Casos reais de pequenas empresas que revolucionaram indústrias tradicionais através de IA: o valor de mercado de um gigante da logística evaporou 23,3 bilhões de yuan, enquanto o disruptor multiplicou por 3 em dois dias. Cuidado com negócios de "conexão de informações".

AI (Inteligência Artificial) revoluciona setores tradicionais com casos reais impressionantes.

No dia 12 de fevereiro, horário de Nova York, uma notícia inesperada chamou atenção: a Algorhythm Holdings [RIME.O] (doravante Algorhythm) publicou um livro branco do setor, anunciando que sua plataforma de logística SemiCab, impulsionada por IA, otimiza automaticamente com SaaS (software baseado em nuvem por assinatura) de alta rentabilidade, mantendo baixos custos operacionais e reduzindo a quilometragem vazia de transporte, aumentando a produtividade em 3 vezes.

Assim que a notícia foi divulgada, o mercado de capitais pareceu detectar uma crise. O setor de logística das ações americanas caiu drasticamente. O índice de transporte rodoviário do Russell 3000 caiu mais de 9% durante o dia, fechando com queda de 6,6%, a maior desde a implementação da política tarifária de Trump em abril de 2025. As ações do gigante de logística de ativos leves Robinson Global Logistics despencaram quase 15%, com valor de mercado reduzido em cerca de 23,3 bilhões de yuans, atingindo uma queda de 24% durante o pregão, seu maior recorde histórico. A plataforma de intermediação de fretes Ledi Transport caiu 16%.

Por outro lado, as ações da Algorhythm subiram contra a tendência, fechando quase 30% em 12 de fevereiro, e no dia seguinte dispararam 222,22%, de US$ 1,08 para US$ 3,48. Em dois dias, seu valor de mercado triplicou.

A Robinson Global Logistics é líder mundial em logística de ativos leves, sem possuir caminhões, navios ou aviões próprios, integrando 450 mil transportadores contratados para oferecer serviços diversificados a 83 mil clientes.

A Algorhythm, em 2024, passou por uma transformação completa para focar em IA na logística, adquirindo a SemiCab em 2025. Com base no preço de fechamento do último dia de negociação antes da forte oscilação de mercado, 11 de fevereiro, seu valor de mercado era aproximadamente 33 milhões de dólares, comparado aos 160 bilhões de Robinson e 38,3 bilhões de Ledi, sendo uma microempresa no setor. No entanto, essa pequena companhia conseguiu, com IA, romper a “barreira defensiva” do setor de logística tradicional em uma única noite.

IA aumenta em 3 vezes a produtividade do trabalho na plataforma de transporte

Por que um software automatizado movido por IA tem um impacto tão devastador?

Estudos mostram que, em mercados como Índia e EUA, de 30% a 35% das milhas percorridas por caminhões são vazias, devido a planejamentos dispersos que não aproveitam totalmente os ativos.

Em 12 de fevereiro de 2026, a Algorhythm divulgou o livro branco, afirmando que sua plataforma de transporte colaborativo baseada em IA, SemiCab, consegue expandir a carga transportada em 300% a 400% na implementação real. Operadores que usam SemiCab gerenciam mais de 2000 cargas por ano sem precisar aumentar a equipe, enquanto o padrão tradicional é cerca de 500 cargas por corretor de frete. Isso significa um aumento de 3 vezes na produtividade.

O livro branco explica que, em mercados altamente dispersos, integrar as demandas e ofertas de remetentes, rotas e regiões revela rotas de retorno e fluxos entre linhas que não aparecem nos contratos. No exemplo da Índia, essa abordagem reduziu a quilometragem vazia de 30-35% para menos de 10%, sem precisar renegociar contratos ou alterar comportamentos dos transportadores.

O site da empresa afirma que a IA descobriu eficiências que sistemas tradicionais de gestão de fretes não conseguiam alcançar. Com uma plataforma SaaS global escalável, automatiza processos, reduz a necessidade de planejamento manual, acelera a execução de cargas, identifica automaticamente combinações ótimas, diminui quilometragem ociosa e aumenta a lucratividade da rede.

A Algorhythm afirma que os sistemas tradicionais de gestão de transporte e plataformas de corretagem dependem de otimizações manuais, baseadas em regras estáticas, eficazes em capacidades baixas a médias, mas que, com maior complexidade, perdem eficiência progressivamente.

Apesar de suas vendas trimestrais até 30 de setembro de 2025 serem inferiores a US$ 2 milhões e prejuízo líquido de quase US$ 2 milhões, suas ações dispararam 82% após o anúncio, fechando a US$ 1,08, e em 13 de fevereiro de 2026, subiram para US$ 3,48, um aumento de aproximadamente 3 vezes em valor de mercado.

A Algorhythm acredita que o alavancamento operacional impulsionado por IA será uma característica-chave da próxima geração de redes logísticas.

Em 13 de fevereiro de 2026, a Robinson Global Logistics também destacou em seu relatório anual que concorrentes estão usando plataformas digitais avançadas, IA para correspondência de cargas e automação para aumentar eficiência e reduzir custos. Se a empresa não acelerar a adoção de automação e IA, pode não atingir seus objetivos estratégicos de eficiência operacional e transformação digital.

A era do “pré-prato” no setor de software chegou?

A plataforma SemiCab pode realmente resolver os problemas do setor de transporte e tornar obsoletos os sistemas tradicionais de gestão de transporte. Mas, por que o problema da quilometragem vazia, antigo no mercado de transporte, só está sendo atacado por plataformas baseadas em IA?

Para aprofundar essa questão, o jornalista do Daily Economic News entrevistou vários especialistas em IA.

Pergunta 1: Como a plataforma SemiCab, baseada em IA, atua na fase de desenvolvimento de software? Quais diferenças há em relação ao desenvolvimento tradicional?

Du Yu, investidor em tecnologia e diretor do Instituto de IA Desconhecida:

O desenvolvimento tradicional é como “construir um prédio do zero”; já o desenvolvimento com IA é mais como “ter uma estrutura padronizada e tubulações, e a IA e os humanos fazem personalizações e reformas rápidas”. Além disso, a IA pode usar ferramentas para “verificar estruturas, encontrar interfaces, ajustar conexões”, reduzindo o tempo gasto em revisar documentos, ajustar campos e escrever códigos de ligação. Pode-se dizer que estamos na “era do pré-prato” no setor de software.

Pergunta 2: Por que essa ferramenta não foi criada por grandes empresas de software tradicionais? É por limitação de capacidade dessas empresas ou porque a base de IA oferece vantagens que a lógica de desenvolvimento tradicional não consegue?

Pan Helin, membro do Comitê de Economia de Informação e Comunicação do Ministério de Indústria e Tecnologia da Informação:

Aumentar a utilização de cargas de retorno vazias realmente melhora a eficiência logística, mas muitas empresas tentaram isso. Ainda assim, o problema persiste porque as informações de transporte são dispersas, com usuários publicando dados em plataformas diferentes, e cargas fracionadas às vezes precisam ser combinadas para uma viagem.

Integrar esses pedidos dispersos é um grande desafio. Acredito que a SemiCab, como plataforma de agregação, pode resolver parte do problema de cargas ociosas, mas não é uma solução definitiva nem com potencial de melhoria tão alto. No entanto, usar IA para agregar informações é uma boa ideia.

Pergunta 3: Por que o problema da quilometragem vazia, que existe há anos, só agora pode ser resolvido por plataformas baseadas em IA?

Liu Gaocang, diretor executivo da Guojin Securities, líder de tecnologia:

A quilometragem vazia não é uma questão de “alguém pensou nisso”, mas de “ter capacidade sistêmica de resolver”. O paradigma tradicional de desenvolvimento de software não consegue lidar com a complexidade.

Normalmente, plataformas de transporte dependem de regras, experiência manual e otimizações parciais, lidando com demandas fragmentadas (tempo, rotas, tipos de veículos, crédito do remetente), mudanças constantes (alterações, cancelamentos, variações de preço) e cadeias de decisão longas com muitas exceções. Esses sistemas não têm “lógica pouco clara”, mas um “espaço de estados excessivamente grande”, tornando as regras cada vez mais complexas e com retorno marginal decrescente, levando à necessidade de mais pessoas para gerenciar.

A nova geração de plataformas IA, como a SemiCab, representa uma vitória da inovação e uma mudança radical no paradigma de desenvolvimento.

Ela implica uma transição de “base de regras” para “base de probabilidades e previsões”: softwares tradicionais de transporte são baseados em regras rígidas (If-Then). Com a quantidade massiva, dinâmica e fragmentada de pedidos e rotas, algoritmos tradicionais têm dificuldade em fazer uma correspondência global ótima em tempo curto. A base de IA dá ao sistema a capacidade de lidar com dados de alta dimensão.

Além disso, o desenvolvimento de software enfrenta um ponto crítico de redução de custos e aumento de eficiência: construir sistemas de correspondência extremamente complexos é caro e difícil de manter. A base de IA oferece capacidade de generalização, permitindo que o software “entenda” o fluxo de negócios, sem precisar escrever códigos redundantes para cada caso especial.

Liu Gaocang acredita que, enquanto a capacidade tradicional de desenvolvimento de software pode suportar “ferramentas”, apenas a base de IA pode suportar o “cérebro”. A vantagem da IA é quebrar a limitação linear de “mais pessoas, mais produção”, possibilitando um salto exponencial na produtividade.

Pergunta 4: Com o lançamento dessa plataforma, a lógica de desenvolvimento de software mudou? Como a IA impacta a indústria de desenvolvimento de software?

Du Yu:

A lógica realmente está mudando, de “escrever código para entregar funções” para “usar uma base padrão + IA para transformar a entrega em um ‘fluxo’”. Antes, as empresas de software eram como “oficinas artesanais”, fazendo uma coisa de cada vez; agora, parecem mais com “cozinhas centrais de pratos pré-fabricados + chefs de IA” — ingredientes (capacidades gerais) em escala, IA responsável por montar rapidamente os pratos (fluxos de negócio), e os desenvolvedores ajustando o ponto, o sabor e a apresentação (correção de negócios, desempenho, segurança, manutenção).

Portanto, a estratégia de “base padrão + IA para acelerar personalizações” terá grande mercado interno, mas a competição será feroz: quem conseguir consolidar o know-how do setor (como fazer), transformando-o em módulos, dados e modelos de processos replicáveis, sairá na frente. Apenas “saber programar” ficará cada vez mais obsoleto; o valor estará em “entender o setor + implementar + iterar continuamente”.

O que a IA pode revolucionar e o que não pode substituir

Pergunta 5: Se o desenvolvimento de software ficar mais fácil, será mais fácil copiar softwares recém-criados? O modelo de lucro baseado em desenvolvimento de software será destruído? Se a capacidade de desenvolver software deixar de ser uma barreira de negócio, como as empresas manterão sua exclusividade?

Du Yu:

Ficará mais fácil copiar funções superficiais, mas mais difícil copiar sistemas eficazes.

A IA barateou a “escrita” de software, mas a “execução estável, duradoura e vencedora” se tornou mais escassa. Funcionalidades podem ser replicadas, mas capacidades organizacionais e de sistema não. Lucros baseados em “desenvolvimento de software” serão pressionados, mas não desaparecerão completamente; haverá segmentação: terceirização pura, cobrança por hora, contratação de mais pessoas, terão lucros comprimidos pela IA.

À medida que o software se torna mais “commoditizado”, clientes passarão a valorizar mais “quem é responsável se der problema” e “se pode acompanhar a longo prazo”. Essas relações comerciais e responsabilidades que a IA não consegue substituir. A IA reduz a barreira de “fazer software”, mas aumenta a de “transformar software em negócio, sistema e padrão”. Acredito que o mercado chinês amplificará esse efeito.

Pergunta 6: Quais setores podem ser totalmente substituídos ou precisarão mudar seu modo de produção para sobreviver com a IA? Quais setores não serão substituídos?

Pan Helin:

Setores suscetíveis à substituição pela IA incluem:

• Áreas de conexão de informações, como busca, compras e transporte, que lidam essencialmente com troca de informações;

• Criação de conteúdo, como vídeos, imagens, textos e códigos.

Liu Gaocang:

Prefiro classificar pelo grau de necessidade de reconstrução do modo de produção, não apenas por substituição. Assim, setores mais vulneráveis incluem:

• Operações repetitivas intensas, como operadores que lidam com 500 viagens por ano na logística tradicional;

• Áreas de alta densidade de informação, onde decisões podem ser automatizadas facilmente, como serviços online e back-office financeiro;

• Processos altamente padronizados, onde resultados são facilmente quantificados, como desenvolvimento de software.

Setores menos suscetíveis incluem:

• Áreas que dependem de interações complexas no mundo real, com altos custos de execução, como serviços presenciais, manufatura complexa, algumas áreas médicas, onde a IA atua mais como ferramenta de suporte do que substituto completo. Por exemplo, AI pode agendar caminhões, mas mecânicos de reparo de veículos ou policiais lidando com acidentes complexos ainda dependem de habilidades físicas e improviso.

• Áreas com forte regulação e responsabilidade, como decisões judiciais, médicas avançadas ou investimentos de alto risco, onde a IA fornece dados de suporte, mas a responsabilidade final permanece humana.

No geral, a IA não elimina setores, mas força uma atualização na forma de produção. Empresas que não se adaptarem serão eliminadas, mas o setor continuará de outras formas.

Pergunta 7: Nesse sentido, se a máquina a vapor permitiu avanços na energia, eficiência e modo de produção, em que aspectos a IA torna a percepção humana mais sensível e quais áreas evoluíram?

Pan Helin:

Atualmente, a principal aplicação da IA é aumentar a eficiência na obtenção de informações. Por exemplo, compras com IA melhoram a correspondência entre oferta e demanda, assim como no transporte. Na era da IA, a velocidade de acesso à informação é maior do que na internet, elevando a eficiência social. Se na era da internet o problema era excesso de informações, na era da IA, conseguimos uma correspondência precisa entre oferta e demanda de informações.

Liu Gaocang:

A máquina a vapor libertou a humanidade do esforço físico, e a IA promove evolução em três níveis:

1. Evolução na percepção.

A IA consegue processar múltiplas fontes de informação além da capacidade humana (como pedidos, preços, rotas, status em tempo real), conferindo às organizações uma “percepção global” pela primeira vez.

2. Evolução no paradigma de produção.

O custo de acesso ao conhecimento caiu drasticamente. A evolução humana não é mais memorização de conhecimentos ou aprendizado de habilidades, mas definição de problemas.

3. Evolução na estrutura organizacional.

Sistemas como o SemiCab essencialmente extraem a “experiência do setor” das pessoas, consolidando-a em capacidades de software replicáveis, ampliando a gestão por pessoa e o efeito de alavancagem organizacional.

Nesse sentido, a IA não traz apenas melhorias pontuais de eficiência, mas revela quais problemas complexos podem ser automatizados, permitindo que os humanos foquem na definição de objetivos e avaliação de valor, enquanto muitas camadas intermediárias são reestruturadas por IA.