Em 2025, as rodovias federais do Brasil enfrentaram situações alarmantes, com 72.483 acidentes e 6.044 mortes, conforme o relatório divulgado pela PRF. Essa média, que supera 190 sinistros diários, leva as empresas de transporte a reconsiderar suas estratégias de risco, passando de reações a eventos para uma análise contínua de sinais preditivos.
Essa nova abordagem está transformando a rotina dos gestores de frotas. A Smart Risk, especialistas em gerenciamento de riscos, enfatiza que, ao receber informações proativas, a operação passa a prever problemas e anteriormente concentrava-se em reações a incidentes como acidentes e paradas imprevistas.
Do dado bruto à decisão preventiva
É comum que incidentes sérios tenham antecedentes significativos. Eventos menores, como distrações ao volante, fadiga e velocidade excessiva, frequentemente ocorrem antes de um problema maior. Embora cada um isoladamente possa parecer trivial, quando analisados em conjunto, revelam padrões que demandam atenção.
A Smart Risk ilustra essa lógica com um exemplo: um motorista que ultrapassa o tempo de direção permitido, apresenta sinais de fadiga e oscilações de velocidade. Para operadores que monitoram muitos veículos simultaneamente, essas situações podem passar despercebidas. Sistemas automatizados, por outro lado, detectam milhares dessas ocorrências em tempo real, permitindo focar em alertas realmente críticos em vez de mera quantidade de informações.
O processo se inicia com a coleta de dados que chega por meio de rastreadores, telemetria, câmeras e sensores, além do histórico do motorista. A análise é contextualizada para considerar fatores como o perfil do motorista, tempo de direção e características da carga.
A terceira fase envolve a aplicação de algoritmos e inteligência artificial, que identificam padrões e eventos que podem indicar maior risco. Isso resulta em recomendações claras sobre quais veículos precisam de atenção e por qual motivo, permitindo ações preventivas eficazes, como contatar o motorista ou reavaliar a rota.
Além disso, a segurança patrimonial está em destaque. A Associação Nacional do Transporte de Cargas e Logística aponta que em 2025 houve uma redução de 16,7% nos roubos de carga, totalizando 8.570 ocorrências, mas ainda resultando em um prejuízo estimado em R$ 900 milhões.
A importância da análise humana
A Smart Risk ressalta que, mesmo com a eficácia da tecnologia, o julgamento humano é insubstituível. Ninguém consegue acompanhar simultaneamente todos os veículos e eventos de telemetria, onde a IA destaca anomalias rapidamente, mas a interpretação das informações muitas vezes requer conhecimento contextual que somente a equipe pode fornecer.
Aspectos críticos como o estado das estradas, peculiaridades da carga e condições de operação nem sempre estão disponíveis nas análises de dados. Assim, a IA atua como copiloto nas centrais de controle, enquanto as decisões finais permanecem nas mãos de profissionais experientes.
Desafios e custos da falta de um modelo preventivo
Os desafios para a implementação de um sistema preventivo vão além da tecnologia. A cultura empresarial muitas vezes priorizou respostas rápidas a incidentes, enquanto a prevenção demanda avaliação das situações que puderam ser evitadas. Há uma percepção errônea de que integração de sistemas é viável apenas para grandes operações, mas a Smart Risk afirma que é possível adotar essa abordagem gradualmente.
A comparação entre a adoção de tecnologias e os custos que surgem na ausência de prevenção — como acidentes e perdas — mostra que a prevenção deve ser encarada como um investimento e não um gasto. Além das cargas, a continuidade dos negócios e a reputação das empresas também são aspectos que precisam ser protegidos.
Os próximos desafios incluem melhorar a conexão entre rastreamento, telemetria e dados dos motoristas, que muitas vezes operam desconectados. Com a abordagem certa, um pequeno avanço na antecipação de riscos pode fazer toda a diferença.
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