Com o avanço da tecnologia, muito se fala sobre inteligência artificial (IA), sendo o ChatGPT o trend do momento. Mas como podemos alinhar a IA como a boa prática de gestão do estoque? Sobre esse assunto que iremos abordar.

A gestão do estoque é um tema bem conhecido no varejo. Esta gestão é ligada diretamente ao modelo de abastecimento, e, alinhada com planejamento e estratégia da empresa, pode gerar diferencial competitivo frente a seus concorrentes.

Os principais ganhos de um bom modelo de abastecimento:

– Redução de custos e despesas: uma gestão eficiente do estoque minimiza as chances de excesso, reduzindo gastos operacionais de armazenagem, obsolescência e depreciação. Há também ganhos com perdas intangíveis, como perda de venda por não localização de determinado produto em loja, e maior equilíbrio na distribuição, de acordo com os locais de maior necessidade.

– Aumento de eficiência operacional: está ligada aos processos internos, ou seja, atuação com processos claros e eficazes, redução do tempo de ciclo e indicadores para melhor acompanhamento da produtividade, direcionado para redução de gargalos e aprimoramento da produtividade. Isso em conjunto com boas práticas de gerenciamento do espaço físico, o que facilita a movimentação operacional.

– Redução de rupturas de produtos: esse ponto está diretamente ligado à satisfação do cliente em encontrar seu produto, assim como ao aumento na receita, uma vez que se deixa de perder venda, por não haver produto indisponível para o cliente.

– Fluxo de caixa saudável: manter o estoque alinhado com a necessidade planejada reduz o volume de capital investido em excesso por um período longo, direcionando os recursos financeiros para outros fins, como projetos de melhoria e/ou melhoria operacional.

– Aumento da satisfação do cliente: Produto sempre disponível no lugar certo, na hora certa!

Mas, como alinhamos tudo isso ao conceito de IA? Primeiramente, segundo artigo da Tech Compliance, ainda não existe um consenso único e definido sobre o que é a IA, porém, tomando como base a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), “a inteligência artificial possui diversas ramificações que podem ser usadas de forma complementar ou dissociadas umas das outras, tais como: machine learning (aprendizado das máquinas), robótica, processamento de linguagem natural, reconhecimento de voz e face.”

Assim como citado no artigo da Tech Compliance, o próprio ChatGPT menciona como “…um ramo da ciência da computação que busca desenvolver sistemas capazes de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana…”.

Desta forma, como usar a IA para qualificar o gerenciamento de estoque? Como ponto passivo para um bom modelo de abastecimento, é possuir uma previsão de demanda qualificada, para isso a IA pode nos auxiliar, indo além de um compilado de algoritmos sobre uma base histórica de venda, mas, também, entendendo a tendência de compra dos consumidores, a sazonalidade, a evolução do mercado de atuação, a inclusão de influências externas, como clima e região de atuação. Desta forma, gerando dados mais precisos de estoque mínimo e máximo, lotes mínimos de compra, assim como frequência de abastecimento e ponto de reposição ideal para cada produto e negócio, ainda mais ligado ao processo de S&OP, se a empresa o possui. Vale ressaltar o conceito de machine learning, onde a IA pode aprender a melhorar seus algoritmos de acordo com a acurácia de suas previsões.

Em contrapartida, existe o desafio da complexidade em aplicar novas tecnologias a um negócio em atividade, o tempo de maturação, refinamento, ajustes e a adequação das estratégias atuais à nova tecnologia.

Diante desse cenário, é fundamental que as empresas possuam modelos e boas práticas para o gerenciamento de estoque, além de processos bem estruturados e que sejam um ponto de relevância dentro da companhia, antes de pensar em IA aplicada ao negócio. É importante que as empresas entendam o valor e os ganhos desta questão e apliquem os conceitos “básicos” para, em seguida, pensar neste segundo passo.