Com a evolução tecnológica, empresas têm passado por mudanças na forma como estas gerenciam suas cadeias de suprimentos e operações logísticas.

Entre as tecnologias que têm ganhado destaque nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) se destaca como uma poderosa ferramenta para impulsionar a eficiência, a produtividade e a tomada de decisões, quer seja nos níveis operacionais, táticos ou estratégicos. Ainda, com o avanço da IA, surgem desafios tanto para as empresas quanto para os profissionais.

Tendências para as empresas

A adoção da IA requer um investimento significativo em termos de infraestrutura, tecnologia e recursos humanos. As empresas precisam enfrentar o desafio de integrar a IA em seus sistemas existentes, garantindo que haja uma sincronização adequada entre os sistemas e os processos de negócios. Além disso, é necessário garantir que os dados necessários estejam disponíveis e acessíveis para a IA.

Automação de Processos

A IA está revolucionando a automação dos processos, por meio de algoritmos avançados. As empresas podem automatizar tarefas repetitivas e burocráticas, como o rastreamento, a previsão da demanda e o agendamento de entregas. Isso não apenas aumenta a produtividade, mas também reduz erros e permite a alocação de recursos de forma mais inteligente.

O Magazine Luiza, como exemplo, implementou a automação de processos em sua cadeia de suprimentos por meio de IA. A empresa utiliza algoritmos avançados para otimizar a gestão de estoques, prever a demanda e agendar entregas, resultando em uma redução significativa nos custos e melhorando a experiência do cliente.

Otimização de Rotas

Com a ajuda da IA, as empresas podem otimizar a roteirização de suas frotas, levando em consideração variáveis como tráfego, capacidade dos veículos e restrições de entrega. Algoritmos avançados de IA podem analisar grandes volumes de dados em tempo real e fornecer melhores rotas, reduzindo as despesas e o tempo de entrega. Além disso, a IA também pode identificar padrões e tendências para melhorar o planejamento de rotas futuras.

A DHL, a maior empresa de logística do mundo, utiliza IA para otimizar suas rotas de entrega. Por meio de algoritmos avançados, a empresa analisa uma variedade de fatores, como o tráfego em tempo real, as restrições de entrega e a capacidade dos veículos, para determinar as rotas mais eficientes.

Gestão de Estoques e Previsão de Demanda

A IA desempenha um papel fundamental na gestão dos estoques e na previsão de demanda. Por meio de algoritmos e machine learning, as empresas podem analisar dados históricos de vendas, fatores externos e sazonalidades para prever com maior precisão a demanda futura. Isso permite uma melhor alocação de recursos, evitando estoques excessivos ou escassez de produtos. Além disso, a IA pode detectar padrões e identificar oportunidades de otimização no gerenciamento de estoque.

A Nestlé Brasil utiliza IA para melhorar sua gestão de estoque e previsão de demanda. A empresa utiliza algoritmos e machine learning para analisar dados de vendas, informações de mercado e sazonalidades, permitindo uma previsão mais acurada da demanda e uma melhor alocação de recursos. Isso resultou em uma redução de estoques excedentes e uma melhoria na disponibilidade de produtos.

Análise de Dados e Tomada de Decisões

A IA oferece às empresas a capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real e tomar decisões mais informadas. Por meio de algoritmos avançados, as empresas podem identificar padrões, tendências e insights ocultos nos dados, auxiliando na tomada de decisões estratégicas. Isso permite uma visão mais precisa do desempenho da supply chain e logística, possibilitando ajustes e melhorias contínuas.

A Loggi, utiliza IA para analisar grandes volumes de dados e tomar decisões estratégicas. A empresa utiliza algoritmos avançados para identificar padrões e tendências nos dados de entregas, ajudando a otimizar suas operações e melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos.

Implicações para os profissionais de logística e supply chain

Com a introdução da IA, os profissionais de logística e supply chain enfrentam o desafio de atualizar suas competências e conhecimentos. Eles precisam se familiarizar com os princípios e aplicações da IA, bem como desenvolver habilidades analíticas e de tomada de decisão baseadas em dados. Isso requer investimento em programas de capacitação e treinamento, tanto para os profissionais existentes quanto para a contratação de novos talentos.

Logo, além das implicações para as empresas, é importante que os profissionais estejam preparados para enfrentar esse novo mundo. A introdução da IA pode exigir uma mudança cultural significativa dentro das organizações. Os profissionais podem resistir à adoção da IA devido a preocupações com a substituição de empregos ou falta de confiança nas capacidades da IA. As empresas precisam superar essa resistência, promovendo uma cultura de inovação, transparência e colaboração, onde a IA é vista como uma ferramenta complementar para melhorar as operações, em vez de uma ameaça aos empregos.

Os profissionais devem buscar adquirir conhecimentos sólidos sobre IA incluindo os princípios básicos, algoritmos e aplicações específicas. Isso pode ser feito por meio de cursos, participação em workshops e conferências, leitura de livros e artigos especializados, entre outros recursos. Com a IA, a análise de grandes volumes de dados se torna essencial. Portanto, os profissionais devem desenvolver habilidades analíticas, incluindo a capacidade de extrair insights valiosos dos dados e tomar decisões baseadas em evidências. Isso pode envolver o uso de ferramentas de análise de dados e a compreensão de técnicas estatísticas e de machine learning.

Logicamente, dessa forma torna-se fundamental que os profissionais adotem uma mentalidade orientada a dados. Isso significa tomar decisões com base em evidências e insights extraídos dos dados, em vez de depender apenas de intuição ou experiência passada. Assim, a disposição dos times de trabalho em a explorar novas abordagens e questionar suposições existentes deve ser continuamente fomentada pelos líderes.

Conclusão

Portanto, a Inteligência Artificial está desempenhando um papel transformador na supply chain e logística, impulsionando a eficiência, a produtividade e a tomada de decisões estratégicas. Com a automação de processos, otimização de rotas, gestão de estoque, manutenção preditiva e análise de dados, as empresas podem alcançar níveis superiores de desempenho e competitividade. Aqueles que adotarem essas tendências e aproveitarem os benefícios da IA estarão preparados para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades do setor.

Apesar da IA levanta questões éticas e de responsabilidade que as empresas e profissionais devem enfrentar. Isso inclui garantir a privacidade e segurança dos dados, evitar vieses algorítmicos e tomar decisões éticas com base nos resultados gerados pela IA. As empresas devem estabelecer políticas e diretrizes claras para o uso ético da IA e garantir que os profissionais sejam treinados para agir de forma responsável ao lidar com a IA.

Ainda, os profissionais que se prepararem para esse novo mundo com IA no ambiente das operações, estarão mais bem posicionados para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades que surgem nesse cenário em constante transformação. Todavia, em vez de temer a substituição por máquinas, os profissionais de logística e supply chain devem aprender a colaborar com a IA. Isso envolve identificar tarefas e processos em que a IA pode trazer maior eficiência e melhorar a tomada de decisões, permitindo que os profissionais se concentrem em atividades estratégicas e de maior valor agregado, pois, embora a IA seja capaz de automatizar muitas tarefas, as competências socioemocionais continuam sendo valiosas. Os profissionais devem desenvolver habilidades de colaboração, comunicação, gerenciamento de equipes e resolução de problemas, que são difíceis de serem substituídas por máquinas.

Ao enfrentar esses desafios, as empresas e profissionais estarão mais bem preparados para aproveitar os benefícios da IA nas operações logísticas e de supply chain, como a otimização de processos, redução de custos, melhoria da eficiência e tomada de decisões mais informadas.