IA pode antecipar coleta de carga aérea importada em até 10 horas, diz CEO da CHI Cargo

Uma IA que lê, em paralelo, os dados de pouso, descarga e documentação da carga pode antecipar em até 10 horas o momento em que o caminhão é liberado para coletar uma importação aérea. A afirmação é de Kai Domscheit, CEO da CHI Cargo Group, apresentada na Aviation Connect, conferência do setor realizada em Atenas no início de outubro de 2026, segundo reportagem do site The Loadstar. Para quem gerencia CD, frota ou last mile, o efeito é direto no custo: menos hora extra de armazenagem acumulada no aeroporto e menos caminhão rodando vazio à espera de uma carga que, fisicamente, já estava pronta.

O caminhão parado esperando um papel

Domscheit usou uma cena concreta para ilustrar o problema. O avião pousou em Frankfurt, a carga foi descarregada e o ULD já está quebrado e separado por destinatário dentro do armazém do handler. Fisicamente, está tudo pronto para sair.

Só que o caminhão contratado para a coleta continua parado no pátio, porque falta um documento: a release order, que formalmente autoriza a retirada. Enquanto esse papel não sai, o operador acumula hora extra de armazenagem, o motorista roda vazio para o próximo compromisso e o forwarder não consegue avisar o cliente final sobre o horário real de entrega.

O gatilho único que trava o despacho

A cadeia de carga aérea importada opera com o que se poderia chamar de gatilho único de despacho: só existe uma ordem de partida, a release order, emitida depois que todas as checagens anteriores terminam. O problema é que boa parte da informação que compõe essa checagem já existe muito antes do documento formal sair. Ela só está espalhada em e-mails, PDFs, planilhas e scans que ninguém cruza em tempo real.

Como funciona hoje, passo a passo

1. A aeronave pousa e a carga é descarregada.
2. O handler quebra o ULD e separa a carga por destinatário ou master.
3. A operação confere documentação, alfândega e pendências de multi-master.
4. Só quando tudo está certo, a release order é emitida.
5. Só a partir da release order o forwarder aciona o caminhão de coleta.

Como fica com dados estruturados

• O pouso já gera um dado estruturado de horário real de chegada, sem depender de aviso manual.
• O descarregamento e a quebra do ULD geram status físico da carga em tempo real.
• As checagens documentais (alfândega, formulários, multi-master) passam a ter status parcial visível, mostrando o que falta, não só se está tudo pronto.
• Com esses três fluxos estruturados, um modelo consegue estimar quando a release order sairá antes dela ser formalmente emitida.
• O despacho do caminhão, a chamada do motorista e a roteirização começam em paralelo à etapa 3, não depois dela.

O tamanho real do problema de dados

Domscheit deu uma dimensão concreta para esse caos documental: segundo ele, um único ULD pode gerar mais de 100 fluxos de informação diferentes ao longo da sua jornada, envolvendo companhias aéreas, handlers, forwarders e aeroportos. Ele citou exemplos observados pela própria CHI Cargo em Frankfurt: release orders que indicavam carga pronta quando as checagens operacionais ainda não tinham sido concluídas, informação ambígua sobre se a carga estava solta ou dentro de um ULD, e shipments com múltiplos masters em que nem todos os formulários de liberação estavam disponíveis. O resultado prático desses furos, segundo ele, é cobrança extra de armazenagem, corrida de caminhão vazia e tempo operacional perdido.

O indicador que mostra o ganho

O indicador que importa aqui não é o volume de carga nem o OTIF da ponta final: é o gap de dispatch, o tempo entre o evento físico (pouso, descarregamento, breakdown do ULD) e o evento documental que formalmente libera a coleta. Segundo a CHI Cargo, ao analisar a sequência real de eventos do fluxo de importação em Frankfurt, boa parte da informação necessária já estava disponível bem antes da release order sair.

Poderíamos pegar isso e adiantar em até 10 horas. Conseguimos trabalhar em paralelo. (original, en) We could take this and move it up to 10 hours. We can work in parallel. (autor) Kai Domscheit, CEO da CHI Cargo Group

Para quem gerencia CD, frota ou last mile, o equivalente a medir é simples: cronometrar quanto tempo passa entre a carga ficar fisicamente pronta e o sistema (ou a pessoa) autorizar formalmente o despacho. Esse gap, multiplicado pelo custo de armazenagem por hora e pelo custo de caminhão parado ou rodando vazio, é o número que a IA ataca aqui, não o volume processado.

Dados estruturados vêm antes da automação

Domscheit foi direto sobre a ordem das coisas: não adianta pular para automação se o dado de base ainda é uma bagunça de PDF e e-mail.

Você precisa estruturar o dado não estruturado. Precisa colocar uma camada de contexto sobre ele. Só então você consegue começar a prever. E só depois disso você pode começar a brincar com automação. (original, en) You need to get unstructured data structured. You need to put a context layer over it. Then you can start predicting. And once you've done that, only then you can start playing around with automation. (autor) Kai Domscheit, CEO da CHI Cargo Group

Ele também descartou a ideia de uma plataforma única resolvendo tudo:

O futuro da carga aérea não vai ser uma plataforma única. Vai ser, na verdade, um ecossistema, com bots de IA conversando entre si. (original, en) The future of air cargo is not going to be a single platform. It'll actually be an ecosystem, with AI bots speaking to each other. (autor) Kai Domscheit, CEO da CHI Cargo Group

Isso tem implicação prática para quem compra sistema: o ganho de tempo descrito não vem de trocar um WMS ou um TMS por outro. Vem de colocar uma camada que lê e estrutura o que já circula entre handler, companhia aérea e forwarder, hoje solto em formatos diferentes.

O que não muda, por enquanto

Domscheit evitou o discurso de substituição total. Segundo ele, o humano continua no circuito das decisões, e quem aprender a trabalhar junto com a IA tende a ficar mais produtivo, não dispensável. Sobre automação física, o tom foi mais cauteloso: robôs humanoides podem um dia ter papel na carga aérea, mas, na visão dele, o setor primeiro precisa arrumar a própria operação e os próprios dados antes de pensar nisso.

Trate o dado como um ativo estratégico, e prepare-o direito, porque no fim tudo depende do dado. (original, en) Treat data as a strategic asset, and prepare them properly, because it's all about data. (autor) Kai Domscheit, CEO da CHI Cargo Group

Onde isso não compensa

Operações pequenas, com baixo volume de ULDs e poucos parceiros envolvidos, dificilmente justificam o investimento em estruturar e cruzar mais de 100 fluxos de informação diferentes. O ganho de 8 a 10 horas só vira dinheiro quando o gap de dispatch realmente trava caminhão e gera armazenagem extra em escala, o que acontece em operações com volume relevante de carga importada e múltiplos handlers e forwarders no mesmo fluxo.

O que isso significa para quem opera no Brasil

O caso é de Frankfurt, mas o gatilho único de despacho tem equivalente direto na importação aérea brasileira: o desembaraço no Siscomex, a parametrização de canal (verde, amarelo ou vermelho) e a liberação do recinto alfandegado em terminais como os de Guarulhos e Viracopos também funcionam como um evento documental que só libera o caminhão depois de concluído, mesmo que a carga já esteja fisicamente pronta na doca.

Essa é uma leitura própria a partir do caso, não um dado divulgado pela CHI Cargo, mas o exercício que ele sugere vale igual: separar o que é evento físico (carga descarregada, posicionada, conferida) do que é evento documental (desembaraço formalizado, liberação do recinto, nota fiscal emitida).

Se esses dois eventos estiverem sempre acoplados no processo de quem importa ou opera um terminal de carga aérea no Brasil, existe um gap de dispatch escondido, mesmo que ninguém meça isso hoje. O primeiro passo prático, antes de cogitar qualquer camada de IA, é cronometrar esse intervalo por algumas semanas e multiplicar pelo custo de armazenagem por hora e pelo custo de caminhão parado. Só esse número já mostra se vale a pena investir em estruturar os dados que hoje estão espalhados entre handler, companhia aérea, despachante e recinto alfandegado.