O principal visionário de CEP afirma que esta tecnologia tem um 'enorme potencial' em 2025

O Big Data pode não ser mais considerado uma tendência ‘totalmente nova’ no setor de CEP, mas a jornada para explorar o vasto potencial da tecnologia orientada por dados apenas começou.

Em BEUMER Group’s Industry Report 2025 Outlook: The Parcel Box Paradox, que acaba de ser lançado, você pode aprender tudo o que precisa saber sobre o estado do big data no setor de CEP e qual papel o big data desempenhará no setor em 2025.

Um dos desenvolvimentos mais significativos nos últimos anos é o aumento da disponibilidade de IA (inteligência artificial). A IA era antes um conceito bastante abstrato, mas agora os operadores de CEP têm inúmeras ferramentas e serviços de IA à sua disposição – a apenas um clique de distância.

Essas ferramentas têm valor por si só, mas o verdadeiro potencial pode estar na combinação de IA com big data. Essa é uma das conclusões do novo relatório. A capacidade da IA de automatizar o uso de big data e detectar padrões que não são visíveis ao olho humano abre um caminho totalmente novo para explorar as possibilidades de conjuntos de dados grandes e complexos.

De acordo com Christian Østergaard, principal visionário e estrategista sênior de grupo de produção de TI/IoT/IA na PostNord, é o uso de big data juntamente com IA e outras tecnologias que pode ter um impacto significativo no setor de CEP nos próximos anos:

“Combinar nossos próprios dados operacionais com dados demográficos, como comportamentos em diferentes áreas, pode proporcionar uma otimização geral. O potencial para processos aprimorados graças à interconectividade e ao uso automatizado de dados é enorme. A Internet das Coisas Postais (IoPT) enfatizou como os dados podem gerar muitos insights, enquanto a IA também desempenhará um papel importante na melhoria dos processos – tanto nos negócios quanto nas operações.”

No Relatório do Setor 2025 Outlook da BEUMER Group: The Parcel Box Paradox, você pode aprender mais sobre como alguns dos principais especialistas do setor esperam que o big data seja capaz de otimizar as entregas em 2025.

Uma tendência recente, que também deve ganhar força em 2025, é a crescente tendência dos operadores de CEP de investir em tecnologia que transforma dados em uma nova função primária. Essas tecnologias analisam e processam automaticamente grandes quantidades de pontos de dados e lhes dão um novo valor.

Um estudo de caso são as ‘calculadoras de carbono’ que algumas das maiores empresas do setor lançaram.

O mecanismo Sustainability Insights da FedEx usa dados em tempo real da rede FedEx para fornecer projeções de emissão de C02 e registros históricos para números de rastreamento individuais e contas de clientes. Como resultado, os clientes podem acessar informações de emissões e dados de emissões para tomar melhores decisões em relação à pegada de carbono de suas entregas. A Geopost também desenvolveu uma tecnologia baseada em dados que rastreia automaticamente as emissões de carbono enquanto as encomendas viajam por sua rede.

Outro exemplo de como os operadores de CEP aproveitam os dados é o uso de gêmeos digitais. Essa tecnologia pega dados e os transforma em representações visuais dos sistemas de classificação e cenários de classificação que você deseja simular.

Por meio do uso de IA, os gêmeos digitais podem se tornar ainda mais precisos e eficientes no futuro.

Em BEUMER Group’s Industry Report 2025 Outlook: The Parcel Box Paradox, que acaba de ser lançado, você também pode ler sobre um novo tipo de parceria entre operadores de CEP e fornecedores de tecnologia.

Colher todos os benefícios do big data e da transformação digital do setor exigirá investimentos maciços dos operadores de CEP, o que pode ser um incentivo para formar parcerias com os fornecedores que já possuem a tecnologia. Um exemplo dessa tendência foi a recente assinatura da Australia Post de um acordo plurianual com a Salesforce.

No geral, todos os sinais apontam para 2025 como um grande ano em termos de novos desenvolvimentos no campo de CEP e big data.