Conteúdo
- Introdução
– Definindo IA na cadeia de suprimentos
– Princípio 1: A IA deve aumentar os humanos, não substituí-los
– Princípio 2: A fusão especializada de IA, heurística e otimização é fundamental
– Princípio 3: A simultaneidade amplificada pela IA é um avanço na gestão da cadeia de suprimentos
– Princípio 4: O poder da IA deve ser democratizado
– Princípio 5: A explicabilidade é essencial para a adoção da IA
- Conclusão
Introdução
O advento do ChatGPT no final de 2022 intensificou a névoa digital em torno da inteligência artificial (IA) na gestão da cadeia de suprimentos. À medida que os CEOs enfrentam uma pressão crescente de seus conselhos para acelerar a adoção da IA, e os tomadores de decisão reconhecem seu papel essencial para permanecer competitivo, o impulso para adotar essa tecnologia transformadora é forte. No entanto, a natureza complexa e em rápida evolução da IA, juntamente com as emoções intensas que ela evoca, pode deixar até mesmo os profissionais mais experientes da cadeia de suprimentos se sentindo sobrecarregados e incertos sobre como proceder. Para ajudar a navegar nessa névoa e desbloquear o vasto potencial da IA na cadeia de suprimentos, apresentamos cinco princípios orientadores para o sucesso.
Definindo IA na Cadeia de Suprimentos
Em sua essência, a inteligência artificial é a ciência dos computadores imitando a inteligência humana para resolver problemas. Este amplo campo abrange uma ampla gama de disciplinas, cada uma contribuindo para o objetivo abrangente de melhorar a velocidade, precisão e elegância na tomada de decisões, identificando padrões dentro de vastos volumes de dados. Do aprendizado de máquina (incluindo aprendizado profundo) à otimização, algoritmos genéticos, automação de processos robóticos, IA generativa e gerenciamento de decisões, as ferramentas e técnicas sob o guarda-chuva da IA são diversas e poderosas.
Quando aplicada à gestão da cadeia de suprimentos, a IA tem o potencial de revolucionar processos e aumentar a produtividade em todos os níveis. Ao gerar recomendações, prever tendências, revelar insights, automatizar tarefas e fornecer velocidade e escala sem precedentes, a IA pode transformar a maneira como as cadeias de suprimentos operam. No entanto, para aproveitar totalmente esse potencial, é crucial entender não apenas o que a IA pode fazer, mas também como integrá-la efetivamente aos fluxos de trabalho existentes.
Princípio 1: IA como uma ferramenta de aumento humano
As capacidades da IA estão se expandindo a uma taxa espantosa, com máquinas agora capazes de produzir conteúdo criativo, conduzir pesquisas complexas e até mesmo gerar arte e música. Esses feitos impressionantes são possíveis pela capacidade da IA de processar e aprender com dados em uma escala muito além da capacidade cognitiva humana. No entanto, em meio à excitação em torno desses avanços, é crucial lembrar que há certas coisas que as máquinas não podem fornecer, que eu chamo de 3 C's: contexto, colaboração e consciência.
Modelos de IA, não importa quão sofisticados, não podem derivar significado do contexto – uma habilidade que é essencial em muitas áreas de gerenciamento da cadeia de suprimentos, como o que o líder de pensamento da Zero100, Kevin O'Marah, chamou de “machine whispering”. Além disso, a IA não pode trabalhar colaborativamente para resolver problemas ou abordar questões críticas como sustentabilidade e direitos humanos em cadeias de suprimentos. É essa natureza complementar das capacidades humanas e de máquina que ressalta a importância de usar a IA como uma ferramenta para aumento em vez de substituição.
Os resultados mais poderosos surgem quando humanos e IA trabalham juntos, um sentimento ecoado por 93% dos tomadores de decisão em uma pesquisa da Workday que acreditam na importância de manter o humano informado quando a IA está tomando decisões significativas. Ao alavancar os pontos fortes de humanos e máquinas, os profissionais da cadeia de suprimentos podem atingir novos níveis de eficiência, percepção e inovação.
Princípio 2: Combinação especializada de IA, heurística e otimização
A capacidade da IA de modelar problemas em escala permite recomendações mais precisas, como precisão aprimorada de previsão de demanda ou melhores previsões de entrega no prazo. Essa precisão também é uma marca registrada da otimização, um campo da IA bem conhecido na gestão da cadeia de suprimentos por sua capacidade de maximizar a utilização de recursos dentro de restrições dadas para atingir um objetivo específico, como minimizar custos. No entanto, a escala desses problemas pode ser imensa, com a otimização de uma rede de suprimentos potencialmente envolvendo milhões de variáveis interdependentes, levando a desafios computacionais significativos.
Em alguns casos, os profissionais da cadeia de suprimentos recorrem à heurística — modelos de resolução de problemas que empregam soluções práticas e “boas o suficiente” — para gerar rapidamente cursos de ação viáveis. Embora IA, heurística e otimização ofereçam benefícios em termos de velocidade, precisão e elegância, eles também vêm com compensações. É importante reconhecer que os modelos matemáticos mais novos e avançados nem sempre são os mais adequados para todas as situações, apesar do que o hype pode sugerir.
As soluções mais elegantes geralmente envolvem uma fusão de métodos, como combinar machine learning e heurística para “dar partida a quente” em um modelo de otimização, acelerando assim o processo de resolução de problemas. Ao integrar criativamente os pontos fortes de cada abordagem, os profissionais da cadeia de suprimentos podem encontrar um equilíbrio entre velocidade, precisão e elegância, garantindo que o modelo certo seja usado para o problema certo no momento certo.
Princípio 3: O poder da simultaneidade amplificado pela IA
As cadeias de suprimentos são redes intrincadas que conectam múltiplas funções dentro de uma organização e além, tornando desafiador otimizar toda a cadeia ao focar em elos isolados. Por exemplo, embora a IA possa melhorar significativamente a precisão da previsão, o verdadeiro objetivo não é criar silos altamente eficientes, mas sim alinhar a tomada de decisões em toda a cadeia de suprimentos para respostas mais rápidas e coesas. Como um grupo de economistas canadenses aponta, a menos que soluções orientadas por IA possam se traduzir em decisões alinhadas em toda a cadeia de suprimentos, o problema fundamental de alinhar a demanda com a oferta permanece sem solução.
O verdadeiro avanço na gestão da cadeia de suprimentos não vem somente da IA, mas da simultaneidade – a integração da IA em fluxos de trabalho para permitir a tomada de decisões sincronizada em toda a cadeia de suprimentos. Ao incorporar a IA em processos simultâneos, os profissionais da cadeia de suprimentos podem alavancar as capacidades preditivas da tecnologia enquanto também absorvem a volatilidade inerente que surge das interrupções inevitáveis que as cadeias de suprimentos enfrentam.
O papel da IA nesse contexto é fornecer maior precisão, velocidade e elegância nas previsões, enquanto a simultaneidade garante que esses insights sejam conectados e agidos de forma coordenada. Essa combinação poderosa permite que as cadeias de suprimentos respondam de forma mais eficaz às condições de mudança, levando, em última análise, a um melhor desempenho geral.
Princípio 4: Democratizar a IA para profissionais da cadeia de suprimentos
Para realizar totalmente o potencial da IA na gestão da cadeia de suprimentos, é essencial estender seu alcance além do domínio exclusivo dos cientistas de dados. Embora a exploração e o desenvolvimento contínuos de novas aplicações de IA sempre exijam a expertise desses especialistas, capacitar os profissionais da cadeia de suprimentos para adotar a IA eles mesmos é crucial para a implementação e o sucesso generalizados. As soluções de IA mais eficazes são aquelas que podem ser facilmente compreendidas e aplicadas por profissionais com profundo conhecimento dos dados da empresa e dos processos de negócios, em vez de exigir ampla proficiência técnica em IA ou ciência de dados.
Embora uma pesquisa da Workday tenha descoberto que 72% dos líderes acreditam que suas organizações não têm as habilidades necessárias para implementar totalmente a IA, adotar essa tecnologia não precisa ser um esforço esmagador. Ao escolher soluções projetadas especificamente para aqueles com contexto de cadeia de suprimentos e conhecimento de negócios, as organizações podem permitir que suas equipes aproveitem os insights e capacidades da IA sem precisar mergulhar nas complexidades da construção de modelos.
Democratizar a IA dessa maneira não só garante sua adoção e uso, mas também permite que os profissionais da cadeia de suprimentos comecem a partir de seu nível atual de entendimento e gradualmente desenvolvam suas habilidades ao longo do tempo. Ao selecionar um provedor de IA, é essencial considerar sua capacidade de dar suporte a essa abordagem de aprendizado incremental, pois isso acabará levando a implementações mais bem-sucedidas e sustentáveis.
Princípio 5: Garantir a explicabilidade da IA para confiança e adoção
No mundo complexo e de alto risco da gestão da cadeia de suprimentos, a confiança é primordial. Para que a IA seja realmente adotada e acolhida, ela deve ser explicável – os usuários precisam entender como a tecnologia chega às suas recomendações e previsões. Soluções de caixa preta que não oferecem nenhuma visão sobre seu funcionamento interno podem deixar os profissionais da cadeia de suprimentos hesitantes em confiar nelas, especialmente ao enfrentar decisões críticas com consequências significativas.
A IA explicável fornece transparência sobre os fatores que influenciam seus resultados, permitindo que os usuários interpretem e validem os resultados. Isso não apenas cria confiança, mas também permite que os profissionais da cadeia de suprimentos combinem sua própria experiência com os insights fornecidos pela IA, levando a uma tomada de decisão mais informada e confiante. Ao entender o raciocínio por trás das recomendações da IA, os profissionais podem avaliar melhor sua aplicabilidade a situações específicas e fazer ajustes conforme necessário.
Além disso, a explicabilidade é crucial para identificar e mitigar potenciais vieses em modelos de IA. À medida que esses modelos aprendem com dados históricos, eles podem inadvertidamente perpetuar ou amplificar vieses existentes, levando a resultados injustos ou subótimos. A IA explicável permite a detecção e correção de tais vieses, garantindo que a tecnologia esteja sendo usada de forma ética e responsável.
Conclusão
À medida que os profissionais da cadeia de suprimentos navegam na névoa digital em torno da IA, adotar cinco princípios orientadores é crucial para o sucesso: usar a IA como uma ferramenta para aumento humano, fundir habilmente a IA com heurística e otimização, alavancar a simultaneidade amplificada pela IA, democratizar a IA para os profissionais e garantir a explicabilidade da IA. Ao atingir o equilíbrio certo entre a experiência humana e a inteligência da máquina, as organizações podem aproveitar o poder da IA para aprimorar a tomada de decisões, otimizar processos e impulsionar a inovação em um cenário cada vez mais complexo. Manter-se adaptável, de mente aberta e comprometido com o aprendizado contínuo é essencial para navegar com confiança pela névoa da IA e em direção a um futuro mais eficiente.
