DESAFIOS E IMPULSIONADORES DA TRANSFORMAÇÃO DA LOGÍSTICA INTELIGENTE: UMA REVISÃO NARRATIVA DA LITERATURA.

Ciências Sociais Aplicadas, Volume 29 – Edição 149/AGO 2025 / 25/08/2025

CHALLENGES AND DRIVERS OF SMART LOGISTICS TRANSFORMATION: A NARRATIVE LITERATURE REVIEW

REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/pa10202508231034

Rayne Elford Santiago1
Humberto Batista Xavier2

RESUMO

A logística inteligente representa um avanço transformador no domínio da gestão das Supply chain, integrando tecnologias emergentes como internet das coisas (IoT), inteligência artificial (IA), blockchain e big data para otimizar processos operacionais. Este estudo tem como objetivo identificar e analisar os principais desafios e impulsionadores da transformação da logística. A metodologia consistiu em uma revisão bibliográfica qualitativa. A partir de um levantamento exploratório e descritivo, a literatura foi analisada para identificar os desafios e impulsionadores dessa transformação. Os principais resultados indicam que os desafios centrais incluem altos custos logísticos, infraestrutura inadequada, falta de integração de dados, escassez de profissionais qualificados e dificuldades na implementação de logística reversa. Os impulsionadores de transformação englobam pressões por redução de custos, regulamentações ambientais, avanços tecnológicos digitais, demandas por sustentabilidade e necessidade de melhoria da experiência do cliente. Conclui-se que a transformação da logística inteligente requer uma abordagem integrada que combine inovação tecnológica, capacitação profissional, adequação regulatória e sustentabilidade ambiental para superar os desafios identificados.

Palavras-chave: Logística inteligente; Transformação digital; Tecnologias emergentes; Supply chain; Sustentabilidade; Internet das Coisas

ABSTRACT

Smart logistics represents a transformative advancement in the field of supply chain management, integrating emerging technologies such as the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), blockchain, and big data to optimize operational processes. This study aims to identify and analyze the main challenges and drivers of logistics transformation. The methodology is based on a qualitative literature review that, through an exploratory and descriptive survey, performs a critical analysis of the literature to identify the challenges and drivers of the smart logistics transformation. The main findings indicate that key challenges include high logistics costs, inadequate infrastructure, lack of data integration, a shortage of skilled professionals, and difficulties in implementing reverse logistics. Transformation drivers encompass pressures for cost reduction, environmental regulations, digital technological advancements, demands for sustainability, and the need to enhance the customer experience. It is concluded that the transformation of smart logistics requires an integrated approach that combines technological innovation, professional upskilling, regulatory compliance, and environmental sustainability to overcome the identified challenges.

Keywords: Smart logistics; Digital transformation; Emerging technologies; Supply chain; Sustainability; Internet of Things.

1.  INTRODUÇÃO

A função da logística transcendeu o mero transporte e armazenamento, consolidando-se como um pilar estratégico para a competitividade empresarial. Segundo Smili e Lahrach (2022), a logística contemporânea atravessa um período de transformação sem precedentes, impulsionada pela convergência de tecnologias digitais emergentes, pela crescente demanda por eficiência operacional (Zheng et al., 2021) e sustentabilidade ambiental (Islam et al., 2020). Este cenário de mudanças paradigmáticas configura o que se denomina “logística inteligente”, caracterizada pela integração sistemática de tecnologias como Internet das Coisas (IoT), Inteligência Artificial (IA), blockchain e big data nos processos logísticos tradicionais (Helo e Hao 2019; Zheng et al., 2021).

A logística inteligente é definida como o uso de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) para aprimorar o gerenciamento da Supply Chain em tempo real. Ela supera a logística tradicional ao utilizar dados abrangentes, garantindo tomadas de decisão mais rápidas e precisas (Zheng et al., 2021). Essa transformação é essencial, pois a logística moderna não apenas gerencia o fluxo de bens, mas também o fluxo de informações, capital e negócios, sendo um componente crítico para a competitividade nacional e empresarial (Risberg, 2023; Teixeira e Pinto, 2023).

Embora a transição para a logística inteligente prometa otimização de custos, aumento da resiliência e melhoria no nível de serviço, sua implementação não é um processo simples. As organizações enfrentam uma série de obstáculos que podem retardar ou inviabilizar essa transformação, tornando a compreensão aprofundada desses fatores crucial para o desenvolvimento de estratégias de implementação bem-sucedidas (Islam et al., 2020).

A pergunta norteadora desta pesquisa é: “Quais são os principais desafios e impulsionadores da transformação da logística inteligente?” Esta questão assume relevância estratégica considerando a necessidade de compreender os fatores que facilitam ou obstaculizam a adoção de tecnologias inteligentes no setor logístico.

A literatura existente, embora crescente, apresenta lacunas significativas. Identificam-se limitações nos estudos empíricos sobre o impacto real das tecnologias emergentes na logística, particularmente no contexto de pequenas e médias empresas (Fan, 2024). Muitos estudos focam em uma única tecnologia (p. ex., apenas Blockchain ou apenas IoT), sem oferecer uma visão integrada dos desafios e sinergias entre as diferentes ferramentas (Helo e Hao, 2019). Além disso, notam-se inconsistências entre o potencial teórico exaltado por alguns autores e as barreiras práticas de implementação relatadas em estudos de caso (Islam et al., 2020).

O objetivo geral desta pesquisa consiste em identificar e analisar os principais desafios e impulsionadores da transformação da logística inteligente através de revisão narrativa da literatura. Os objetivos específicos incluem: (a) caracterizar os conceitos fundamentais de logística inteligente; (b) identificar os principais desafios e os impulsionadores de mudança no setor logístico; (c) mapear as relações entre desafios e soluções tecnológicas; e (d) propor direcionamentos para pesquisas futuras na área.

Este artigo estrutura-se em seções que abordam após esta introdução, o referencial teórico sobre evolução logística e tecnologias emergentes, a metodologia de revisão narrativa utilizada, os resultados e discussões sobre desafios e impulsionadores identificados, as considerações finais com contribuições teóricas e práticas para o campo de conhecimento, e, finalmente, as referências bibliográficas.

2.  REFERENCIAL TEÓRICO

2.1  Evolução da Logística: Do Operacional ao Estratégico e Sustentável

A logística evoluiu de uma função puramente operacional, focada na redução de custos de transporte e armazenagem, para uma área estratégica e integrada. Inicialmente, o foco era a eficiência interna (Smili e Lahrach, 2022). Com a globalização, a gestão da Supply Chain ganhou destaque, promovendo a integração entre fornecedores, fabricantes e clientes (Harish et al., 2025; Dhamija et al., 2020).

Mais recentemente, as preocupações ambientais impulsionaram o desenvolvimento de conceitos como a logística reversa e a logística verde, que visam minimizar o impacto ecológico das operações (Islam et al., 2020). A logística reversa e a Supply Chain de ciclo fechado (Closed-Loop Supply Chain) são componentes essenciais da sustentabilidade e precursoras da complexidade gerenciada pela logística inteligente (Islam et al., 2020). A implementação eficaz da logística reversa, especialmente na fase pós-venda, tornou-se um diferencial competitivo, abordando devoluções, trocas e reciclagem de forma a aumentar a satisfação do cliente e promover a sustentabilidade (Risberg, 2023).

2.2  Conceitos Fundamentais de Logística Inteligente

Segundo Dhamija et al. (2020), o conceito de Logística 4.0 emerge como paradigma tecnológico que incorpora princípios da Indústria 4.0 ao gerenciamento de Supply chain, enfatizando a integração de sistemas ciberfísicos, computação em nuvem e análise de dados em tempo real.

A logística inteligente representa uma evolução conceitual que integra tecnologias digitais avançadas aos processos logísticos tradicionais. Esta abordagem caracteriza-se pelo uso intensivo de tecnologias como IoT, IA, big data e blockchain para automação, análise preditiva e tomada de decisão baseada em dados (Chen et al., 2020; Song et al., 2021).

A logística inteligente materializa os princípios da Indústria 4.0 na Supply Chain, fundamentando-se em pilares essenciais para sua operação (Dhamija et al., 2020). Entre eles, destacam-se a visibilidade em tempo real, que permite o rastreamento completo de produtos e informações; a análise preditiva, que utiliza IA e Big Data para antecipar demandas e otimizar rotas; a automação e autonomia de processos por meio de robôs e veículos autônomos; e a conectividade, que promove uma rede de colaboração transparente e segura entre todos os envolvidos na Supply chain (Zheng et al., 2021; Dhamija et al., 2020).

2.3  Tecnologias Emergentes na Logística

A transformação para a logística inteligente é viabilizada por um conjunto de tecnologias disruptivas (Helo e Hao, 2019):

2.3.1  Internet das Coisas (IoT)

Consiste em uma rede de dispositivos físicos (veículos, contêineres, paletes) equipados com sensores, softwares e conectividade (Dhamija et al., 2020), que lhes permite coletar e trocar dados (Helo e Hao, 2019). Na logística, a IoT é fundamental para o rastreamento em tempo real, monitoramento de condições (temperatura, umidade) de cargas sensíveis e manutenção preditiva de frotas e equipamentos (Zheng et al., 2021; Song et al., 2021).

2.3.2  Inteligência Artificial e Machine Learning

A IA refere-se a sistemas que simulam a inteligência humana para tomar decisões e resolver problemas. O Machine Learning (ML) é um subcampo da IA que permite aos sistemas “aprender” com dados. Suas aplicações logísticas incluem a otimização de rotas, previsão de demanda, gestão de estoques, automação de armazéns (picking robótico) e análise de sentimento do cliente (Birelo, 2024). Algoritmos de deep learning, uma forma mais avançada de ML, são capazes de prever com alta precisão o volume de fretes e otimizar a alocação de recursos em tempo real (Jiang et al., 2022).

2.3.3  Blockchain

É uma tecnologia de registro distribuído (DLT) que cria um livro-razão digital, imutável e transparente, compartilhado entre os participantes de uma rede. No contexto logístico, o Blockchain aumenta a segurança e a transparência, permitindo o rastreamento ponta a ponta da proveniência de produtos, a automação de contratos (smart contracts) para pagamentos e a simplificação de processos aduaneiros (Helo e Hao, 2019; Harish et al., 2025). Essa tecnologia é particularmente útil para garantir a autenticidade e a integridade dos dados em Supply chain complexas e com múltiplos atores (Chen et al., 2020).

2.3.4 Big Data

O Big Data na logística envolve coleta, armazenamento, tratamento e análise preditiva de grandes volumes de dados logísticos, ambientais, transacionais e operacionais. Esta capacidade analítica serve como base para IA, otimização de processos e tomada de decisão estratégica, com aplicações em diversos setores industriais (Zheng et al., 2021). A análise de big data permite, por exemplo, identificar gargalos operacionais e otimizar a alocação de recursos em toda a Supply Chain (Pang e Bai, 2020).

3.  METODOLOGIA

O presente estudo caracteriza-se como uma revisão narrativa da literatura. Este método foi escolhido por sua adequação ao objetivo de explorar um campo de conhecimento amplo e em consolidação, como o da logística inteligente. Segundo Grant e Booth (2009), diferentemente de uma revisão sistemática, que se atém a um protocolo rígido de busca e seleção para responder a uma pergunta específica, a revisão narrativa permite uma síntese mais flexível e interpretativa da literatura, sendo ideal para mapear conceitos, identificar tendências e construir uma argumentação teórica sobre um fenômeno complexo (Richardson, 2017).

A pesquisa possui um caráter qualitativo, exploratório e descritivo. É qualitativa ao se aprofundar nas nuances e contextos do tema (Creswell, 2010); exploratória por buscar maior familiaridade com o conceito de logística inteligente, seus desafios e impulsionadores; e descritiva ao caracterizar detalhadamente os fatores identificados na literatura (Richardson, 2017). O processo metodológico foi conduzido com base na expertise dos autores e em um levantamento bibliográfico estruturado nas seguintes etapas:

3.1  Definição do Escopo e Seleção das Fontes

O escopo temático foi definido em torno dos conceitos centrais de “logística inteligente”, “transformação digital na logística”, “tecnologias emergentes” (IoT, IA, Blockchain, Big Data), e seus respectivos “desafios” e “impulsionadores”.

Foi adotada uma abordagem híbrida combinando buscas em bancos de dados com a Snowballing. A busca foi realizada entre fevereiro e abril de 2025 nas seguintes bases de dados de alto impacto: SciELO, IEEE Xplore, Scopus, Web of Science e Google Scholar, reconhecidas pela cobertura nas áreas de engenharia, tecnologia e gestão. A seleção das fontes não seguiu um protocolo de busca exaustiva, como ocorreria em uma revisão sistemática. Em vez disso, adotou-se um processo intencional e iterativo, utilizando strings de busca com operadores booleanos, conforme detalhado na Tabela 1. A busca foi focada em títulos, resumos e palavras- chave para garantir a pertinência dos resultados.

Tabela 1 Descritores utilizados:

Fonte: Elaborado pelos autores (2025).

Foram priorizados artigos científicos já publicados em revistas relevantes para a área (majoritariamente dos últimos cinco anos, 2020-2025) para garantir a atualidade da discussão, sem, contudo, excluir trabalhos seminais mais antigos que fundamentam o campo, identificados a partir de análise das referências bibliográficas dos artigos mais aderentes ao escopo.

Em seguida, a fim de identificar estudos primários relevantes, especialmente artigos revisados por pares, foi utilizada o snowballing, com auxílio de ferramentas automatizadas como o ResearchRabbit para mapear redes de citações visualmente, ajudando a identificar citações importantes de novos artigos incluídos, além de detectar clusters negligenciados.

3.2  Triagem e Seleção de Artigos

Os artigos identificados foram submetidos a um processo de triagem em duas fases, com base em critérios de inclusão e exclusão predefinidos.

Critérios de Inclusão:

  • Artigos científicos completos revisados por pares.
  • Publicados em periódicos ou anais de conferências.
  • Idiomas: português ou inglês.
  • Período de publicação: 2020-2025, para garantir a atualidade, com exceção para estudos seminais de alta relevância teórica.
  • Adesão clara ao escopo da pesquisa (desafios e/ou impulsionadores da logística inteligente).

Critérios de Exclusão:

  • Artigos de opinião, editoriais, resenhas de livros.
  • Resumos expandidos ou publicações sem texto completo disponível.
  • Estudos cuja metodologia foi considerada opaca ou não replicável.

O fluxo de seleção:

  • Identificação: A busca inicial nas bases de dados resultou em 167 artigos.
  • Triagem por Título e Resumo: Os títulos e resumos foram lidos para uma primeira avaliação. Foram removidos artigos duplicados e aqueles claramente fora do escopo, resultando na exclusão de 117 artigos. Restaram 50 artigos para análise completa.
  • Avaliação do Texto Completo: Os 50 artigos foram lidos na íntegra. Nesta fase, 29 estudos foram excluídos pelos seguintes motivos: indisponibilidade de acesso integral após busca exaustiva (7); desalinhamento com o escopo da pesquisa após leitura completa (16); e metodologia insuficientemente clara para garantir a confiabilidade dos dados (6).
  • Inclusão Final: Ao final do processo, 21 artigos atenderam a todos os critérios e compuseram o corpus final para a síntese qualitativa.

3.3  Análise e Síntese da Literatura

Os documentos selecionados foram lidos na íntegra e analisados objetivamente para extração de informações guiada pelos objetivos da pesquisa, focando na identificação, caracterização e contextualização dos desafios e impulsionadores da transformação da logística inteligente.

A síntese dos dados foi realizada por meio de uma análise de conteúdo temática (Bardin, 2011). A partir da leitura aprofundada, os argumentos, conceitos e evidências da literatura foram agrupados em categorias temáticas (ex: desafios técnicos, organizacionais, financeiros; impulsionadores de mercado, regulatórios). Este processo permitiu listar os fatores e a construir uma narrativa coesa e analítica que apura as interconexões e as tensões entre eles, culminando na elaboração das matrizes de síntese apresentadas nos Apêndices A e B.

Dessa forma, a metodologia adotada, embora não sistemática no sentido estrito, foi conduzida com rigor conceitual e analítico para garantir a construção de uma revisão abrangente e relevante sobre o estado da arte da logística inteligente.

4.  RESULTADOS E DISCUSSÕES

A análise da literatura revela que a transição para a logística inteligente é um fenômeno multifacetado, cuja essência não reside na adoção isolada de tecnologias, mas na sua integração sinérgica para criar um sistema coeso e inteligente (Fan, 2024). O valor emerge da combinação de ferramentas, como o uso de IoT para coleta de dados e de IA para análise, onde a verdadeira transformação ocorre na interface entre a tecnologia e os modelos de negócio (Helo e Hao, 2019). A estratégia deve ditar a aplicação tecnológica, e não o contrário, para que a prontidão organizacional e a maturidade tecnológica evoluam em conjunto (Haglund et al., 2022).

Contudo, a jornada para este novo paradigma é marcada por uma tensão fundamental entre o potencial transformador da tecnologia e as barreiras profundamente enraizadas na realidade operacional das empresas (Haglund et al., 2022). A análise dos artigos selecionados permitiu mapear um ecossistema de obstáculos interdependentes, sintetizados no APÊNDICE A, onde falhas humanas e estruturais frequentemente anulam os ganhos tecnológicos. A seguir, aprofundamos a discussão sobre esses desafios e as forças motrizes que impulsionam a mudança, culminando em uma matriz de priorização estratégica (APÊNDICE B).

4.1  O Ecossistema de Desafios: Uma Análise Integrada

Os desafios da logística inteligente não podem ser vistos em categorias estanques, pois estão intrinsecamente conectados. A análise revela quatro dimensões interdependentes: técnica, humana, organizacional e financeira.

4.1.1  Desafios Técnicos e Organizacionais: O Paradoxo da Integração

O desafio técnico mais proeminente e consistentemente citado na literatura é a interoperabilidade de sistemas (Helo e Hao, 2019). Empresas que investem em soluções de ponta, como sensores de IoT e plataformas de IA, frequentemente se deparam com a incapacidade de integrar essas novas ferramentas aos seus sistemas legados (Planejamento de Recursos Empresariais (ERPs) antigos, sistemas de gestão de armazéns) (Fan, 2024). Este problema, embora técnico na superfície, expõe uma falha estratégica mais profunda: a falta de uma visão integrada e de um plano diretor para a arquitetura de dados corporativa (Haglund et al., 2022). A adoção pontual de tecnologia, sem um planejamento holístico, está fadada a criar “ilhas de modernização” em um oceano de processos tradicionais. O resultado é um cenário tecnológico fragmentado, com silos de dados que impedem a visibilidade ponta a ponta e são de difícil gerenciamento (Song et al., 2021; Harish et al., 2025).

A segurança cibernética ilustra perfeitamente essa interdependência. A proliferação de dispositivos IoT aumenta a superfície de ataque (Wang et al., 2022). No entanto, o maior risco não reside nos dispositivos em si, mas na falta de conscientização e preparo das equipes para seguir os protocolos de segurança (Song et al., 2021; Chen et al., 2022). Assim, uma barreira que parece ser puramente técnica está, na verdade, ancorada na cultura e no treinamento organizacional (Harish et al., 2025).

4.1.2  O Fator Humano e o Dilema Financeiro: O Elo Crítico

É neste ponto que os desafios técnicos revelam sua íntima conexão com as barreiras humanas. A literatura aponta de forma veemente para a escassez de talentos qualificados como um gargalo crítico (Zheng et al., 2021; Fan, 2024). A falta de profissionais com competências em ciência de dados, IA e cibersegurança cria um paradoxo: as empresas podem ter acesso à tecnologia, mas não ao capital humano necessário para implementá-la, gerenciá-la e, crucialmente, extrair valor dela (Chen et al., 2022; Fan, 2024).

Essa lacuna de talentos alimenta diretamente a resistência à mudança organizacional (Islam et al., 2020). Equipes sem o devido treinamento não apenas são incapazes de operar os novos sistemas, mas também os percebem como uma ameaça (Fan, 2024). A transição para uma cultura orientada por dados colide com décadas de tomada de decisão baseada na intuição. Portanto, a resistência não é mera teimosia, mas um sintoma de uma estratégia de transformação que prioriza a aquisição de tecnologia em detrimento da capacitação de pessoas (Chen et al., 2022).

A dimensão financeira atua como um catalisador ou inibidor dessas barreiras. A literatura aponta de forma inequívoca para o alto custo de investimento inicial (CAPEX) como uma barreira proibitiva, especialmente para pequenas e médias empresas (PMEs) (Islam et al., 2020). No entanto, a análise crítica revela que o problema reside mais profundamente na incerteza sobre o Retorno sobre o Investimento (ROI) (Harish et al., 2025). Muitos benefícios da logística inteligente, como maior satisfação do cliente ou melhor tomada de decisão, são intangíveis ou de longo prazo, o que dificulta a criação de um business case convincente para a diretoria (Islam et al., 2020). Isso cria um ciclo vicioso: a falta de um ROI claro impede o investimento, que por sua vez impede a coleta de dados que poderiam comprová-lo (Harish et al., 2025). Este dilema financeiro é, portanto, um reflexo direto da falta de visão estratégica e da escassez de talentos capazes de modelar e projetar o valor da transformação digital (Fan, 2024).

Em síntese, a falha em superar a fragmentação de sistemas (desafio técnico) é, muitas vezes, um reflexo da falta de visão estratégica (desafio organizacional), que por sua vez é agravada pela escassez de talentos e pela resistência cultural (desafios humanos) (Haglund et al., 2022). A solução, portanto, não está em encontrar o software perfeito, mas em orquestrar uma transformação simultânea de tecnologia, processos e pessoas (Chen et al., 2022).

4.2  As Forças Motrizes: Quando a Mudança se Torna Inevitável

Em contrapartida às barreiras, um conjunto poderoso de impulsionadores força as empresas a agir. A transformação não ocorre no vácuo; ela é uma resposta estratégica a pressões inadiáveis do mercado e da sociedade (Risberg, 2023).

A força motriz mais evidente é a evolução tecnológica, que torna as soluções de logística inteligente cada vez mais acessíveis e poderosas (Helo e Hao, 2019). O barateamento de sensores IoT e o avanço de algoritmos de IA diminuem o custo da barreira financeira. Contudo, a tecnologia por si só é um habilitador, não um impulsionador. A verdadeira propulsão vem das pressões de mercado (Song et al., 2021).

O aumento das expectativas dos clientes é, talvez, o impulsionador mais implacável (Liu, 2024). Em um mundo dominado pelo e-commerce, os consumidores exigem entregas mais rápidas, baratas e com total visibilidade (Risberg, 2023). Esta demanda não é um diferencial competitivo, mas uma condição básica para a sobrevivência, forçando as empresas a buscarem eficiência operacional e redução de custos (Zheng et al., 2021; Liu, 2024). É aqui que a tensão se manifesta de forma mais clara: a expectativa do cliente (impulsionador) colide diretamente com a ineficiência causada pela falta de interoperabilidade e pelos silos de dados (desafio) (Harish et al., 2025). A logística inteligente surge, então, não como um projeto de inovação, mas como a única solução viável para resolver este conflito (Risberg, 2023).

Paralelamente, emergem os impulsionadores regulatórios e de sustentabilidade. A crescente pressão por práticas de Environmental, Social and Governance (ESG) (Islam et al., 2020) e as regulamentações rigorosas de rastreabilidade em setores como o farmacêutico e o alimentício (Helo e Hao, 2019) adicionam uma nova camada de urgência. A sustentabilidade, por exemplo, cria um argumento de negócio poderoso que pode ajudar a superar o dilema do ROI: o investimento em uma frota otimizada por IA não apenas reduz custos de combustível, mas também melhora a imagem da marca e atende a exigências de investidores (Mageto, 2022). Da mesma forma, a necessidade de rastreabilidade ponta a ponta, impulsionada por regulamentação, força as empresas a resolverem o desafio técnico da interoperabilidade, transformando um custo de conformidade em uma vantagem competitiva (Harish et al., 2025).

4.3  A Dinâmica da Transformação: Matriz de Priorização e Análise Sistêmica

A Matriz de Priorização (APÊNDICE B) sintetiza os achados da literatura, oferecendo uma ferramenta estratégica que vai além de uma simples listagem, ao classificar os fatores por impacto e relevância. Ela destaca, por exemplo, que embora o custo de implementação seja uma barreira universal, sua criticidade é maior para PMEs, enquanto a escassez de talentos é um desafio de alto impacto em todos os níveis, demandando ações de capacitação em larga escala (Islam et al., 2020; Zheng et al., 2021).

A matriz funciona como um guia para a alocação de recursos, indicando que os desafios mais significativos não são puramente tecnológicos, mas estão profundamente enraizados em restrições financeiras e de capital humano (Fan, 2024). Em contrapartida, os impulsionadores mais potentes são as forças externas do mercado e as pressões sociais e regulatórias (Risberg, 2023; Liu, 2024). Isso sugere que uma estratégia de transformação bem-sucedida deve ser holística, equilibrando o investimento em tecnologia com o desenvolvimento organizacional e uma resposta ágil às tendências de mercado (Haglund et al., 2022; Wu e Chaipiyaphan, 2020).

A análise contextualizada revela uma interconexão dinâmica entre os elementos. Por exemplo, a pressão por sustentabilidade (impulsionador) pode justificar o alto investimento em tecnologias de otimização de rotas (desafio financeiro) (Islam et al., 2020). Ao mesmo tempo, a escassez de talentos (desafio) pode ser mitigada por plataformas de IA mais intuitivas e low- code, que são um reflexo da maturidade tecnológica (impulsionador) (Helo e Hao, 2019).

No entanto, A suposição de que operações otimizadas são inerentemente mais “verdes” ignora potenciais efeitos rebote ou os custos energéticos de tecnologias como data centers para Big Data, um ponto implícito na discussão de Munsamy et al. (2020) sobre modelagem energética. Essa lacuna sugere que, embora a literatura tenha avançado na identificação das peças do quebra-cabeça da logística inteligente, ainda há um caminho a percorrer para entender como essas peças se encaixam de forma coesa, sustentável e, acima de tudo, humana. Portanto, a jornada para a logística inteligente não é linear, mas um equilíbrio dinâmico entre superar barreiras e alavancar oportunidades.

A interação entre pressões externas e barreiras internas é um tema central. A necessidade de oferecer rastreamento em tempo real (impulsionador) exige investimentos significativos em IoT, o que se choca com o “Alto Custo de Investimento” (desafio financeiro) e a “Interoperabilidade de Sistemas” (desafio técnico) (Islam et al., 2020; Helo e Hao, 2019). Isso demonstra que a transição para a logística inteligente é menos uma decisão interna isolada e mais uma reação complexa a um ambiente externo exigente, forçando as empresas a conciliar as oportunidades de mercado com suas realidades operacionais e financeiras (Risberg, 2023).

5.  CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este estudo buscou responder à pergunta sobre os principais desafios e impulsionadores da transformação da logística inteligente. A análise da literatura permitiu concluir que esta transição é um fenômeno complexo, impulsionado por uma convergência de avanços tecnológicos, pressões de mercado e demandas por sustentabilidade, ao mesmo tempo em que é freado por barreiras significativas de ordem técnica, financeira e, sobretudo, organizacional.

Os resultados evidenciam que a transição para logística inteligente não se limita à simples adoção de tecnologias emergentes, mas requer transformação sistêmica que integre aspectos tecnológicos, organizacionais, regulatórios e ambientais. Paralelamente, os impulsionadores identificados criam uma força motriz significativa para a transformação do setor. Entre eles, destacam-se: pressões econômicas e competitivas, novas demandas dos consumidores, regulamentações ambientais, avanços tecnológicos e a necessidade de modelos organizacionais mais ágeis.

As principais descobertas indicam que, enquanto as tecnologias como IoT, IA e Blockchain fornecem as ferramentas para a transformação, os maiores obstáculos residem na capacidade das organizações de se adaptarem. A falta de uma visão estratégica integrada, a cultura refratária à mudança e a escassez de competências digitais são, hoje, barreiras mais críticas do que a própria tecnologia (Fan, 2024). Os impulsionadores, por sua vez, são liderados pela necessidade inescapável de eficiência e pela crescente exigência dos consumidores por serviços mais rápidos e transparentes, tornando a adoção da logística inteligente não mais uma opção, mas uma condição de sobrevivência e competitividade no longo prazo.

5.1  Contribuições Teóricas e Práticas

Este estudo avança o conhecimento científico ao propor framework integrado que relaciona desafios e impulsionadores da logística inteligente em perspectiva sistêmica. A matriz de priorização desenvolvida oferece ferramenta conceitual para classificação e hierarquização de fatores críticos de sucesso na transformação logística.

Os resultados fornecem direcionamento estratégico para gestores e organizações que buscam implementar iniciativas de logística inteligente. A identificação de desafios específicos permite desenvolvimento de estratégias de mitigação focalizadas, enquanto o mapeamento de impulsionadores facilita aproveitamento de oportunidades de transformação.

5.2  Limitações do Estudo

Esta pesquisa apresenta limitações metodológicas inerentes à abordagem de revisão narrativa, incluindo possível viés de seleção na escolha de fontes e interpretação qualitativa dos resultados. A ausência de análise quantitativa de impactos e a limitação temporal das fontes (foco nos últimos cinco anos) podem restringir a generalização dos achados.

A predominância de literatura internacional pode limitar a aplicabilidade direta dos achados ao contexto brasileiro, embora o estudo tenha buscado incorporar fontes nacionais relevantes. Adicionalmente, a velocidade de evolução tecnológica pode tornar algumas análises obsoletas em período relativamente curto.

5.3  Pesquisas Futuras

Com base nas lacunas da literatura atual, a agenda de pesquisas futuras sobre logística inteligente deve se concentrar em estudos empíricos para validar e expandir o conhecimento teórico. Recomenda-se o desenvolvimento de pesquisas que mensurem quantitativamente o impacto e o ROI de tecnologias inteligentes, especialmente em contextos específicos como o de pequenas e médias empresas e as particularidades do mercado brasileiro e latino-americano, que envolvem desafios de infraestrutura e regulamentação local. Além disso, sugere-se a investigação dos efeitos da automação sobre o mercado de trabalho no setor, analisando as novas demandas por qualificação profissional.

Para complementar, é crucial que futuras pesquisas se aprofundem em temas aplicados, como o desenvolvimento e teste de modelos de implementação de logística inteligente para diferentes setores e a análise da eficácia de sistemas de logística reversa, principalmente no e-commerce brasileiro. A criação de métricas de sustentabilidade específicas para a logística inteligente também se mostra um campo promissor. Em suma, a prioridade deve ser a geração de evidências quantitativas que demonstrem a eficácia e o impacto real das transformações tecnológicas na logística contemporânea.

REFERÊNCIAS

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    1Rayne Elford Santiago: Tecnólogo em Logística pelo Grupo Ser Educacional. Especializado em Gestão de Operações Supply Chain, com ênfase em otimização de processos e redução de custos pela ILOS – Especialistas em Logística e Supply Chain. – rayneselford@gmail.com
    2Humberto Batista Xavier: Bacharel em Administração pela UFRPE. Mestre em Administração e Desenvolvimento pela UFRPE – humberto.bxavier@upe.br

    APÊNDICE A – Análise Qualitativa de Desafios e Impulsionadores da Logística Inteligente.

    Fonte: Elaborado pelos autores (2025).

    APÊNDICE B – Matriz de Priorização de Desafios e Impulsionadores.

    Fonte: Elaborado pelos autores (2025)

    Apêndice C: Lista dos 21 Artigos Selecionados para o Corpus Final

    A seguir, apresenta-se a lista dos 21 artigos científicos que compuseram o corpus final da revisão narrativa, selecionados após triagem rigorosa conforme descrito na Seção 3.2 (Etapa 2: Triagem e Seleção de Artigos). Os artigos foram extraídos das bases SciELO, IEEE Xplore, Scopus, Web of Science e Google Scholar, atendendo aos critérios de inclusão: artigos completos revisados por pares, publicados em periódicos ou anais de conferências, em português ou inglês, entre 2020 e 2025 (com exceção de estudos seminais de alta relevância), e alinhados ao escopo de desafios e/ou impulsionadores da logística inteligente.

    1. BIRELO, H. V. Potencial transformador da inteligência artificial na logística. Revista FT,
      v. 29, n. 140, p. 1-24, nov. 2024.
    2. CHEN, C.-Y. et al. An integrated framework of supply chain traceability based on blockchain technology. In: HUNG, J. C. et al. (ed.). Frontiers in computer education. Singapore: Springer, 2020. p. 346-351. (Lecture notes in electrical engineering, v. 551).
    3. CHEN, X. et al. Research to key success factors of intelligent logistics based on IoT technology. The Journal of Supercomputing, v. 78, n. 3, p. 3905-3939, 2022.
    4. DHAMIJA, P.; BEDI, M.; GUPTA, M. L. Industry 4.0 and supply chain management: a methodological review. International Journal of Business Analytics, v. 7, n. 1, p. 1-23, jan./mar. 2020.
    5. FAN, S. Influencing factors and countermeasures on intelligent transformation and upgrading of logistics firms: a case study in China. Plos One, v. 19, n. 4, p. e0297663, abr. 2024.
    6. HAGLUND, P.; RUDBERG, M.; SEZER, A. A. Organizing logistics to achieve strategic fit in building contractors: a configurations approach. Construction Management and Economics, v. 40, n. 9, p. 711-726, 2022.
    7. HARISH, A. R. et al. Blockchain for logistics 4.0: a systematic review and prospects. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, v. 201, p. 104269, 2025.
    8. HELO, P.; HAO, Y. Blockchains in operations and supply chains: a model and reference implementation. Computers & Industrial Engineering, v. 136, p. 242-251, 2019.
    9. ISLAM, M. S. et al. A literature review on environmental concerns in logistics: trends and future challenges. International Journal of Logistics: Research and Applications, v. 23, n. 5, p. 459-484, 2020.
    10. JIANG, F. et al. A new form of deep learning in smart logistics with IoT environment. The Journal of Supercomputing, v. 78, n. 9, p. 11873-11894, 2022.
    11. LIU, C. Intelligent logistics supply chain management: cost management and service quality improvement. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, v. 9, n. 1, p. 1-14, 2024.
    12. MAGETO, J. Current and future trends of information technology and sustainability in logistics outsourcing. Sustainability, v. 14, n. 13, p. 7641, jun. 2022.
    13. MUNSAMY, M.; TELUKDARIE, A.; DHAMIJA, P. Logistics 4.0 energy modelling. International Journal of Business Analytics, v. 7, n. 1, p. 98-121, jan./mar. 2020.
    14. PANG, X.; BAI, W. Explorations of the intelligence logistics mode based on big data. In: HUNG, J. C. et al. (ed.). Frontiers in computer education. Singapore: Springer, 2020. p. 614-619. (Lecture notes in electrical engineering, v. 551).
    15. RISBERG, A. A systematic literature review on e-commerce logistics: towards an e- commerce and omni-channel decision framework. The International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, v. 33, n. 1, p. 67-91, 2023.
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    18. SONG, Y. et al. Applications of the Internet of Things (IoT) in smart logistics: a comprehensive survey. IEEE Internet of Things Journal, v. 8, n. 6, p. 4250-4274, mar. 2021.
    19. TEIXEIRA, P. H. S. F.; PINTO, G. P. B. A logística nacional. Revista FT, v. 27, n. 128,
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    21. WU, P.-J.; CHAIPIYAPHAN, P. Diagnosis of delivery vulnerability in a logistics system for logistics risk management. The International Journal of Logistics Management, v. 31,
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