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Importação: 5 etapas que podem ser automatizadas pela IA nos processos de comércio exterior

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São Paulo, janeiro de 2025 – Nos últimos anos, a adoção crescente de tecnologias baseadas em inteligência artificial (IA) tem permitido que muitos negócios ampliem sua margem de eficiência e competitividade, especialmente em mercados dinâmicos como o do comércio exterior. Ao proporcionar agilidade, redução de custos e da incidência de erros humanos, algumas dessas soluções têm permitido automatizar etapas importantes dos processos que fazem parte da rotina do setor, conforme explica Alexandre Pimenta, CEO da Asia Shipping, maior integradora logística da América Latina.

Recentemente, a companhia adquiriu a Dati, uma plataforma em nuvem, baseada em inteligência artificial, que automatiza 87% das etapas na rotina de importação, fornecendo insights que podem fazer a diferença para a tomada de decisões em diversos cenários.

“Com o uso da inteligência artificial tornou-se muito mais simples e eficiente o acompanhamento do pedido até a entrega da carga. A plataforma possibilita ao importador e exportador a visibilidade da sua operação em uma única tela, ajudando em tomadas de decisão extremamente estratégicas. Com a IA é possível otimizar etapas como a gestão de documentos que fazem parte do desembaraço aduaneiro, calcular impostos, rastrear as cargas em tempo real, otimizar o follow-up do processo e melhorar a qualidade dos serviços, produtos e atendimentos prestados”, explica o executivo.

1 – Preenchimento e gestão de documentos

Diante de um complexo processo de documentação, em que uma informação incorreta ou a ausência de algum dado pode acarretar atrasos na liberação da carga e no prazo de entrega, o uso da IA pode ajudar a automatizar a validação, organização e preenchimento das informações do processo com base na leitura dos documentos, reduzindo erros humanos e agilizando o desembaraço aduaneiro.

“Esses processos costumam ser bastante burocráticos e podem ser considerados um dos maiores desafios no comex, mas para isso, temos agora a tecnologia a nosso favor. Ela opera de maneira integrada com sistemas governamentais, nos ajuda no preenchimento automático do processo, dentro das regulamentações exigidas. A Dati, por exemplo, consegue fazer a Declaração Única de Importação, Duimp, que já é parte do programa Portal Único de Comércio Exterior, proposto pelo Governo brasileiro e Receita Federal, em substituição ao antigo Siscomex LI/DI”, explica Pimenta.

  1. Cálculo de impostos

A incidência de impostos pode ser ampla e bastante variável, principalmente em processos de importação e logística mais longos, que envolvem diferentes países, estados e municípios. Nesse sentido, o uso da IA também contribui para a automatização dessas tarefas, calculando com precisão todas as tarifas, impostos e taxas alfandegárias envolvidas no processo – a partir de uma base de dados cadastrada e frequentemente atualizada – para tomadas de decisões financeiras mais assertivas.

  1. Acompanhamento de pedidos

Levando-se em conta todos os processos de importação e suas diferentes etapas, o rastreamento das cargas e a visibilidade em tempo real de onde se encontram esses pedidos são fatores críticos. Entretanto, com a adoção da inteligência artificial, esse monitoramento se torna muito mais fácil. Ao integrar diferentes sistemas, a tecnologia fornece atualizações contínuas tanto para os importadores quanto seus clientes, condições e tempo estimado para a chegada dos produtos.

“Pensando no planejamento logístico para as demandas e pedidos futuros, a IA também analisa o histórico de embarques, as sazonalidades e as tendências de mercado, contribuindo para processos mais ágeis, organizados e traçados por meio de rotas e caminhos mais inteligentes”, complementa o CEO da Asia Shipping.

  1. Follow-up do processo

Na etapa de follow-up do processo – todas as ações proativas de contato, proximidade e interação com fornecedores, como envio de e-mails, mensagens entre usuários ou por WhatsApp – a inteligência artificial desempenha um papel relevante de aprimoramento e personalização dessas abordagens. A tecnologia é capaz de analisar dados de compra e comportamento desses clientes, ajudando a antecipar as necessidades e otimizando os resultados do negócio.

  1. Insights para tomada de decisões

Ao realizar uma análise precisa e estratégica de todos os dados que integram cada processo do comex, incluindo variáveis econômicas, cambiais e logísticas, a inteligência artificial é disruptiva na geração dos melhores insights para tomadas de decisões estratégicas. “Conseguimos identificar padrões comuns a diferentes mercados externos, ter uma previsão de preços e entender o comportamento de cada localidade mundo afora, por exemplo”, conclui o executivo da Asia Shipping.

Sobre a Asia Shipping

A Asia Shipping é uma empresa de logística global, especializada em encontrar as rotas mais inteligentes para seus clientes e transportar mercadorias entre continentes. A empresa está em 12 países, com 43 escritórios pelo mundo, sendo dez no Brasil, e mais de mil colaboradores. A Asia Shipping atua na importação e exportação, fazendo a ponte entre fornecedores, armadores (donos de navios de carga), portos e transportadoras. É o que se chama freight forwarder, um intermediário do negócio de fretes.  É considerada a maior companhia da América Latina nesta categoria e a 30ª no mundo.

(Assessoria)

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Empresas têm mais dados e dashboards, mas continuam tomando decisões ruins

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Especialistas alertam que excesso de indicadores, baixa maturidade analítica e falhas humanas continuam comprometendo decisões estratégicas mesmo em empresas altamente digitalizadas

Empresas nunca tiveram tanto acesso a dados, relatórios em tempo real e ferramentas de monitoramento. Ainda assim, erros operacionais, decisões estratégicas equivocadas e falhas de gestão continuam frequentes, inclusive em organizações altamente digitalizadas.

O paradoxo chama a atenção de especialistas: apesar dos investimentos em analytics, automação e transformação digital, muitas empresas ainda não conseguem transformar informação em decisões eficientes.

Estimativas indicam que entre 60% e 73% dos dados gerados sequer são analisados. Ao mesmo tempo, executivos relatam dificuldade para converter indicadores em ações práticas. Para especialistas, o problema está menos na tecnologia e mais na maturidade analítica.

Dificuldades em para converter indicadores em ações práticas: problema está menos na tecnologia e mais na maturidade analítica.

“Ter acesso a dados não significa necessariamente entender o que eles estão dizendo. Muitas empresas criaram uma infraestrutura sofisticada de monitoramento, mas continuam operando sem clareza estratégica”, afirma Guilherme Francescon Cittoli, co-founder e CPO da ST-One.

Na prática, dashboards, relatórios em tempo real e métricas automatizadas podem criar uma falsa sensação de controle, principalmente em ambientes pressionados por produtividade e rapidez.

A era da “névoa de medição”

A digitalização levou empresas a medir praticamente tudo: desempenho, produtividade, vendas, comportamento do consumidor e indicadores operacionais. O problema é que nem toda métrica gera valor para o negócio.

“Muitas organizações acompanham dezenas de indicadores sem definir claramente quais realmente apoiam a tomada de decisão. Existe um risco enorme de confundir volume de informação com inteligência”, diz Giovanni Abate Neto, CTO da empresa.

Especialistas chamam esse fenômeno de “névoa de medição”, quando o excesso de indicadores dificulta a interpretação dos cenários e favorece métricas de vaidade em detrimento de dados ligados à eficiência operacional, sustentabilidade financeira e comportamento do mercado.

Liderança da ST-One: [Esquerda] Giovanni Abate Neto, Guilherme Francescon Cittolin, Rodrigo Cruz R. Gonçalves e Tiago Machado.

Tecnologia exige interpretação

Segundo os especialistas, muitas empresas investem em transformação digital antes de resolver questões de governança de dados, integração de sistemas e cultura analítica.

“Em muitos casos, as empresas passaram a acumular ferramentas sem criar processos claros para interpretar informações e transformar dados em ação”, afirma Guilherme Francescon Cittoli.

Para Giovanni Abate Neto, outro equívoco é acreditar que a automação elimina a necessidade de análise humana. “Automatizar processos não significa automatizar pensamento crítico. Ainda existe uma dependência muito grande da capacidade humana de interpretar contexto, identificar exceções e questionar padrões.”

Excesso de dados pode paralisar

Outro efeito crescente é a chamada “paralisia analítica”, quando o excesso de informação dificulta decisões rápidas. Na tentativa de reduzir riscos, lideranças acumulam relatórios, reuniões e validações, tornando os processos mais lentos.

Pesquisas mostram ainda que muitos executivos recorrem ao “feeling” para decidir, mesmo em ambientes orientados por dados. Segundo Giovanni Abate Neto, isso ocorre porque a tecnologia não elimina vieses cognitivos, que podem até ganhar aparência de precisão quando sustentados por indicadores mal interpretados.

O desafio continua sendo humano

Embora os investimentos em analytics e digitalização continuem crescendo, o principal gargalo permanece humano. Falta de alfabetização de dados, baixa capacidade analítica, excesso de indicadores e pouca integração entre áreas figuram entre os maiores desafios.

Para os especialistas, as empresas que transformarão dados em vantagem competitiva serão aquelas capazes de equilibrar tecnologia, contexto e pensamento crítico.

“O grande diferencial não está apenas em ter mais dados, mas em conseguir transformar informação em decisões mais consistentes, rápidas e sustentáveis”, conclui Guilherme Francescon Cittoli.

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