IA generativa no supply chain: onde há valor de verdade e onde ainda é cedo para apostar

Nos dois primeiros conteúdos da nossa série IA além do hype, discutimos o entusiasmo em torno da inteligência artificial (IA). Falamos também sobre como a chamada “IA clássica” – baseada em modelos preditivos e estatísticos – continua sendo responsável por grande parte do valor real entregue às empresas quando trazemos para o supply chain.

Mas, então, se a IA tradicional segue tão eficaz, onde a IA generativa realmente pode gerar valor? E onde ainda estamos diante de expectativas maiores que a entrega?

Quem ajuda a responder é Ricardo Taborda dos Reis, Managing Partner na 7D Analytics, que compartilhou uma visão prática sobre os campos de aplicação da IA generativa dentro e fora do supply chain. Antes de olhar para as aplicações, é importante entender a base técnica da IA generativa.

Entendendo o que a IA generativa faz de fato

A IA generativa é um conjunto de modelos capazes de criar novos conteúdos a partir de padrões aprendidos. Isso inclui textos, imagens, vídeos, áudios, músicas e até códigos de software. Ou seja, estamos falando apenas de família inteira de modelos especializados em diferentes tipos de dados.

Mas, dentro desse universo, os LLMs (Large Language Models) — modelos de linguagem de larga escala — ganham destaque especial, sobretudo no contexto de supply chain. Isso porque grande parte das tarefas operacionais, analíticas e gerenciais desse ambiente envolve interpretação de informação, tomada de decisão baseada em texto, documentação, reuniões, comunicação e integração entre áreas.

É aí que os LLMs brilham — e também por isso são o foco das aplicações mais maduras no momento. Dito tudo isso, onde vemos mais valor da IA generativa na cadeia de suprimentos e onde ainda é cedo para apostar?

Aplicações da IA generativa que já entregam valor no supply chain

1) Apoio a reuniões e registros
As empresas já exploram a IA generativa para tarefas como atas automáticas, resumos de conversas e consolidação de informações. “Tudo que envolve linguagem, a IA generativa tende a ter um desempenho muito bom”, explica Ricardo.

No supply chain, a IA generativa já automatiza tarefas como atas de reuniões e relatórios de S&OP, condensando longas conversas em resumos objetivos com pontos de decisão, riscos e responsáveis. Depois de uma reunião de planejamento, por exemplo, o modelo pode gerar automaticamente o resumo das decisões e destacar pendências por área, economizando horas de trabalho operacional.

2) Nova geração de interfaces de usuário
Um dos usos mais promissores está na criação de interfaces conversacionais.

Em vez de navegar por menus e cliques, o usuário simplesmente explica, em linguagem natural, o que quer fazer. E o sistema traduz esse comando em ação. “Você não precisa saber todos os detalhes de uma ferramenta. A IA entende sua intenção e executa”, diz Ricardo.

Esse novo paradigma pode democratizar o uso de ferramentas complexas, tornando-as mais acessíveis e intuitivas. Mas há uma ressalva: como toda tecnologia generativa, ela ainda está sujeita a alucinações (erros de resposta). Por isso, a checagem dos resultados continua sendo fundamental.

3) Descoberta e análise de conhecimento
Outra frente madura é o uso da IA generativa como assistente de análise de grandes volumes de dados não estruturados.

Em auditorias de qualidade, gestão documental ou tratamento de não conformidades, por exemplo, ela pode vasculhar centenas de páginas e destacar os trechos relevantes, algo que antes exigia horas (ou dias) de leitura humana.

4) Segmentação e classificação de informações
A IA generativa também pode ajudar a organizar e categorizar dados. Ela pode separar automaticamente pedidos de clientes por região, tipo de produto ou perfil de consumo. No entanto, quanto maior a necessidade de precisão, mais importante se torna o uso de prompts bem estruturados e revisões humanas.

As melhores aplicações estão ancoradas em bons prompts, que normalmente não são criados pelo usuário final. “As melhores aplicações são aquelas em que o prompt já vem pré-definido e o usuário apenas insere um pequeno input. Isso garante consistência e reduz o risco de erro”, destaca Taborda.

Casos de uso promissores da IA generativa, mas ainda instáveis

1) Sistemas de recomendação
Utilizar IA generativa para sugerir planos de ação ou estratégias atualmente pode funcionar como ponto de partida, mas não como resposta final. Ela é útil para gerar hipóteses, organizar ideias e revisar planos, mas as alucinações tornam arriscado confiar cegamente em suas recomendações. Ou seja, ainda é necessário contar com a revisão de um especialista.

2) Automação de processos
Automatizar tarefas com IA generativa é possível, mas depende do grau de precisão exigido. Em processos que toleram erro mínimo — como controle de estoque, execução de ordens ou movimentação de sistemas — o risco de falhas ainda é alto.

“Você quer que algo funcione certo quase sempre — 99,9% das vezes. Se a IA errar uma em cada cem, o impacto pode ser grande”, alerta Ricardo.

Com camadas de verificação humana ou automática, porém, esses usos se tornam mais viáveis e já estão sendo testados.

3) Previsões e séries temporais
Modelos de IA generativa estão começando a ser usados para prever demandas e comportamentos. É um campo novo e ainda experimental.

Ricardo observa que há pesquisas promissoras, mas ressalta: “a IA generativa pode prever da mesma forma que nós, humanos, fazemos previsões — com algum raciocínio, mas sem a precisão matemática que certos cenários exigem.”

E onde a IA generativa ainda não entrega?

Existem áreas em que a IA generativa ainda não é a melhor ferramenta, especialmente aquelas que exigem exatidão e cálculo ótimo, como otimização de rotas, planejamento de produção ou alocação de recursos sob alta pressão.

Nesses casos, a IA clássica (com algoritmos especializados) continua sendo insubstituível.

Mas o cenário está evoluindo rapidamente com o surgimento dos agentes de IA, sistemas capazes de orquestrar diferentes modelos e tecnologias. “A IA generativa pode não fazer a otimização, mas pode chamar a IA clássica que faz — e usar esse resultado”, explica Ricardo.

Esses agentes conseguem pensar um plano de ação, executar tarefas, checar os próprios resultados e acionar outras IAs, unindo o melhor dos dois mundos: linguagem e cálculo.

O caminho é de integração — e não de substituição!

Mais do que substituir a IA clássica, a IA generativa está criando um novo modo de interação com a inteligência artificial. Ela amplia o acesso, simplifica o uso e acelera a experimentação.

Mas o valor real virá da combinação entre as tecnologias: usar a ferramenta certa para o problema certo. O trabalho está justamente em estruturar as aplicações de forma que contornem as limitações da IA generativa e aproveitem suas forças. É isso que vai gerar retorno. 

Em resumo: a IA generativa não é o novo “tudo”.

Mas, quando bem aplicada, especialmente em linguagem, descoberta de conhecimento e interfaces inteligentes, ela pode transformar a forma como empresas analisam, aprendem e tomam decisões. O futuro da IA não será generativo ou clássico: será híbrido, orquestrado e cada vez mais colaborativo.

Série IA além do hype

Como em todos os episódios da série IA além do hype, é importante reforçar que as opiniões e perspectivas apresentadas refletem a experiência direta do especialista convidado. Nosso objetivo é justamente trazer vozes do mercado para ampliar o debate e ajudar as empresas a entenderem onde realmente investir energia.

Aqui, na CICLO Academy, estamos acompanhando de perto o avanço da IA e suas aplicações práticas no supply chain. Trazemos especialistas, debatemos tendências e traduzimos o que está em pauta no mercado para o contexto das operações.

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