Agentes de IA avançam na logística e Magalu mostra como levar a tecnologia à operação

A inteligência artificial começa a ocupar um novo lugar na logística do e-commerce. Em vez de permanecer restrita à análise de dados e à previsão de demanda, a tecnologia passa a acompanhar eventos em tempo real, identificar ocorrências e executar etapas da operação.

O movimento foi apresentado pelo Magalu durante a primeira edição do Summit Logística do E-Commerce Brasil. A experiência da companhia mostra como os chamados agentes de IA podem sair do campo experimental e participar de atividades práticas do dia a dia.

Da análise à execução

Durante o evento, Talita Borges Paschoini, diretora de Marketplace e Tecnologia do Magalu Entregas, e Jackeline Ridolphi, head de Produto e Tecnologia do Magalu, apresentaram aplicações de inteligência artificial em previsão de demanda, atendimento ao cliente e acompanhamento de entregas.

A principal diferença está entre a IA preditiva e a IA agêntica.

A IA preditiva utiliza dados para antecipar cenários e apoiar decisões. Ela pode, por exemplo, estimar a demanda futura e ajudar a empresa a equilibrar a disponibilidade de produtos com o volume esperado de pedidos.

Já a IA agêntica vai além da análise. Ela pode acompanhar acontecimentos, identificar situações que exigem uma resposta e executar ações previamente autorizadas dentro da operação.

Na prática, a tecnologia deixa de apenas informar que existe um risco de atraso. Dependendo das regras definidas pela empresa, o agente pode identificar o problema, entrar em contato com o parceiro responsável, interpretar a resposta e atualizar o andamento do pedido.

VAPT virou campo de aplicação

Um dos casos apresentados envolve o VAPT, serviço de entrega no mesmo dia do Magalu Entregas. A solução foi desenvolvida em aproximadamente três meses e lançada em novembro de 2025, conectando diferentes prestadores logísticos à estrutura utilizada nos envios do marketplace.

Com o lançamento, surgiu um novo desafio operacional.

O VAPT começou com mais de 40 parceiros logísticos, distribuídos em cerca de 40 grupos de WhatsApp. Um único analista precisava acompanhar as conversas, identificar problemas e responder às ocorrências.

A operação dependia de atenção humana constante, o que aumentava o risco de atrasos ou situações importantes passarem despercebidos.

Para reduzir esse gargalo, o Magalu criou um agente proativo. O sistema acompanha as entregas e verifica se algum pedido está atrasado. Quando identifica um problema, entra em contato com o transportador responsável.

Com base na resposta recebida, o agente pode continuar o tratamento da ocorrência e atualizar o status da entrega. Quando não consegue resolver a situação de forma autônoma, o caso é encaminhado para uma pessoa da operação.

O humano continua responsável

A maior autonomia dos agentes não elimina a responsabilidade da empresa.

Esse foi um dos principais alertas apresentados pelas executivas do Magalu. Mesmo quando uma decisão é tomada ou executada por um sistema, seus efeitos continuam recaindo sobre clientes, parceiros, prazos e a reputação do negócio.

Por isso, a empresa precisa determinar quais ações a inteligência artificial pode executar, quais exigem validação e em que momento uma pessoa deve assumir o caso.

A governança deixa de ser uma etapa posterior e passa a fazer parte do próprio desenho da automação. Dados confiáveis, regras claras, registro das ações, indicadores de desempenho e mecanismos de escalonamento são necessários para que o ganho de velocidade não crie novos riscos.

Automatizar não significa entregar toda a operação para a máquina. Significa estabelecer limites para que a tecnologia cuide das tarefas repetitivas e encaminhe as exceções para profissionais preparados para tomar decisões.

O que esse caso ensina ao e-commerce

A experiência do Magalu indica que a adoção de inteligência artificial tende a gerar mais valor quando começa por um problema operacional concreto.

No caso do VAPT, o ponto de partida não foi a busca por uma tecnologia genérica. A necessidade era acompanhar dezenas de parceiros logísticos e agir rapidamente diante de atrasos.

Esse raciocínio também pode ser aplicado a operações menores.

Antes de implantar agentes de IA, o varejista precisa mapear as atividades repetitivas, identificar quais decisões seguem regras estáveis e entender onde a demora humana produz custos, retrabalho ou piora na experiência do cliente.

A automação deve entrar depois dessa análise, com metas mensuráveis e responsabilidades bem definidas.

Previsão de falta de estoque, priorização de pedidos, identificação de atrasos, triagem de ocorrências e atualização de status são algumas das frentes que podem ser avaliadas.

Nem todas precisam de autonomia total. Em muitos casos, o melhor modelo será aquele em que a inteligência artificial organiza as informações e sugere uma resposta, enquanto uma pessoa aprova a decisão.

IA como competência operacional

O processo de implantação do Magalu passou por uma direção estratégica, experimentação, formação de uma comunidade interna e busca por escala.

O percurso reforça que a inteligência artificial não deve ser tratada apenas como uma ferramenta isolada. Ela muda a forma de trabalhar e exige integração entre tecnologia, operação, atendimento, dados e liderança.

O avanço dos agentes de IA na logística aponta para operações mais proativas, capazes de reagir antes mesmo que o consumidor precise reclamar.

O ganho, porém, não virá apenas da capacidade de automatizar tarefas. Ele dependerá da combinação entre processos bem definidos, dados confiáveis, supervisão humana e critérios claros de responsabilidade.

A próxima etapa da inteligência artificial no e-commerce será menos sobre gerar respostas e mais sobre executar tarefas.

Para as empresas que desejam avançar, a pergunta deixa de ser apenas “onde podemos usar IA?” e passa a ser “quais decisões podem ser delegadas, sob quais limites e quem responderá pelo resultado?”.