GenAI e seu potencial no 'supply chain'

A GenAI e outros ramos da inteligência artificial estão se tornando cada vez mais comuns entre as empresas que buscam continuar sendo competitivas. Mas, o que significa esse termo?

O que é GenAI?

A GenAI ou inteligência artificial generativa foca em desenvolver algoritmos e modelos capazes de criar novos conteúdos, como imagens, textos ou rotas. Além de analisar dados preexistentes, é capaz de gerar ideias inéditas e soluções para diversos problemas. Para tal, utiliza técnicas avançadas de machine learning como o deep learning.

Embora as raízes da IA remontem à década de cinquenta, a IA generativa se tornou o que é hoje em dia graças a vários acontecimentos ocorridos no século XXI. No final do séc. XX, em 1997, o supercomputador Deep Blue mostrou o potencial da IA para resolver problemas complexos ao vencer o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov. Posteriormente, na década de 2010, assistiu-se à revolução do deep learning, que transformou as capacidades de reconhecimento de voz e imagem da IA, assim como o surgimento de novos modelos generativos.

Consequentemente, a GenAI pode classificar e categorizar informações, analisar e modificar estratégias e planos a partir de dados obtidos em tempo real, gerar múltiplos conteúdos automáticos e, simultaneamente, resumir textos grandes extraindo os dados mais importantes e fornecer respostas instantâneas em formato de voz ou texto. A GenAI também pode ser usada no supply chain.

Como a IA generativa pode agregar valor à cadeia de suprimentos?

Aplicar a inteligência artificial generativa pode ser útil em diferentes áreas e processos da cadeia de suprimentos, desde as fases iniciais até a logística de última milha. De acordo com a EY, 40% das organizações da cadeia de suprimentos estão investindo na GenAI, a qual tem múltiplas aplicações:

No planejamento

Graças à GenAI, as empresas podem gerar cenários que permitem simular consequências e analisar diversos planos de ação antes de implementar qualquer iniciativa. Portanto, essa tecnologia é útil para calcular a previsão da demanda, preparar o plano de produção ou antecipar-se ao gerenciamento de possíveis riscos.

No aprovisionamento

Utilizar a GenAI para a análise de informações permite negociar custos e adquirir produtos e matérias-primas com maior rapidez. Além disso, essa ferramenta possibilita monitorar e analisar o comportamento dos fornecedores, agilizar sua seleção e obter recomendações e rankings antes de tomar uma decisão. Outra área em que a IA generativa é útil é na renovação de contratos.

Na fabricação

A GenAI também pode ser aplicada em outros campos, como a manutenção preditiva, onde essa tecnologia é capaz de determinar quais máquinas ou linhas podem falhar nas próximas horas ou dias. Esse ramo da inteligência artificial pode acelerar a fase de desenho dos produtos e até mesmo sua comercialização.

Na distribuição

Um dos usos mais claros da GenAI no supply chain é a otimização de rotas de picking nos armazéns, ou fora deles, com os veículos que fazem a distribuição. Dessa forma, os percursos podem ser personalizados baseando-se em critérios de consumo de combustível, a prioridade de determinados envios ou outros fatores, como o trânsito. A GenAI também pode utilizar dados históricos ou informações sobre a meteorologia para tal finalidade. Dessa forma, se consegue prazos de entrega mais curtos, custos reduzidos e melhor atendimento ao cliente.

Usos da IA generativa em logística

Além das funções já mencionadas, a GenAI pode ser uma aliada em outras tarefas comuns no dia a dia da logística:

• Otimização de estoques. Ao analisar a demanda passada e prever a futura, a IA generativa permite às empresas ajustar seus níveis de estoque para valores ideais. O objetivo é evitar a falta ou excesso de estoque.
• Personalização de experiências do cliente. Os sistemas generativos automáticos podem se adaptar às preferências de cada consumidor, recomendar produtos relacionados e lhes oferecer o rastreamento de seus pedidos em tempo real.
• Simulação de cenários logísticos. Analisar o impacto de diferentes cenários, tais como eventos climáticos adversos ou alterações nos recursos disponíveis, permite que as empresas se antecipem face a potenciais problemas, sendo um exemplo da IA generativa.
• Detecção de anomalias na cadeia de suprimentos. Os modelos generativos podem detectar situações como atrasos incomuns nas entregas ou flutuações na demanda, o que ajuda a se preparar diante de tais situações situando a GenAI como uma aliada do supply chain.

GenAI vs. inteligência artificial

Os sistemas de inteligência artificial, sejam eles locais, também conhecidos como Edge AI, ou na nuvem, são utilizados para fazer análises e previsões. No entanto, a GenAI vai um passo além ao ser capaz de criar informações semelhantes às que treinou em primeiro lugar. Dessa forma, ultrapassa o simples processamento e gera conteúdo novo e original. A principal diferença entre ambas as tecnologias está relacionada à complexidade e objetivos de seus algoritmos.

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