Talvez você tenha comentado com um amigo sobre a necessidade de comprar um tênis de corrida novo e, minutos depois, um anúncio daquele exato modelo apareceu na sua tela. Coincidência? Acho que não! E se eu dissesse que a logística está fazendo exatamente a mesma coisa no mundo físico? Enquanto você navega e decide se vai ou não clicar em “comprar”, o produto já pode estar dentro de um caminhão ou separado em um centro de distribuição no seu bairro, aguardando apenas a confirmação do pagamento para tocar a sua campainha poucas horas depois. Isso é a logística deixando de ser reativa para se tornar preditiva, e é aqui que a mágica acontece.

O fim do “esperar para ver”

Historicamente, a cadeia de suprimentos sempre funcionou em uma lógica de reação: o cliente entrava na loja, fazia o pedido e só então a engrenagem começava a girar. O estoque era reposto com base no que foi vendido ontem ou na semana passada. Era seguro, mas lento. Com o crescimento brutal do e-commerce e a exigência por entregas cada vez mais rápidas, esse modelo tradicional encontrou um gargalo insuperável: a física. Não importa o quão rápido seja o seu processo de separação, existe um limite de tempo para deslocar uma mercadoria de um grande armazém centralizado em São Paulo até uma casa no interior do Nordeste.

Foi nesse cenário de pressão por velocidade que nasceu a necessidade de antecipar a demanda e grandes players do mercado perceberam que não bastava ter o produto em estoque; era preciso ter o produto perto do cliente antes que ele sentisse a vontade de comprar. A logística deixou de ser apenas o braço que carrega caixa e passou a ser o cérebro que posiciona estrategicamente as peças no tabuleiro.

A antecipação em camadas

Para entender como essa antecipação acontece hoje, precisamos esquecer a ideia de “bola de cristal” e pensar em camadas de dados. A previsão moderna não é um palpite de sorte, é o resultado do cruzamento massivo de informações que, à primeira vista, parecem não ter conexão nenhuma.

A primeira camada de análise acontece muito antes do clique final. Os sistemas atuais monitoram o comportamento do consumidor em tempo real. Eles não olham apenas para o que você comprou, mas para o que você quase comprou. O algoritmo analisa quanto tempo o cursor do seu mouse ficou parado sobre a foto de uma geladeira, quantas vezes você visitou a página de especificações técnicas de um smartphone ou se você colocou um tênis no carrinho e desistiu na hora de calcular o frete. Esses “quase eventos” são minas de ouro, pois são eles que indicam a intenção e o desejo latente. Quando milhares de pessoas em uma mesma região demonstram esse comportamento simultâneo, o sistema acende um alerta de demanda provável para aquela área específica.

A segunda camada de inteligência olha para fora da empresa. A logística preditiva conecta seus sistemas a bases de dados de meteorologia, trânsito e até calendários de eventos locais. Parece exagero, mas faz todo sentido, olha só: uma previsão de queda brusca de temperatura para o final de semana em Curitiba dispara automaticamente gatilhos para o abastecimento de aquecedores, vinhos e edredons nos centros de distribuição do Paraná, dias antes de o frio chegar. Da mesma forma, se há um grande show ou evento esportivo programado para uma cidade, o sistema antecipa o envio de bebidas e snacks, sabendo que o consumo local vai explodir.

O passo final desse processo é transformar tudo isso em uma decisão binária: enviar ou não enviar o caminhão. Os algoritmos de machine learning atribuem uma “nota” ou pontuação de probabilidade para cada produto em cada região. Se a probabilidade de venda de TVs de 50 polegadas na zona leste de São Paulo ultrapassa um certo limite de segurança (digamos, 85%), o sistema gera uma ordem de transferência automática. Não há intervenção humana perguntando “será que vai vender?”. A matemática diz que vai. O estoque é deslocado para um hub urbano próximo e, quando o cliente finalmente decide comprar impulsionado por um e-mail marketing enviado no momento certo, o produto já está a poucos quilômetros de distância, pronto para uma entrega expressa.

O risco calculado de mover o estoque

Essa estratégia envolve um risco operacional óbvio: se a previsão estiver errada, a empresa terá gastado combustível, horas de trabalho e espaço de armazenagem para levar um produto que ninguém quis, gerando o custo adicional da logística reversa para trazer tudo de volta. No entanto, o mercado atual opera na economia da conveniência. Se o seu concorrente promete a entrega para o dia seguinte e você pede cinco dias úteis, a venda é perdida. Por isso, a antecipação não é um luxo, mas uma ferramenta agressiva de conversão de vendas. O custo de movimentar a mercadoria preventivamente é diluído pelo aumento na taxa de conversão e pela fidelização do cliente que fica surpreso com a agilidade.

Para que essa orquestra funcione sem desafinar, a tecnologia precisa estar profundamente integrada à operação física. Não estamos falando apenas de um sistema de gestão de armazém (WMS) tradicional, e sim de inteligência artificial e machine learning digerindo terabytes de dados por segundo. Tudo o que você compra – e o que não compra – é analisado: por que você clicou no produto do vendedor A, mas no final comprou o mesmo produto, mas com o vendedor B? Você compra produtos mais no início, no meio ou no final do mês? Essas compras têm relação com algum evento específico (feriado, férias, promoções do mercado)? É essa tecnologia que decide se aquele lote de televisores deve ir para o armazém da zona sul ou da zona leste, ou seja, a decisão deixa de ser baseada no feeling do gerente de logística e passa a ser puramente matemática.

Além disso, a estrutura física precisou mudar para acomodar essa lógica. Por isso, os micro centros de distribuição urbanos e os armários inteligentes (lockers) foram criados, funcionando como bases avançadas para os produtos pré-posicionados. Quando você finalmente clica em comprar, o sistema não aciona a fábrica ou o centro de distribuição principal; ele aciona a loja a dois quarteirões da sua casa, onde o produto já estava “dormindo”, esperando por você. A “última milha” torna-se, na prática, a única milha que realmente importa para a velocidade da entrega.

Já havia pensado nisso?

Eficiência não é mais apenas gastar o mínimo possível para mover uma caixa de A para B. Eficiência agora é garantir que a caixa esteja no ponto B no momento exato em que a necessidade surge. Isso transforma a logística em uma área vital de inteligência de negócios, e para quem trabalha no setor ou gerencia um negócio, fica a lição de que conhecer o seu cliente profundamente não é apenas uma tarefa do marketing, pois a melhor entrega é aquela que chega quase antes de você perceber que precisava dela.