A pandemia e o isolamento social ampliaram a demanda de compras no e-commerce e, consequentemente, impulsionaram a aceleração das entregas. O consumidor se tornava mais digital e exigente, enquanto os processos das médias e pequenas empresas de transportes e logística não acompanhavam esse impulsionamento. Faltou tecnologia para melhorá-los visando promover uma boa experiência aos usuários, que buscam, por exemplo, o acompanhamento de seus pedidos em tempo real e quer recebê-los quase que instantaneamente.

As empresas precisarão ajustar seus processos, já que estar no e-commerce se tornou uma commoditie. Não basta ter o produto no ambiente on-line, o diferencial é entregar com agilidade e qualidade, o que requer, ao mesmo tempo, a otimização dos custos para que a operação se torne viável. Essa equação impactou diretamente o setor de transportes de cargas e a adoção de ferramentas digitais tornou-se uma aliada. Para guiar as empresas nas soluções que podem ajudar neste desafio logístico, listo abaixo as principais tendências tecnológicas para este setor.

1) Automação de processos

Durante o processo logístico, existe um volume muito grande de dados coletados, o que dificulta o acompanhamento e o monitoramento. A automação de processos soluciona esta lacuna, compilando os documentos para trazer uma visão centralizada a todos os envolvidos, além de fornecer agilidade e produtividade à operação.

2) Cloud Computing

O armazenamento de informações em nuvem se tornou uma exigência para a logística, pois migrar dados para esse ambiente e acessá-los de forma atualizada de qualquer localidade e momento adiciona eficiência à operação, sem contar a redução de custos deste modelo, que evita investimentos em infraestrutura.

3) Big Data

Os dados sempre foram fundamentais para a análise do histórico e a definição do futuro da empresa. Com o objetivo de extrair, armazenar e analisar as informações geradas durante a jornada de compra, o Big Data possibilita a identificação de falhas no processo logístico e as informações passam a ser gerenciadas com precisão.

4) Analytics

Promove uma análise mais estruturada e afunilada do negócio, revelando insights para uma tomada de decisão mais assertiva e estratégica. Com ela, é possível interpretar dados sobre a operação, bem como em relação ao comportamento do consumidor, alcançando uma visão sobre as tendências de mercado.

5) Inteligência Artificial

A IA possibilita a leitura e a conversão de documentos em dados. Os algoritmos executam atividades similares às capacidades humanas a fim de substituir processos que podem demorar horas para atividades mais reduzidas. A ampliação desta tecnologia para Machine e Deep Learning também pode fornecer dados atualizados aos clientes durante o processo de compra e entrega, resultando numa experiência personalizada.

6) Blockchain

Essa tecnologia garante a rastreabilidade de cargas em tempo real, o que facilita e personaliza a comunicação entre empresa, transportadoras e clientes, proporcionando segurança ao processo.

Mais do que optar por tecnologias que promovam eficiência e agilidade ao negócio, na logística é preciso ter uma visão unificada, pois diversos parceiros de negócios estão envolvidos em diferentes etapas. Para solucionar esse desafio, a integração de sistemas centraliza as informações num único ambiente, facilitando as rotinas das operações, além de dar visibilidade de tudo que ocorre na cadeia, o que permite antecipar e planejar, mas, principalmente, oferecer um melhor atendimento ao cliente, que se tornou o centro do negócio.

*Carlos Kazuo Tomomitsu é CEO e mentor da KeepTrue, empresa de Tecnologia da Informação especializada em soluções integradas na nuvem para otimizar processos, reduzir custos e aumentar a produtividade.

Sobre a KeepTrue

A KeepTrue é um hub de startups de Tecnologia da Informação com foco em automação e Inteligência Artificial. Através de soluções integradas na nuvem, a empresa promove a otimização de processos dos clientes, reduz seus custos e aumenta a produtividade. Com experiência no mercado de TI e projetos em clientes de grande e médio porte, seu objetivo é transformar as operações em modelos Data Driven.