A inteligência artificial na logística já pode ir além do monitoramento de entregas. Veja como a Seara usa a Mari, assistente virtual desenvolvida pela uMov.me, para antecipar riscos, acionar equipes e apoiar decisões durante a execução.
A inteligência artificial na logística está mudando a forma como grandes operações acompanham entregas, tratam exceções e tomam decisões durante a execução.
Na Seara, essa transformação ganhou uma aplicação concreta com a Mari, assistente virtual de logística desenvolvida pela uMov.me. Desde outubro de 2026 [validar mês antes da publicação], a solução acompanha a jornada das entregas em tempo real, identifica desvios e aciona pessoas e sistemas antes que uma ocorrência se transforme em custo, desperdício ou impacto para o cliente.
A Mari não é apenas um painel de indicadores. Ela funciona como uma camada de inteligência conectada ao que acontece quando motoristas, equipes internas e sistemas precisam agir de forma coordenada.
Como resume Alexandre Trevisan, CEO da uMov.me, em uma operação logística “alguns minutos separam uma entrega bem-sucedida de uma ocorrência que gera custo e desperdício”.
Esse é o ponto central do projeto: transformar informação em ação enquanto ainda existe tempo de intervir.
O que é inteligência artificial na logística?
Inteligência artificial na logística é o uso de sistemas capazes de interpretar dados operacionais, identificar riscos, antecipar desvios e apoiar decisões durante a execução de entregas, rotas e transportes. Em vez de apenas registrar o que aconteceu, a IA ajuda a operação a agir enquanto o processo ainda está em andamento.
Na logística, essa aplicação pode envolver dados de:
- rastreamento;
- telemetria;
- planejamento de rotas;
- trânsito;
- TMS;
- status da entrega;
- documentação;
- comunicação com motoristas;
- ocorrências operacionais.
Da informação isolada ao contexto operacional
Um dado isolado mostra que um veículo está parado. Uma operação com inteligência aplicada cruza essa informação com rota, horário previsto, trânsito, cliente, tipo de carga e histórico da entrega.
Com isso, a gestão deixa de olhar apenas para um evento e passa a entender o risco por trás dele.
Esse avanço se conecta diretamente à evolução da gestão de entregas, que deixa de depender apenas de status e relatórios para acompanhar o que acontece durante a execução.
Da análise posterior à ação durante a execução
Em muitas operações, os problemas só aparecem depois: no relatório do fim do dia, na reclamação do cliente ou na tentativa de reagendar uma entrega.
Com IA aplicada à logística, a leitura acontece durante a execução. Isso permite tratar desvios antes que eles se consolidem como atraso, perda, reentrega ou custo adicional.
Como a Seara está usando inteligência artificial na logística?
A Seara está usando inteligência artificial na logística por meio da Mari, uma assistente virtual criada para acompanhar entregas em tempo real, interpretar sinais da operação e acionar pessoas ou sistemas quando identifica risco de desvio. A solução atua como apoio à tomada de decisão durante a jornada logística.
A assistente lê informações de rastreamento, telemetria, rotas e trânsito. Quando percebe uma divergência entre o planejado e o que está acontecendo, ela aciona os fluxos definidos para que backoffice, supervisão ou equipe comercial possam atuar no momento certo.
Uma assistente conectada à rotina da operação
A interação com a Mari acontece por voz no WhatsApp. Motoristas, vendedores e gestores podem conversar com a assistente sem instalar um novo aplicativo.
O canal é simples, mas a estrutura por trás dele conecta dados, contexto e fluxos operacionais. Isso facilita a adoção no dia a dia, porque a tecnologia entra em um canal que já faz parte da rotina de quem está em campo.
O foco está no motorista e na entrega
Durante anos, a tecnologia logística avançou principalmente no monitoramento dos veículos, com rastreadores, sensores e telemetria. Esses recursos seguem relevantes. No entanto, a Mari adiciona outra camada: entender o que o motorista precisa para cumprir a entrega conforme o planejado.
Isso pode incluir:
- garantir que o documento correto esteja disponível;
- antecipar informações sobre o cliente;
- transformar alterações de trânsito em alerta;
- apoiar situações de falta de documentação;
- orientar tratativas em filas de descarga;
- tratar casos de entrega parcial.
Como explica Trevisan, “monitoramento o rastreador já faz”. O diferencial está em escutar a execução e acionar quem pode resolver o desvio.
Como a IA pode antecipar problemas em entregas?
A IA pode antecipar problemas em entregas ao cruzar dados de rota, trânsito, rastreamento, telemetria e planejamento para identificar sinais de risco antes que a ocorrência aconteça. Quando percebe um possível atraso, falta de documento ou desvio operacional, o sistema aciona os responsáveis pela tratativa.
No caso da Seara, essa antecipação é central porque a logística de alimentos envolve cargas sensíveis, janelas de entrega, disponibilidade de produtos e custo operacional.
Sinais que indicam risco
A Mari pode identificar situações como:
- atraso na largada;
- impacto de trânsito na rota;
- risco de atraso na entrega;
- falta de documentação;
- fila para descarga;
- entrega parcial;
- risco em cargas refrigeradas ou congeladas;
- necessidade de acionar backoffice, supervisão ou equipe comercial.
Esses sinais não são analisados de forma isolada. Eles fazem parte de um fluxo de decisão conectado à operação.
Ação antes da ocorrência virar prejuízo
A antecipação só gera valor quando existe ação.
Por isso, a IA não apenas informa que algo pode dar errado. Ela direciona o caso para as áreas responsáveis, conforme o fluxo definido pela operação.
Na prática, a informação chega para quem pode agir enquanto ainda existe tempo de alterar o resultado.
Esse mesmo raciocínio se aproxima da lógica de operação de transporte monitorada em tempo real: acompanhar status é importante, mas agir sobre desvios durante a execução é o que muda o resultado.
O que é uma torre de controle cognitiva?
Uma torre de controle cognitiva é uma evolução da torre de controle logística tradicional. Além de monitorar indicadores, ela interpreta o contexto da operação, identifica desvios em tempo real e aciona fluxos de tratativa. O objetivo é apoiar decisões durante a execução, não apenas mostrar o problema depois que ele aconteceu.
No projeto da Seara, esse conceito aparece na forma como a Mari conecta dados, sistemas e pessoas.
Torre tradicional: monitorar
Uma torre de controle logística ajuda a visualizar indicadores, status de entregas e ocorrências. Ela é útil para dar visibilidade à operação.
O limite está na ação. Muitas vezes, o painel mostra que algo está errado, mas a tratativa ainda depende de uma pessoa interpretar o dado, encontrar o responsável e iniciar o contato.
Torre cognitiva: interpretar e acionar
A torre cognitiva adiciona uma camada de inteligência.
Ela identifica o desvio, entende o contexto e encaminha a situação para o fluxo correto. Isso reduz o tempo entre a identificação do risco e a ação operacional.
No case da Seara, essa diferença aparece na passagem de um painel que informa que algo está errado para uma estrutura que trata o caso enquanto ele ainda tem solução.
Como agentes de IA ajudam equipes de logística?
Agentes de IA ajudam equipes de logística ao assumir leituras operacionais, identificar exceções, acionar fluxos e organizar informações para que as pessoas foquem nas decisões que exigem experiência e julgamento. Eles não substituem a equipe, mas ampliam sua capacidade de acompanhar a operação em escala.
Na Seara, a lógica é de colaboração entre pessoas, processos e agentes inteligentes. A IA atua onde consegue entregar velocidade, escala e consistência. As pessoas seguem no centro das decisões críticas.
O que os agentes fazem
Em uma operação logística, agentes de IA podem apoiar atividades como:
- interpretar dados de sistemas diferentes;
- identificar riscos de atraso;
- priorizar ocorrências;
- acionar áreas responsáveis;
- registrar interações;
- consolidar informações de rota;
- resumir desempenho ao final da operação.
Essas atividades reduzem o tempo gasto em consolidação manual e ajudam a direcionar a atenção para os casos que precisam de análise.
O que continua com as pessoas
A tomada de decisão segue dependendo das equipes.
As pessoas continuam responsáveis por avaliar contexto, negociar alternativas, lidar com situações sensíveis e decidir caminhos quando o fluxo exige julgamento humano.
Por isso, a proposta da IA não é retirar o humano da operação. É dar mais capacidade de resposta para quem já acompanha a execução.
O que a Mari faz na operação logística da Seara?
Para evitar repetição, as capacidades da Mari podem ser organizadas em uma tabela-resumo:
| Capacidade | Como funciona na operação |
| Conversa por voz no WhatsApp | Motoristas, vendedores e gestores interagem com a assistente sem instalar outro aplicativo. |
| Integração com sistemas | Conecta informações de rastreamento, telemetria, TMS, planejamento de rotas e trânsito. |
| Alertas de largada | Avisa o horário previsto de início da rota e sinaliza atrasos. |
| Antecipação de atrasos | Cruza trânsito e distância para identificar possíveis impactos na viagem. |
| Identificação de riscos | Reconhece situações que podem comprometer o andamento da entrega. |
| Gestão de exceções | Apoia tratativas de falta de documentação, filas para descarga e entregas parciais. |
| Monitoramento de cargas sensíveis | Acompanha riscos no transporte de refrigerados e congelados. |
| Acionamento das áreas responsáveis | Direciona ocorrências para backoffice, supervisão, equipe comercial ou cliente, conforme o fluxo definido. |
| Resumo de desempenho | Consolida informações da rota, do motorista e da frota ao final da operação. |
Essas capacidades mostram que a Mari atua em diferentes momentos da jornada. Ela apoia desde a largada até o fechamento da rota, conectando campo, gestão e sistemas em um mesmo fluxo operacional.
Quais resultados a Seara busca com IA na logística?
A Seara busca elevar a efetividade das entregas de aproximadamente 96% para 98,5%, usando a inteligência artificial para antecipar desvios, apoiar decisões e atuar antes que ocorrências se transformem em perdas.
Essa meta ganha relevância porque pequenas variações percentuais podem representar grande impacto em operações de escala nacional.
Essa relação entre efetividade logística e compromisso com o consumidor também aparece na visão da liderança da Seara:
Efetividade de entrega como indicador estratégico
Em uma empresa de alimentos, a logística está diretamente ligada à disponibilidade do produto para o consumidor.
Quando a entrega falha, o impacto pode aparecer em diferentes pontos:
- risco de ruptura;
- aumento de custo operacional;
- necessidade de reentrega;
- perda de eficiência;
- pior experiência para clientes e consumidores.
Por isso, a taxa de sucesso nas entregas não é apenas um indicador operacional. Ela representa a capacidade de cumprir o planejamento na ponta.
Antecipação como ganho operacional
A Mari foi concebida para contribuir com esse avanço ao identificar riscos antes da ocorrência.
Quanto mais cedo a operação sabe que algo pode sair do planejado, maior a chance de agir. Em logística, tempo de resposta pode ser a diferença entre corrigir uma rota e lidar com uma perda.
Como a parceria entre Seara e uMov.me evoluiu?
A parceria entre Seara e uMov.me começou há cerca de quatro anos, com um projeto de rastreamento por QR Code para a gestão de entregas de kits de Natal. Com o tempo, essa relação evoluiu para uma solução integrada à operação logística da companhia.
Do rastreamento à inteligência de execução
A evolução mostra uma mudança importante.
O projeto deixou de ser apenas uma automação de um processo específico e passou a conectar dados, sistemas, pessoas e agentes inteligentes em tempo real.
Esse avanço só foi possível porque a uMov.me acumulou conhecimento sobre os processos e desafios da Seara ao longo da parceria.
Tecnologia adaptada à operação
A plataforma não precisa ser reescrita a cada cliente. O que muda é a configuração da operação, dos dados e dos agentes conforme a necessidade de cada negócio.
Como afirma Trevisan, “a tecnologia precisa se adaptar à operação, e não o contrário”.
Essa visão é central para projetos de IA em logística. A tecnologia só gera valor quando respeita os fluxos, os dados e as decisões reais da operação.
O que esse projeto mostra sobre o futuro da logística?
O caso da Seara mostra que o futuro da logística passa por sistemas capazes de participar da execução, e não apenas registrar indicadores. A inteligência artificial começa a atuar como uma camada que interpreta contexto, conecta áreas e ajuda equipes a tratar exceções antes que elas gerem impacto.
Para operações de grande escala, essa mudança é significativa.
Monitorar continua importante
Rastreadores, telemetria e sensores seguem essenciais para dar visibilidade à operação.
Eles mostram onde está o veículo, como a rota avança e quais eventos acontecem ao longo da jornada.
Agir durante a execução passa a ser decisivo
O próximo passo é transformar essa visibilidade em resposta operacional.
Isso significa usar IA para:
- identificar riscos;
- priorizar ocorrências;
- acionar responsáveis;
- apoiar motoristas;
- consolidar dados;
- orientar decisões em tempo real.
É nesse espaço que agentes inteligentes ganham relevância: conectando informações e ajudando a operação a agir enquanto ainda há tempo.
Como a uMov.me aplica inteligência artificial na logística?
A uMov.me desenvolve soluções para gestão de operações de campo e inteligência artificial aplicada ao negócio. Na logística, a plataforma conecta pessoas, processos e agentes inteligentes para ampliar a visibilidade, padronizar rotinas e apoiar decisões em tempo real.
No case da Seara, essa atuação aparece em uma assistente virtual integrada à rotina logística, capaz de interpretar dados, conversar com motoristas e equipes, acionar fluxos e apoiar a antecipação de desvios.
Essa lógica também aparece em outras frentes da operação logística, como a validação de canhotos, a comprovação de entregas, a gestão de ocorrências e a automação de fluxos entre campo e backoffice.
Para empresas que precisam acompanhar rotas, entregas, comprovantes e ocorrências em um mesmo fluxo, a solução de logística da uMov.me conecta execução em campo, dados operacionais e inteligência artificial aplicada.
Perguntas frequentes sobre inteligência artificial na logística
O que a inteligência artificial pode fazer na logística?
A inteligência artificial pode interpretar dados de rotas, trânsito, rastreamento e telemetria para identificar riscos, antecipar desvios e apoiar decisões durante a execução logística. Ela ajuda a operação a sair do monitoramento passivo e avançar para uma gestão mais preventiva.
Como a IA pode antecipar problemas em entregas?
A IA antecipa problemas ao cruzar sinais operacionais em tempo real, como trânsito, distância, horário previsto, status da rota e informações do cliente. Quando identifica risco de atraso ou exceção, ela pode acionar o fluxo de tratativa antes que a entrega seja comprometida.
O que é uma torre de controle cognitiva?
Torre de controle cognitiva é uma estrutura que, além de monitorar indicadores logísticos, interpreta contexto, identifica desvios e aciona pessoas ou sistemas para tratar ocorrências. Ela amplia a torre tradicional ao transformar visibilidade em ação durante a execução.
Como agentes de IA ajudam equipes de logística?
Agentes de IA ajudam equipes de logística ao interpretar dados, identificar exceções, priorizar ocorrências e acionar áreas responsáveis. Com isso, reduzem o tempo gasto em consolidação manual e permitem que as pessoas foquem em decisões que exigem experiência e julgamento.
Como a Seara está usando inteligência artificial na logística?
A Seara usa inteligência artificial por meio da Mari, assistente virtual desenvolvida pela uMov.me para acompanhar entregas em tempo real, antecipar desvios, apoiar motoristas e acionar áreas responsáveis quando identifica riscos na operação.
Considerações finais
A inteligência artificial na logística ganha valor quando deixa de ser apenas análise e passa a apoiar a execução.
O case da Seara mostra esse movimento. Com a Mari, a operação passa a contar com uma assistente virtual capaz de acompanhar entregas, interpretar sinais de risco, conversar com quem está em campo e acionar os fluxos necessários para tratar desvios.
Para empresas com operações complexas, esse avanço muda a forma de gerir entregas. A visibilidade continua importante, mas a capacidade de agir no momento certo passa a ser decisiva.
Com agentes inteligentes conectando dados, pessoas e processos, a logística ganha mais agilidade para lidar com exceções e mais condições de proteger o resultado da operação.
Conheça a solução de logística da uMov.me e veja como aplicar inteligência artificial à gestão de entregas, ocorrências e operações em campo.
