A execução logística brasileira, especialmente na gestão de frotas terceirizadas, opera em um paradoxo crônico. Sistemas robustos de planejamento (TMS) desenham rotas ideais em um mundo estático, enquanto a realidade dinâmica dos pátios, estradas e motoristas impõe desvios que custam milhões em margens desperdiçadas. Neste hiato entre o plano perfeito e a execução caótica, surge a MovimentAI, uma plataforma que se posiciona “Sistema Nervoso Central” da execução logística.
Em entrevista para a Frrota&Cia, Sérgio Simões, CEO e Fundador da MovimentAI, delineia a arquitetura de uma solução que atua onde os sistemas tradicionais falham, que é justamente no instante em que a operação demanda uma decisão. “Nossa tese central é simples: o maior gargalo da logística moderna não é planejamento, é decisão“, afirma Simões. “As empresas investiram pesado em sistemas que planejam rotas e emitem documentos, mas o prejuízo da margem começa a se acumular minutos após a venda, em processos decisórios manuais, sob pressão e baseados em dados históricos irrelevantes para o momento presente“, complementa.
A distinção entre a MovimentAI e um TMS tradicional é intencional e arquitetural. “O TMS é forte em criar o plano ideal por meio de rotas, janelas, contratos, programação“, explica Simões. “A plataforma assume o processo imediatamente após esse planejamento. Transformamos rotas em veículos e motoristas reais. E, mais crucial, atuamos quando o plano sofre um desvio relevante, reajustando a execução em tempo real“, complementa.
O CEO rejeita a ideia de sobreposição. “Não substituímos o TMS. Ocupamos o espaço que eles nunca foram desenhados para ocupar, que é o da orquestração contínua da execução. Enquanto o TMS opera no ‘mundo perfeito’, nós operamos no ‘mundo real’ da frota agregada, onde variáveis mudam a cada minuto“, analisa.
Problemas como no-shows (não comparecimento de um motorista, veículo ou carga em um agendamento de transporte ou entrega) – que representam, em dados proprietários da empresa, a principal causa de insucesso – e negociações de emergência são, na visão do executivo, sintomas de uma doença sistêmica, provocadas pela desintegração da decisão.
“Percebemos três falhas estruturais“, detalha Simões. “Primeiro, a decisão é tratada como pontual, não como um processo contínuo. Segundo, há uma fragmentação dos atores decisórios (embarcador, transportador e motorista) sem integração em plataformas comuns. Terceiro, não há um ‘dono’ claro da decisão durante a execução, o que gera disputas e urgências“, aponta.
A plataforma ataca essa causa raiz através de um modelo de dados unificado centrado em comportamento e eventos, não em cadastros estáticos. “Dados operacionais só têm valor se forem em tempo real“, defende o empresário. O núcleo do sistema é um algoritmo operacional que trata transportadoras, motoristas e veículos como “entidades vivas“, com estado e histórico evolutivo. Cada interação —aceite, atraso, check-in, comunicação— gera sinais que alimentam este modelo.
A partir dele, a plataforma constrói rankings dinâmicos baseados em confiabilidade em tempo real, tempo de resposta e geolocalização, não apenas em SLAs históricos; perfis individuais de comportamento, permitindo tratamento diferenciado; bem como pelo desenho inteligente de oferta em que a plataforma não “dispara” fretes, ela modela a oferta mais aderente para cada parceiro, considerando probabilidade real de aceite, histórico, zona de atuação e tipo de veículo, reduzindo drasticamente a necessidade de negociação manual,
Arquitetura do motor de decisão
No cerne da plataforma, opera um motor de decisão projetado para determinar como a operação deve reagir a qualquer desvio. Segundo Sérgio Simões, este é um modelo intrinsecamente híbrido e orquestrado em que sua arquitetura se sustenta em três camadas principais que funcionam em sincronia. A primeira é a Camada de Regras de Negócio, responsável por garantir a segurança operacional, a conformidade (compliance) e o respeito aos limites contratuais. Em paralelo, a Camada Preditiva entra em ação, utilizando modelos de machine learning (aprendizado da máquina) para estimar em tempo real riscos como no-shows, probabilidade de atrasos e o sucesso de alternativas disponíveis. Finalmente, a Camada de Orquestração sintetiza todas as informações e análises geradas pelas camadas anteriores, com o objetivo único de escolher e executar automaticamente a melhor ação possível dentro do conjunto de restrições definidas para a operação.
“Estamos evoluindo para agentes de IA autônomos que automatizarão tratativas como renegociação, substituição de motoristas e cobranças de atualização“, adianta Simões. A latência para ação corretiva varia por operação, mas é minimizada pela coleta de sinais via geolocalização em app móvel e integrações com WhatsApp, que permitem detecção proativa de desvios, incluindo veículo parado a uma distância crítica do ponto de coleta no horário combinado.
A MovimentAI foi concebida como uma camada agnóstica. “Disponibilizamos APIs RESTful para integração. O contrato é simples: eventos entram, decisões saem“, explica o CEO. A plataforma recebe pedidos e rotas planejadas do TMS, processa a decisão de alocação e execução, e pode retroalimentar o sistema de origem (TMS, WMS) com as atualizações do “plano de fato”, como a realocação de uma doca ou a substituição de uma transportadora, evitando duplicidade e conflitos.
Impacto Mensurável
Para além dos números mais visíveis no front comercial, como a redução de 11% nos no-shows e a economia de 40% no tempo despendido em negociações, a MovimentAI mantém um rigoroso monitoramento de um conjunto de métricas internas que avaliam a saúde e a eficácia intrínseca da plataforma.
Essa automação redefine radicalmente a função do coordenador de transporte. “A automação não elimina o cargo; transforma seu perfil. O analista deixa de ser um operador reativo, fazendo ligações e ‘apagando incêndios’, para se tornar um orquestrador e monitor de exceções. Ele acompanha indicadores de risco, valida decisões de alto custo e atua na melhoria contínua do modelo. A inteligência deixa de estar ‘presa’ na cabeça das pessoas e é codificada na plataforma“, analisa Simões.
O Futuro
Olhando adiante, os desafios técnicos da MovimentAI vão além da evolução algorítmica. “Nosso próximo grande passo é digitalizar de forma inteligente um mercado ainda manual, o que tornará a atividade mais atrativa para novos motoristas“, projeta o empresário. A visão é construir um ecossistema onde a tecnologia reduza o risco e a incerteza para quem executa, criando um ciclo virtuoso de profissionalização, previsibilidade e retenção de talentos.