Shipflow

Agentes de IA para logística: casos de uso e resultados

Automatize reservas, documentos, acompanhamento de envios e atendimento ao cliente com agentes de IA que seguem os seus SOPs. Conheça os resultados dos clientes da Shipflow, a ligação ao TMS e o papel da sua equipa.

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O que é um agente de IA na logística?

É software que utiliza informações do envio e regras de negócio para executar tarefas operacionais entre email, documentos e sistemas ligados. Pode pedir dados em falta, atualizar registos e acompanhar marcos, com revisão humana para decisões fora da sua autoridade. A Shipflow aplica esta tecnologia através de operadores de IA que acompanham um fluxo até à conclusão verificada ou à intervenção de uma pessoa.

Implementações em clientes

Dimerco99%+

dos pedidos elegíveis concluídos sem intervenção manual no fluxo implementado

Resultado limitado aos pedidos elegíveis do fluxo de reservas implementado. Não representa todas as reservas nem todas as operações da Dimerco.

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Asia Shipping97%+

de redução do tempo dedicado à comparação de MBL e HBL

A redução corresponde à tarefa implementada de comparação MBL/HBL. Não é uma medida de precisão nem de toda a operação documental.

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ColliCare100%

do fluxo de acompanhamento implementado automatizado

O resultado aplica-se ao fluxo de acompanhamento implementado com a ColliCare, não a todas as suas operações logísticas.

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Assistir, repetir ou executar?

As abordagens podem coexistir. Escolha com base no trabalho, na variação dos dados e nas exceções, não apenas no rótulo da tecnologia.

  • Um copiloto de IA prepara textos, resume e recomenda; uma pessoa continua responsável por fazer o fluxo avançar.
  • A automação por regras e RPA segue uma sequência estável quando entradas, decisões e comportamento do sistema são previsíveis.
  • Um operador de IA da Shipflow executa trabalho entre sistemas, verifica o resultado e encaminha exceções. É adequado para trabalho repetível com entradas variadas e decisões operacionais.

IA agêntica: raciocínio ligado à ação

A IA agêntica usa o contexto para escolher o próximo passo e continuar até concluir o trabalho ou pedir avaliação humana. Em produção, precisa de procedimentos, permissões, verificação de resultados e uma via de recuperação. O modelo de operador de IA da Shipflow reúne estes elementos sem retirar à equipa as decisões importantes.

Exemplo: de um email de reserva a um registo verificado no TMS

Este exemplo ilustra a execução de um fluxo, não uma promessa de que todas as reservas seguem o mesmo caminho.

  • 1. Ler o pedido: extrair dados do email e do anexo e identificar cliente e serviço.
  • 2. Verificar requisitos: comparar campos obrigatórios com o SOP e os registos relevantes. Pedir esclarecimentos sobre dados ausentes ou contraditórios.
  • 3. Preparar a atualização: mapear os dados validados para o TMS. Aguardar o responsável quando a ação exige aprovação.
  • 4. Executar e confirmar: escrever os dados pela ligação acordada e verificar a criação ou atualização do registo.
  • 5. Tratar exceções: se a atualização falhar ou a decisão exceder a autoridade, entregar contexto, ações realizadas e questão pendente à equipa.
  • 6. Medir o resultado: acompanhar registos concluídos, casos por resolver, tempo humano e correções. Uma reserva preparada não é uma reserva confirmada pela transportadora.

Oito pontos de partida, mais de 50 casos de uso

Comece onde existe volume, repetição e uma definição clara de conclusão. A Shipflow suporta mais de 50 casos de uso logísticos; estes oito são pontos de partida comuns.

  • Cotações: reunir requisitos, tarifas e respostas de transportadoras.
  • Reservas: validar pedidos e criar ou atualizar registos.
  • Documentos: processar, comparar e introduzir dados no TMS.
  • Licitações: coordenar respostas a clientes e propostas de fornecedores.
  • Acompanhamento: recolher marcos e manter o TMS atualizado.
  • Faturas: relacionar cobranças, tarifas e documentos para revisão.
  • Transportadoras: procurar preços e coordenar contactos após a reserva.
  • Exceções: detetar riscos e acompanhar a resposta até à resolução.

Para diferentes empresas e modos de transporte

Os mesmos princípios de execução aplicam-se a transitários e agentes de carga, intermediários, transportadoras, armazéns e operadores de encomendas e serviços postais. Os procedimentos adaptam-se ao transporte marítimo, aéreo, rodoviário e aos fluxos ferroviários e intermodais, sem assumir que todos usam os mesmos documentos ou marcos.

Controlo por ação, não uma escolha entre tudo ou nada

Defina quando o operador pode observar, preparar, executar ou encaminhar uma tarefa. Os painéis mostram contexto, ações, aprovações, exceções e resultados. Informações em conflito, aprovações ausentes ou uma atualização que não pode ser confirmada exigem uma via de revisão humana.

Trabalhe com os sistemas que já utiliza

A Shipflow acrescenta uma camada de execução ao TMS, ERP, email, CRM, portais de transportadoras, fontes de tarifas e sistemas internos. Não exige substituir o sistema principal. Os responsáveis do sistema definem a ligação, os dados necessários e as ações de leitura e escrita.

Do primeiro fluxo à produção

As implementações empresariais demoram normalmente um a três meses. Comece com um processo mensurável, mapeie o SOP e as permissões, ligue e valide os sistemas e acompanhe os resultados em produção. Complexidade, acessos, dados, revisão de segurança e validação interna determinam o prazo.

Meça trabalho concluído, não apenas dados extraídos

Compare o mesmo âmbito antes e depois: tempo humano, fluxos concluídos, duração total e erros. Apresente quantos pedidos recebidos são elegíveis e quantos terminam sem intervenção. Inclua revisões e correções posteriores. Precisão de campos e conclusão sem intervenção são medidas diferentes.

Perguntas frequentes

O que faz um agente de IA na logística?

Utiliza o contexto do envio e do cliente para agir em email, documentos, TMS e outras ferramentas. Trabalha dentro das suas permissões e verifica o resultado ou encaminha o caso para uma pessoa.

Qual é a diferença entre agente e operador de IA?

Agente de IA é a categoria ampla. Um operador de IA da Shipflow aplica essa tecnologia a um fluxo logístico completo, com SOPs, acessos, aprovações e critérios de conclusão.

O que é IA agêntica na logística?

É a ligação entre raciocínio e ação em vários sistemas. O trabalho avança até ao resultado verificado ou até precisar de avaliação humana, seguindo procedimentos e regras de exceção.

Que fluxos podem ser automatizados?

Cotações, reservas, processamento documental, licitações de clientes e fornecedores, acompanhamento de envios, faturas, seleção e coordenação de transportadoras e gestão de exceções são pontos de partida comuns.

A IA pode seguir os nossos SOPs?

Sim. Os operadores de IA seguem passos, regras, permissões e aprovações da operação. Procedimentos diferentes podem ser geridos ao nível da empresa, do escritório e da equipa.

Precisamos de substituir o TMS?

Não. A Shipflow liga os sistemas existentes para executar o trabalho. O método de ligação e as ações disponíveis são definidos para cada fluxo.

Como controlamos os operadores de IA?

Defina se cada ação pode ser observada, preparada, executada ou encaminhada. Os utilizadores autorizados acompanham estado, contexto, ações e resultados nos painéis.

Como medimos o valor?

Compare tempo humano, fluxos concluídos, duração e erros no mesmo âmbito. Explique a elegibilidade dos pedidos e inclua o trabalho de revisão e correção.

Quando deve a IA devolver o trabalho a uma pessoa?

Quando há dados em conflito, falta de aprovação, uma ação não confirmada ou uma decisão fora da sua autoridade. O encaminhamento deve incluir contexto, ações realizadas e a decisão em falta.

Quanto demora a implementação?

Normalmente, um a três meses. O prazo depende do fluxo, dos acessos, dos dados, da segurança e da validação interna. Pode ser mais rápido quando estes elementos estão preparados.

Comece com um fluxo de trabalho

Encontre o primeiro fluxo que vale a pena automatizar.

Vamos identificar o trabalho repetitivo, as exceções e os pontos de decisão para definir uma primeira implementação com resultados mensuráveis.

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