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Assim como na maioria dos anos, é provável que 2025 apresente um cenário de riscos para a cadeia de suprimentos que combina tendências de longa duração com ameaças imprevisíveis, capazes de impactar profundamente as estratégias de sourcing e as redes de fornecedores.
Grandes Mudanças Estão Chegando, Começando por ESG
O ESG ganhou força significativa na primeira metade da década, e 2025 promete ser um ano decisivo para o framework global de sustentabilidade. A partir de 1º de janeiro, dezenas de milhares de empresas na União Europeia e em outros lugares passaram a estar sob o escopo da Diretiva de Relatórios de Sustentabilidade Corporativa (CSRD) pela primeira vez, precisando agora atender a exigências abrangentes de reporte alinhadas a diversos objetivos de ESG (Environmental, Social and Governance – Ambiental, Social e Governança).
Um Ano Dominado pela Instabilidade Geopolítica
Além disso, tudo indica que 2025 será marcado por uma instabilidade geopolítica contínua, pontuada por momentos de volatilidade acentuada. No início deste mês, presenciamos o jogo político liderado pelo governo Trump levar os EUA à beira de uma guerra comercial com os vizinhos Canadá e México. Essas políticas protecionistas em crescimento — assim como o conflito comercial crescente com a China, que dá poucos sinais de trégua — transformarão estratégias de sourcing e deixarão muitos profissionais de SCRM (Supply Chain Risk Management – gestão de riscos da cadeia de suprimentos) com a sensação de que estão construindo suas cadeias de suprimentos sob terreno instável.
IA na Gestão de Riscos da Cadeia de Suprimentos: Disruptor ou Solução?
Mas há outra variável que grande parte dos executivos e organizações nunca enxergou com o mesmo peso de desafios como ESG e compliance comercial: a inteligência artificial. A IA, em suas diversas versões inovadoras — incluindo IA generativa e, agora, IA agente — continua em evidência, especialmente na gestão de riscos da cadeia de suprimentos e em outras áreas que podem colher benefícios substanciais de tecnologia preditiva e otimização. Nessas aplicações, as plataformas de IA são amplamente vistas como ativos inquestionáveis, ferramentas inovadoras que ajudam líderes de supply chain e suas equipes a mapear cadeias, fazer previsões de demanda e até apoiar esforços de dual sourcing.
IA Tem Potencial Poderoso que Ainda Precisa Ser Realizado
A realidade, porém, é que a maior parte das empresas ainda está longe de alcançar o máximo aproveitamento da IA. Embora eu confie que a tecnologia irá amadurecer e se tornar um recurso essencial na caixa de ferramentas do SCRM, hoje ela representa uma promessa instigante e um potencial amplamente inexplorado. Como a geração atual de soluções de inteligência artificial ainda é muito recente, seus casos de uso mais eficazes ainda não foram plenamente estabelecidos. Por isso, executivos da área de SCRM devem enxergar a IA como um X-factor altamente promissor, que merece ser testado e aprimorado continuamente, reconhecendo seu potencial sem perder de vista que grande parte do seu valor e funcionalidade ainda está por ser extraída.
Há dois motivos principais para que o estado atual da IA exija uma combinação cuidadosa de otimismo e discernimento.
O Desafio de Investir em IA em Estágios Iniciais
O primeiro motivo diz respeito aos riscos de investir pesado em determinado programa de IA. Quem acompanha a evolução de ferramentas como Chat-GPT, Claude e Gemini já percebeu: a funcionalidade e as capacidades dessas soluções avançam em velocidade inédita. O GPT-3, por exemplo, lançado em 2020, tinha cerca de 175 bilhões de parâmetros, com uma janela de contexto de pouco mais de 2.000 tokens. Quando o GPT-4 chegou, a capacidade de treino e processamento aumentou consideravelmente: a quarta geração da ferramenta da OpenAI utilizou quase 1,8 trilhão de parâmetros, com uma janela de contexto de 64.000 tokens. Em cerca de quatro anos, o modelo de linguagem se transformou em uma ferramenta praticamente diferente, expandindo radicalmente as possibilidades de uso.
Embora esse avanço rápido seja impressionante, esse dinamismo tecnológico também traz riscos para as empresas. Negócios que investem pesado em uma solução de IA nesse momento — e aplicam tempo, recursos e expertise para operacionalizá-la e incorporar em diversas tarefas — podem colher benefícios imediatos. Mas, se esse campo continuar evoluindo tão rapidamente nos próximos anos, esse investimento “all-in” pode eventualmente se mostrar um lance precipitado. Uma pesquisa recente da McKinsey identificou que apenas 1% dos executivos consideram que sua implementação de IA está “madura” — ou seja, 99% acreditam que suas organizações ainda estão tentando entender toda a funcionalidade das ferramentas de inteligência artificial. E há motivo para isso: o valor real da tecnologia ainda precisa ser determinado, e as corporações seguem testando possibilidades.
Uso Eficiente de IA Exige Estrutura Estratégica Clara
O segundo motivo para combinar otimismo e cautela está no planejamento e estrutura necessários para a implementação da IA. O ritmo do avanço da tecnologia tem superado as estratégias desenvolvidas em paralelo. Os executivos devem, sem dúvida, buscar explorar ao máximo as capacidades dessa ferramenta — mas precisam investir tempo suficiente para definir objetivos, designar responsáveis e praticar um gerenciamento de mudanças eficaz para conduzir suas empresas pelo período de transição proporcionado por essas soluções. Sem um mapeamento estratégico e bem pensado para todas essas variáveis, as empresas correm o risco de limitar o potencial total do investimento.
Empresas de SCRM e setores correlatos precisam comunicar claramente seus casos de uso, delimitar os tipos de dados e entradas apropriados para a ferramenta e estabelecer governança interna para seu uso. Organizações que não desenvolvem esses aspectos essenciais de uma estratégia robusta de IA podem acabar tentando extrair valor de muitos dados caros e pouco acionáveis.
Vale lembrar também que desenvolver uma estratégia para algo tão amplo e potencialmente transformador não é algo que se faz em poucas semanas — nem mesmo com o apoio da IA. As empresas precisam estar preparadas para ajustar a rota se a ferramenta não apresentar os resultados esperados, processo que exige tempo e agilidade da liderança. Seguimos imersos nas fases iniciais dessa tecnologia, e o valor dessas soluções deve continuar evoluindo por anos. Implementar uma solução de IA com uma visão rígida sobre seus casos de uso pode impedir que você descubra funcionalidades poderosas não identificadas de imediato. Experimentar é fundamental para o amadurecimento, e as empresas precisam adotar uma postura dinâmica e aberta para maximizar a aplicação da IA.
Com Liderança Estratégica, IA Pode Ser um Game-Changer
Líderes em SCRM — e em todo o setor corporativo — precisam ir além dos clichês vazios sobre “seguir com cautela” quando o assunto é IA. Não se trata de um animal perigoso, ou de uma arma biológica, mas sim de uma tecnologia complexa que requer abordagem estratégica e deliberada. Adotar IA deve significar construir um framework refinado e coerente sobre o que você espera dessa ferramenta em sua empresa, como serão definidos os benchmarks e indicadores de sucesso (KPIs), e como será feita a adaptação se a plataforma não se encaixar perfeitamente nos cenários planejados.
Embora o potencial dessa tecnologia esteja no centro dos debates e manchetes sobre IA, cada organização e sua liderança executiva têm a responsabilidade de entender como trilhar seu próprio caminho rumo à maturidade no uso da ferramenta.
