Em artigo para o Portal Logweb, o colunista Leonardo Benitez analisa os impactos da Agentic AI nas cadeias de suprimentos e destaca como a nova geração de inteligência artificial pode transformar a tomada de decisões, a automação e a gestão operacional nas empresas.

A cadeia de suprimentos está entrando em uma nova fase de transformação digital. Depois da automação, da análise de dados e da inteligência artificial generativa, o próximo avanço apontado pela Gartner é a Agentic AI. Esse conceito representa uma mudança importante: em vez de apenas gerar recomendações, a tecnologia passa a atuar como um conjunto de agentes capazes de tomar decisões, executar tarefas e se adaptar a novas condições operacionais.

Segundo estudos da Gartner, a Agentic AI deve ganhar força nas áreas de Supply Chain nos próximos anos, principalmente em funções como planejamento de demanda, compras, logística, gestão de armazéns, produção e atendimento ao cliente. A previsão é que, até 2030, metade das soluções de Supply Chain Management com atuação multifuncional incluirá capacidades de agentes inteligentes.

Essa projeção mostra que a discussão sobre IA em Supply Chain deixou de ser apenas tecnológica. Ela passou a ser estratégica, pois envolve novos modelos operacionais, novos perfis profissionais e uma nova forma de integração entre pessoas, sistemas e decisões.

O que é Agentic AI no contexto de Supply Chain?

Agentic AI pode ser entendida como uma evolução da inteligência artificial generativa. Enquanto a IA generativa costuma apoiar tarefas como criação de textos, análises, relatórios e sugestões, a Agentic AI tem maior capacidade de ação. Ela pode interpretar objetivos, analisar dados, decidir próximos passos e executar atividades com diferentes níveis de autonomia.

Em Supply Chain, isso significa que agentes de IA podem atuar em processos como previsão de demanda, reposição de estoque, seleção de fornecedores, cotação de compras, roteirização de entregas e identificação de riscos operacionais. Um agente pode perceber, por exemplo, que determinado item terá ruptura de estoque, avaliar a demanda projetada, consultar fornecedores, comparar condições comerciais e sugerir ou iniciar uma ação de reposição.

A grande diferença está na passagem de uma IA apenas consultiva para uma IA operacional. A tecnologia deixa de ser apenas uma ferramenta de apoio e passa a fazer parte do fluxo de trabalho da cadeia de suprimentos.

A relevância do estudo da Gartner está no momento em que as empresas se encontram. Muitas organizações já investiram em ERPs, TMS, WMS, plataformas de planejamento e analytics. Apesar disso, ainda enfrentam problemas recorrentes: excesso de trabalho manual, decisões fragmentadas, baixa visibilidade, atrasos, rupturas, custos elevados e dificuldade de reagir rapidamente a mudanças.

A Agentic AI surge como uma resposta a esse ambiente complexo. A cadeia de suprimentos moderna precisa lidar com volatilidade de demanda, restrições logísticas, riscos geopolíticos, pressão por sustentabilidade e exigência crescente dos clientes por velocidade e transparência. Nesse cenário, depender apenas de decisões humanas manuais pode ser lento demais.

O estudo da Gartner indica que os líderes de Supply Chain estão começando a enxergar a IA agentiva como uma forma de aumentar produtividade, melhorar decisões e criar modelos operacionais mais adaptáveis.

Impacto na força de trabalho

Um dos pontos mais importantes do estudo é o impacto da Agentic AI sobre o trabalho. A Gartner identificou que mais da metade dos líderes de Supply Chain acredita que a tecnologia pode reduzir a necessidade de contratações para cargos de entrada. Ao mesmo tempo, destaca que as empresas de melhor desempenho não estão tratando a IA apenas como uma ferramenta para reduzir pessoas, mas como uma oportunidade para redesenhar funções, competências e formas de trabalho.

Isso significa que o futuro da área não será simplesmente “menos pessoas e mais máquinas”. A tendência é uma colaboração mais intensa entre humanos e agentes de IA. Profissionais de Supply Chain precisarão desenvolver novas competências, como análise crítica, governança de dados, gestão de exceções, desenho de processos, interpretação de cenários e supervisão de decisões automatizadas.

Cargos operacionais muito repetitivos podem perder espaço, mas novas funções devem surgir. Entre elas, perfis ligados à orquestração de processos digitais, gestão de agentes de IA, análise de riscos, melhoria contínua e governança de decisões automatizadas.

Aplicações práticas em Supply Chain

Na prática, a Agentic AI pode ser aplicada em várias etapas da cadeia de suprimentos.

No planejamento de demanda, agentes inteligentes podem analisar histórico de vendas, sazonalidade, campanhas comerciais, dados externos e comportamento do consumidor para ajustar previsões de forma dinâmica. Em compras, podem apoiar a seleção de fornecedores, comparar propostas, identificar riscos de abastecimento e automatizar tarefas repetitivas de negociação ou follow-up.

Na logística, a tecnologia pode ajudar na otimização de rotas, priorização de entregas, reprogramação de cargas e comunicação proativa com clientes. Em armazéns, agentes podem apoiar decisões sobre alocação de estoque, separação de pedidos, produtividade operacional e gestão de recursos. No atendimento ao cliente, podem antecipar atrasos, informar status de pedidos e sugerir alternativas antes que o cliente precise reclamar.

Essas aplicações mostram que o valor da Agentic AI está menos em substituir sistemas existentes e mais em conectá-los de forma inteligente. O agente de IA atua como uma camada de decisão e execução entre diferentes plataformas, dados e áreas da empresa.

Riscos e cuidados

Apesar do potencial, a adoção da Agentic AI exige cuidado. Quanto maior a autonomia da tecnologia, maior a necessidade de governança. Empresas precisam definir quais decisões podem ser automatizadas, quais exigem aprovação humana e quais devem permanecer exclusivamente sob responsabilidade de pessoas.

Também é essencial garantir qualidade dos dados. Um agente de IA alimentado por informações incompletas, atrasadas ou inconsistentes pode tomar decisões erradas em escala. Em Supply Chain, isso pode gerar excesso de estoque, atrasos, compras inadequadas, falhas de atendimento e aumento de custos.

Outro risco é a adoção motivada apenas por modismo. A tecnologia precisa estar conectada a problemas reais de negócio. Antes de implementar agentes inteligentes, a empresa deve identificar casos de uso claros, indicadores de sucesso e limites de atuação.

O papel dos líderes de Supply Chain

O estudo da Gartner reforça que os líderes de Supply Chain terão papel decisivo nessa transformação. Não basta comprar novas ferramentas. Será necessário redesenhar processos, preparar equipes, revisar estruturas de decisão e criar uma cultura de colaboração entre pessoas e tecnologia.

Chief Supply Chain Officers e gestores da área precisarão responder a perguntas importantes: quais processos devem ser automatizados primeiro? Quais decisões exigem supervisão humana? Como medir o retorno da IA? Como treinar as equipes? Como evitar riscos operacionais, éticos e financeiros?

As empresas que responderem bem a essas perguntas poderão transformar a Agentic AI em vantagem competitiva. Já as que adotarem a tecnologia sem estratégia podem criar mais complexidade do que valor.

Conclusão

O estudo da Gartner sobre Agentic AI em Supply Chain aponta para uma mudança profunda na forma como as cadeias de suprimentos serão geridas. A tecnologia promete aumentar eficiência, velocidade e capacidade de adaptação, mas também exige novas competências, governança e maturidade digital.

O principal aprendizado é que a Supply Chain do futuro não será apenas automatizada. Ela será mais inteligente, conectada e orientada por decisões em tempo real. Nesse novo cenário, a vantagem competitiva não estará apenas em ter dados ou sistemas modernos, mas em saber combinar pessoas, processos e agentes de IA para gerar valor ao negócio e ao cliente.

A Agentic AI não elimina a importância do profissional de Supply Chain. Pelo contrário, aumenta a necessidade de pessoas capazes de supervisionar, interpretar e orientar decisões em ambientes cada vez mais complexos. A tecnologia fará parte da operação, mas a estratégia continuará dependendo da capacidade humana de definir prioridades, avaliar riscos e criar valor sustentável.