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Tem havido uma ampla cobertura mediática sobre a aposta geracional que as empresas estão a fazer na proposta de valor proporcionada pela inteligência artificial. Contudo, os tipos de empresas que estão a direcionar o seu investimento de capital para estas plataformas emergentes — e para que funções de negócio específicas — têm sido menos analisados com rigor. Embora seja claro que gigantes tecnológicos como a Meta, Alphabet e Microsoft estão profundamente confiantes na tecnologia, investindo milhares de milhões em projetos, plataformas e parcerias de IA, avaliar o real crescimento da inteligência artificial para além do universo das Fortune 500 exige uma análise mais pormenorizada.
Um dos processos empresariais que registou um aumento significativo na adoção de IA em 2024 é a gestão de risco da cadeia de abastecimento (SCRM). Segundo um inquérito da Gartner realizado no início deste ano, 40% das organizações de cadeia de abastecimento de alto desempenho utilizam IA ou aprendizagem automática (ML) na previsão de procura, sendo que quase um terço recorre à tecnologia para apoiar o planeamento de abastecimento. Um relatório publicado pela empresa de investigação Zero100 no verão revelou uma implementação ainda mais abrangente. Esta empresa de inteligência de cadeias de abastecimento concluiu que cerca de nove em cada dez grandes empresas já começaram a experimentar o uso de IA nas suas cadeias de abastecimento, de alguma forma.
Apesar destes números impressionantes, ainda é cedo para afirmar com certeza que a IA será, nos próximos anos, um elemento essencial para a gestão de risco na cadeia de abastecimento. No entanto, o facto de ainda não existir um consenso sobre o papel da inteligência artificial no futuro das cadeias de abastecimento não impede que os fabricantes comecem já a aprender sobre estas ferramentas. Porque, mesmo estando o setor empresarial ainda numa fase embrionária da IA — longe de colher os frutos altamente lucrativos de que tanto se fala —, as empresas podem já começar a posicionar-se para obter uma vantagem competitiva relevante daqui a dois, três ou cinco anos. E este tipo de vantagem decisiva começa com o entendimento do modo como estas tecnologias dinâmicas se integram no seu modelo de negócio e nos objetivos estratégicos da empresa, assim como com a compreensão da totalidade dos resultados que podem gerar.
Como a IA beneficia a resiliência da cadeia de abastecimento
Apesar de a inteligência artificial continuar a ser apresentada como uma solução experimental, com um valor ainda largamente hipotético, a IA preditiva, a aprendizagem automática e outras ferramentas de IA já demonstraram casos de utilização legítima em SCRM. Como refere a IBM , «os sistemas de cadeia de abastecimento potenciados por IA estão a ajudar as empresas a otimizar rotas, agilizar fluxos de trabalho, melhorar o aprovisionamento, minimizar escassez e automatizar tarefas de ponta a ponta».
Graças à sua capacidade de analisar volumes impressionantes de dados e de examinar vastos conjuntos de documentos e ficheiros, estas plataformas podem ser uma mais-valia para profissionais que pretendem construir visibilidade da cadeia de abastecimento, evoluir a estratégia e mitigar o risco. Em circunstâncias ideais, a IA pode acrescentar valor significativo a estes processos, ajudando especialistas de sourcing a analisar as cadeias de abastecimento com maior precisão e a tomar decisões fundamentadas por mais dados e contexto histórico adicional.
Reforça a visibilidade da cadeia de abastecimento
Uma das formas mais eficazes de alcançar resiliência na cadeia de abastecimento é conseguir visibilidade. As equipas de sourcing e aprovisionamento que conseguem mapear os seus fornecedores diretos bem como os fornecedores de níveis 2, 3 e superiores têm maior capacidade de avaliar fabricantes, identificar riscos, alcançar transparência e cumprir regulamentos. Ou seja, a visibilidade da cadeia de abastecimento é um recurso quase inestimável no âmbito da gestão de risco.
No entanto, como a Z2Data tem vindo a destacar, realizar um mapeamento exaustivo da cadeia de abastecimento — fundamental para uma visibilidade robusta — tem sido, historicamente, um desafio para a maioria das organizações (apenas cerca de 20% dos fabricantes, por exemplo, têm visibilidade consistente dos fornecedores de segundo nível). A inteligência artificial tem potencial para mudar este cenário, invertendo um longo histórico de fabricantes que não conseguem acompanhar cadeias de abastecimento cada vez mais profundas e complexas. As plataformas de IA podem analisar ficheiros, documentos e a internet de forma mais alargada, para obter registos essenciais, incluindo encomendas, recibos, reservas de transporte e formulários de cadeia de custódia. Uma vez reunida toda esta documentação, estes sistemas conseguem extrair os dados relevantes e fornecer às empresas a informação necessária para um mapeamento exaustivo da cadeia de abastecimento. O resultado são mapas mais detalhados dos vários níveis de fornecedores dos fabricantes, trazendo à luz fornecedores anteriormente desconhecidos.
Estas capacidades ainda estão em estado embrionário, visto que as empresas de inteligência artificial continuam a desenvolver as plataformas nas suas fases iniciais. No entanto, startups mais pequenas já estão a treinar modelos de IA especializados para realizar mapeamento da cadeia de abastecimento com recurso a dados públicos, privados, estruturados e não estruturados.
Melhora a diversificação da cadeia de abastecimento
À primeira vista, a identificação eficaz de fornecedores alternativos pode não parecer uma tarefa adequada para uma plataforma de IA. Afinal, a seleção de potenciais fornecedores e o estabelecimento de parcerias na cadeia de abastecimento é um processo multifacetado, que implica pesquisa, análise, avaliação e — pelo menos em parte — subjetividade humana.
No entanto, as ferramentas de inteligência artificial têm vindo a complementar e acelerar as pesquisas de fornecedores há já vários anos. Um estudo conduzido pela McKinsey & Co. em 2021 mostrou que algoritmos de aprendizagem automática podem ajudar as empresas a realizar buscas por fornecedores que antes demoravam um mês ou mais, em cerca de uma semana. Os especialistas de sourcing começaram por definir os critérios de pesquisa e restrições específicas (por exemplo, localizações), alimentando o sistema de IA. Utilizando um vasto conjunto de dados de fornecedores recolhidos de fontes públicas e privadas, bem como de bases de dados consolidadas, o algoritmo de ML filtrou os candidatos, reduzindo a lista final para menos de 100 fornecedores. Como explicou a McKinsey, «esta abordagem iterativa permite que as ferramentas de pesquisa operem com uma rapidez e precisão sem precedentes, identificando uma lista curta de fornecedores possíveis a partir de uma base de dados de milhões, em apenas algumas horas».
Tirar partido da capacidade das plataformas de IA para efetuar pesquisas extensas de fornecedores em apenas alguns dias — ou até horas — pode reforçar a resiliência da cadeia de abastecimento de uma empresa. Graças à eficiência ímpar destes sistemas, os fabricantes podem implementar práticas de dual sourcing ao longo da sua cadeia de abastecimento de forma impossível de realizar apenas com recursos humanos — especialmente identificando alternativas para dezenas ou centenas de fornecedores diretos. Assim, estas ferramentas permitem às empresas adotar esta medida essencial de SCRM sem esgotar recursos.
Executa previsões de procura
Embora os especialistas em resiliência de cadeias de abastecimento tenham testado o valor dos modelos de IA em diversos processos nos últimos anos, talvez seja nas previsões de procura que a tecnologia mais se tem destacado. Como referimos num artigo anterior, a previsão da procura é uma vertente crítica da gestão da cadeia de abastecimento há séculos, com os fabricantes a analisarem cuidadosamente dados históricos e em tempo real para antecipar a procura de produtos e existências específicos.
No entanto, a previsão de procura feita por humanos sempre foi limitada pela quantidade de informação que conseguimos analisar e interpretar. A nossa capacidade finita conduz frequentemente a previsões prejudicadas por dados incompletos ou métodos analíticos falíveis. Já a IA preditiva ajusta-se na perfeição a este tipo de desafio. Estas plataformas processam grandes volumes de dados de vendas, identificam padrões e tendências recorrentes e geram previsões de procura eficazes e acionáveis. Com o apoio da inteligência artificial para a cadeia de abastecimento, os fabricantes conseguem manter níveis ótimos de existências de forma consistente. Esta abordagem otimizada reduz o risco de ruturas de stock e excedentes, protegendo as operações do impacto financeiro de oscilações inesperadas na procura.
Os riscos que a IA representa para a resiliência da cadeia de abastecimento
A nova geração de ferramentas de IA é muitas vezes apresentada como uma revolução tecnológica com potencial para aumentar drasticamente a produtividade e gerar milhões em receitas para as empresas que a adotam. Porém, a integração da inteligência artificial implica igualmente novos riscos. Estes perigos não passam despercebidos aos profissionais da cadeia de abastecimento. No mais recente Business Supply Chain Risk Management Index da Lehigh University, divulgado no quarto trimestre de 2024, a IA foi referida múltiplas vezes como uma ameaça emergente com consequências relevantes. Vários especialistas do setor apontaram preocupações quanto à possibilidade de as ferramentas de IA e ML introduzirem riscos de cibersegurança, provocarem grandes perturbações e serem usadas de forma abusiva por agentes mal-intencionados que escapam ao escrutínio regulamentar. Em suma, este relatório é um dos muitos exemplos da dupla face da IA. Apesar do potencial para mitigar perturbações, a escala massiva de implementação e a ausência de supervisão substancial significam que a tecnologia também introduz diversas variáveis novas e indesejáveis.
Modelos treinados com dados deficientes
Após quase dois anos de adoção generalizada e intenso escrutínio mediático, as limitações dos modelos de IA generativa como o ChatGTP tornaram-se evidentes. Apesar da sua impressionante capacidade quantitativa e de absorver volumes virtuais ilimitados de dados, estas ferramentas evidenciam frequentemente uma relação pouco rigorosa com a verdade e a exatidão factual. A origem desta imprecisão é evidente: por serem treinados com gigabytes de dados provenientes da Wikipedia, publicações online e inúmeras outras fontes, refletem a mesma inconsistência e falta de fiabilidade que caracteriza a própria internet.
Estes erros factuais, falsidades e «alucinações», como são apelidados no setor, podem não ter consequências graves para pequenas tarefas como e-mails, resumos ou trabalhos escolares. No entanto, quando a IA é utilizada em projetos de maior complexidade, como o mapeamento de cadeias de abastecimento ou a identificação de fornecedores potenciais, as consequências podem ser mais sérias. Os fabricantes e profissionais de aprovisionamento não podem agir com base em informações incorretas ou dados fictícios gerados por software de IA — correndo o risco de desperdiçar tempo e recursos. No pior dos cenários, confiar em falsidades pode até gerar problemas de conformidade regulamentar. Por agora, isto significa que grande parte da informação gerada por estes sistemas — incluindo conteúdos escritos, mapas de cadeia de abastecimento, fornecedores de subníveis e listas de fornecedores — deve ser submetida a uma verificação rigorosa por especialistas experientes.
Riscos crescentes de cibersegurança
Numa nota de imprensa da Lehigh University, aquando da divulgação de um recente Business Supply Chain Risk Management Index, o professor Zach. G. Zacharia destacou que muitos profissionais do setor estavam preocupados com o vínculo entre IA e ameaças de cibersegurança. «Os profissionais da cadeia de abastecimento manifestam apreensão quanto a ciberataques, corrupção de dados, roubo de informação, vírus informáticos e, em particular, ao potencial de a IA generativa aumentar a vulnerabilidade das suas empresas», alertou.
O inquérito da Lehigh pode estar a funcionar como um sinal de alerta precoce, indicando uma potencial crise futura na forma como a IA potencia ataques cibernéticos. Os profissionais entrevistados destacaram que as ferramentas de IA estão a dotar agentes maliciosos de novas capacidades, facilitando ataques mais potentes, sofisticados e frequentes. E, como referiu Zacharia, a crescente utilização de inteligência artificial na gestão de risco da cadeia de abastecimento pode também abrir novas vulnerabilidades internas, transformando os próprios sistemas de IA em alvos de ataques de quem procura explorar ou contaminar dados.
Navegar um SCRM transformado pela IA
Mesmo com uma abordagem cautelosa, de discrição e planeamento metódico, as empresas da cadeia de abastecimento irão, em breve, sentir uma pressão crescente para definir uma estratégia interna de adoção e implementação de IA. Os riscos associados a ficar para trás num setor em rápida transformação são demasiado elevados, e os benefícios para os primeiros adotantes são demasiado apelativos para serem ignorados sistematicamente. Como afirmou um dos participantes no Business Supply Chain Risk Management Index da Lehigh University, «adaptar-se à evolução da IA e utilizar esta tecnologia determinará o sucesso das empresas no futuro».
Os fabricantes que pretendem aproveitar as capacidades da IA, mas que ainda não estão totalmente convencidos de que o investimento inicial irá compensar, podem encontrar grande parte do mesmo valor e funcionalidade numa solução dedicada à resiliência da cadeia de abastecimento. A plataforma Z2Data, líder de mercado, disponibiliza diversas funcionalidades de SCRM, incluindo mapeamento de componentes até às unidades fabris, dados detalhados sobre fornecedores de níveis 1, 2 e 3, e avaliações de risco para unidades fabris individuais. Além disso, as bases de dados da Z2Data são mantidas e revistas por especialistas experientes no setor de componentes eletrónicos — o que praticamente elimina o risco de inexactidão ou desinformação.
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