Uma guia de remessa rasurada pode atrasar uma entrega muito depois de o papel ter saído do armazém. Basta que uma referência seja lida incorretamente ou que falte um dado para obrigar a novas verificações. É uma dificuldade quotidiana que ganha outra dimensão quando a informação passa a alimentar sistemas de inteligência artificial na logística.
A PFU, divisão de scanners do grupo Ricoh, quer atuar precisamente nessa passagem entre os documentos físicos e a inteligência artificial na logística. A empresa aposta na captura inteligente de dados, combinando equipamentos de digitalização e software capaz de extrair e organizar informação de guias de transporte, faturas e documentos alfandegários.
O problema não se limita à leitura de papéis. Num setor marcado pelo aumento das encomendas e pela circulação de mercadorias entre diferentes operadores, uma informação incompleta pode repercutir-se no controlo de existências, na faturação ou no acompanhamento das entregas.
Inteligência artificial na logística ganha espaço em Portugal
Segundo o Instituto Nacional de Estatística (INE), 14,8% das empresas de transportes e armazenagem utilizavam tecnologias de IA em 2025, acima da média nacional de 11,5%. A adesão mostra a importância crescente destas ferramentas num setor que precisa de gerir grandes volumes de informação.
Também o comércio eletrónico ajuda a perceber a pressão sobre os processos administrativos. Em 2024, as vendas por esta via representaram 20,6% do volume de negócios das empresas, num total aproximado de 83,9 mil milhões de euros, mais 9,8% do que em 2023, de acordo com os dados apresentados pela PFU.
Com mais operações a depender de sistemas digitais, a inteligência artificial na logística precisa de informação que possa ser utilizada sem sucessivas correções. É aqui que entram as soluções de captura documental.
Do papel aos sistemas digitais
A proposta da Ricoh reúne scanners da série RICOH fi e o software PaperStream. O equipamento digitaliza documentos de formatos distintos, enquanto o processamento de imagem procura reduzir interferências como fundos escuros e vincos que dificultam a leitura.
A extração de informação recorre ao reconhecimento ótico de caracteres, conhecido pela sigla OCR, e a ferramentas de automatização. Em vez de conservar apenas uma imagem do documento, o sistema permite transformar parte do seu conteúdo em dados estruturados, preparados para integrar os processos da empresa.
Uma guia de transporte pode, assim, fornecer informação para o acompanhamento de uma entrega; um comprovativo de receção pode facilitar a conferência necessária à faturação. São aplicações que ajudam a perceber como a inteligência artificial na logística depende igualmente do trabalho realizado antes de os dados chegarem aos algoritmos.
A digitalização, contudo, não torna automaticamente correta uma informação errada na origem. A verificação dos dados continua a ser relevante, sobretudo quando estão em causa documentos preenchidos à mão, formatos diferentes ou registos incompletos.
Inteligência artificial na logística começa na qualidade da informação
“A Inteligência Artificial é uma ferramenta extraordinária para a logística moderna, mas depende inteiramente da qualidade dos dados que recebe. Se alimentarmos a IA com dados incorretos ou desestruturados, as decisões de negócio vão falhar”, afirma Jesus Cabañas, Regional Sales Manager da PFU (EMEA) Limited Iberia.
A observação traduz o princípio conhecido como «garbage in, garbage out»: um sistema pode processar rapidamente grandes quantidades de informação e, ainda assim, produzir resultados pouco fiáveis se os dados estiverem incorretos.
Para as empresas, a aposta na inteligência artificial na logística coloca, por isso, duas exigências lado a lado: automatizar tarefas repetitivas e assegurar que a informação usada nas decisões corresponde ao que efetivamente aconteceu nas operações.
Ao aproximar documentos em papel e plataformas digitais, a Ricoh procura reduzir o tempo dedicado à introdução e conferência manual de dados. O alcance desta mudança mede-se em tarefas concretas: uma entrega registada com rigor, uma fatura tratada sem atrasos evitáveis e um inventário apoiado em informação consistente. É nessa base, e não apenas na sofisticação dos algoritmos, que a inteligência artificial na logística pode ganhar utilidade no dia a dia.
