A inteligência artificial poderá melhorar o desempenho das cadeias de abastecimento, desde que se revejam os processos em vez de se automatizarem as tarefas existentes, de acordo com uma modelação da consultora The Hackett Group. Apresentada a 12 de outubro de 2026 no seu estudo «AI World Class Supply Chain», esta transformação poderá reduzir custos, stocks e prazos logísticos.
A IA na supply chain entra numa nova fase. Depois dos primeiros projetos dedicados à automatização de tarefas ou à melhoria das previsões, o desafio reside agora na transformação das operações de ponta a ponta. O estudo evidencia uma diferença de desempenho potencial entre as organizações que reorganizam os seus processos em torno da IA e as que se limitam a adicionar ferramentas ao seu funcionamento existente.
Ganhos em cada etapa
As projeções da consultora ilustram a dimensão das melhorias possíveis. Ao repensarem os seus processos de planeamento e entrega em torno da IA, as organizações mais avançadas poderão reduzir os seus erros de previsão em 52% e as suas encomendas urgentes em 59%. Os custos de posse dos stocks diminuiriam até 41%, enquanto os prazos entre a preparação de uma encomenda e a sua expedição poderiam ser reduzidos em 38%.
Previsões mais fiáveis permitiriam ajustar melhor os níveis de stock e a sua distribuição na rede. Os armazéns teriam então menos restrições a absorver, o que facilitaria a preparação das encomendas e limitaria as expedições aceleradas destinadas a compensar os atrasos.
O modelo estima ainda que os custos do processo «Plan-to-Deliver», que abrange o planeamento até à entrega, poderão baixar entre 12% e 17%, e que as necessidades em recursos diminuiriam entre 15% e 24%. O desafio consiste, nomeadamente, em libertar as equipas das tarefas de reconciliação de dados, de acompanhamento de exceções e de gestão de urgências, para as reorientar para atividades de maior valor acrescentado. Estes números descrevem um cenário de desempenho alvo, cuja realização depende dos processos existentes, do nível de maturidade digital e da dimensão das transformações empreendidas.
Uma reformulação das operações
Para a The Hackett Group, a acumulação de soluções especializadas não basta para transformar de forma sustentável o desempenho. Ferramentas dedicadas podem melhorar a precisão de uma previsão ou facilitar uma decisão pontual, sem modificar significativamente o desempenho global da cadeia.
O estudo ilustra esta evolução com o caso de um fabricante mundial de tecnologias energéticas que explora mais de 100 fábricas e trabalha com 20 000 fornecedores. Esta empresa implementou agentes de IA, programas capazes de encadear ações de forma semiautónoma, nos processos de entrega recebida e de confirmação de encomendas. Segundo o documento, os sistemas processariam anualmente cerca de dois milhões de linhas de entrega e três milhões de linhas de encomendas de compra, e cada um destes dois processos teria atingido o seu retorno do investimento em quatro meses ou menos.
Uma transformação a medir
Para explorar este potencial, o grupo recomenda começar por estabelecer uma referência de desempenho, depois hierarquizar os casos de uso de acordo com os seus benefícios esperados, custo e complexidade. A reformulação dos processos e do modelo operacional deve depois preceder a implementação em larga escala. Os resultados devem ser acompanhados com indicadores concretos, como a imobilização financeira nos stocks, a fiabilidade das entregas, os custos logísticos e os prazos de processamento, de modo a relacionar os investimentos com ganhos mensuráveis em vez de apenas com o número de ferramentas implementadas.
O estudo baseia-se numa modelação comparativa, que confronta os níveis medianos observados nos pares com cenários alvo ditos «AI World Class». A The Hackett Group indica basear-se em 30 anos de dados de benchmark, análise de processos e experiência em transformação. Trata-se, portanto, de estimativas de ganhos potenciais, e não de um inquérito que meça os resultados efetivamente obtidos por uma amostra representativa de empresas. A consultora não especifica a dimensão da amostra utilizada para cada indicador.
