Startups: IA cruza dados de rotas e corta custos de frete para pequenos produtores rurais

Plataforma usa geolocalização e algoritmos para otimizar a distribuição de safras menores, reduzindo a ociosidade do transporte e flexibilizando a gestão logística na cadeia agroindustrial

A gestão logística e o escoamento de pequenas produções ganham novas alternativas com o avanço de plataformas baseadas em inteligência artificial e geolocalização. O modelo de transporte compartilhado surge como resposta a um dos gargalos operacionais mais recorrentes no campo, permitindo que produtores individuais, cooperativas e associações enviem mercadorias para centros de distribuição e pontos de venda sem a necessidade de contratar um veículo exclusivo.

O funcionamento da operação baseia-se no cruzamento de dados entre os pedidos informados pelos produtores e os trajetos já programados por frotas de terceiros. Fundada por Patrícia Vitória Souza, atual CEO, a BagLog opera sem frota nem armazéns próprios, utilizando a inteligência artificial para cruzar as solicitações com o espaço disponível em veículos que já circulam pelas rotas produtoras. Com isso, cargas menores de segmentos como frutas, laticínios, vinhos e azeites conseguem ser agrupadas, otimizando o aproveitamento do espaço rodoviário.

Do ponto de vista gerencial, a eficiência operacional reflete-se diretamente nos indicadores financeiros e de produtividade da cadeia de suprimentos. Segundo dados divulgados pela empresa, o modelo resultou em uma redução de 18% no custo do frete e em uma queda de 22% na ociosidade logística das operações acompanhadas. Para o gestor rural ou o administrador de cooperativas, essa modalidade representa uma forma de flexibilizar o escoamento, viabilizando o envio de pequenos volumes e o acesso a novos mercados sem elevar excessivamente os custos fixos com frete dedicado.

A expansão desse tipo de tecnologia na cadeia agroindustrial evidencia a tendência de digitalização de processos que tradicionalmente envolviam negociações descentralizadas e maior margem para perdas operacionais. A integração de dados logísticos na rotina das propriedades e das cooperativas contribui para uma tomada de decisão mais ágil, permitindo que o planejamento de escoamento seja feito com maior previsibilidade e controle de custos ao longo de toda a cadeia produtiva.