A inteligência artificial ocupou boa parte das conversas no Fórum ILOS 2026. O ponto que mais chamou a atenção da Conexlog foi a mudança de foco: o mercado começa a discutir como conectar IA, dados e sistemas corporativos para apoiar decisões reais.

Depois de uma fase marcada pela geração de textos, imagens e relatórios, a tecnologia avança para as rotinas operacionais. Agentes de IA conectados aos sistemas das empresas podem consultar informações, identificar cenários e recomendar ações.


A IA começa a participar das decisões

Quando conectada aos sistemas corretos, a inteligência artificial pode reunir dados de estoques, pedidos, fornecedores e transportes para apresentar uma visão organizada da operação.

Considere uma empresa que precisa decidir se aguarda uma reposição programada ou aciona uma solução emergencial. A IA pode reunir informações sobre estoque disponível, consumo médio, prazo do fornecedor e risco de ruptura.

O gestor continua responsável pela decisão, mas passa a contar com informações organizadas no momento em que precisa agir.

Esse avanço também pode transformar o papel dos sistemas corporativos. CRM, ERP e plataformas de gestão deixam de funcionar somente como registros do que aconteceu e passam a apoiar a identificação do que exige atenção.


Em uma operação crítica, isso pode significar:

  • sinalizar que o horário da coleta ameaça o corte de embarque;
  • comparar o prazo disponível com a próxima conexão aérea;
  • identificar que o modal planejado deixou de ser viável;
  • recomendar a avaliação de uma rota alternativa;
  • priorizar um pedido com maior risco de impacto operacional. 

Uma informação correta recebida depois do fechamento do embarque confirma o problema, mas não ajuda a evitá-lo. A utilidade está na combinação entre precisão, contexto e velocidade.


Quem conhece o problema poderá ajudar a criar a solução

Outro movimento observado no Fórum foi a aproximação entre conhecimento técnico e desenvolvimento de tecnologia.

Com ferramentas de IA e práticas conhecidas como vibe coding, profissionais sem formação tradicional em programação conseguem criar protótipos, automatizações e aplicações simples.

Um especialista em estoque, transporte, compras ou atendimento conhece os gargalos e as exceções que raramente aparecem no desenho inicial de um processo. Esse conhecimento pode ser utilizado para testar soluções próximas da realidade operacional.

Um profissional de operações, por exemplo, pode ajudar a estruturar uma ferramenta que reúna horários de coleta, cortes de embarque e prazos de conexão para apoiar uma análise inicial de viabilidade.

Isso não elimina a participação das áreas de tecnologia. As áreas operacionais identificam os problemas e ajudam a desenhar as soluções. TI, segurança e governança cuidam da integração, proteção dos dados, controle de acesso e estabilidade.

Criar um protótipo ficou mais acessível. Transformá-lo em uma ferramenta corporativa confiável ainda exige método.


Inteligência depende de dados confiáveis

A adoção da IA também amplia a responsabilidade das empresas. Se os dados estiverem incompletos ou desatualizados, a ferramenta poderá produzir uma recomendação aparentemente coerente e operacionalmente equivocada.

Imagine uma solução que recomende determinado voo sem considerar o tempo real de coleta, o deslocamento até o terminal ou o corte de embarque. A resposta pode parecer rápida, mas o plano já nasce inviável.

Antes de implementar uma ferramenta, a empresa precisa avaliar qual problema será resolvido, quais dados serão utilizados, quem validará as recomendações e quais decisões continuarão exigindo aprovação humana.

A prioridade não precisa ser começar com um agente totalmente autônomo. Um primeiro projeto pode resolver uma decisão específica, com dados confiáveis, limites definidos e acompanhamento dos resultados.


O aprendizado para a Conexlog

A IA faz sentido quando reduz o tempo entre identificar um risco e tomar uma decisão. Na prática, isso pode significar cruzar coleta, corte de embarque, conexão e última milha para alertar sobre uma rota inviável antes que o prazo seja comprometido.

O aprendizado do Fórum foi objetivo: começar por um problema operacional específico, utilizar dados confiáveis e manter a validação humana. O valor está em dar à equipe mais tempo e informação para agir.