Em julho de 2025, a DHL anunciou uma expansão de £550 million na automação de suas operações no Reino Unido, adicionando mais de 1.000 robôs. Quase ao mesmo tempo, a frota de robôs de armazém da Amazon ultrapassou 750.000 unidades. Lado a lado, esses dois números deixam de ser comunicados de imprensa e se tornam uma pergunta de cronograma sobre a substituição de empregos de armazém pela IA: até 2028, quais empregos de armazém desaparecem primeiro, quais sobrevivem e quais apenas mudam de título?
A escala da substituição de empregos de armazém pela IA: o que os relatórios realmente dizem
Segundo o Future of Jobs Report 2025 do Fórum Econômico Mundial, a automação e a transformação digital deslocarão cerca de 92 million de funções em todo o mundo até 2030, ao mesmo tempo em que criarão cerca de 170 million de novas funções — um ganho líquido de 78 million. A pesquisa cobriu mais de 1.000 empregadores representando 14 million de trabalhadores em 55 economias. Notavelmente, o relatório isola a "tecnologia de processamento de informação e IA" como sua própria categoria: até 2030, projeta-se que desloque cerca de 9 million de funções e crie cerca de 11 million. Deslocamento e criação acontecem simultaneamente, mas recaem sobre pessoas diferentes. O mesmo relatório constatou que 41% dos empregadores planejam reduzir o quadro de funcionários em áreas onde a IA pode automatizar tarefas.
O relatório de novembro de 2025 do McKinsey Global Institute, Agents, Robots and Us, foca nos Estados Unidos: 57% das horas de trabalho nos EUA são tecnicamente automatizáveis com tecnologia que já existe — a McKinsey faz questão de rotular isso como potencial técnico, não como previsão de perda de empregos. Seu julgamento de cronograma: cerca de 11 million de trabalhadores americanos, aproximadamente 7% da força de trabalho, podem precisar trocar de ocupação até 2035, com uma faixa de 6 a 16 million dependendo do ritmo de adoção. A estrutura importa mais que a manchete: mais de 75% dos trabalhadores com probabilidade de mudar se concentram em três áreas — escritório e suporte administrativo, varejo e vendas, e transporte e logística. Trabalhadores de baixa renda enfrentam uma probabilidade de troca ocupacional quase oito vezes maior que a dos de alta renda. A Goldman Sachs, em abril de 2026, mediu o ritmo atual: cerca de 16.000 perdas líquidas de empregos por mês nos EUA por deslocamento de IA — aproximadamente 25.000 posições eliminadas, parcialmente compensadas por 9.000 adicionadas por meio de aumentação.
Em conjunto, esses relatórios não descrevem se a IA alcançará o emprego em armazéns, mas uma questão de sequência. E a sequência, ao contrário das manchetes, pode ser raciocinada.
Uma matriz de ordem de substituição: três réguas para saber quem cai primeiro
Com base na lógica desses relatórios e na estrutura de tarefas de um armazém real, três dimensões determinam a prioridade de substituição de uma função: a repetitividade da tarefa, a parcela do trabalho gasta no tratamento de exceções e a complexidade perceptivo-motora em ambientes não estruturados. Quanto mais repetitivo, com menos exceções e menores demandas sensoriais, mais cedo a substituição. A tabela abaixo aplica essa estrutura a 2026–2028.
| Função | Repetitividade | Parcela de exceções | Complexidade perceptivo-motora | Janela de substituição |
|---|---|---|---|---|
| Entrada de documentos, auditoria de faturas | Muito alta | Baixa | Baixa | Já em andamento (2026) |
| Agendamento, funcionários de expedição | Alta | Média | Baixa | 2026–2027 |
| Descarga de contêineres, movimentação de paletes | Alta | Baixa | Média | Acelerando a partir de 2027 |
| Reposição, estocagem | Alta | Baixa | Baixa-média | Acelerando a partir de 2027 |
| Picking estruturado de peças (SKUs padrão) | Média-alta | Média | Média | Parcial, 2027–2028 |
| Inspeção de devoluções, tratamento de exceções | Baixa | Alta | Alta | Liderado por humanos além de 2028 |
| Manutenção de equipamentos, gestão de frota de robôs | Baixa | Alta | Alta | Novos papéis sendo criados |
A lógica é simples quando se vê que a substituição corre em duas trilhas separadas: agentes de IA (substituindo o trabalho cognitivo) e robôs (substituindo o trabalho físico). Suas curvas de custo não se parecem em nada — e essa diferença define a ordem.
A parte contraintuitiva: os separadores não são os primeiros da fila
A intuição comum é que a IA chega primeiro para o separador empurrando um carrinho pelo corredor. A estrutura de custos diz o oposto: implantar um agente de IA para processar documentos, montar escalas e conciliar discrepâncias custa uma fração de implantar um robô que consiga pegar com confiabilidade itens irregulares em um ambiente não estruturado. Um é software; o outro é hardware mais algoritmos mais meses de ajuste no local — separados por pelo menos uma ordem de magnitude de investimento e vários anos de maturidade.
Isso significa que quem sente a pressão primeiro, em 2026–2027, são os funcionários de escritório do armazém: os auxiliares que processam a papelada de entrada, verificam variações, montam escalas, respondem e-mails. Os dados da McKinsey confirmam — cerca de 40% das funções mais vulneráveis envolvem redação, processamento de informação e raciocínio de rotina, exatamente as tarefas em que os agentes de IA já se destacam. Do lado físico, o primeiro a cair é o canto mais estruturado do prédio: os robôs de descarga Stretch da Boston Dynamics da DHL lidam com até 700 caixas por hora. A descarga de contêineres é uma das zonas mais padronizadas e pobres em exceções de qualquer armazém, por isso é automatizada primeiro. A matriz se sustenta.
Dois locais onde isso já está acontecendo
O primeiro local é Shreveport, Louisiana. O centro de distribuição da Amazon de 3,1 million de pés quadrados, inaugurado em setembro de 2024, carrega aproximadamente dez vezes o equipamento robótico de uma instalação de geração anterior, e a empresa estima um corte de 25% nos custos de fulfillment. O detalhe revelador é o que aconteceu com a composição da força de trabalho: a Amazon diz que a implantação criou cerca de 700 novas categorias de funções técnicas que antes não existiam — pessoas que mantêm, ajustam e solucionam problemas de sistemas como a plataforma de inventário Sequoia e o braço robótico tátil Vulcan. Os empregos não simplesmente desapareceram; foram trocados. A operação repetitiva encolheu; a demanda por habilidades relacionadas a equipamentos cresceu.
O segundo local é a rede global da DHL. Em maio de 2024, os robôs de picking Locus implantados em mais de 35 locais gerenciados pela DHL haviam completado seu 500 milionésimo picking — a unidade do marco foi recuperada em uma instalação em Toledo, Espanha. Somente no Reino Unido, Irlanda e na região EMEA mais ampla, mais de 750 robôs colaborativos de picking estão ativos em 18 locais. O investimento subsequente de £550 million anunciado em julho de 2025 sinaliza que isso não é mais um piloto — é uma fase de replicação. Ambos os locais compartilham um padrão: o que foi substituído primeiro foi o caminhar (os robôs trazem as mercadorias até a pessoa, que toma apenas a decisão final de pegar), não o pegar em si.
Um cronograma 2026→2028 para a substituição de empregos de armazém pela IA
Sintetizando os dados e as evidências de campo, aqui está um cronograma com seu raciocínio anexado. 2026: as funções administrativas entram em uma fase substantiva de substituição, à medida que os agentes de IA assumem a documentação, o agendamento e a triagem de exceções de primeira passagem — é aqui que o número de 41% de redução de empregadores do WEF tem mais probabilidade de se concretizar. 2027: descarga, transporte e reposição aceleram rumo à automação, com AMRs e empilhadeiras automatizadas se tornando padrão em novas construções; a implantação do Stretch da DHL e a expansão da Locus são as notas de rodapé desta fase. 2028: o picking estruturado vê substituição parcial, começando por SKUs padrão e cenários de caixa cheia — enquanto a inspeção de devoluções, o tratamento de exceções e a manutenção, com sua alta densidade de exceções e demandas sensoriais, permanecem liderados por humanos e podem até ver demanda crescente à medida que as frotas de equipamentos crescem.
Uma ressalva pertence a este cronograma: o relatório de maio de 2025 da Interact Analysis cortou sua previsão de crescimento do mercado de robôs móveis de uma taxa composta anual de 26% para 21%, citando tarifas e incerteza econômica que levam as empresas a adiar gastos de capital. A substituição de hardware em 2027–2028 pode, portanto, correr um pouco mais devagar do que a pura prontidão tecnológica permitiria. Às vezes o orçamento decide o ritmo mais que a tecnologia.
Olhando para 2028, o quadro de funcionários do armazém não desaparece — ele se recompõe. Sob a estrutura da McKinsey, as capacidades genuinamente escassas serão três: lidar com as exceções que as máquinas não conseguem, manter e otimizar sistemas automatizados, e tomar decisões operacionais sobre os dados. A pressão de transição cai mais pesadamente sobre as funções repetitivas de baixa renda (sua probabilidade de troca é quase oito vezes a dos de alta renda), e a transição aponta exatamente para essas três capacidades.
No fim, a substituição de empregos de armazém pela IA nunca foi uma questão de "humanos versus máquinas". É uma questão de sequência — decidida por curvas de custo, densidade de exceções e complexidade perceptiva. Uma vez resolvidas as operações, abre-se uma pergunta mais interessante: em uma indústria que vive e morre pela eficiência, quanto vale realmente o julgamento? E quanto do julgamento atualmente exercido pelas pessoas sentadas no escritório do armazém as máquinas já poderiam exercer? As respostas a essas duas perguntas podem decidir quem continua de pé no armazém depois de 2028 — mais do que qualquer cronograma de substituição.
Por Dr. Chen, pesquisador de cadeia de suprimentos Traduzido do inglês. Em caso de divergência, prevalece a versão em inglês.
