Uso de modelos preditivos, automação de decisões e integração de dados reposiciona o papel estratégico da cadeia de suprimentos nas empresas
A inteligência artificial avançou rapidamente sobre a cadeia de suprimentos e consolidou-se como prioridade global. Pesquisa da Gartner publicada em 2025 mostra que 74% dos líderes de supply chain veem a IA como o principal motor de transformação dos próximos anos, embora apenas 23% das organizações tenham, de fato, uma estratégia formal para sua adoção.
O contraste indica um setor que reconhece o potencial, mas ainda amadurece na implementação. Outro levantamento da consultoria revela que somente 29% das empresas desenvolveram ao menos três das cinco capacidades consideradas essenciais para preparar a cadeia para o futuro, como agilidade, resiliência, integração com o ecossistema, alinhamento com a estratégia corporativa e regionalização das operações.
Para a profissional de supply chain Sorahya Camargo, que atua há 20 anos em planejamento, materiais e operações industriais na Nova Zelândia, a IA está mudando a lógica operacional. “A inteligência artificial trouxe previsibilidade real para rotinas que eram reativas. Hoje é possível antecipar variações de demanda, riscos de abastecimento e impactos de capacidade antes que causem instabilidade nas fábricas”, afirma. Segundo ela, a transformação ocorre na qualidade das decisões. “Não substitui equipes. Amplia nossa habilidade de analisar cenários e agir com precisão.”conclui.
As aplicações mais maduras aparecem em três pilares. O primeiro é a previsão de demanda. Segundo análise citada pela Alteryx com base em estudos da McKinsey, modelos estatísticos e algoritmos podem reduzir erros de previsão entre 20% e 50%, permitindo ajustes de produção mais ágeis.
O segundo é a gestão de materiais. Sistemas combinam histórico de consumo, desempenho de fornecedores e dados de mercado para definir o nível ideal de estoque. O terceiro é a logística. Plataformas de otimização calculam rotas, simulam janelas de entrega e ajustam capacidade em tempo real, o que diminui atrasos e falhas de abastecimento.
O impacto não se limita à automação. A IA tem alterado a forma como áreas internas colaboram e como decisões são tomadas em ambientes de alta complexidade. Relatório da BCG destaca que empresas que avançam em digitalização, incluindo analytics, integração de sistemas e centralização de dados, tendem a obter ganhos significativos de agilidade e resiliência, embora poucas tenham alcançado autonomia plena nos processos de decisão.
Para organizações que buscam iniciar esse movimento, Sorahya recomenda três passos práticos. O primeiro é qualificar a base de dados. “Não há modelo inteligente sem dados confiáveis. É preciso revisar cadastros, fluxos e integrações antes de qualquer automação”, diz. O segundo é integrar planejamento, operações e fornecedores em sistemas que permitam visão compartilhada. O terceiro é testar em pequena escala. “Projetos piloto reduzem riscos e aceleram o aprendizado. O objetivo não é substituir pessoas, mas permitir que elas se concentrem no que exige análise e julgamento.”
O avanço da inteligência artificial tende a consolidar, até 2026, uma nova referência para o setor, com decisões mais rápidas, maior precisão e redução de perdas. Embora a maturidade das empresas ainda seja desigual, o consenso entre especialistas é que a IA deixará de ser diferencial e se tornará parte estrutural das cadeias de suprimentos que buscam estabilidade, redução de custos e capacidade de resposta em mercados voláteis.
Sobre Sorahya Camargo
Sorahya Camargo reúne 20 anos de experiência em supply chain, atuando em planejamento de produção, gestão de materiais, controle de estoques e logística em operações industriais na Nova Zelândia e para a América Latina. É pós-graduada em Business Logistics pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná e em International Business Innovation pelo ICL Business School, com sólida atuação em processos estruturados, análise de dados e uso de sistemas integrados como SAP S/4HANA e Ariba.
Ao longo da carreira, liderou rotinas críticas de planejamento, apoiou implementações de sistemas, conduziu projetos de padronização e melhoria contínua e fortaleceu indicadores de performance em ambientes de alta complexidade. Sua experiência inclui coordenação de inventários e demandas multisites, otimização de fluxos logísticos e fortalecimento da colaboração entre áreas como operações, engenharia e supply planning. Reconhecida pela precisão analítica e pela capacidade de antecipar riscos, consolidou-se como referência em estabilidade operacional e tomada de decisão baseada em dados em toda a jornada do supply chain.