O MIT Intelligent Logistics Systems Lab está explorando novas formas de aplicar IA ao planejamento logístico e ao gerenciamento de estoques
No contexto da Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™ 2026, Matthias Winkenbach, diretor do MIT Intelligent Logistics Systems Lab, apresentou o GENESIS, um simulador baseado em IA capaz de otimizar a distribuição de estoques entre diferentes armazéns de uma rede logística.
GENESIS é um dos mais recentes avanços em pesquisa entre a Mecalux e o Center for Transportation and Logistics do MIT, uma colaboração voltada para automação de armazéns, gerenciamento de estoque, otimização operacional e coordenação entre pessoas e sistemas robóticos.
“Empresas que gerenciam uma grande rede de armazéns ou centros de distribuição precisam decidir quais produtos armazenar, onde e em que quantidade, além de definir de onde cada pedido será atendido. Até então, o planejamento de estoque e a preparação de pedidos eram analisados separadamente. GENESIS surge precisamente para integrar ambos os processos em uma única solução”, explicou Winkenbach na conferência de Gartner. A solução utiliza modelos avançados de machine learning para calcular o nível de estoque ideal entre armazéns e determinar o momento adequado para reposição.
Segundo Winkenbach, o algoritmo de inteligência artificial por trás do GENESIS consegue avaliar milhares de possibilidades em questão de minutos, uma tarefa que antes exigiria dias ou até semanas de trabalho manual. GENESIS também incorpora um grande modelo de linguagem que auxilia os usuários a interpretar e questionar as soluções propostas pelo sistema. "A ferramenta não apenas analisa dados, mas também consegue explicar, de forma acessível, por que toma determinadas decisões de estoque", observou o pesquisador do MIT.
A IA se consolida na logística
Durante a conferência, Winkenbach argumentou que a inteligência artificial está deixando para trás a fase experimental para se consolidar como uma tecnologia com aplicações reais no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Segundo o especialista, o crescimento dessas soluções responde ao aumento da complexidade logística, marcada por maiores exigências dos consumidores, constante exposição a instabilidades geopolíticas e à necessidade de equilibrar objetivos como custo, velocidade e sustentabilidade.
O diretor do MIT Intelligent Logistics Systems Lab baseou-se nos resultados de uma pesquisa realizada em conjunto com a Mecalux, na qual 83% das organizações relataram ter ampliado o uso de tecnologias de IA e machine learning no último ano. Para Winkenbach, essa evolução demonstra que os programas piloto estão sendo incorporados às operações diárias. "A IA não veio para substituir as ferramentas atuais de planejamento logístico, mas sim para aprimorá-las", acrescentou.
O futuro da IA na cadeia de suprimentos
Durante o Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™ 2026, Winkenbach observou que muitas aplicações atuais de IA em armazenagem ainda estão concentradas em problemas muito específicos e isolados. O objetivo, afirmou ele, é avançar em direção a ferramentas capazes de integrar diferentes decisões da cadeia de suprimentos em uma única camada de inteligência.
O pesquisador do MIT destacou o potencial dos agentes de IA para atuarem de forma coordenada. “As empresas estão desenvolvendo modelos especializados que resolvem problemas específicos e funcionam de forma coordenada”, afirmou Winkenbach. “O objetivo é construir uma inteligência capaz de otimizar a cadeia de suprimentos de ponta a ponta. É isso que estamos tentando alcançar com a Mecalux”.