Os números comprovam queas economias no mundo tiveram seus rendimentos reduzidos nos últimos anos. Por exemplo, nos Estados Unidos, o maior resultado ocorreu no pós-guerra, e o crescimento em lucro caiu de 25% em 2010 para -3% em 2015 (Bureau of Economic Analysis, Accenture). Na América do Sul, este cenário não é diferente. A eficácia no uso do capital está em queda há uma década, e o crescimento da população economicamente ativa está diminuindo rapidamente. Neste contexto, a Inteligência Artificial (IA) vai muito além que somente uma onda tecnológica, sendo um híbrido de capital e trabalho.
A boa notícia é que a IA já está se tornando uma realidade para muitos setores da região, que estão obtendo bons resultados financeiros, sustentáveis e de crescimento, o que traz grandes contribuições para empresas e consumidores. Um estudo feito pela Accenture e o Frontier Economics com 12 países desenvolvidos, que juntos geram mais de 50% do resultado econômico mundial, constatou que a Inteligência Artificial tem o potencial de dobrar as taxas de crescimento até 2035.
Outro estudo, realizado pela Associação Brasileira das Empresas de Software (Abes), em parceria com a IDC, em 2018, mostrou que o setor de TI no Brasil apresentou um dos melhores desempenhos no cenário econômico nacional. No mundo, apresentou um crescimento de 6,7%, com o segmento crescendo 9,8% no Brasil, atingindo US$ 47,7 bilhões (considerando software, serviços, hardware e as exportações). Com esse mercado, o Brasil se manteve na 9ª posição no ranking mundial, representando 2,1% do mercado mundial de TI e 42,8% do mercado da América Latina.
Quando analisada a tecnologia de IA, o estudo diz que até 2023 o número de empresas brasileiras que utilizarão Inteligência Artificial em seus negócios deve superar 30%. A Accenture analisou 5 economias sul-americanas (Brasil, Argentina, Chile, Colômbia e Peru) e constatou que a IA tem o potencial de aumentar a taxa de crescimento anual do Brasil em até 0,9 ponto percentual até 2035.
Considerando a quantidade de dados que alimentam uma cadeia de suprimentos – demanda dos clientes, estoque disponível, configuração da malha, localização do Centro de Distribuição, dados externos como mudanças climáticas, impostos e riscos com fornecedores – a cadeia de suprimentos, mais como uma entidade viva, está constantemente crescendo e se adaptando, como resultado de fatores internos e externos. A IA é uma ferramenta-chave que a maioria das empresas inovadoras utiliza para manter sua cadeia movimentando-se de maneira mais suave, ágil e rentável, mesmo em meio a momentos de incertezas e de grande volatilidade, ou seja, o novo “normal” em que vivemos.
Benefícios da adoção da AI na Gestão do Supply Chain
Segundo Madhav Durbha, vice-presidente do grupo LLamasoft, o benefício em adotar a IA está relacionado à habilidade de trazer o melhor dos humanos e das máquinas trabalhando em conjunto. Por meio de um volume de dados massivo, a IA pode explorar decisões interconectadas que, por sua vez, podem ser automatizadas e atendem altos níveis de exceções, juntamente com insights para os tomadores de decisões. Com estes insights, planejadores podem trazer criatividade e decisões intencionais para os problemas mais complexos. Isto resultará em grandes ganhos de produtividade para as organizações e um aumento de satisfação considerável dos profissionais do Supply Chain, à medida que são aliviados da estafa de tomar decisões que não necessitam da criatividade humana.
O varejo, por exemplo, já vem explorando muito a IA. Empresas de ponta como Amazon vêm ditando tendências e o varejo como um todo segue, para não ficar para trás. Neste cenário, o Brasil, sendo o país da América Latina que mais compra pela internet, vê a complexidade de sua cadeia de suprimentos ser incrementada com o crescimento da demanda, aumento das exigências dos consumidores e a expansão das compras online a cada ano. Em 2019, o varejo online na Black Friday teve uma alta de 23,6% em relação à edição de 2018. Um dos pontos críticos dos gestores, por exemplo, é com relação à previsão de demanda em que a IA pode fortemente contribuir para previsões de 10% a 30% mais acuradas. As empresas especializadas têm a possibilidade de descobrir os reais influenciadores que afetam sua demanda, realizar projeções de médio e longo prazos e tomar decisões baseadas em dados, e não mais em intuições e incertezas.
Outro setor que pode ser muito beneficiado pela IA é o Agronegócio. Previsão de demanda, recebimento de insumos, mudanças climáticas, escoamento da safra normalmente feito pelo modal rodoviário, volatilidade no câmbio, preço dos combustíveis, tabelamento de frete, impostos, sustentabilidade, ou seja, muitos fatores externos influenciando a operação. Podemos ver grandes empresas do Agronegócio bastante automatizadas, porém para que o Brasil se mantenha competitivo e ainda contribua com a produção mundial de alimentos, precisará cada vez mais lançar mão das novas tecnologias.
Desafios da IA no Supply Chain
Madhav Durbha identifica que os humanos são o desafio número 1 para a adoção da IA no Supply Chain. Parte da resistência vem da insegurança em abrir mão do controle e confiar nas decisões dos algoritmos. Profissionais do Supply Chain tendem a pensar em causalidades lógicas, ao invés de confiar nas correlações para orientar as decisões. A IA pode ser vista como uma caixa preta neste aspecto. Porém, à medida que existem explicações e detecções de tendências nos avanços da AI em outras empresas, como financeiras e bancárias, por exemplo, a gestão da cadeia de suprimentos será beneficiada. Outra parcela da resistência humana vem do medo dos algoritmos tomarem o lugar dos empregos humanos. Aqueles que adotarem a nova realidade da decisão incrementada pelo poder da IA se destacarão como vencedores, reforça Durbha.
Tendências que estão moldando a IA no Supply Chain
Ainda trazendo valiosas reflexões de Madhav Durbha, uma tendência comum entre as várias indústrias está relacionada ao ritmo rápido das mudanças externas comparadas com as internas. Percebendo as oportunidades e os riscos externos de forma mais rápida que a concorrência e incorporando-os às decisões do Supply Chain, colocará os vencedores à parte dos perdedores. Metodologias de algoritmos que aprendem e crescem mais inteligentes com o tempo, como no caso da AI, se tornarão cada vez mais necessárias para combater a volatilidade. O ritmo acelerado das mudanças também aumentará o volume e a variedade de dados. A IA será muito necessária para planejamento e execução que terão que ser mais orientadas pela exceção.
A explosão de dados está em seu pico e se tornando dominante em todas as indústrias, confirma Durbha. Antecipa que em 2020 teremos mais casos práticos que entregam real valor ao negócio e cita alguns exemplos de aplicações de IA que decolarão em 2020:
• Previsão de Padrões de Pedidos Voláteis – Inteligência Artificial e Machine Learning trarão a habilidade para empresas preverem padrões de pedidos menos estáveis e altamente voláteis de seus clientes. Fornecedores enxergam um sinal de aumento na volatilidade da demanda devido ao aumento de pedidos do comercio online. A previsibilidade nos pedidos é um desafio significante e os modelos de IA possuem níveis ideais de performance nestas situações.
• Sensibilidade do Mercado – A IA pode contribuir aproveitando o poder dos dados externos causais, como: mudanças climáticas, PIB, IPCA, níveis de emprego, produção industrial, entre muitos outros. Serve também como um melhor indicador de mudanças no mercado e condutor de demanda, trazendo melhores capacidades sensoriais para o Supply Chain, portfólio de produtos, decisões sobre investimentos, estratégias de longo prazo e planejamento de capacidades.
• Melhorias no OTIF – Os algoritmos de aprendizagem permitem analisar os indicadores que incluem tipo de pedidos, prazos, volume, localização e modal de transporte para identificar as causas de baixa performance e prever as falhas.
• Regionalização e “A Splinternet das Coisas” – Decisões estratégias estão sendo reavaliadas considerando as mudanças econômicas globais. Em 2020 iniciativas regionais continuarão acontecendo no Supply Chain físico e aumentará o formato digital à medida que a tendência de “Splinternet” (fragmentação e divisão da internet devido a fatores como nacionalismo e legislações políticas e regionais) ganhará impulso. De acordo com Durbha, 50% das empresas em exposição na China já estão procurando outros recursos de suprimentos e produção devido ao aumento nos pagamentos desde que a guerra comercial se iniciou. A guerra comercial aumentou a conscientização dos C-levels a potenciais exposições e risco geopolítico e conduzirá mais empresas a reconsiderar suas decisões de abastecimento global.
O que podemos concluir é que com o aumento do cloud e da inteligência dos algoritmos, a representação digital do Supply Chain não precisa mais ser uma soma de retalhos das áreas de suprimentos, manufatura, distribuição, etc. Ao invés disso, a cadeia de suprimentos pode ser reproduzida digitalmente e situações do mundo real podem ser simuladas para prever resultados das tomadas de decisões. Estas plataformas oferecem velocidade e escala sem precedentes que, juntamente com o poder dos algoritmos avançados, poderão contribuir para que as empresas possam realizar suas previsões e planejamentos dentro de mercados com aceleradas mudanças.
