Agentes de IA na Cadeia de Suprimentos: Evolução e Aplicações

Com a crescente globalização e a ascensão do eCommerce, as operações de cadeia de suprimentos precisam se adaptar a expectativas mais altas em termos de rapidez e complexidade logística. Os agentes de IA surgem como soluções otimizadas para enfrentar esses desafios.

Este artigo oferece uma visão abrangente de como os agentes de IA têm evoluído na cadeia de suprimentos e suas diversas aplicações. Além disso, discutiremos como se preparar para o futuro dos sistemas de IA agentes. Vamos começar!

Como a IA Evoluiu na Cadeia de Suprimentos

A adoção de IA na cadeia de suprimentos não é uma novidade. Inicialmente, antes de 2015, a IA era utilizada principalmente em sistemas baseados em regras e algoritmos tradicionais, focando em tarefas básicas como automação, previsão de demanda e reordenação de inventário. A chegada de tecnologias avançadas como o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo revolucionou essas aplicações, permitindo prognósticos mais precisos e planos inteligentes.

Com algoritmos avançados analisando dados históricos e em tempo real, as empresas agora podem prever de forma precisa mudanças de demanda e tendências de mercado. Além disso, decisões baseadas em dados otimizam o inventário e avaliam riscos, aumentando a eficiência organizacional.

A Ascensão dos Agentes de IA na Cadeia de Suprimentos

Após a popularização do ChatGPT e outros sistemas de IA gerativa, os sistemas de IA agentica estão revolucionando a cadeia de suprimentos, sendo aplicados em tarefas intensivas em dados e sujeitas à fadiga humana, como logística e atendimento ao cliente. Diferentes dos sistemas automatizados tradicionais, os agentes de IA atuam com alta adaptabilidade e tomam decisões autônomas.

Funcionamento dos Agentes de IA

Agentes de IA funcionam colaborativamente visando objetivos comuns, cada um desempenhando um papel especializado para aumentar a eficiência operacional. Eles dependem de um ecossistema tecnológico robusto, incluindo modelos de linguagem extensiva (LLM), algoritmos de machine learning, entre outros. Esses sistemas inteligentes processam instruções em linguagem natural, otimizam operações e oferecem insights valiosos.

Por que os Agentes de IA são importantes na Cadeia de Suprimentos

Agentes de IA realizam atividades repetitivas e intensivas em volume com precisão aumentada, liberando especialistas humanos para iniciativas estratégicas. Segundo uma pesquisa da IBM de 2025, empresas que investem em IA para suas operações veem um crescimento de receita 61% superior aos concorrentes.

Destaque: 62% dos líderes na cadeia de suprimentos reconhecem a aceleração na tomada de decisões proporcionada pelos agentes de IA, gerando ações mais rápidas e eficazes.

Leia também: Explorando Agentes de Inteligência Artificial: Tipos e Aplicações no Cenário Atual

5 Aplicações-Chave dos Agentes de IA na Cadeia de Suprimentos

1. Previsão de Demanda

Agentes de IA analisam dados históricos e condições atuais para prever demandas com precisão, ajustando-se a novos padrões e mudanças de mercado.

Exemplo: Logility’s Demand Planning

O DemandAI+ da Logility, potenciado por IA generativa, identifica padrões de demanda e fatores influentes, entregando previsões acuradas e estratégias de resposta a mudanças inesperadas no mercado.

2. Otimização de Estoque

Com agentes de IA, equipes de cadeia de suprimentos podem manter níveis adequados de estoque, gerenciando tempos de espera e reabastecimentos dinâmicos, reduzindo custos e evitando excessos ou faltas.

Exemplo: Blue Yonder’s Inventory Optimization

3. Automação de Compras

Agentes de IA auxiliam no gerenciamento de fornecedores, avaliando riscos e automatizando processos cruciais, reduzindo tickets de suporte e aprimorando a governança de contratos.

Exemplo: IBM watsonx AI Agents for Procurement

4. Gestão de Logística e Transporte

Os agentes de IA otimizam rotas de entrega usando dados em tempo real, como tráfego e clima, melhorando a eficiência de expedição e a satisfação do cliente.

Exemplo: Shipwell

5. Gestão de Riscos

Os agentes de IA identificam e mitigam riscos potenciais antes que eles ocorram, protegendo a cadeia de suprimentos contra interrupções significativas.

Exemplo: Ceres Tech Nostradamus AI

O Futuro dos Agentes de IA na Cadeia de Suprimentos

Com o crescimento previsto para atingir $14,49 bilhões até 2025, agentes de IA prometem hiper-automatizar operações e promover cadeias de suprimentos mais sustentáveis, integrando-se para auxiliar na tomada de decisões humanas.

Para se preparar, as empresas devem investir em estratégias eficazes, ferramentas escaláveis e desenvolver competências internas que garantam a segurança e privacidade dos dados.

O que fazer para se preparar para o Futuro da IA Agentica

Aderir a passos graduais é essencial para integrar agentes de IA. Passos recomendados incluem identificar tarefas repetitivas de alto impacto, começar pequeno em áreas funcionais específicas, escolher ferramentas escaláveis e pilotar antes de ampliar o escopo das operações.

A implementação bem-sucedida de agentes de IA requer prudência e visão estratégica para assegurar uma vantagem competitiva no setor.