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A inteligência artificial já faz parte de diferentes etapas das operações logísticas, apoiando a análise de dados, a identificação de padrões e a antecipação de riscos. O próximo desafio, porém, não está apenas em adotar novas tecnologias, mas em transformar informações em decisões e ações com a agilidade que a cadeia de suprimentos exige.
Esse é um dos pontos abordados pela edição especial “O abismo decisório na Supply Chain”, produzida pela MIT Technology Review Brasil em parceria com a Infios. O estudo ouviu mais de dez executivos e pesquisadores do Brasil, México e Chile para investigar os gargalos entre identificar um desvio operacional e conseguir agir sobre ele. Entre os caminhos discutidos está o uso de inteligência artificial agêntica para acelerar decisões cotidianas, mantendo a supervisão humana em situações críticas.
Diferentemente das aplicações tradicionais de IA, voltadas principalmente à análise e à geração de informações, agentes de inteligência artificial podem avaliar cenários e recomendar ou executar ações dentro de parâmetros definidos. Na cadeia de suprimentos, isso pode apoiar respostas a mudanças na demanda, atrasos no transporte e rupturas de estoque.
Mesmo quando um desvio é identificado rapidamente, a solução pode depender de diferentes sistemas, aprovações e equipes. Esse intervalo entre perceber um problema e agir é chamado de “abismo da latência decisória”. Reduzir essa distância exige mais do que ampliar a visibilidade sobre a operação: é necessário conectar dados, decisões e execução.
“Durante muito tempo, o objetivo da digitalização foi permitir que as empresas enxergassem melhor suas operações. Agora, o próximo passo é fazer com que essa visibilidade gere respostas mais rápidas e coordenadas”, afirma Hélcio Lenz, managing director para a América Latina da Infios. “A IA agêntica pode contribuir justamente nesse ponto, apoiando decisões recorrentes e permitindo que as equipes concentrem sua atenção nas situações que realmente exigem análise e julgamento humano.”
Da informação para a ação
O potencial da inteligência artificial na logística não está apenas nas grandes decisões estratégicas, mas também nas pequenas escolhas que se repetem diariamente. Em vez de somente analisar ocorrências ou prever cenários, agentes de IA podem ajudar a definir os próximos passos.
Diante de um atraso de fornecedor, por exemplo, a tecnologia pode identificar pedidos afetados, consultar níveis de estoque e sugerir a redistribuição dos produtos disponíveis. No transporte, pode avaliar rotas alternativas com base em prazos, custos e capacidade. Em armazéns, pode apoiar a priorização de pedidos e a alocação de recursos conforme a demanda.
Essas aplicações, no entanto, dependem da capacidade de levar a inteligência artificial além dos projetos-piloto e incorporá-la aos fluxos operacionais. Para isso, as empresas precisam identificar quais decisões consomem mais tempo, onde estão os gargalos e quais tarefas podem ser automatizadas com segurança.
Integração e governança são fundamentais
A adoção de IA agêntica também evidencia um desafio já conhecido pelas empresas: a integração entre dados, sistemas e processos. Um agente só consegue produzir recomendações relevantes se tiver acesso às informações necessárias e estiver conectado ao ambiente em que a ação deverá ocorrer.
Por isso, a evolução da inteligência artificial na logística não depende apenas de modelos mais avançados. Dados confiáveis, sistemas integrados, processos definidos e regras claras de governança são condições importantes para que a tecnologia passe da análise à execução.
“Não se trata de colocar um agente de IA no centro de todas as decisões. O objetivo é identificar onde a autonomia pode gerar valor e onde a experiência humana continua sendo indispensável”, explica Lenz. “O verdadeiro ganho está em criar uma operação na qual pessoas e tecnologia trabalhem em conjunto, cada uma atuando onde consegue gerar mais valor.”
Uma nova abordagem para a eficiência
À medida que as cadeias de suprimentos se tornam mais complexas e sujeitas a mudanças, reduzir o tempo de resposta a uma ocorrência pode ser tão importante quanto antecipar sua chegada. Nesse cenário, a IA agêntica pode ajudar a conectar identificação de problemas, tomada de decisão e execução, desde que haja condições técnicas e operacionais para isso.
Para empresas com infraestrutura digital consolidada, o próximo passo pode envolver não apenas adicionar ferramentas, mas rever como as decisões são tomadas e quais delas podem ser aceleradas com segurança. A questão, portanto, não se resume à adoção da inteligência artificial, mas à capacidade de integrá-la aos processos para gerar respostas mais ágeis e melhorar a gestão da cadeia de suprimentos.
