A transformação digital do transporte marítimo vem expondo cada vez mais um problema operacional persistente: informações críticas podem existir e, ainda assim, permanecer difíceis de utilizar por estarem dispersas entre documentos, formatos e fluxos de trabalho desconectados. Em From documents to data to decisions: How AI is fixing shipping’s data problem, artigo publicado na edição 57 da Caribbean Maritime, revista oficial da Caribbean Shipping Association (CSA), essa fragmentação é apresentada como um dos principais obstáculos à transformação das informações disponíveis em dados operacionais efetivamente utilizáveis. O artigo, associado à empresa de tecnologia marítima Advantum, analisa como a inteligência artificial pode ajudar a extrair e estruturar informações destinadas a sistemas subsequentes, incluindo plataformas aduaneiras e portuárias.
O problema nem sempre é a falta de dados
As operações marítimas e logísticas geram grandes volumes de informações. Mas a existência de dados não significa, por si só, que eles possam ser efetivamente utilizados.
O artigo da Caribbean Maritime destaca uma limitação prática: as informações podem permanecer dispersas entre documentos e diferentes formatos, em vez de estarem disponíveis como dados limpos e estruturados. Nesse contexto, o desafio não consiste simplesmente em coletar mais informações. Trata-se de converter as informações já existentes em um formato que os sistemas operacionais possam processar e que as organizações consigam utilizar de maneira consistente.
Essa distinção é importante. Um documento marítimo pode conter informações comercial ou operacionalmente relevantes, mas, se esses dados não puderem ser transferidos com eficiência para os sistemas utilizados por autoridades aduaneiras, portos ou operadores logísticos, o documento continuará fazendo parte de um fluxo de trabalho fragmentado, em vez de integrar uma cadeia de dados conectada.
Do processamento de documentos a informações prontas para integração aos sistemas
É nesse ponto que o caso de uso da IA descrito na revista se torna mais específico. Em vez de apresentar a inteligência artificial como uma ferramenta autônoma de tomada de decisão, o artigo se concentra em sua capacidade de processar documentos heterogêneos, identificar informações relevantes e convertê-las em dados estruturados.
Esse caso de uso mais amplo também encontra respaldo para além da perspectiva de um fornecedor de tecnologia. Um relatório de 2025 do World Economic Forum sobre IA em TradeTech identifica o processamento cognitivo de documentos como uma aplicação da inteligência artificial, incluindo a extração de informações de documentos de apoio ao comércio e a análise de divergências entre dados.
Para operadores de transporte marítimo e logística, a relevância está no que acontece após a extração. O objetivo não é apenas “ler” um documento mais rapidamente. Trata-se de tornar as informações utilizáveis nos sistemas digitais que sustentam as operações comerciais, aduaneiras e portuárias.
Por que o ASYCUDA é importante nesse fluxo de trabalho
Um dos sistemas mencionados no artigo da Caribbean Maritime é o ASYCUDA. O termo é, por vezes, utilizado de forma imprecisa em discussões sobre digitalização portuária, embora sua função seja específica.
Desenvolvido pela UN Trade and Development, o Automated System for Customs Data (ASYCUDA) é um sistema integrado de gestão aduaneira voltado para operações de comércio internacional e transporte. Ele apoia a automação e a gestão dos processos aduaneiros, em vez de funcionar como uma plataforma geral de colaboração portuária.
Essa distinção ajuda a esclarecer o valor potencial do processamento de documentos em dados estruturados. Se informações recebidas em formatos heterogêneos puderem ser extraídas com precisão, estruturadas e preparadas para utilização por sistemas aduaneiros, a questão deixa de ser apenas a digitalização de documentos. Passa a envolver a integração com a infraestrutura operacional por meio da qual os procedimentos comerciais são gerenciados.
Isso também está alinhado à evolução mais ampla da tecnologia aduaneira. O relatório ASYCUDA 2025 da UNCTAD destaca a transição contínua do programa para uma tomada de decisão orientada por dados e para uma interoperabilidade de longo prazo.
Um Port Community System desempenha uma função diferente
A revista também faz referência aos Port Community Systems, ou PCS. Eles não devem ser confundidos com o ASYCUDA.
Um PCS é concebido para facilitar a troca de informações e a coordenação em todo o ecossistema portuário. As orientações do World Bank descrevem os Port Community Systems como plataformas digitais colaborativas que permitem o intercâmbio de informações entre atores como autoridades aduaneiras, órgãos de gestão portuária, empresas de transporte marítimo e logística e agentes de carga.
As orientações da IMO também situam os PCS em um ambiente portuário mais amplo, no qual diversos atores públicos e privados precisam trocar informações e coordenar processos.
A distinção é, portanto, operacionalmente importante: o ASYCUDA é centrado na gestão aduaneira, enquanto um PCS apoia a colaboração e o intercâmbio de dados em toda a comunidade portuária. Ambos podem interagir dentro de um ecossistema digital mais amplo, mas não desempenham a mesma função.
Para o processamento documental baseado em IA, isso levanta uma questão mais relevante do que simplesmente saber se uma ferramenta consegue extrair texto: as informações podem ser transformadas em dados confiáveis e estruturados, capazes de integrar o ambiente operacional adequado?
A interoperabilidade está se tornando o desafio mais amplo
A discussão vai além de plataformas individuais. Portos e ecossistemas comerciais operam cada vez mais com múltiplas camadas digitais, incluindo sistemas aduaneiros, Port Community Systems e Maritime Single Windows.
Desde 1º de janeiro de 2024, os Estados-Membros da IMO são obrigados, no âmbito da FAL Convention, a utilizar um Maritime Single Window para o intercâmbio eletrônico de informações relacionadas à chegada, permanência e partida dos navios.
Um Maritime Single Window também se distingue tanto do ASYCUDA quanto de um PCS. Sua função central é simplificar a apresentação e o intercâmbio de informações regulatórias relacionadas às formalidades de entrada e saída de navios. O desafio mais amplo consiste em garantir que esses diferentes sistemas possam trocar e reutilizar informações, em vez de criar novos silos digitais.
O World Bank identifica a interconectividade e a interoperabilidade entre Port Community Systems, Maritime Single Windows e Trade Single Windows como uma das principais próximas etapas da transformação digital dos portos. Sua análise observa que as fronteiras entre plataformas começam a se tornar menos rígidas à medida que os sistemas de comércio e transporte avançam em direção a uma maior colaboração de dados e à redução da duplicação de envios de informações.
A IA é uma camada, não a solução completa
Nesse contexto, o argumento mais sólido a favor da IA no transporte marítimo não é que ela possa substituir os sistemas aduaneiros, portuários ou logísticos existentes. Sua contribuição potencial está em enfrentar um problema localizado a montante desses sistemas: informações retidas em documentos que não podem ser facilmente processadas, trocadas ou reutilizadas.
O artigo da Caribbean Maritime oferece uma perspectiva concreta do setor sobre esse desafio, enquanto o cenário institucional mais amplo aponta para uma evolução em direção a uma maior interoperabilidade. Plataformas aduaneiras, Port Community Systems e Maritime Single Windows desempenham funções distintas, mas todos dependem de informações que possam ser trocadas em formatos consistentes e utilizáveis.
Para o transporte marítimo caribenho, a qualidade e a estrutura dos dados tornam-se, assim, componentes cada vez mais importantes da digitalização. O processamento documental baseado em IA pode ajudar a preencher algumas das lacunas entre entradas fragmentadas e sistemas operacionais, mas seu valor depende, em última análise, da precisão da extração, da integração adequada e da capacidade de diferentes plataformas e instituições trabalharem em conjunto.
À medida que a digitalização marítima avança, o desafio central pode, portanto, estar menos em gerar mais dados do que em garantir que as informações existentes possam passar dos documentos para os sistemas — e dos sistemas para as decisões.
