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A década de 2020 tem sido marcada pela instabilidade, mudanças radicais e um aumento significativo do risco para as cadeias de abastecimento. Primeiro, a pandemia de COVID-19 provocou o encerramento de fábricas, escassez de componentes e congestionamento de portos contentores de Xangai a Los Angeles. Nos anos seguintes, fenómenos meteorológicos extremos e conflitos geopolíticos afetaram rotas críticas do comércio global, como o Canal do Panamá e o Mar Vermelho, complicando a logística e elevando os custos de transporte para empresas em todo o mundo. Mais recentemente, a intensificação de guerras comerciais, a expansão de políticas protecionistas e o aumento do escrutínio regulamentar estão a introduzir ainda mais variáveis desafiantes num panorama da cadeia de abastecimento que nada tem a ver com os dias, em comparação, estáveis da década de 2010.
Para enfrentar este novo contexto complexo e fortalecer a resiliência da cadeia de abastecimento, as organizações estão a recorrer cada vez mais às possibilidades proporcionadas pela inteligência artificial. A mais recente geração de tecnologias de IA, incluindo aprendizagem automática (ML), IA preditiva e modelos de linguagem de grande escala (LLMs), permite analisar grandes volumes de dados, avaliar múltiplos riscos e fornecer informações valiosas para orientar a estratégia e a tomada de decisão. Quando utilizadas com o nível de especialização adequado e expectativas realistas, estas plataformas de IA podem dar aos profissionais de sourcing estratégico uma poderosa e versátil ferramenta para navegar habilmente pelas complexas cadeias de abastecimento atuais e pelos novos riscos que nelas se encontram.
No entanto, para tal, é fundamental que as organizações desenvolvam uma estratégia de implementação de IA multifacetada e cuidadosamente fundamentada.
Porque é que as empresas precisam de uma estratégia de IA?
Para compreender plenamente a importância de estabelecer uma estratégia clara para a implementação de IA, convém considerar o cenário alternativo. Suponhamos que um fabricante automóvel adota uma nova ferramenta de IA. A empresa investe capital baseada na expectativa geral de que a mais recente tecnologia de inteligência artificial poderá ajudar na gestão da sua cadeia de abastecimento, na mitigação dos riscos relacionados e, eventualmente, na redução de custos indiretos. Contudo, a administração desta empresa automóvel não desenvolveu nem comunicou uma estratégia de implementação para o novo recurso. A gestão e outros colaboradores ficam entregues a si próprios para adotar a solução de IA e integrá-la no seu fluxo de trabalho.
Sem orientação de topo e um roteiro claro, este fabricante automóvel enfrentará desafios significativos. A organização poderá não ter dedicado tempo suficiente à formação da sua equipa e ao desenvolvimento das competências especializadas necessárias para operar a plataforma de IA. Por falta desta proficiência, os profissionais de aprovisionamento e sourcing estratégico não conseguirão tirar o máximo partido do software, comprometendo a capacidade da empresa de recuperar o investimento inicial e, consequentemente, de reforçar a resiliência da cadeia de abastecimento.
Se, por outro lado, a empresa automóvel não definir objetivos para o uso da IA, a gestão poderá ter dificuldade em transmitir expectativas claras aos colaboradores relativamente à utilização da plataforma e às metas para seis, 12 e 18 meses após a sua implementação. Os profissionais poderão aceder ao software e até receber instruções básicas, mas não compreenderão de que forma este se enquadra nas suas responsabilidades diárias. E, sem uma comunicação consistente e coesa por parte da administração, os colaboradores simplesmente não terão iniciativa para integrar ativamente a nova ferramenta nas suas tarefas.
A ausência de uma estratégia global de IA pode conduzir ao extremo oposto, em que a solução é incorporada de forma demasiado rápida e agressiva. Neste cenário, a tecnologia pode tornar-se um fator disruptivo e até contraproducente, alienando alguns colaboradores e levando outros a adotar o recurso sem compreender devidamente as suas limitações. Em ambos os casos, avançar de forma precipitada para a inteligência artificial na cadeia de abastecimento pode introduzir muitos dos riscos associados a estas ferramentas, ao mesmo tempo que prejudica os benefícios almejados.
Por outro lado, o desenvolvimento de um plano e de um processo bem definido para implementar uma nova solução de IA para a cadeia de abastecimento contribui para maximizar o valor do software na organização. Um lançamento cuidadosamente planeado facilitará a adoção generalizada entre equipas e departamentos, incentivará os membros da equipa a dominar a plataforma e dará oportunidade aos especialistas de comunicar aplicações estratégicas e limites de uso.
Estratégias essenciais para implementar IA na cadeia de abastecimento
Para maximizar o retorno de qualquer tecnologia, fabricantes e outras empresas devem ter uma compreensão profunda de três aspetos: como funciona a tecnologia; que valor específico pretendem obter dela; e qual será o processo para integrar a ferramenta nas suas operações. As estratégias exploradas abaixo ajudam os líderes da cadeia de abastecimento a alcançar o sucesso nestes três pilares de uma implementação eficaz.
Definir objetivos e responsabilidades
Pode parecer óbvio, até redundante, mas um número surpreendente de empresas não define de forma abrangente todos os seus objetivos antes de adotar uma ferramenta de IA. «Como primeiro passo, as empresas devem identificar e priorizar todas as oportunidades de criação de valor em todas as funções, desde o aprovisionamento e fabrico à logística e, finalmente, comercial», explicou a McKinsey & Company num artigo de 2021 sobre inteligência artificial aplicada à cadeia de abastecimento. No entanto, a realidade era que menos de um terço das empresas fazia este tipo de avaliação preliminar, privando-se assim de oportunidades críticas de «criação de valor».
Mas preparar a base para uma estratégia de IA e o respetivo lançamento vai além da definição de uma visão geral e de uma lista de objetivos. Exige também que as organizações identifiquem os executivos, gestores e outros colaboradores que vão liderar o processo de implementação da IA, comunicando expectativas e monitorizando o progresso. Ao apostar em promotores internos que liderem a adoção e integração do recurso, evita-se a inércia do status quo.
Desenvolver competências para otimizar a IA
Por ser ainda recente, a IA não é uma tecnologia normalizada que se apresenta de forma semelhante em empresas e plataformas concorrentes. No panorama da inteligência artificial para a cadeia de abastecimento, já existem soluções especializadas em áreas como previsão de procura, mapeamento da cadeia de abastecimento, manutenção preditiva e avaliação de riscos. São modelos de software inovadores e de nicho e, praticamente todos os membros da organização — incluindo os primeiros utilizadores mais aptos tecnologicamente — terão de aprender a utilizá-los de forma eficaz.
Por isso, as empresas que investem em IA para a cadeia de abastecimento devem fomentar internamente as competências necessárias para extrair o máximo valor da plataforma e formar outros colaboradores para a utilizar corretamente. Quando a tecnologia é especialmente complexa e a escala de adoção substancial, as empresas podem ainda considerar recorrer a uma consultora externa. Muitas consultoras de referência têm já experiência em transformação digital e começam a ser parceiras estratégicas para empresas que procuram estratégias de IA mais sofisticadas, ajudando-as a ultrapassar os vários obstáculos associados à integração de uma tecnologia emergente.
Tirar partido de uma gestão de mudança eficaz
A gestão de mudança, conceito estabelecido nas operações empresariais, refere-se às ferramentas, medidas e processos utilizados pelos líderes para gerir períodos de transição significativos nas organizações. O portal BNET define-a como «a coordenação de um período estruturado de transição do estado A para o estado B, de modo a alcançar uma mudança duradoura numa organização».
A utilização de técnicas de gestão de mudança pode ser necessária em diferentes contextos, mas é particularmente útil quando se adota uma nova tecnologia em larga escala. Segundo o Massachusetts Institute of Technology, as medidas de gestão de mudança frequentemente aplicadas à implementação de tecnologia incluem «definir e comunicar a justificação empresarial, reforçar as relações internas, formação contínua para os colaboradores afetados, redesenho de processos empresariais e criação de equipas de projeto dedicadas».
Ou seja, a gestão de mudança é inseparável de uma estratégia de implementação eficaz. Líderes empresariais que pretendam garantir uma integração suave da inteligência artificial na cadeia de abastecimento devem compreender as principais medidas de gestão de mudança e integrá-las no planeamento e lançamento da tecnologia. Integrar uma ferramenta de IA nos processos e fluxos de trabalho de uma empresa não é apenas aumentar a eficiência e o valor criado. É também conquistar a adesão dos colaboradores — convencer, persuadir, até motivar para a adoção, sem sacrificar a motivação e o empenho. A gestão de mudança está particularmente atenta a este aspeto, e os líderes que a compreendem e aplicam também estarão.
Utilizar dados limpos e fiáveis
Como já foi abordado em artigos anteriores, as tecnologias de IA mais avançadas lançadas nos últimos anos dependem de grandes volumes de dados para concretizar o seu leque de funcionalidades. Estes modelos de inteligência artificial utilizam estes dados para se treinarem e desenvolverem capacidades específicas, tais como prever a procura, antecipar avarias de equipamentos ou identificar fornecedores de subnível. Por isso, o seu desempenho só será tão bom quanto a qualidade dos dados fornecidos. Dados errados, incompletos ou adulterados podem induzir estas ferramentas em erro, resultando em orientações falhas ou resultados pouco fiáveis.
Perante estas limitações, os fabricantes que implementam soluções de IA para a cadeia de abastecimento devem escrutinar todas as estatísticas, documentação e outros dados utilizados como inputs para as suas ferramentas de IA. Este processo de verificação é particularmente importante nas fases iniciais de adoção, quando as primeiras impressões influenciam de forma duradoura a perceção dos colaboradores sobre a tecnologia.
Combinar inteligência humana e artificial
Nos primeiros tempos do crescimento acelerado do ChatGPT em 2022 e 2023, surgia frequentemente a questão de saber até que ponto estas plataformas de IA iriam substituir trabalhadores humanos em vários setores. Efetivamente, estas tecnologias já estão a afetar o mercado de trabalho, substituindo profissionais em funções de introdução de dados e administrativas e até ameaçando perfis mais especializados como programadores e designers de videojogos. Mas o facto de a revolução da IA estar a reformular o mercado de trabalho não significa que estas plataformas funcionem de forma totalmente independente dos profissionais humanos.
Na realidade, acontece precisamente o oposto. Para executar tarefas mais sofisticadas e estratégicas, aquilo que os profissionais da cadeia de abastecimento procuram, as ferramentas de IA dependem de gestão e supervisão humana. Embora estas soluções possam processar e analisar muito mais dados do que um profissional, carecem da experiência acumulada, da perceção contextual e das competências de validação cruzada de quem trabalha no setor há anos. Dadas estas limitações atuais, o papel emergente da IA na gestão da cadeia de abastecimento deve ser encarado como colaborativo — uma ferramenta para aumentar a eficiência e a otimização de processos na empresa, mas que continua a exigir o juízo humano para colmatar lacunas e limitações.
Alcançar resiliência na cadeia de abastecimento numa era turbulenta
Apenas alguns anos após o início da designada revolução da IA, as empresas norte-americanas estão a adotar soluções de inteligência artificial para a cadeia de abastecimento à escala. Um estudo recente da Capgemini revela que mais de dois terços das organizações da cadeia de abastecimento já utilizam IA para rastreabilidade e visibilidade. Setenta por cento dos fabricantes, por sua vez, aplicam estas soluções para manutenção preditiva. A lógica por trás deste movimento para desenvolver uma estratégia de IA na gestão da cadeia de abastecimento vai muito além do fascínio pela nova tecnologia ou do receio de ficar para trás enquanto o setor avança substancialmente. Os profissionais de sourcing e aprovisionamento navegam num contexto dinâmico, moldado por inúmeros riscos, e procuram o máximo de dados e inteligência acionável disponível.
Fabricantes e outras empresas que procuram tecnologia realmente útil para responder às exigências da cadeia de abastecimento podem encontrar nas ferramentas de resiliência da cadeia de abastecimento um valor significativo. A plataforma SCRM líder de mercado Z2Data, por exemplo, disponibiliza um conjunto de funcionalidades interligadas que reforçam a visibilidade, sustentabilidade, conformidade e as medidas de gestão de risco. Recorrendo a uma combinação robusta de experiência humana, inteligência artificial e extensas bases de dados proprietárias, a Z2Data fornece aos clientes informações relevantes que permitem minimizar ameaças, aumentar a transparência e assumir um maior controlo sobre as respetivas cadeias de abastecimento.
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