O impacto da inteligência artificial no crescimento do Supply Chain

IA emerge como uma grande aliada para o aumento da visibilidade e transparência no monitoramento de compras e em toda a cadeia.

O gerenciamento da cadeia de suprimentos está em plena expansão, conforme indica pesquisa da Markets and Markets Research, movimentando aproximadamente US$ 28,9 bilhões globalmente. A projeção é que esse mercado alcance US$ 45,7 bilhões em receita até 2027, com uma taxa de crescimento anual de 9,4%. Uma boa gestão de Supply Chain pode levar à redução de custos, ao aumento da eficiência dos processos e ao fornecimento de dados essenciais para o planejamento e escalonamento das organizações. Nesse contexto, a IA emerge como uma grande aliada para o aumento da visibilidade e transparência no monitoramento de compras e em toda a cadeia.

Empresas líderes têm implementado sistemas baseados em inteligência artificial, utilizando algoritmos avançados e análise de dados para embasar suas decisões. Exemplos tangíveis desses avanços incluem automação e análise preditiva, que identificam oportunidades de economia ao otimizar os gastos com insumos; planejamento de demanda mais eficiente com redução de estoques excessivos; e aprimoramento das rotas de transporte. Ainda análises em tempo real fornecem informações cruciais, permitindo que as corporações se adaptem rapidamente às mudanças do mercado e tomem decisões estratégicas e reativas de forma ágil.

Previsão de commodities com IA: o exemplo do açúcar

A previsão de preços de commodities é crucial na gestão de compras, dada a volatilidade dos preços de insumos como petróleo, açúcar, grãos e metais, que impactam os custos de produção. Vários fatores são considerados para realizar previsões precisas, entre eles: índice do dólar, eventos climáticos, razão etanol/gasolina, GSCPI (Global Supply Chain Pressure Index), produção de commodities em diferentes regiões e indicadores de atividade econômica.

Vale ressaltar o importante papel do dólar, pois a maioria das commodities é produzida em países com moedas desvalorizadas em relação e ele. O enfraquecimento da moeda norte-americana reduz os incentivos para exportação, diminuindo a oferta e elevando os preços e, consequentemente, influenciando as estratégias de compra.

O Brasil, por exemplo, é influente na produção e exportação do açúcar. No entanto, tanto o mercado nacional quanto o global apresentam flutuações notáveis devido às condições climáticas, safras e oscilações econômicas. Em um cenário volátil, a previsão de preços baseada em IA é fundamental, permitindo adaptações estratégicas ágeis e fornecendo visões mais claras, além de oportunidades emergentes.

Desafios no caminho

Uma das principais barreiras enfrentadas pelas empresas do setor está relacionada à análise de grandes volumes de dados e à falta de cultura digital. Para ilustrar, o Índice Transformação Digital Brasil 2023, documento que avaliou o nível de maturidade das organizações nacionais na adoção de tecnologias digitais para criarem diferenciais significativos em seus negócios, revelou que as companhias brasileiras apresentaram um índice de 3,3, ligeiramente acima da metade da escala, que varia de 1 a 6.

Os entrevistados também mencionaram a falta de urgência na formação e contratação de habilidades digitais. Além disso, o ambiente para experimentação e agilidade foi avaliado como baixo. Ou seja, as organizações ainda estão mais focadas nos impactos imediatos ou de curto prazo da digitalização e menos na transformação estratégica e cultural.

FONTE: https://epocanegocios.globo.com/colunas/coluna/2024/06/o-impacto-da-inteligencia-artificial-no-crescimento-do-supply-chain.ghtml