Logística reversa inteligente para eletrônicos: o papel da IA na gestão de devoluções

Abstract

O crescimento acelerado do lixo eletrônico, impulsionado pelo aumento no consumo de dispositivos tecnológicos e pela obsolescência programada, tem destacado a importância da logística reversa no setor de eletrônicos. A gestão eficiente de devoluções, reaproveitamento e descarte desses produtos é um desafio crítico para empresas e governos, visando reduzir impactos ambientais e promover sustentabilidade. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma ferramenta transformadora, capaz de otimizar fluxos logísticos, reduzir custos e aumentar a eficiência na gestão de resíduos Eletrônicos. No entanto, sua implementação enfrenta obstáculos, como falta de infraestrutura, questões regulatórias e resistência corporativa a investimentos tecnológicos. Esta pesquisa tem como objetivo analisar o impacto da IA na logística reversa de eletrônicos, investigando como essa tecnologia pode melhorar a eficiência operacional em processos de devolução, recondicionamento e descarte. Por meio de uma abordagem exploratória e descritiva, baseada em revisão bibliográfica e estudos de caso, o estudo busca identificar tecnologias emergentes (como IoT e RFID), avaliar benefícios e limitações da IA e compreender seus efeitos nos processos logísticos reversos. A tese central sustenta que, apesar dos desafios, a IA pode revolucionar a logística reversa, tornando-a mais sustentável e economicamente viável.

The accelerated growth of electronic waste, driven by the increasing consumption of technological devices and planned obsolescence, has highlighted the importance of reverse logistics in the electronics sector. Efficient management of product returns, reuse, and disposal is a critical challenge for companies and governments, aiming to reduce environmental impacts and promote sustainability. In this context, Artificial Intelligence (AI) emerges as a transformative tool, capable of optimizing logistics flows, reducing costs, and increasing efficiency in electronic waste management. However, its implementation faces obstacles such as lack of infrastructure, regulatory issues, and corporate resistance to technological investments. This research aims to analyze the impact of AI on reverse logistics for electronics, investigating how this technology can improve operational efficiency in return, refurbishment, and disposal processes. Through an exploratory and descriptive approach, based on a literature review and case studies, the study seeks to identify emerging technologies (such as IoT and RFID), assess the benefits and limitations of AI, and understand its effects on reverse logistics processes. The central thesis argues that, despite the challenges, AI has the potential to revolutionize reverse logistics, making it more sustainable and economically viable.