Esta investigação examina a integração e aplicação de Inteligência Artificial (IA) na logística, focando-se no impacto neste setor. O objetivo é fornecer uma visão abrangente da integração de IA, destacando benefícios, desafios e potenciais desvantagens, auxiliando decisores e profissionais. Para isso, foram conduzidas uma Revisão de Literatura Multivocal (RLM) e entrevistas com especialistas. A RLM sintetizou a literatura académica e cinzenta, proporcionando uma ampla compreensão do conhecimento existente e identificando lacunas. Os profissionais de IA e logística partilharam experiências e conhecimentos, validando as conclusões da RLM e introduzindo novos dados que enriqueceram o estudo, refletindo o impacto de aplicações e desafios reais. Este estudo categoriza benefícios, desvantagens, desafios e implementações práticas da IA na logística. Os principais benefícios incluem o aumento da eficiência, redução de custos, melhoria na tomada de decisões e gestão avançada de dados. O estudo aborda também desvantagens como a potencial deslocação de empregos, preocupações éticas e dependência de dados de alta qualidade, além de desafios como ecossistemas empresariais complexos e falta de competências em IA. Esta investigação fornece uma base estruturada que auxilia académicos e profissionais a tomar decisões informadas sobre a adoção de IA na logística. Destacando os impactos multifacetados da IA, o estudo enfatiza a necessidade de uma abordagem estratégica e bem-informada. Em última análise, a integração bem-sucedida da IA pode melhorar significativamente o desempenho operacional, fortalecendo a inovação de uma empresa e a sua reputação.

This research examines the integration and application of Artificial Intelligence (AI) in logistics, focusing on how AI can impact the logistics sector. The primary goal is to provide a comprehensive overview of AI integration, highlighting its benefits, challenges, and potential drawbacks to aid decision-makers and practitioners. To achieve this, a Multivocal Literature Review (MLR) and expert interviews were conducted. The MLR synthesized academic and grey literature, providing a broad understanding of existing knowledge and gaps. The study involved seasoned professionals in AI and logistics who shared their experiences and insights, confirming findings from the MLR and introducing new data that enriched the study’s depth, ensuring the study reflects real-world applications impact and challenges. This comprehensive framework categorizes the benefits, drawbacks, challenges, and practical implementations of AI in logistics. Key benefits identified include efficiency enhancement, cost reduction, improved decision-making, and advanced data management. The study also addresses drawbacks such as potential job displacement, ethical concerns, and dependency on high-quality data, as well as challenges like complex business ecosystems and the AI skills shortfall. This research provides a structured framework, assisting academics and practitioners in making informed decisions about AI adoption in logistics. By highlighting the multifaceted impacts of AI, the study emphasizes the need for a strategic and well-informed approach. Ultimately, successful AI integration can significantly enhance operational performance and strengthen a company’s reputation.