Supply Chain e Inteligência Artificial, é mais que uma buzzword. Sabemos que a Inteligência Artificial (IA) já é uma realidade presente em nossas vidas e está se consolidando como um diferencial competitivo nas indústrias globais. No contexto do supply chain essa tecnologia pode revolucionar como as empresas preveem demandas, gerenciam estoques, otimizam rotas e lidam com imprevistos e se tornar um divisor de águas na resolução dos problemas complexos e dinâmicos do dia-a-dia. Sua capacidade de processar grandes volumes de dados, aprender padrões e de tomar decisões autônomas possibilitará transformações significativas tanto no planejamento quanto nas operações logísticas. Contudo, apesar desse potencial, muitas empresas ainda se perguntam como começar sua jornada com IA e quais benefícios práticos podem alcançar, mas acredito que antes disso é importante conhecer o que é a IA para depois se falar em adoção, pensamento válido para toda tecnologia.
Neste artigo, vamos explorar o sobre Supply Chain e Inteligência Artificial, seus benefícios práticos e estratégicos, e quais perguntas se fazer para criar um Roadmap eficiente para sua aplicação na gestão da cadeia de suprimentos.
O que é Inteligencia Artificial e Como Funciona?
A Inteligência Artificial (IA) é mais que uma solução, na verdade ela é uma área da ciência da computação, dedicada a criar sistemas e máquinas capazes de executar tarefas que normalmente dependem da inteligência humana. Entre essas tarefas estão a capacidade de aprender, analisar padrões, fazer previsões, cálculos, resolver problemas, tomar decisões e até mesmo interagir por meio da linguagem natural.
Entender o funcionamento da IA é mais do que uma curiosidade técnica; é uma preparação essencial para o futuro dos negócios. Entretanto, é importante salientar que a IA não é uma solução única e mágica, na verdade, como dito, a inteligência artificial é um combinado de tecnologias e para entendermos sobre seu funcionamento é importante conhecê-los:
Dados
Mais do que um componente na verdade ele é a força motriz de toda IA, é a base para qualquer avanço de IA uma vez que ela depende de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para identificar padrões e aprender. Esta é a base central e alicerce que deve existir para começar qualquer discussão sobre IA.
Algoritmos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
A partir dos dados as IA então são treinadas com algoritmos e modelos, identificando padrões e realizando previsões. Existem modelos que dependem de seleção manual de características relevantes dos dados para resolver problemas, estes são chamados de Machine learning. Por outro lado, existem também modelos mais robustos de aprendizado profundo (Deep Learning), que utilizam redes neurais artificiais (conjuntos de algoritmos que trabalham similar ao cérebro e neurônios humano) para processar grandes volumes de dados, automatizando a extração de características e permitindo análises mais complexas e mais automatizadas.
Sendo o aprendizado de máquina é ideal para problemas estruturados, enquanto o deep learning se destaca em cenários com dados não estruturados e de grande complexidade.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Área da inteligência artificial que capacita máquinas a compreender, interpretar, gerar e responder à linguagem humana. Ele combina linguística computacional e aprendizado de máquina para processar dados textuais ou de fala, permitindo que computadores interajam de forma mais natural com as pessoas.
Visão computacional
Área da computação essencial para que a IA tenha a habilidade de interpretar imagens e vídeos para tarefas como reconhecimento facial e análise de cenários.
Inteligência Artificial aplicada a Supply Chain
Agora que já falamos um pouco sobre a Inteligencia Artificial e sobre seus principais componentes vamos avançar para explorar Supply Chain e Inteligência Artificial. Nesse contexto, a IA vai além de simples automações. A partir do momento que uma IA é treinada ela pode:
- Analisar grandes volumes de dados em tempo real.
- Identificar padrões e prever tendências.
- Automatizar decisões complexas.
Casos de Uso e benefícios da IA no Supply Chain
Previsão de Demanda
A IA utiliza dados históricos, sazonalidade, tendências de mercado e até condições climáticas para prever a demanda com alta precisão. Com isso, as empresas conseguem planejar seus estoques de forma mais eficiente, evitando tanto excessos quanto rupturas. Um exemplo prático é a Walmart, que emprega IA para ajustar automaticamente os níveis de estoque, atendendo de forma mais precisa às variações na demanda.
Otimização de Inventário
Sistemas baseados em IA monitoram níveis de estoque em tempo real e sugerem reabastecimentos automáticos. Isso reduz custos operacionais e garante que os produtos certos estejam disponíveis no momento certo. A Amazon utiliza algoritmos de IA para gerenciar seu vasto inventário e otimizar a logística de entrega.
Automação Logística
Robôs e veículos autônomos, controlados por IA, estão transformando operações de armazéns e transporte. A DHL emprega robôs autônomos para separar e mover pacotes em seus centros de distribuição, aumentando a eficiência operacional.
Gestão de Transportes e Roteirização
A IA otimiza rotas de entrega, reduzindo custos com transporte e emissões de carbono. Ela também ajusta os planos de entrega em tempo real com base em condições de tráfego e clima. Empresas como FedEx e UPS utilizam IA para planejar rotas mais eficientes e economizar combustível.
Análise de Riscos
A IA pode prever interrupções, como desastres naturais ou conflitos geopolíticos, permitindo que as empresas ajustem suas operações de forma proativa. A Microsoft usa IA para mapear riscos na cadeia de suprimentos e sugerir estratégias de mitigação.
A partir destes exemplos fica bem fácil imaginar os benefícios que a IA pode agregar, aumentando a eficiência, sustentabilidade, reduzindo custos, e melhorando a experiência do cliente e aumentando a agilidade e resiliência do planejamento.
Contudo, apesar dos benefícios, pode ser desafiadora sua implementação a depender da maturidade digital e tecnológica da empresa.
Os Desafios da Implementação da IA
Conforme comentamos a IA necessita de dados para que possa aprender e em grande volume o que traz consigo alguns desafios principalmente para empresas com baixa maturidade digital, alguns deles são:
Qualidade e Consistência dos Dados: Muitas empresas ainda dependem de planilhas e sistemas descentralizados, dificultando a coleta de dados consistentes e centralizados.
Custo Inicial e Retorno sobre o Investimento (ROI): Implementar IA requer investimentos significativos em tecnologia, treinamento e integração de sistemas e começar do zero pode ser difícil justificar o investimento se IA não for uma estratégia de longo prazo.
Resistência Cultural: A adoção de novas tecnologias pode enfrentar resistência por parte dos colaboradores, especialmente se não houver uma comunicação clara sobre os benefícios. Este tema acredito que não seja algo novo, mas um projeto de IA pode despertar o medo dos colaboradores de ser substituído mais do que em implementações tradicionais de software.
Segurança e Privacidade de Dados: Garantir que os dados sensíveis sejam protegidos é essencial para evitar violações de segurança durante os treinamentos da IA – um tema a ser abordado é o de uso de dados sintéticos, talvez.
Como as Empresas Brasileiras Podem se Preparar para IA no SCM?
Antes de adotar a IA, é essencial que as empresas consolidem processos maduros de gestão de dados. Assim como em outras tecnologias, os resultados da IA dependem diretamente da qualidade das informações utilizadas (Sh#t in Sh#t out). Criar uma base de dados sólida e confiável é um primeiro passo indispensável, o que inclui:
- Centralizar informações em sistemas integrados.
- Substituir planilhas isoladas por ferramentas robustas de gestão.
- Garantir a consistência e qualidade dos dados por meio de auditorias regulares
Invista em Educação e Capacitação: Promova treinamentos para que as equipes compreendam como a IA pode beneficiar a empresa e reduzir o temor.
Comece Pequeno e Escale Gradualmente: Inicie com projetos-piloto para testar o impacto da IA antes de expandi-la para toda a cadeia de suprimentos.
Estabeleça Parcerias: Trabalhe com fornecedores de tecnologia e especialistas para implementar soluções personalizadas.
Supply Chain e IA – Perguntas Essenciais para Líderes
A primeira pergunta acredito que seja essencial para avançar para as demais, caso a resposta seja um não ou um mais ou menos, talvez o melhor caminho seja criar um roadmap robusto para a gestão dos seus dados e ao final deste roadmap pensar em projetos de implementação de IA. Além disto, como qualquer outra tecnologia a IA dever ser meio e não fim, isto é, deve-se ter claro os objetivos desejados com a implementação dela e de como será medido o sucesso da implementação.
1. Nossos dados já são tratados como ativos, possuímos fontes únicas da verdade em termos de dados e eles já são usados estrategicamente?
2. Quais problemas críticos no supply chain queremos resolver?
4. Quais resultados desejamos alcançar (eficiência, sustentabilidade, experiência do cliente)?
5. Quais ferramentas ou parcerias podem nos apoiar nessa jornada?
6. Como mediremos o sucesso da IA?
7. Estamos preparados para mudanças culturais e organizacionais?
O Futuro da IA no Supply Chain
Como vimos os impactos da IA no Supply Chain Management vão além da eficiência: a IA deve transformar a forma como as empresas operam, interagem com seus clientes e respondem às mudanças rápidas do mercado global.
No Brasil, empresas que começarem a investir agora em IA e em infraestrutura de dados estarão mais bem posicionadas para enfrentar os desafios do futuro. Mais do que uma tecnologia de ponta, a IA é uma ferramenta estratégica que pode transformar o supply chain em um diferencial competitivo.
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