A IA e a análise preditiva, áreas da ciência da computação, vêm revolucionando indústrias inteiras, entregando resultados impressionantes.

Ambas as áreas se baseiam em fundamentos da ciência da computação, como algoritmos, estruturas de dados e programação, e são amplamente aplicadas em diversas áreas, como medicina, finanças, marketing e muitas outras.

É importante notar que, embora a análise preditiva utilize técnicas de IA, ela não é necessariamente considerada um subcampo da IA. Ela pode ser vista como uma disciplina separada que se beneficia dos avanços da IA.

Você já parou para pensar no impacto que uma análise de dados eficiente pode ter sobre as finanças de uma organização?

De acordo com um relatório recente da McKinsey, as empresas que adotaram essa nova abordagem estão desfrutando de fluxos de caixa digitais até 20% maiores do que aquelas que não o fizeram. Em setores como serviços financeiros e alta tecnologia, essa diferença chega a 30% e 80%, respectivamente.

Estamos falando da implementação de Inteligência Artificial em Supply Chain. O uso de IA implica na análise de dados em tempo real para previsão de demanda, planejamento e otimização de processos, trazendo resultados significativos, especialmente em marketing, vendas e, claro, na cadeia de suprimentos.

Consideremos o planejamento de demanda, uma função crítica na cadeia de suprimentos. Gerenciar a demanda adequadamente facilita o uso de recursos de forma positiva e lucrativa, podendo envolver programas de marketing desenhados para aumentar ou reduzir a demanda rapidamente.

A IA transforma essa função ao permitir uma previsão e resposta mais rápidas e precisas, otimizando o inventário e garantindo entregas pontuais, o que encanta os clientes e reduz custos.

A cadeia de suprimentos está interconectada com outras funções organizacionais, como marketing, vendas e finanças, e a maturidade na análise de dados varia desde o uso limitado de informações históricas até a aplicação de modelos de machine learning avançados.

Inicialmente, a análise de dados envolve entender as informações históricas, permitindo ajustes baseados nas condições de mercado atuais. Por exemplo, equipes de marketing e vendas analisam vendas passadas e volumes anuais para fazer ajustes. Já as equipes financeiras avaliam desempenho e lucratividade por produto, desenvolvendo estratégias para correções de curso.

Em fases mais avançadas, são usadas estatísticas e modelos como análise de regressão para entender as relações entre variáveis e prever demandas. O machine learning vai além, construindo algoritmos baseados em uma enorme quantidade de variáveis, que incluem dados históricos, mídias sociais, condições meteorológicas, entre outros. Esses modelos são ajustados constantemente, aumentando sua precisão a cada iteração.

O ponto de partida pode ser o sistema de relatórios da empresa, integrando diferentes fontes de informação, como ERP, CRM, logística e armazenagem. A interconexão desses sistemas torna os fluxos de processo visíveis e otimizados.

Por exemplo, na gestão de transportes, são consideradas gestão de fretes, a otimização de rotas e tarifas, enquanto no armazenamento, aborda-se desde o picking até o gerenciamento do inventário.

Com fortes capacidades de relatório, a análise preditiva permite antecipar o futuro, abrindo portas para agir proativamente. Se antes você podia apenas reagir a um engarrafamento, agora, com a análise preditiva, é possível reprogramar coletas e otimizar o inventário antes que problemas ocorram.

A adoção de IA, análise avançada e automação são tendências identificadas por fontes como a Gartner. A implementação dessas tecnologias exige uma transformação empresarial com a participação de vários stakeholders. Ter ótimos relatórios é um começo, mas a execução é que faz a diferença.

Esta transformação pode ser desafiadora, mas as recompensas valem a pena. Com a adoção de tecnologias avançadas, as empresas não apenas resolvem problemas de cadeia de suprimentos, mas também se posicionam para liderar em um mercado cada vez mais baseado em dados e previsões precisas.

Portanto, se você ainda não começou a revolução dos dados na sua organização, com a implantação do IA e a análise preditiva, este é o momento. O futuro pertence aos preparados e proativos, aqueles que não apenas coletam dados, mas que sabem interpretá-los e agir baseados em insights precisos e preditivos.

FONTE: Marcia D Williams