IA na cadeia de suprimentos provoca revolução nos armazéns; o que esperar a seguir?

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IA na cadeia de suprimentos provoca revolução nos armazéns; o que esperar a seguir?

Por Adam Kline, diretor de Gerenciamento de Produtos na Manhattan Associates

Já se passaram quase dois anos desde que o ChatGPT explodiu na cena tecnológica. Desde então, a inteligência artificial generativa e, mais recentemente, a IA agentiva (que não apenas responde a comandos, mas atua de forma autônoma em nome do usuário, executando tarefas, tomando decisões dentro de limites pré-definidos e orquestrando outras ferramentas ou sistemas), passaram a fazer parte do vocabulário comum, tema de conversas em milhões de mesas de jantar ao redor do mundo. No universo da IA, dois anos podem equivaler a uma era geológica, considerando a escala e a velocidade dos avanços.

Enquanto investidores continuam a injetar recursos na tecnologia, executivos correm para entender as implicações para suas operações e modelos de negócios. Apesar do ritmo por vezes vertiginoso das inovações, as organizações, em geral, estão se tornando mais confortáveis com a aplicação da inteligência artificial a processos empresariais específicos.

O uso da IA em contextos de cadeia de suprimentos não é novidade. Mas a visibilidade sobre a cadeia em si se tornou uma prioridade crescente para executivos que lidam com redes logísticas cada vez mais complexas e frágeis. Para quem busca inovação de forma estratégica e conhece suas limitações, a IA pode atuar como uma coadjuvante ágil e multiplicadora na construção de resiliência e eficiência nas operações.

Segundo um estudo da EY, que analisou 525 grandes empresas da Argentina, Brasil, Canadá, México e os Estados Unidos, atualmente, cerca de 40% das organizações de supply chain investem especificamente em IA generativa, com foco em aplicações de gestão do conhecimento e objetivos como reduzir custos, acelerar a distribuição e antecipar possíveis interrupções.

Para empresas que desejam aprimorar suas cadeias de suprimentos com diferentes vertentes de IA, os armazéns são um ponto de partida essencial. Ganhos em velocidade, produtividade e insights estão ao alcance. À medida que a IA generativa e a agentiva chegam (ou já chegaram) a um armazém próximo, três áreas devem passar por transformações significativas:

A necessidade de velocidade
 

A IA generativa vai acelerar drasticamente os tempos de implementação, impactando praticamente todos os aspectos desse processo. Isso inclui a geração de documentos de design, a configuração de sistemas, a automação de testes e até a escrita de códigos complementares. Ela também poderá fornecer conhecimento de forma instantânea aos colaboradores, reduzindo o tempo de treinamento e integração e acelerando suas metas de produtividade e rendimento. Esse impacto positivo nos cronogramas de projetos levará a um retorno sobre o investimento mais rápido.

 Ninguém é perfeito

 Independentemente do setor de atuação, por mais bem planejada que seja uma operação, obstáculos sempre surgem. O que importa é como identificá-los, administrá-los e superá-los. A IA agentiva pode aprimorar de forma significativa a resolução de problemas no armazém. Ela é capaz de “pensar, ver e agir”, identificando padrões e oportunidades de melhoria, solucionando falhas mais rapidamente e gerando ganhos reais de produtividade.

 Transformando dados em insights

 Todos sabem que o diabo mora nos detalhes — e nos dados. Mas, muitas vezes, a infraestrutura defasada, os dados fragmentados e as interrupções na cadeia de suprimentos dificultam o aproveitamento pleno do potencial da IA. Uma abordagem unificada e baseada em APIs para as aplicações de supply chain pode liberar todo o poder contido nas informações, permitindo acesso rápido a métricas-chave, monitoramento de tendências e a capacidade de transformar insights em ações concretas.


 
Além disso, a IA agentiva pode mudar radicalmente a forma como usuários interagem com softwares de gestão de armazéns (WMS). Em vez de navegar por telas pré-definidas repletas de dados e visualizações complexas, os usuários terão mais liberdade para interagir com o sistema por meio de linguagem natural e comandos de voz, substituindo — ou ao menos complementando — interfaces tradicionais, acelerando a descoberta de informações e a execução de tarefas.

 A urgência em acelerar a inovação fica evidente quando lembramos dos impactos recentes na cadeia de suprimentos. A pandemia de Covid e a instabilidade global dos últimos cinco anos expuseram fragilidades significativas: mudanças súbitas na demanda provocaram gargalos na produção, escassez de produtos e aumentos de custos que acabaram pesando para empresas e consumidores.

 Com eventos climáticos cada vez mais destrutivos e frequentes, desastres naturais, ataques cibernéticos, falhas de fornecedores e, mais recentemente, instabilidade geopolítica, há sinais claros de que as interrupções nas cadeias de suprimentos tendem a se tornar mais comuns. Isso torna a inovação fundamental para a sobrevivência.

 A IA generativa e a agentiva prometem aumentar a eficiência, melhorar a tomada de decisão e potencializar o desempenho em todas as áreas da cadeia de suprimentos — dos armazéns ao transporte, do planejamento à execução. No entanto, não devem ser vistas como soluções mágicas: as empresas precisarão também investir fortemente em tecnologia e talentos para desbloquear todo o potencial.

 Organizações que investirem em tecnologia baseada em microsserviços e APIs estarão aptas a oferecer suporte em nível de plataforma para múltiplos perfis, funções e papéis, de forma ágil. Essa vantagem garantirá que estejam melhor posicionadas para prosperar em uma era em que não será apenas a inovação que importa, mas a velocidade com que ela poderá ser implantada de forma eficaz.