A FedEx está usando IA para mudar a forma como o rastreamento e a devolução de pacotes funcionam para grandes expedidores empresariais. Para empresas que movimentam grandes volumes de mercadorias, o rastreamento não termina mais quando um pacote sai do armazém. Os clientes esperam atualizações em tempo real, opções de entrega flexíveis e devoluções que não se transformem em tickets de suporte ou atrasos.
Essa pressão está a levar as empresas de logística a repensar a forma como o acompanhamento e as devoluções funcionam em grande escala, especialmente em cadeias de abastecimento complexas.
É aqui que a inteligência artificial começa a passar de projetos-piloto para operações diárias.
A FedEx planeja lançar ferramentas de rastreamento e devolução baseadas em IA projetadas para remetentes corporativos, de acordo com um relatório da PIMENTES. As ferramentas visam automatizar tarefas rotineiras de atendimento ao cliente, melhorar a visibilidade das remessas e reduzir o atrito quando os pacotes precisam ser redirecionados ou devolvidos.
Em vez de focar em chatbots voltados para o consumidor, o esforço se concentra em fluxos de trabalho operacionais que ficam nos bastidores. Esses são os sistemas nos quais os clientes empresariais confiam para gerenciar exceções, devoluções e alterações de entrega sem intervenção manual.
Como a FedEx está aplicando IA ao rastreamento de pacotes
Os sistemas de rastreamento tradicionais informam aos clientes onde um pacote está e quando ele poderá chegar. O rastreamento alimentado por IA dá um passo adiante ao utilizar dados históricos de entrega, padrões de tráfego, condições climáticas e restrições de rede para sinalizar possíveis atrasos antes que eles aconteçam.
De acordo com o PIMENTES relatório, as ferramentas de IA da FedEx são projetadas para ajudar os expedidores empresariais a antecipar problemas mais cedo no processo de entrega. Em vez de reagir às janelas de entrega perdidas, os remetentes podem redirecionar os pacotes ou notificar os clientes com antecedência.
Para empresas que enviam milhares de encomendas por dia, essa mudança é importante. Pequenas melhorias na precisão das previsões podem reduzir chamadas de suporte, diminuir as taxas de reembolso e melhorar a confiança do cliente, especialmente nas cadeias de fornecimento de varejo, saúde e manufatura.
Esta abordagem também reflete uma tendência mais ampla no software empresarial, em que a IA está a ser incorporada em sistemas existentes, em vez de introduzida como ferramentas autónomas. O objetivo não é substituir as equipes de logística, mas minimizar o número de decisões manuais que precisam tomar.
Devoluções como um problema operacional, não um problema do cliente
As devoluções são uma das partes mais caras da logística. Para expedidores empresariais, especialmente aqueles no comércio eletrónico, as devoluções afetam a capacidade do armazém, o planeamento de inventário e os custos de transporte.
De acordo com PIMENTESas ferramentas de devolução habilitadas para IA da FedEx visam automatizar partes do processo de devolução, incluindo geração de etiquetas, decisões de roteamento e atualizações de status. As empresas que usam IA para determinar o caminho de retorno mais eficiente podem reduzir atrasos e evitar devolver as coisas às instalações erradas.
Trata-se menos de conveniência e mais de disciplina operacional. As devoluções que ficam ociosas ou passam pelo canal errado criam custos e incerteza em toda a cadeia de abastecimento. Os sistemas de IA treinados em padrões de retorno anteriores podem ajudar a padronizar decisões que antes eram tratadas caso a caso.
Para clientes empresariais, esse tipo de automação oferece suporte à escala. À medida que os volumes de devolução flutuam, especialmente durante as épocas de pico, os sistemas que se ajustam reduzem automaticamente a necessidade de pessoal temporário ou de substituições manuais.
O que a abordagem de rastreamento de IA da FedEx diz sobre a adoção empresarial
O que se destaca na abordagem da FedEx é o foco restrito do caso de uso de IA. Não há reivindicações amplas sobre transformação ou reinvenção. A ênfase está na redução do atrito em processos que já existem.
Isto reflecte a forma como outras grandes organizações estão a adoptar a IA internamente. Num contexto separado, a Microsoft descreveu um padrão semelhante em seu artigo. A empresa descreveu como as ferramentas de IA foram implementadas gradualmente, com limites claros, regras de governança e ciclos de feedback.
Embora o caso da Microsoft se concentre no trabalho de conhecimento e o da FedEx nas operações logísticas, a lição subjacente é a mesma. A adopção da IA tende a funcionar melhor quando aplicada a actividades específicas com resultados mensuráveis, em vez de amplas promessas de eficiência.
Para as empresas de logística, essas vantagens incluem menos exceções de entrega, menores custos de tratamento de devoluções e melhor coordenação entre parceiros de transporte e clientes empresariais.
O que isso sinaliza para clientes corporativos
Para as empresas utilizadoras finais, a medida da FedEx sinaliza que os fornecedores de logística estão a investir em IA como forma de apoiar exigências de transporte marítimo mais complexas. À medida que as cadeias de abastecimento se tornam mais distribuídas, a visibilidade e a previsibilidade tornam-se mais difíceis de manter sem automação.
O rastreamento e as devoluções baseados em IA também podem mudar a forma como as empresas medem o desempenho logístico. As empresas podem concentrar-se menos na velocidade de entrega e mais na rapidez com que os problemas são reconhecidos e resolvidos.
Essa mudança poderá influenciar as decisões de aquisição, as estruturas contratuais e os acordos de nível de serviço. Os clientes empresariais podem começar a perguntar não apenas onde está a remessa, mas também até que ponto o fornecedor antecipa os problemas.
Os planos da FedEx refletem uma fase mais tranquila de adoção de IA empresarial. O foco está menos na experimentação e mais na integração. Esses sistemas não foram projetados para chamar a atenção, mas para reduzir o ruído nas operações que os clientes só percebem quando algo dá errado.
(Foto de Liam Kevan)
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