercado)

• Crescer sem aumentar proporcionalmente estrutura operacional (mesma equipe gerencia 40% mais volume)
  

Em mercados onde margem é cada vez mais comprimida, a capacidade de operar com eficiência estruturalmente superior não é diferencial. É condição de sobrevivência.

Como operar o Decision Gap Framework: as 4 etapas

A implementação do Decision Gap Framework segue metodologia estruturada em quatro etapas sequenciais. Cada etapa depende da anterior e alimenta a seguinte, criando ciclo contínuo de melhoria.

Etapa 1: Identificação do ponto de ruptura decisória

Objetivo: Mapear com precisão onde, quando e como a decisão deixa o sistema estruturado e passa a ser manual.

Comece mapeando o fluxo decisório atual da sua operação desde a confirmação do pedido até o início efetivo da coleta. Para cada etapa, responda:

• Esta decisão está sendo tomada por sistema ou por pessoa?

• Se por pessoa, baseada em quais critérios?

• Qual o tempo médio entre a decisão ser necessária e a decisão ser tomada?

• Quantas decisões deste tipo acontecem por dia?

• Qual o custo de uma decisão errada nesta etapa?

Na maioria das operações, você identificará o ponto de ruptura exatamente após o sistema de planejamento fechar a rota. A partir daí, a pergunta "quem vai executar esta rota" é respondida manualmente, por telefone, WhatsApp ou planilha.

Documente este fluxo em formato visual (diagrama de processo), destacando em vermelho os pontos onde a decisão é manual e não auditável.

Etapa 2: Mensuração financeira do impacto do Decision Gap

Objetivo: Quantificar em reais o custo atual do Decision Gap na sua operação:

Taxa de ausência confirmada

• Percentual de carregamentos em que o motorista ou transportadora confirmou presença mas não compareceu no horário combinado.

• Cálculo: (ausências confirmadas / total de coletas) × 100

• Benchmark: 11% (média mercado) | Meta: menos de 3%
  

Custo de substituição emergencial

• Diferença entre custo de frete planejado e custo de frete emergencial, multiplicada pelo número de substituições.

• Cálculo: (custo frete emergencial menos custo frete planejado) × número de substituições mensais

• Impacto típico: mais 30% no custo do frete
  

Tempo de resolução de exceções

• Horas totais da equipe operacional dedicadas à gestão de exceções (busca de substitutos, negociação emergencial, resolução de conflitos).

• Cálculo: horas gastas × custo/hora da equipe

• Benchmark: 4 horas/dia | Meta: menos de 1,5 hora/dia
  

Impacto em SLA

• Percentual de entregas que perderam janela de SLA por causa de falhas na etapa de carregamento.

• Cálculo: (entregas fora de SLA por falha carregamento / total entregas) × 100

Ao final de 30 dias, você terá o custo mensal do Decision Gap na sua operação. Este é o valor que está sendo perdido todos os meses no intervalo entre planejamento e execução.

Etapa 3: Sistematização dos critérios de decisão

Objetivo: Transformar processo decisório manual e subjetivo em processo estruturado e auditável.

Defina critérios objetivos para priorização de motoristas/transportadoras em cada oferta de frete. Os critérios mais comuns são:

Histórico de presença

• Taxa de comparecimento do motorista/transportadora em carregamentos anteriores. Motorista com 95% de presença tem prioridade sobre motorista com 70% de presença, independentemente de outros fatores.
  

Tempo médio de resposta

• Quanto tempo o motorista/transportadora demora para aceitar ou recusar uma oferta de frete. Operações com janelas apertadas precisam de resposta rápida.

• Motorista que responde em 10 minutos tem vantagem sobre motorista que responde em 2 horas.
  

Análise custo vs risco

• Motorista que cobra R$ 500 mas tem 95% de presença pode ser melhor escolha que motorista que cobra R$ 450 mas tem 70% de presença, porque o custo de substituição emergencial é R$ 650. Este cálculo precisa ser explícito.
  

Habilidades específicas

• Tipo de veículo, certificações, experiência com carga específica (refrigerada, perigosa, frágil), conhecimento da rota. Critérios objetivos, não avaliação subjetiva.
  

Zona de atendimento

• Motorista que já opera na região da coleta tem vantagem sobre motorista que precisa se deslocar, tanto por custo quanto por previsibilidade.

• Implemente estes critérios em formato de scoring ponderado: cada critério recebe peso (baseado em importância para sua operação) e cada motorista/transportadora recebe pontuação. A oferta vai automaticamente para quem tem maior score total.
  

Exemplo de ponderação:

• Histórico presença (peso 30%): Motorista A 95 pontos, Motorista B 70 pontos

• Disponibilidade (peso 25%): Motorista A 80 pontos, Motorista B 95 pontos

• Tempo resposta (peso 20%): Motorista A 90 pontos, Motorista B 60 pontos

• Custo vs risco (peso 15%): Motorista A 85 pontos, Motorista B 70 pontos

• Zona atendimento (peso 10%): Motorista A 100 pontos, Motorista B 50 pontos

• Score total: Motorista A 88,75 pontos, Motorista B 73,25 pontos

Motorista A vence apesar de disponibilidade menor, porque histórico e custo/risco compensam.

Etapa 4: Indicadores contínuos e auditoria do processo

Objetivo: Monitorar performance do processo decisório e identificar degradações antes que se tornem crises.

Implemente dashboard com cinco indicadores-chave, atualizados em tempo real:

Taxa de aceite em primeira oferta

• Percentual de ofertas de frete aceitas pelo primeiro motorista/transportadora na fila de priorização. Alta taxa (maior que 80%) indica que critérios de scoring estão bem calibrados. Baixa taxa (menor que 50%) indica necessidade de revisão de pesos.

Tempo médio de confirmação

• Intervalo entre envio da oferta e confirmação de aceite. Meta: menos de 20 minutos para 90% das ofertas. Aumento neste tempo é sinal precoce de problemas (escassez de motoristas, preços desalinhados, sazonalidade).

Taxa de reversão

• Percentual de aceites que são revertidos antes do carregamento (motorista aceita mas depois desiste). Meta: menos de 3%. Aumento indica problema estrutural que precisa investigação imediata.

Custo médio de frete por região

• Acompanhamento da evolução do custo ao longo do tempo. Permite identificar tendências (alta de preço em região específica, sazonalidade) e ajustar estratégia antes que impacte margem.

Performance por transportadora/motorista

• Ranking contínuo baseado nos critérios definidos na Etapa 3. Permite identificar parceiros que estão melhorando ou degradando performance, orientando decisões de renovação contratual ou bonificação.
  

⚠️ Importante: Estes indicadores não são para relatório mensal. São para tomada de decisão diária. Quando taxa de aceite em primeira oferta cai de 85% para 60% em uma semana, algo mudou (preço, disponibilidade, qualidade da oferta). A identificação precoce permite correção antes que vire crise.

Casos de uso do Decision Gap Framework

Indústria: Produção just-in-time com frota terceirizada

Desafio: Fábrica com produção contínua precisa garantir retirada de produto acabado em janelas de 2 horas. Ausência de motorista gera interrupção de linha.

Aplicação do Framework:

Etapa 1: Identificou que decisão "quem busca" acontecia 1h antes da janela (muito tarde)

Etapa 2: Mensurou custo de interrupção: R$ 15k/hora parada

Etapa 3: Implementou scoring priorizando motoristas com menos de 30min tempo resposta

Etapa 4: Monitoramento em tempo real de disponibilidade 4h antes da janela

Resultado: Ausências caíram de 9% para 1,5% em 60 dias. Zero interrupções de linha em 90 dias.

Varejo: Distribuição multi-CD com agregados

Desafio: Rede de varejo com 5 CDs regionais, 300+ coletas/dia, 100% frota agregada. Gestão manual consumindo 6 horas/dia de 3 analistas.

Aplicação do Framework:

Etapa 1: Mapeou 47 decisões manuais por dia por analista

Etapa 2: Custo time: R$ 12k/mês + R$ 45k frete emergencial = R$ 57k/mês

Etapa 3: Sistematizou com scoring automático + aceite via app

Etapa 4: Dashboard unificado para os 5 CDs

Resultado: Tempo gestão caiu para 2h/dia (67% redução). Frete emergencial: R$ 12k/mês (73% economia). ROI em 45 dias.

Transportadora: Gestão de 200+ motoristas agregados

Desafio: Transportadora não conseguia prever quais motoristas aceitariam ofertas, gerando retrabalho constante e perda de contratos por SLA.

Aplicação do Framework:

Etapa 1: Identificou que oferecia para motoristas errados (baixo histórico aceite)

Etapa 2: 40% das ofertas recusadas, consumindo 5h/dia de re-oferta

Etapa 3: Scoring baseado em histórico de aceite por tipo de carga + região

Etapa 4: Previsão de probabilidade de aceite antes de ofertar

Resultado: Taxa de aceite primeira oferta subiu de 42% para 78%. Tempo re-oferta caiu 70%. Ganhou 3 contratos novos por conseguir comprometer SLA mais agressivo.

Implementação: MovimentAI como Decision Gap Framework sistematizado

Embora o Decision Gap Framework possa ser implementado manualmente (mais difícil de controlar), sua aplicação mais eficiente acontece em uma plataforma desenhada especificamente para operar nesta camada.

A MovimentAI foi construída desde o princípio como implementação sistêmica do framework:

Etapa 1 automatizada: Sistema detecta automaticamente quando planejamento finaliza rota e inicia processo de alocação via Decision Layer, podendo ser integrada via API ou importada via Excel.

Etapa 2 automatizada: Tracking contínuo de todas as métricas (ausência, custo, tempo) com dashboard em tempo real.

Etapa 3 automatizada: Engine de scoring configurável que calcula priorização, regras de negocio, riscos e distribui ofertas automaticamente via app/WhatsApp.

Etapa 4 automatizada: Indicadores atualizados em tempo real com alertas quando métricas degradam além de threshold, aceites, confirmações, carregamentos, etc.

Diferenciais da implementação digital:

• Velocidade: Decisão em menos de 5 minutos vs 2-4 horas manual

• Escala: Mesma equipe gerencia 10x mais volume

• Previsibilidade: IA+Algoritimo identifica risco de ausência horas antes

• Auditoria: 100% das decisões rastreadas e justificadas
  

Conclusão: do Framework à prática na logística brasileira

O Decision Gap Framework não é teoria acadêmica. É método empiricamente validado com 100+ operações que responde a uma pergunta prática: como transformar o intervalo entre planejamento e execução em processo estruturado, mensurável e melhorável?

A resposta está em reconhecer que este intervalo não é "exceção operacional", mas processo crítico que merece atenção.

Resultados consistentes em diferentes segmentos:

✓ Redução de até 80% nas ausências confirmadas (11% para 2-3%)

✓ Economia de 45% no tempo operacional

✓ Recuperação de 5% a 10% da margem operacional

✓ ROI médio em 60 dias de implementação

Mas talvez o impacto mais significativo não esteja nos números. Está na mudança de mentalidade.

Quando você nomeia o problema, você ganha poder de resolvê-lo.

Quando você estrutura o processo, você cria capacidade de melhorá-lo.

Quando você mede o resultado, você constrói inteligência competitiva.

O Decision Gap sempre existiu na logística brasileira. A diferença é que agora ele tem nome, tem método e tem solução.

Próximos passos

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Sobre os autores

Sergio Simões é CEO e fundador da MovimentAI. Formado em Administração, atua há 15 anos nos setores de logística e tecnologia. Ao longo da carreira, tem se dedicado à estruturação de operações logísticas complexas, processos e à criação de modelos escaláveis de decisão e execução no transporte.

Claudio Sampaio é CPTO e fundador da MovimentAI. Formado em tecnologia da informação, possui15 anos de experiência em processos, consultoria e logística. Na MovimentAI, lidera a arquitetura técnica e a evolução do produto, com foco em transformar rotinas manuais em sistemas escaláveis, auditáveis e orientados por dados, garantindo governança operacional e previsibilidade na gestão de tarefas logísticas.

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