A estratégia perspicaz de IA da C.H. Robinson: Como 450 engenheiros criaram uma mudança revolucionária na logística

Os Números que Contam a História

C.H. Robinson não está apenas a falar sobre a transformação com IA—os números falam por si. A ação da empresa subiu 55,3% em 2025, superando todos os outros concorrentes de logística no setor. Enquanto observadores do setor apontam para múltiplos fatores, um destaca-se: a implementação operacional de 30 ferramentas de IA agentic ativamente a remodelar a forma como a empresa processa a logística em grande escala. Com uma receita prevista de $11 mil milhões para 2025, a implementação de tantas sistemas especializados de IA indica uma mudança estrutural séria, não uma otimização superficial.

O CFO Damon Lee recentemente ofereceu insights sobre como esta tecnologia se traduz em resultados comerciais mensuráveis—indo muito além das promessas vagas de “ganhos de eficiência” que dominam a maior parte das conversas do setor.

Por Que as Apostas em IA da Maioria das Empresas Não Estão a Funcionar

A reunião de abril da Transportation Intermediaries Association revelou um padrão familiar: empresas de logística em todo o lado estão a correr para adotar IA. A conversa normalmente gira em torno de automatizar o processamento de faturas ou converter gravações de chamadas em inteligência acionável para corretores. Parece razoável, certo?

No entanto, aqui está a verdade desconfortável: a maioria das organizações que implementam estas soluções genéricas de IA de prateleira estão na verdade a aumentar custos sem oferecer melhorias de produtividade proporcionais. Os modelos de preços de IA baseados no uso tornaram-se uma armadilha orçamental para empresas que apostam em ferramentas de terceiros. Lee vê isto com ceticismo—explica por que tantas iniciativas de IA na indústria falharam em gerar retornos significativos, apesar dos gastos massivos.

A Vantagem Competitiva: Construir IA Personalizada do Zero

A C.H. Robinson seguiu um caminho diferente. Em vez de alugar capacidades de fornecedores de IA, a empresa montou uma equipa interna de 450 engenheiros dedicados a construir aplicações de IA proprietárias. Este investimento resultou em 30 ferramentas feitas sob medida, cada uma projetada para resolver gargalos operacionais específicos.

A divisão de Transporte de Superfície da América do Norte (NAST) oferece o exemplo mais claro do poder desta abordagem. A NAST lida com corretagem rodoviária—o negócio principal da empresa—e recebe aproximadamente 600.000 pedidos de cotação de tarifas anualmente.

O sistema antigo tinha uma limitação brutal: a empresa só podia responder a 60-65% dessas consultas. Os tempos de resposta estendiam-se a 17-20 minutos, e muitos clientes simplesmente mudavam para concorrentes. Com a introdução de uma ferramenta de IA agentic personalizada, a C.H. Robinson agora responde a cada pedido—100% de cobertura. O tempo de resposta caiu para 32 segundos.

Mas a velocidade não é a verdadeira história. O sistema de IA analisa dezenas de milhares—potencialmente centenas de milhares—de pontos de dados para gerar cada cotação. Um corretor humano poderia referenciar cinco a dez variáveis. A máquina considera condições de mercado, padrões históricos, posicionamento competitivo e sinais de oferta/demanda em tempo real simultaneamente. O preço resultante é dramaticamente mais sofisticado e competitivo.

Otimização de Margens a Velocidade Sem Precedentes

Historicamente, os corretores de frete operavam num ritmo previsível: definir a estratégia de preços no início de um período, executá-la, depois rever os resultados mensal ou trimestralmente. Ajustes estratégicos eram raros, desajeitados e lentos.

A ferramenta de precificação alimentada por IA inverte totalmente este modelo. Estratégias de preços implementadas na manhã de segunda-feira podem ser testadas, avaliadas e ajustadas até à tarde. O sistema permite centenas de microajustes diários—o que Lee descreve como “arbitragem de margem bruta”. Quando o volume de entrada dispara, o sistema prioriza a expansão da margem. Quando as cargas secam, passa a uma precificação agressiva para captar volume. Todos os corretores visam este equilíbrio, mas a IA da C.H. Robinson executa esta otimização em tempo real, numa velocidade e precisão que a indústria nunca viu.

Esta agilidade manifesta-se nos resultados financeiros. As operações LTL registaram um aumento de 6,7% no lucro bruto ajustado desde o início do ano. Enquanto a corretagem de cargas completas enfrentou ventos contrários num mercado de frete desafiador em 2025, a queda foi modesta, de 2% trimestre a trimestre—um desempenho defensivo durante um ciclo de baixa.

A Pergunta do Cético: Isto é Real?

Alguns investidores permanecem céticos. Em meados de dezembro, 6,47% do float de ações da empresa foi vendido a descoberto—uma aposta notável contra a empresa. O ceticismo baseia-se numa única questão: o aumento das ações é impulsionado pelo desempenho tradicional de corretagem, ou pelo hype em torno da IA?

O contra-argumento de Lee é perspicaz e vale a pena considerar. Enquanto o ecossistema de IA gera manchetes—fabricantes de chips, centros de dados, fornecedores de modelos—estes são em grande parte atores upstream. Empresas operacionais que implementam com sucesso IA na camada de aplicação continuam a ser raras. A C.H. Robinson ocupa esse território escasso: um negócio real, a movimentar bens físicos, a implementar IA para resolver constrangimentos operacionais genuínos, e a transformar essas melhorias em desempenho financeiro mensurável.

A equipa de 450 engenheiros, as 30 ferramentas operacionais, a resposta de cotação de 32 segundos, a otimização de margens—não são narrativas de marketing. São provas de uma transformação operacional que poucas empresas de logística tentaram, quanto mais executaram.

Se a fé do mercado se justificará, só se verá em 2026.