> Case Loopt | Torno Studio [← Voltar aos projetos](https://tornostudio.com/#quem) IA em operação · Experiência profissional # Loopt: do modelo de IA à operação do pátio Na Loopt, trabalhei na construção do core de Machine Learning e depois assumi a gestão do produto de IA. O desafio: levar decisões de alocação de contêineres do planejamento manual para um produto usado na operação. ## O que a experiência na Loopt ensina sobre levar um modelo à operação? Um modelo precisa apoiar decisões de quem executa o trabalho. Na Loopt, construí o modelo central e depois assumi a gestão do produto de alocação de contêineres, conectando modelagem, prioridades e uso no pátio. O case descreve minha experiência profissional anterior ao estúdio. * Minha atuação Engenharia de ML e gestão de produto * O projeto Produto de IA para terminais de contêineres * A evidência Resultados da empresa com fonte pública [Minha participação](https://tornostudio.com/cases/loopt/#participacao) [Resultados e evidências](https://tornostudio.com/cases/loopt/#resultados) [Fontes](https://tornostudio.com/cases/loopt/#fontes) ● ● ●loopt.com.brCaptura real [![Captura do site público da Loopt apresentando sequenciamento, posicionamento e execução.](https://tornostudio.com/_astro/loopt-public-site.BxpzY5cx_107Pzo.webp)](https://tornostudio.com/_astro/loopt-public-site.BxpzY5cx.webp) Site público da Loopt, capturado em 14/10/2026. A imagem contextualiza o produto; não é uma tela interna nem uma atribuição da autoria do site a mim. ## Uma decisão de posição afeta o trabalho que vem depois O produto em que trabalhei otimiza a alocação de contêineres no pátio. Escolher uma posição ruim pode exigir novas movimentações quando outra unidade precisa sair. O problema combina decisões frequentes, restrições operacionais e informação dispersa. Minha atuação reuniu duas perspectivas: construir o modelo e entender como transformar sua saída em uma decisão útil para quem opera. A entrega precisava chegar ao uso cotidiano, além da etapa de modelagem. Minha participação ## Da engenharia de ML à liderança do produto 01 ### Construção do core Como engenheiro de Machine Learning, desenvolvi a solução do core da modelagem à produção, trabalhando com Machine Learning e Deep Learning. 02 ### Gestão de produto Depois, passei a liderar o produto como PM, conectando necessidades da operação, prioridades e desenvolvimento com uma equipe multifuncional. 03 ### Continuidade técnica Mantive uma atuação prática em código de produção. Essa experiência conecta decisões de produto às implicações de implementação e operação. ## Do dado à decisão operacional 1. 01 ### Dados da operação Informações dos sistemas já utilizados no terminal. 2. 02 ### Otimização O produto avalia as condições para recomendar decisões de pátio. 3. 03 ### Uso na operação As recomendações apoiam o posicionamento e a execução do trabalho. Visão conceitual baseada na apresentação pública da solução; não reproduz a arquitetura interna. O resultado ## Resultados publicados pela Loopt Segundo a Loopt, em matéria da MundoLogística de 13 de janeiro de 2026, a aplicação da tecnologia reduziu movimentos improdutivos em 27% e aumentou a produtividade em 21%. Resultado publicado · segundo a Loopt Índices normalizados: cada indicador começa em 100. ### Movimentos improdutivos · −27% * Referência 100 * Com a solução 73 03570105140 ### Produtividade · +21% * Referência 100 * Com a solução 121 03570105140 100 → 73 representa a redução de 27%; 100 → 121 representa o aumento de 21%. Não são contagens absolutas nem uma série temporal. Resultados da solução desenvolvida pela equipe, segundo a empresa. Não representam uma medição isolada da minha contribuição individual. ## O que levo dessa experiência Conduzir um produto de IA exige ligar o problema operacional, a modelagem e a execução. Minha experiência na Loopt reúne essas etapas: primeiro construindo a solução de ML e depois liderando sua evolução como produto. ## Fontes e contexto Minha participação é descrita a partir do meu histórico profissional. Este case apresenta experiência anterior à criação do studio, não uma contratação da Torno. * [Site da Loopt ↗](https://loopt.com.br/) * [MundoLogística · 13/01/2026 ↗](https://mundologistica.com.br/noticias/loopt-ia-terminais-de-conteineres) Case preparado em 14 de outubro de 2026. ## Seu processo precisa de software que funcione na operação? Vamos entender o problema, os dados disponíveis e como verificar uma primeira entrega. [Agendar diagnóstico — 45 min, grátis](https://calendly.com/henriquepett/45min) Outros projetos [Bom.Capital →](https://tornostudio.com/cases/bom-capital/)[Ascende →](https://tornostudio.com/cases/ascende/)