Como a IA generativa é usada nas cadeias de suprimentos

A IA generativa está ganhando força nas cadeias de suprimentos. No entanto, superar os obstáculos para sua execução exigirá a integração de talentos, dados e sistemas.

Três perguntas a fazer

• Quais são as principais áreas de aplicação da IA generativa na gestão da cadeia de suprimentos?
  
• Quais são os principais desafios que os líderes de cadeias de suprimentos enfrentam ao adotar a IA generativa e como superá-los?
  
• Quais são as características de um programa de IA generativa bem-sucedido?

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Inteligência Artificial (IA) percorreu um longo caminho nas últimas duas décadas, com implicações transformadoras para empresas em todo o mundo. A evolução da IA passou do machine learning para formas mais elaboradas, como aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e, agora, IA generativa (também chamada de GenAI). Esta última é um subconjunto que pode produzir conteúdo, como textos, imagens ou códigos semelhantes aos de seus equivalentes humanos.

Particularmente em indústrias como a de fabricação, a IA generativa na gestão da cadeia de suprimentos forneceu vantagens de custo e contribuições valiosas para o crescimento da receita.

A recente pesquisa CEO Outlook Pulse 2023 sobre IA da EY aponta uma tendência de as empresas investirem avidamente em produtos e serviços orientados por IA. No planejamento, o papel da IA foi evidentemente visto no controle das cadeias de suprimentos, nos gêmeos digitais (digital twins) para modelagem virtual e na otimização do desenvolvimento de produtos. No sourcing, facilita a gestão de contratos e o procurement 4.0, por meio da análise de inventários em tempo real e avaliações de risco dos fornecedores.

Na fabricação, as empresas usam IA no agendamento preditivo, na automação de armazéns e no gerenciamento colaborativo de tarefas. Por fim, na entrega, a IA otimiza o atendimento ao cliente por meio de conversas, o planejamento de mão de obra e os preços dinâmicos.

A progressão da IA para IA generativa abriu novos caminhos. A IA generativa adota uma forma de redes neurais artificiais avançadas que encontram padrões nos dados sem a necessidade de rótulos ou supervisão humana, tornando-os mais adaptáveis a casos de uso variados.

A IA generativa na gestão da cadeia de suprimentos é particularmente útil para auxiliar em áreas como previsão de demanda, prototipagem, detecção de erros, planejamento de produção e otimização da entrega de última milha. As principais cadeias de varejo e indústrias de saúde já estão testando o uso da IA generativa em tarefas como resumir e analisar o feedback dos clientes e gerar novas entidades de pequenas moléculas para a descoberta de medicamentos.

Embora promissora, a adoção da IA generativa tem seus próprios obstáculos em termos de segurança de dados, aquisição de talentos e incompatibilidade com sistemas mais antigos, para citar alguns. Além disso, há o custo e a complexidade de alcançar o compliance regulatório. No entanto, ao empregar uma estratégia sistemática de preparação, priorização, apresentação contemplativa e avaliação completa para medidas corretivas oportunas, as empresas podem superar esses obstáculos de forma eficaz e aproveitar a IA generativa em todo o seu potencial.

A IA generativa na cadeia de suprimentos pode oferecer uma combinação única de eficiência, precisão e melhor tomada de decisão. Baixe o whitepaper para aprender sobre as cinco etapas de implementação da IA generativa nas cadeias de suprimentos. Quando implementada seguindo uma abordagem estruturada e sistemática, ela pode revolucionar as cadeias de suprimentos e oferecer benefícios financeiros e outros significativos. À medida que a IA generativa continua a evoluir, é certo que ela reformulará nossa compreensão dos processos de negócios e do futuro do trabalho.