As rodovias federais brasileiras registraram 72.483 sinistros de trânsito e 6.044 mortes em 2025, segundo o balanço estatístico divulgado pela Polícia Rodoviária Federal (PRF). O volume equivale a uma média superior a 190 ocorrências por dia e ajuda a explicar por que empresas de transporte têm revisto a forma de tratar o risco operacional, substituindo a resposta posterior ao evento por uma leitura contínua dos sinais que o antecedem.
A mudança altera a rotina de quem gerencia frotas. De acordo com a Smart Risk, companhia de gerenciamento de riscos e tecnologia para transporte integrante do Grupo Consultlog, quando a informação chega antes do problema, a operação deixa de administrar ocorrências e passa a administrar probabilidades. Durante muito tempo, o setor concentrou esforços em reagir a fatos consumados: um veículo fora da rota, uma parada não programada, um acidente, um roubo. A central recebia o alerta e acionava os protocolos de resposta.
Um problema grave raramente começa no instante em que a ocorrência se materializa, observa a empresa. Antes disso, costumam aparecer eventos menores, como registros sucessivos de distração, fadiga, uso de celular, excesso de velocidade ou condução agressiva, além de mudanças incomuns de trajeto e paradas em locais não previstos. Isolados, esses episódios parecem irrelevantes. Correlacionados, contam uma história.
Do dado bruto à decisão preventiva
A Smart Risk exemplifica o raciocínio com um condutor que acumula horas ao volante, apresenta dois eventos de fadiga, depois uma saída de faixa e passa a oscilar a velocidade. Para um operador que acompanha centenas de veículos ao mesmo tempo, essa sequência tende a passar despercebida. Sistemas automatizados observam continuamente milhares desses microeventos, identificam padrões e priorizam o que exige atenção imediata. O ganho, segundo a companhia, não está em gerar mais informação, e sim em converter grandes volumes de dados em poucos alertas relevantes.
O percurso descrito pela empresa começa na captura. Os registros vêm do rastreador, da telemetria, de câmeras embarcadas, sensores, dados da viagem, cadastro do motorista e histórico da operação, e chegam às plataformas de monitoramento praticamente em tempo real. A etapa seguinte é a contextualização, já que um evento isolado costuma dizer pouco. Entram na análise o perfil do condutor, o tempo de direção, a carga, o risco da região, a rota prevista e o comportamento habitual do veículo.
Na terceira fase atuam regras, algoritmos e inteligência artificial, responsáveis por identificar padrões, reincidências e combinações de eventos associadas a maior criticidade. A quarta converte o resultado em uma leitura simples para quem decide: qual veículo exige atenção, por qual motivo, qual o nível de gravidade e qual procedimento adotar. Vem então a ação preventiva, que pode incluir contato com o motorista, parada segura, mudança de rota, acionamento da transportadora ou pronta resposta.
O tema também alcança a segurança patrimonial. Levantamento anual da Associação Nacional do Transporte de Cargas e Logística (NTC&Logística) contabilizou 8.570 ocorrências de roubo de carga no país em 2025, queda de 16,7% ante 2024, porém ainda gerou prejuízo direto próximo de R$ 900 milhões e impacto que pode superar R$ 1 bilhão quando somados efeitos indiretos, como seguros e custos operacionais. A entidade associa a retração à integração entre empresas, seguradoras e forças de segurança, somada ao uso ampliado de monitoramento e inteligência aplicada aos dados.
Onde a leitura humana continua decisiva
A Smart Risk pondera que a capacidade de processamento das máquinas não substitui o julgamento das equipes. Nenhuma pessoa acompanha ao mesmo tempo milhares de veículos, câmeras e eventos de telemetria durante 24 horas, tarefa em que a inteligência artificial identifica correlações e comportamentos fora da normalidade em velocidade inalcançável para um time humano. A máquina, porém, sinaliza que algo está diferente, e compreender por que aquilo acontece costuma depender de quem conhece a operação.
Relacionamento com o motorista, condição da estrada, características da carga, pressão operacional e particularidades do cliente nem sempre estão representados nos dados. Diante de situações inéditas, a interpretação dessas nuances permanece humana. A companhia descreve a inteligência artificial como copiloto das centrais de segurança, enquanto a decisão crítica, quando envolve pessoas e continuidade da operação, segue sob supervisão de profissionais.
Resistências e custo da ausência de prevenção
Entre os obstáculos à adoção do modelo preventivo, a empresa cita primeiro a cultura. Por muito tempo, a eficiência foi medida pela rapidez da resposta a algo já ocorrido, enquanto a prevenção exige mensurar também aquilo que deixou de acontecer. Soma-se a percepção de que integração de dados e torres de controle seriam recursos restritos a grandes operações, leitura que a Smart Risk considera superada. A implantação pode ser gradual, a partir de poucos indicadores e dos principais riscos de cada operação.
A avaliação sugerida pela companhia contrapõe o investimento em tecnologia ao custo da ausência de prevenção, que envolve acidentes graves, cargas roubadas, operações interrompidas, elevação de apólices de seguro e perdas humanas. Nessa leitura, a prevenção passa a ser tratada como decisão econômica, e não apenas comoDespesa tecnológica.
O escopo do gerenciamento de riscos também se ampliou. Ao lado da proteção de carga e patrimônio, entram o motorista, a continuidade do negócio e a reputação das empresas. Para a Smart Risk, o avanço dos próximos ciclos passa pela integração de rastreamento, telemetria, vídeo, cadastro e histórico do condutor, recursos que ainda funcionam como ilhas em boa parte do setor. Em segurança logística, alguns minutos de antecipação separam a gestão de um risco da gestão de uma ocorrência.
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