🤖 A Amazon resumiu o grande freio da IA na logística: não basta comprar tecnologia. O difícil é fazê-la escalar, gerar retorno e melhorar a operação de verdade. 🧵

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O cenário parece avançado: cerca de 9 em cada 10 organizações já usam IA regularmente em alguma função. Mas agentes de IA — capazes de executar tarefas com mais autonomia — chegam a, no máximo, 10% das atividades de uma área.

Em outras palavras: testar IA ficou fácil. Integrá-la ao dia a dia, com impacto financeiro e operacional mensurável, continua difícil. Para Felipe Aguiar de Moraes, da Amazon Brasil, a vantagem está na distância entre “usar” e “escalar”.

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O principal obstáculo são os dados. Segundo os estudos citados no evento Logística do Futuro 2026, 87% das empresas dizem que dados ruins atrasaram iniciativas digitais ou diminuíram seu valor.

Pense numa IA que define rotas com informações erradas de estoque, entregas ou trânsito. Ela pode calcular muito rápido — e tomar decisões ruins na mesma velocidade. Automação não substitui informação confiável.

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Outro problema: processos desconectados. Na visão apresentada pela Amazon, só 20% do valor de uma iniciativa vem da ferramenta. Os outros 80% dependem de redesenhar fluxos, integrar equipes e estabelecer governança.

Na prática, a Amazon usa IA para posicionar estoques, ocupar veículos, definir rotas e escolher estruturas de entrega rápida. Mas a lição vale para qualquer empresa: IA não conserta uma operação mal desenhada; ela só acelera o que já existe.

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O alerta é relevante: mais de 40% dos projetos de IA agêntica podem ser cancelados até 2027 por retorno incerto ou controles insuficientes. A próxima corrida não será por mais IA — será por dados melhores, processos claros e uso responsável.