Sistemas de IA nos terminais da Vale: o futuro já chegou
A Vale, maior produtora mundial de minério de ferro, apresentou os resultados de um programa de inteligência artificial aplicado a suas operações portuárias que começou com um teste em 2019, quando um algoritmo recomendou alterar a sequência de atracação de navios em Ponta da Madeira (MA) e gerou vantagem de US$ 65 mil numa única operação em relação ao planejamento humano, e chegou a 2025 com US$ 65 milhões economizados em otimização de combustível e redução de sobre-estadia. Os números intermediários são igualmente concretos: crescimento superior a 1,5% nos embarques sem expansão de infraestrutura física, redução de até 2% na sobre-estadia de navios, aumento de 12,3% na performance de recuperação de minério no Terminal da Ilha Guaíba (TIG, no Rio de Janeiro), 4,3 pontos percentuais acima do previsto no estudo de viabilidade. São dados de uma multinacional que opera em escala industrial e global, auditáveis e replicáveis. Não são projeção de consultoria.
O programa de IA em questão, denominado Sistema Integrado de Otimização da Operação Portuária (Siop), atua, em sua essência, com problemas de combinatória, resolvendo-os com uma velocidade que o planejamento humano não consegue replicar. O Porto de Tubarão (ES) recebe 40 tipos de minério, combina-os em cerca de 14 produtos finais, coordena a chegada de trens, as janelas de maré, as restrições de equipamentos em manutenção e as características de cada navio. E precisa definir, a cada 30 minutos, uma sequência ótima entre 4,5 mil possibilidades de rota para mover o minério dos viradores de vagões até os carregadores de navios. Um planejador humano experiente resolve esse problema bem numa condição estável e resolve mal quando múltiplas variáveis mudam simultaneamente. O Siop resolve em dois minutos e recalcula a cada meia hora. O que ele entrega é mais que eficiência. Trata-se de uma capacidade de adaptação em tempo real que transforma a resposta a perturbações operacionais de reativa em antecipativa.
Outra plataforma de inteligência artificial, o AI Fleet, é a extensão mais relevante do programa para o debate de descarbonizaçã. Reduzir a velocidade de navios que navegariam mais rápido para chegar a berços sem janela disponível não é apenas otimização de custo. Envolve redução das emissões de CO₂ sem alterar o tipo de combustível, sem adaptar motor e sem aguardar regulamentação internacional. Cada knot a menos na velocidade de cruzeiro de um navio graneleiro reduz o consumo de bunker de forma não linear — a resistência hidrodinâmica cresce com o cubo da velocidade, o que significa que reduções moderadas de velocidade geram economias de combustível desproporcionalmente maiores. A Vale captou US$ 65 milhões dessa equação em 2025. As armadoras que operam as rotas de Santos (SP), Paranaguá (PR) e Rio Grande (RS) têm a mesma equação disponível.
O programa da Vale tem implicações que vão além da mineradora. O setor portuário brasileiro discute digitalização, Smart Ports e inovação com frequência crescente, como o BE News documentou ao cobrir a rede 5G de Santos, o Siop da Portonave (SC), o PCS de São Sebastião (SP) e a Política Nacional de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação Portuária (PD&I-Portos) lançada em setembro. O que a Vale apresentou é o caso mais completo disponível de digitalização portuária que demonstrou resultado financeiro auditável em escala industrial. A Agência Nacional de Transportes Aquaviários (Antaq) e o Ministério de Portos e Aeroportos têm, nesse programa, o benchmark que faltava para estruturar os critérios de inovação que a PD&I-Portos precisa adotar: não indicadores de processo, como número de projetos, eventos realizados, hubs criados, mas indicadores de resultado, com toneladas adicionais por infraestrutura existente, redução de sobre-estadia, economia de combustível, redução de emissões. A Vale foi de um teste de US$ 65 mil em 2019 para US$ 65 milhões em 2025. A trajetória é o argumento.
Diante desses resultados, o setor portuário brasileiro não precisa mais debater se inteligência artificial funciona em porto. A questão é outra. Deve-se discutir por que essa tecnologia não está sendo adotada na mesma escala por autoridades portuárias públicas, terminais arrendados e operadores de navegação interior que poderiam capturar resultados equivalentes com investimento proporcional ao seu porte.
