Seara usa assistente de IA para acompanhar rotas de entrega em tempo real

A Seara, marca da JBS, passou a usar uma assistente de inteligência artificial que acompanha as rotas de entrega em tempo real. A ferramenta cruza os dados da operação e conecta motoristas, área comercial e áreas de apoio durante as entregas. O objetivo é ganhar eficiência na distribuição e elevar a efetividade das entregas para 98,5%.

Batizada de Mari, a assistente foi desenvolvida pela empresa brasileira de tecnologia uMov.me e é especializada em inteligência de execução. Ela reúne informações de diferentes sistemas que a Seara já usa para acompanhar a jornada de cada veículo. A ferramenta compara o que foi planejado com o que acontece em campo. Quando encontra um desvio ou uma situação que possa afetar a rota, avisa as equipes responsáveis, sem esperar que alguém perceba o problema.

Da saída do CD ao fim da jornada

O acompanhamento começa antes de o veículo deixar o centro de distribuição. A Mari monitora o horário previsto para o início da rota e pode apontar pendências, como a liberação de documentos. No trajeto, ela avalia como localização, trânsito, distância e janelas de recebimento podem afetar as próximas paradas. Ao fim da jornada, reúne os dados da rota, que servem de base para analisar e aprimorar continuamente a roteirização.

A ideia é transformar a torre de controle logístico em uma torre de controle cognitiva, que não só acompanha a operação, mas também age sobre ela. A Mari não substitui as ferramentas de rastreamento, telemetria ou planejamento de rotas. Ela reúne e interpreta os dados gerados por esses sistemas e cuida dos acionamentos necessários. Assim, backoffice, supervisão e equipe de vendas recebem as informações em tempo real.

Numa torre de controle, um mesmo profissional acompanha a jornada de vários motoristas ao mesmo tempo. Como a assistente automatiza o acompanhamento das rotas e os acionamentos de rotina, o backoffice pode se dedicar aos casos que realmente exigem intervenção humana. Segundo as empresas, o ganho aparece dos dois lados: o motorista é atendido mais rápido durante a entrega, e as equipes de apoio conseguem acompanhar mais jornadas de forma mais focada.

“Uma taxa elevada de sucesso nas entregas não é apenas um indicador operacional, mas parte da nossa capacidade de cumprir o compromisso da marca com quem compra. Ao antecipar ocorrências e acelerar a resposta das equipes, a Mari contribui para preservar o nível de serviço e a disponibilidade dos produtos”, afirma Miguel Anzolin, gerente executivo de Logística da Seara.

Segundo o executivo, um dos maiores desafios da operação é usar os dados que chegam em tempo real das ruas e dos clientes para melhorar a roteirização. A partir de agora, a Mari vai analisar essa base de dados todos os dias, o que permite melhorar as rotas de forma contínua.

Primeira fase e metas

Na primeira fase, o projeto vai envolver 300 motoristas e caminhões, com expansão para 2 mil nas próximas etapas. A operação abrange 20 centros de distribuição, responsáveis por cerca de 500 mil entregas por mês. A meta é reduzir pela metade as reentregas. Com isso, a companhia espera economizar mais de 5 mil horas operacionais por mês e deixar de consumir cerca de 500 mil litros de combustível por ano.

Atendimento pelo WhatsApp, sem aplicativo novo

O motorista fala com a Mari por áudio, no WhatsApp, sem precisar instalar outro aplicativo. Ele pode mandar um áudio para avisar sobre atraso de faturamento, atraso na chegada ou entrega parcial, por exemplo. A IA entende a mensagem, consulta os sistemas da operação e responde também por áudio. Quando é preciso, aciona o backoffice, a supervisão ou a equipe comercial.

Com isso, a informação vai direto de quem está na rua para a equipe responsável, sem passar por vários fluxos. O motorista é atendido mais rápido e as decisões saem mais cedo.

“Em uma operação logística, alguns minutos separam uma entrega bem-sucedida de uma ocorrência que gera custo e desperdício. O que estamos construindo com a Seara é uma assistente que identifica o risco antes e transforma informação em ação, apoiando as pessoas antes que o problema aconteça”, diz Alexandre Trevisan, CEO da uMov.me.

A automação se concentra em consultas, alertas e acionamentos de rotina. As situações que dependem de experiência, contexto ou julgamento continuam com as equipes. “Não se trata de substituir quem acompanha a operação, e sim de ampliar a capacidade de quem já faz esse trabalho”, afirma Trevisan.