Em um cenário de fluxos mais longos e interligados, maior volatilidade e pressão crescente por resiliência, a tecnologia passou a ser vista não apenas como uma ferramenta de automação, mas como um recurso para ampliar visibilidade, melhorar decisões e integrar áreas como logística, produção, compras e vendas. A capacidade da IA de analisar grandes volumes de dados, compreender relações e dar suporte a decisões melhores tem potencial para reposicionar a gestão da cadeia como um “cérebro central multifuncional” nas organizações.
Os ganhos já observados ajudam a explicar esse avanço. Segundo a McKinsey, empresas que implementaram soluções de supply chain apoiadas por IA conseguiram, em comparação com concorrentes mais lentos, reduzir custos logísticos em 15%, diminuir níveis de estoque em 35% e elevar níveis de serviço em 65%. Ao mesmo tempo, a consultoria chama atenção para o outro lado da equação: capturar esse valor depende de mudanças organizacionais, revisão de processos, integração de sistemas e capacitação, e não apenas da compra de tecnologia.
Da automação para a governança dos dados
Essa transformação também aparece na agenda de tecnologia dos líderes da área. Em março de 2024, a Gartner listou as oito principais tendências de tecnologia para supply chain e indicou dois eixos centrais para essa evolução: usar tecnologias emergentes para proteger e controlar os negócios e criar novas formas de diferenciação por meio da integração entre humanos e máquinas. Entre os temas destacados estão governança de dados da supply chain, cadeias sustentáveis de ponta a ponta e o uso de “composite AI”, que combina diferentes técnicas de inteligência artificial para resolver problemas de negócio com mais eficiência. A própria Gartner afirma que, à medida que analytics avançado e IA ampliam visibilidade, modelagem de cenários e automação de decisões, manter alta qualidade de dados e governança rigorosa deixa de ser desejável e se torna algo crítico para a operação.
No Brasil, o debate também vem ficando mais concreto. Estudo da PwC sobre os desafios da implementação da inteligência artificial na gestão de supply chain mostra que 69% dos líderes ouvidos afirmam que os investimentos em tecnologia não geraram os resultados esperados, o que reforça a necessidade de uma abordagem mais estratégica e menos centrada apenas na ferramenta. O mesmo material aponta que, embora 70% das empresas tenham experimentado ou implementado IA generativa, apenas 20% relatam uso amplo nas operações. Entre os entraves citados estão qualidade e disponibilidade de dados, integração entre sistemas internos e externos, relação custo-benefício, visão limitada sobre os casos de uso e falta de capacitação das equipes.
Na prática, as aplicações mais visíveis aparecem em frentes como previsão de demanda, otimização de rotas, automação de armazéns e análises preditivas para antecipar problemas e ajustar a operação antes que eles se materializem. O estudo da PwC cita exemplos de uso por empresas como Amazon e Unilever para selecionar embalagens mais eficientes, identificar itens com defeito e prever tempo de prateleira dos produtos, além de destacar o potencial da IA para apoiar ajustes proativos em um ambiente volátil.
Um artigo publicado pela Revista Tópicos reforça esse movimento ao analisar aplicações de IA em previsão de demanda, roteirização, automação de centros de distribuição e logística reversa. No estudo de caso apresentado, a adoção de algoritmos para adaptar rotas em tempo real reduziu o tempo médio de entrega de 48 para 30 horas, o consumo médio de combustível por rota de 24,7 para 18 litros e o custo médio por entrega de R$ 27,30 para R$ 21,00, enquanto o índice de satisfação do cliente subiu de 81% para 92%.
Para Alison Oliveira, porta-voz da EFCAZ — empresa brasileira especializada em soluções tecnológicas para gestão de fornecedores — a maturidade da IA na cadeia depende menos do volume de ferramentas e mais da qualidade da base operacional que sustenta essas decisões. “A inteligência artificial amplia a capacidade de leitura da supply chain, mas ela só entrega valor real quando a empresa tem dados confiáveis, integração entre processos e governança sobre fornecedores, documentos e fluxos críticos. Sem isso, a IA pode até acelerar análises, mas sobre uma base ainda frágil”, afirma.
O avanço da IA, portanto, parece menos ligado à substituição pura de tarefas e mais à transformação da supply chain em uma função mais conectada, preditiva e orientada por dados. O desafio, daqui para frente, não deve ser apenas adotar a tecnologia, mas criar as condições para que ela opere com consistência e gere valor em escala.
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