Apesar de toda a conversa sobre digitalização, o papel ainda reina em muitos processos logísticos. Conhecimentos de transporte, notas fiscais, protocolos de entrega e até etiquetas manuais continuam circulando pelas operações, especialmente em empresas que lidam com múltiplos fornecedores ou operam em regiões com pouca conectividade. Nesse cenário, o OCR tem ajudando empresas a transformar o analógico em digital com rapidez e precisão, mas não apenas nisso: empresas que já não usam mais papel também podem se beneficiar do OCR em outros processos. Vamos entender como tudo isso funciona?

🔎 Conceito

OCR (sigla para Optical Character Recognition, ou Reconhecimento Óptico de Caracteres) é a capacidade de um sistema ler textos impressos ou manuscritos a partir de imagens e transformá-los em dados utilizáveis por sistemas de gestão. Essa leitura pode ser útil na hora de digitalizar documentos físicos, analisar imagens para reconhecer padrões ou converter textos aplicados em diferentes formatos para uma versão digital padronizada.

Parece complexo? Nem tanto, e tem mais a ver com o seu dia a dia do que parece, olha só: quem já trabalhou em qualquer área que envolva transporte ou armazenagem sabe que o papel é o combustível oculto de muitas operações. Cada entrega é acompanhada por documentos que garantem o controle, a legalidade e o rastreio da mercadoria (os famosos e temidos “canhotos da nota fiscal”), mas a gestão disso tudo manualmente é um desafio.

Segundo a ABOL (Associação Brasileira de Operadores Logísticos), um operador logístico médio pode lidar com mais de 10 mil documentos por mês. Um outro estudo, dessa vez da McKinsey, apontou que empresas que implementaram OCR reduziram em até 60% o tempo de processamento de documentos e em 30% os erros de digitação humana – um baita ganho, não acha?

Mas agora vem uma informação que pode ser chocante: a aplicação do OCR não é algo novo. Ele surgiu ainda nos anos 1920, mas se tornou mais popular a partir da década de 1970, com o avanço dos scanners e da digitalização. Inicialmente, era usado em bancos para fazer a leitura de cheques; com o tempo, evoluiu ao ponto de reconhecer fontes manuscritas, carimbos e até documentos com baixa qualidade de imagem.

Lembra do filme “Prenda-me se for capaz”, com o Leonardo DiCaprio falsificando cheques para conseguir uma grana? Então, o processo que ele consegue burlar nos bancos para que a sua fraude funcione utilizava uma forma rudimentar de OCR, que reconhecia padrões fixos como os numerais nos cheques com uma sequência lógica, a logo da PanAm aplicada em um determinado local do papel, etc. Claro, ainda sem toda a parafernalha tecnológica que temos atualmente, mas toda tecnologia tem um ponto de partida.

Hoje, com o uso de inteligência artificial e machine learning, os sistemas conseguem aprender com erros anteriores e adaptar a leitura conforme o tipo de documento, e empresas como Google, Amazon e Adobe disponibilizam APIs de OCR que podem ser utilizadas em soluções integradas.

📦 Qual o real impacto do OCR?

Imagine o seguinte cenário sem a aplicação do OCR:

• O motorista chega ao centro de distribuição com uma pilha de comprovantes de entrega da sua rota;
• O analista tem que de digitar todos os dados manualmente no sistema (enquanto tenta decifrar se o cliente escreveu um 6 ou um 8), comprovante por comprovante, para que a rota seja baixada corretamente;
• Em seguida, ele tira uma foto ou escaneia cada comprovante para que a imagem fique registrada no sistema (para o caso de alguém precisar comparar a assinatura de quem recebeu, fazer alguma contestação, etc);
• Por fim, ele organiza todos os comprovantes por rota, sequência de atendimento e data, e coloca em uma caixa de arquivo que ficará sujeita às ações do tempo em algum canto abandonado da empresa.

Chato, cansativo, moroso, cheio de poeira… certo? Agora vamos para um cenário com a aplicação do OCR:

• O motorista realiza a entrega para o cliente; logo depois que o cliente assina o comprovante, o motorista usa o celular para abrir um app que contém a tecnologia OCR e tira a foto desse comprovante; nessa foto, o sistema vai reconhecer:

🔹Se todos os dados do comprovante foram preenchidos corretamente;

🔹Se aquele comprovante é, de fato, o da entrega que o motorista realizou (ele pode estar entregando a mercadoria de um cliente em outro lugar, ou pedindo para o cliente assinar um comprovante que não se refere à entrega que ele acabou de fazer);

🔹Se a foto enquadrou corretamente os dados do comprovante e se estão todos nítidos (para não enxergarmos a foto de um pé no lugar do comprovante, ou um comprovante com um dedão por cima de algum valor importante, por exemplo).

Adicionalmente, outras tecnologias podem ser embarcadas no aplicativo que ele usou para fazer o registro e trazer ainda mais informações, como:

• As coordenadas de latitude e longitude do local de entrega (o que permite verificar se a entrega foi feita no local correto ou não);
• Os dados de data/hora de entrega;
• O motivo correspondente ao atendimento (“entrega realizada com sucesso”, ou “entrega realizada com ressalvas – mercadoria entregue na casa do vizinho”).

Tudo isso pode ser integrado com os demais sistemas da empresa (ERP, WMS, TMS), além de permitir o disparo automático das informações de comprovação de entrega para o cliente e outros interessados (por exemplo, o vendedor que digitou o pedido) e manter um histórico registrado de todas as informações no sistema em tempo real.

Se em algum momento for necessário consultar o histórico daquela entrega, tudo estará disponível a alguns cliques de distância, em vez de estar dentro de uma caixa empoeirada com uma etiqueta mal colada que diz “comprovantes de entrega – janeiro a abril/2025”.

🪢 Ok, mas ainda temos algumas pontas soltas no processo…

Acho que já consegui te mostrar o quanto ter uma tecnologia com uso do OCR, especialmente quando combinada com outras funcionalidades, pode ajudar a sua operação no dia a dia, mas provavelmente você deve estar se perguntando: “Ok, eliminamos a parte em que o analista fica escaneando as coisas e digitando um monte de informação, as informações estão legíveis no sistema… mas o comprovante em papel ainda existe. E aí?” (se não estava pensando nisso, agora está 😅)

Esse exemplo foi uma demonstração em um cenário onde a eliminação do papel ainda não é possível (e isso acontece com muito mais frequência do que a gente imagina, inclusive em grandes empresas). Temos diferentes razões que podem explicar essa dificuldade de adaptação:

• A tecnologia na empresa ainda não é madura o suficiente para garantir que todos os dados salvos digitalmente estão seguros, e o papel funciona como uma espécie de “backup”;
• Outros processos da empresa ainda não foram automatizados o suficiente para permitir a eliminação do papel – o setor financeiro não está integrado com o sistema TMS usado no setor de logística; logo, eles ainda precisam do comprovante em papel para fazer os pagamentos da maneira correta.

Quando falamos da implementação de tecnologia em uma empresa, precisamos considerar que ela vai muito além de um ou outro setor e deve ser integrada de ponta a ponta, garantindo que os dados passem por todas as áreas de maneira consistente e segura.

Sabe quem já conseguiu eliminar praticamente todos os papeis da operação? Empresas de e-commerce. Se você compra muitas coisas pela internet, já deve ter notado que raramente precisa assinar algo em papel para registrar que recebeu a sua encomenda, certo? Isso se deve a processos tecnológicos mais bem estruturados e que já conseguiram tirar o papel da rotina diária.

Mas nesse caso, como fica a comprovação? Simples: você pode assinar um comprovante na tela do celular do motorista! O comprovante passa a ser totalmente digital e, numa tacada só, eliminamos três problemas: 1) aquele monte de papel para assinar, 2) aquele monte de papel pro analista digitar e tirar foto/escanear, e 3) aquele monte de papel para guardar em um arquivo.

🤔 Então quando eu retirar todos os papeis da minha operação, o OCR não terá mais uso?

Claro que terá! Como o OCR é um processo que reconhece padrões, podemos usá-lo em outros contextos, como escanear os códigos de barras das mercadorias durante uma entrega para garantir que estão sendo retiradas somente as caixas corretas. Já viu uma van do Mercado Livre por dentro? Só tem caixas e mais caixas, todas mais ou menos com o mesmo padrão de tamanho e peso, e pacotes amarelos – um milhão deles. Como o motorista sabe se pegou todos os pacotes daquela entrega? Ou se ele pegou as caixas corretas? O uso do OCR para agilizar a identificação pode apoiar nisso!

Entre os maiores ganhos do OCR está a diminuição de retrabalho, pois a leitura é feita de maneira precisa, o que se traduz em velocidade, pois empresas que operam com grandes volumes de documentos relatam que o tempo de conferência pode cair de horas para minutos – tanto dentro da operação, durante um processo de picking, ou durante as entregas, como comentamos há pouco. Além disso, quando se fala em compliance, o OCR pode ser um grande aliado, uma vez que documentos fiscais, registros de entrega e protocolos tornam auditorias e fiscalizações muito mais simples e seguras.

📢 E aí, qual papel o papel ainda tem no seu processo? (trocadilho ruim, eu sei 😅)

Se a sua operação ainda depende de digitação manual de dados que já existem em um documento, há um potencial de ganho escondido aí. O OCR não é uma revolução distante ou complexa, mas uma ferramenta acessível, cada vez mais madura e que pode eliminar tarefas repetitivas, liberar tempo da equipe e reduzir erros invisíveis que custam caro lá na frente. Assim como usamos apps de banco que leem boletos com a câmera do celular, ou scanners que transformam folhas soltas em PDFs pesquisáveis, a logística também tem adotado essa automação como parte do seu fluxo natural. Não se trata de substituir pessoas, mas de dar superpoderes a quem já está lá no dia a dia, resolvendo problemas reais.