A Gasola lançou uma Inteligência Artificial (IA) desenvolvida para transportadoras que utilizam seu serviço. A tecnologia atua desde a automação de processos antes realizados manualmente pelos motoristas, até o aprimoramento de fluxos internos.
A novidade chega em um momento em que o uso de IA tem ganhado força como aliada na prevenção de fraudes em sistemas de pagamento. Soluções avançadas já são capazes de detectar padrões anômalos, analisar grandes volumes de dados em tempo real e responder automaticamente a atividades suspeitas. De acordo com o estudo Pulso 2024 – Experiência Digital: a Evolução dos Serviços Financeiros na América Latina, 52% dos líderes do setor financeiro brasileiro pretendem implementar mecanismos de IA voltados à detecção de fraudes nos próximos dois anos.
Segundo Ricardo Lerner, CEO da Gasola, a nova tecnologia da empresa ainda está em fase inicial, mas já apresenta impactos concretos. “A Inteligência Artificial compara informações como a placa registrada com o que é identificado visualmente no momento do abastecimento, sinalizando se há correspondência ou divergência. Isso ajuda o motorista e a empresa a evitar falhas, garantindo mais segurança e agilidade, especialmente nos casos em que ocorrem erros de digitação”, explica.
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Antes da implementação da IA, o motorista precisava preencher manualmente informações no aplicativo e tirar fotos de elementos-chave, como a bomba de combustível. A validação dessas informações era feita por operadores humanos, o que tornava o processo mais demorado e sujeito a inconsistências.
Agora, com a automação em curso, a Gasola já observa avanços relevantes. “Temos relatórios mais consistentes, que melhoraram a experiência do motorista e reduziram falhas humanas. Também ganhamos produtividade nos times de gestão”, afirma Lerner. O cruzamento automático de dados e a redução de inconsistências tornam a tomada de decisão mais ágil e embasada, fortalecendo o papel estratégico da tecnologia no setor logístico.
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A previsão é que, em breve, dados como placa, volume abastecido e quilometragem sejam reconhecidos automaticamente por meio de imagens, sem necessidade de digitação. Isso permitirá à IA identificar eventuais tentativas de fraude — como o abastecimento de veículos não autorizados — e evitar erros simples, como digitações incorretas.
“Nosso objetivo é automatizar 100% do processo, eliminando a necessidade de input manual por parte do condutor e oferecendo aos gestores dados mais seguros e estruturados”, conclui Lerner. A solução acompanha uma demanda crescente do setor por eficiência operacional e redução de custos, entregando uma plataforma que fortalece a governança das empresas e melhora a performance de suas frotas.
