Ao analisar a evolução recente da logística no setor de PETRÓLEO E GÁS, torna-se inevitável refletir sobre a velocidade com que a tecnologia tem deslocado antigos paradigmas operacionais. A discussão sobre inteligência artificial muitas vezes se perde entre promessas futuristas e ceticismo técnico, mas a questão central é menos sobre a tecnologia em si e mais sobre o momento de inflexão que ela provoca na forma como decisões logísticas são tomadas.

Costumo sintetizar essa transição em uma pergunta que tem guiado minhas análises e projetos: “O que muda primeiro, e por que isso importa agora.” A resposta não está na automação plena ou na substituição de especialistas por algoritmos, mas na transformação silenciosa da previsibilidade operacional.

Em cadeias logísticas caracterizadas por variabilidade climática, restrições offshore, dependência de múltiplos fornecedores e elevados custos de interrupção, a inteligência artificial surge como uma camada de antecipação, capaz de reduzir o tempo entre sinal e decisão.

O que muda primeiro é a qualidade da visibilidade. Sistemas que antes apenas registravam eventos passam a interpretar padrões e sugerir cenários, deslocando a logística de uma postura reativa para uma lógica de preparação contínua. Essa mudança importa agora porque o setor vive simultaneamente pressões por eficiência, segurança operacional e sustentabilidade, exigindo decisões mais rápidas sem comprometer governança e confiabilidade.

Nesse contexto, a inteligência artificial não redefine a logística como função, mas amplia seu papel estratégico, aproximando-a do centro das decisões corporativas. Mais do que um avanço tecnológico, trata-se de uma mudança de mentalidade, em que planejar deixa de ser um exercício periódico e passa a ser um processo vivo, alimentado por dados e ajustado em tempo real.

Num ambiente em que uma peça atrasada no porto ecoa como parada de produção lá na ponta, a IA entra como um “radar” que antecipa risco, reduz o tempo cego e ajuda a decidir antes do problema virar ocorrência.

O futuro, na prática, começa com decisões melhores, mais rápidas e auditáveis, sem romantizar tecnologia como solução mágica. Esse ponto é importante porque líderes experientes costumam desconfiar do hype, e com razão. A própria literatura executiva reforça que IA e IA Generativa exigem base de dados, processo e gente preparada para gerar valor de forma consistente.

O ganho central não é “automatizar tudo”. É diminuir incerteza em rotas, janelas portuárias, abastecimento offshore, disponibilidade de embarcações, materiais críticos e mudanças de prioridade. Quando a IA funciona, ela vira um copiloto de planejamento e replanejamento contínuo. Quando não funciona, vira um gerador de alarmes e retrabalho. E é aqui que a pauta fica adulta.

“Executivos que frequentemente abordam IA, digitalização e logística em Petróleo e Gás”, Wael Sawan, CEO da Shell.

Wael Sawan tem enfatizado a digitalização como alavanca de eficiência operacional e resiliência da cadeia de valor energética. Em comunicações corporativas, destaca que dados e tecnologias avançadas são essenciais para melhorar planejamento, segurança e tomada de decisão em operações complexas, incluindo logística offshore e supply chain global.

Offshore, clima, restrições de segurança, lead times longos, cadeia global e dependência de terceiros criam um ambiente perfeito para modelos preditivos e simulações. Estudos e trabalhos técnicos no ecossistema de PETRÓLEO E GÁS já discutem o uso de IA para otimização e previsão em logística offshore, incluindo emissões e eficiência operacional, indicando que o tema não é teórico, é aplicável.

O custo do erro é alto, e nem sempre aparece no orçamento da logística principalmente na área de PETRÓLEO E GÁS onde a logística não é só transporte e armazenagem. É continuidade operacional, integridade, compliance e, em muitos cenários, segurança. Por isso, a IA precisa conversar com risco, manutenção, integridade de ativos, suprimentos e HSE. E isso muda o desenho do projeto.

A tendência é sair do plano mensal que vira peça de museu e migrar para um controle contínuo, que reage a clima, filas, rupturas, indisponibilidades e mudanças na demanda interna. Em linguagem simples, é como trocar um mapa impresso por navegação em tempo real.

A simulação ganha relevância porque PETRÓLEO E GÁS é cheio de decisões caras e interdependentes. Casos de uso com simulação aplicada à logística e supply chain no setor mostram como “testar cenários” pode reduzir tentativa e erro na operação.
Além disso, a narrativa corporativa de grandes operadores reforça o uso de digitalização, IA e, em alguns casos, gêmeos digitais para eficiência, inventário e redução de desperdícios.

Uma parte enorme do atrito logístico está nos dados ruins e na informação espalhada. Aqui, IA Generativa tende a entrar menos como “robô pensante” e mais como tradutor e organizador: interpretar documentos, consolidar especificações, acelerar busca técnica e reduzir ambiguidades. Movimentos da indústria em padronização de dados e handover mostram por que isso é pré-requisito para escalar IA com menos dor.

“O que vai separar quem colhe valor de quem coleciona pilotos. Dados e padrões: sem alicerce, a IA vira decoração cara”, Amin Nasser, CEO da Saudi Aramco.

Amin Nasser tem abordado repetidamente a importância da IA e analytics para aumento de eficiência, confiabilidade e integração da cadeia energética. Em fóruns globais, menciona que tecnologias digitais permitem otimização logística e melhoria na gestão de ativos e materiais.

A conversa séria começa com governança de dados e padrões de informação entre parceiros. Em PETRÓLEO E GÁS, isso é ainda mais relevante porque fornecedores, integradores e operadores precisam “falar a mesma língua” digital para o fluxo funcionar. A agenda de padrões no setor existe justamente para diminuir fricção de integração e melhorar eficiência entre parceiros.

Quanto mais a logística se digitaliza, maior a superfície de risco. O setor marítimo, que é peça-chave para offshore, discute explicitamente o aumento de risco cibernético associado à digitalização, e isso entra direto no desenho do futuro logístico em PETRÓLEO E GÁS.

A moda do momento é falar de sistemas autônomos e agentes. Só que existe um alerta importante de mercado: parte relevante desses projetos pode ser cancelada quando custo, expectativa e valor não fecham a conta. O recado para logística é simples: comece com casos de uso com dono, métrica e integração, ou você vira refém do entusiasmo.

“IA é caixa-preta. Em operação crítica, eu não posso confiar.” Wael Sawan, CEO da Shell. O executivo tem enfatizado a digitalização como alavanca de eficiência operacional e resiliência da cadeia de valor energética. Em comunicações corporativas, destaca que dados e tecnologias avançadas são essenciais para melhorar planejamento, segurança e tomada de decisão em operações complexas, incluindo logística offshore e supply chain global.

Esse receio é legítimo. A resposta madura não é prometer perfeição, e sim projetar para auditabilidade: trilha de decisão, validação humana em pontos críticos, limites claros do que o modelo pode ou não recomendar, e testes em cenário controlado. Discussões setoriais sobre riscos e adoção de IA em energia reforçam que oportunidade e risco precisam ser tratados juntos, não em capítulos separados.

“Meu problema não é IA, é disciplina de processo e dados ruins.” Esta frase foi dita inúmeras vezes por Bernard Looney, ex-CEO da BP.

Durante sua gestão, Looney destacou o papel da IA e digitalização na melhoria da produtividade, integração de dados e suporte à tomada de decisão operacional, com impacto em logística e supply chain. Perfeito. E isso não invalida IA, só define a ordem. Em logística de PETRÓLEO E GÁS, o futuro costuma começar com padronização, integração e qualidade de cadastro. A IA entra depois como acelerador, não como muleta. Os movimentos do setor em padrões de informação existem porque essa dor é recorrente.

Também é um risco real, especialmente com pressa e hype. A forma de responder é amarrar o caso de uso ao fluxo do trabalho e ao sistema de decisão, além de tratar gestão da mudança como parte do escopo. E, quando o mercado sinaliza cancelamentos por falta de resultado, o alerta deixa de ser teórico.

Se você tivesse que escolher só uma prioridade para começar amanhã, você atacaria primeiro dados e padrões, a torre de controle com replanejamento contínuo, ou a camada de documentos e conhecimento com IA Generativa.

Sobre o autor: Alexandre do Valle é PhD na área de engenharia de suprimentos com foco em projetos digitais pela Universidade Federal Fluminense. Mestrado em tecnologia de Blockchain com foco em ferramentas e processos de digitalização para a cadeia de suprimentos. Pós-graduação em Gestão de Projetos pela Universidade Federal Fluminense e MBA em Projetos de Energia e ESG pela COPPE, Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Consultor sênior para a empresa 2BSUPPLY. Psicanalista e Coach Profissional com certificação pelo IGT, International Coach Federation e ICF Brasil, tendo como ênfase análise comportamental e clareza de metas nas áreas profissionais e pessoais.