O uso de Dados para a IA na supply chain: fator-chave de sucesso

As ferramentas equipadas com IA agora permitem refinar as previsões logísticas e melhorar o processo de tomada de decisão por meio de um processamento eficiente da informação. No entanto, para que isso funcione, os players devem alimentar a inteligência artificial com dados relevantes. Aqui estão os pontos essenciais para fazer da IA na supply chain um fator de sucesso para sua organização.

O que é um dado utilizável pela IA na supply chain?

As inteligências artificiais estão se tornando cada vez mais eficientes, no entanto, elas não são capazes de exercer o “bom senso”. Em outras palavras, enquanto elas podem derivar conclusões a partir dos dados fornecidos a elas, elas não sabem fazer a distinção entre informações úteis e não úteis.

Portanto, é necessário alimentar a ferramenta com dados:

• triados;

• ordenados;

• transferíveis eficientemente;

• adequados às necessidades do negócio.

Inicialmente, isso passa por um trabalho de engenharia de dados. Esses dados são colocados em um ambiente técnico específico, onde podemos selecioná-los de acordo com sua relevância e estruturá-los de forma apropriada.

Essas manipulações prévias envolvem a concepção de um processo que permita uma transferência ótima de dados de um ecossistema para outro. É importante ressaltar que a execução bem-sucedida da transferência de informações (de forma eficiente e resiliente) é a condição indispensável para obter um resultado por parte da IA. Se as informações não chegarem ao seu destino de forma confiável, isso compromete a realização dos cálculos, privando assim o usuário das conclusões esperadas.

A avaliação da relevância dos dados, por sua vez, é realizada em uma lógica de resposta a um problema de negócio. Nesse sentido, apenas os dados necessários para produzir a solução de negócio desejada serão mantidos.

Para resumir, a qualidade e a estrutura dos dados fornecidos à inteligência artificial têm mais peso do que sua quantidade.

“A performance tem um custo”, explica Isabelle Badoc, Product Marketing Director na Generix Group. “Quanto mais o algoritmo for alimentado com dados bem pensados para alcançar o objetivo, menos será necessário investir recursos significativos. E isso é melhor para o ambiente!”

Como alimentar adequadamente a inteligência artificial com dados logísticos?

As fontes de informações que podem alimentar a inteligência artificial orientada para a supply chain são diversas. Por exemplo, no caso de um armazém equipado com um WMS (Warehouse Management System), as informações contidas nessa ferramenta podem ser facilmente aproveitadas. De fato, eles são estruturados, geralmente confiáveis e, portanto, não exigirão um trabalho de engenharia muito complexo.

As operações dos usuários integradas ao sistema de informação constituem outra fonte crucial de dados. Esses dados são gerados ao longo dos diversos processos logísticos e são particularmente representativos da realidade do terreno. Ao alimentar os algoritmos, elas fornecem uma base sólida para tomadas de decisão operacionais mais eficazes.

Por fim, o fornecedor da solução deve, naturalmente, levar em consideração os dados provenientes das interações com seu cliente:

• Quais são os problemas de negócios que a ferramenta deve resolver?

• Quais são as especificidades da empresa e de sua organização?

• Quais são as necessidades específicas das partes interessadas (internas e externas)?

Por meio de quais canais os serviços logísticos podem integrar a IA?

De acordo com as empresas e suas expectativas, encontramos dois principais fluxos.

Algumas organizações vão preferir criar sua própria solução internamente. Elas vão então investir em cientistas de dados e montar equipes dedicadas à IA na supply chain. Nessas equipes, os engenheiros de dados terão especialmente o papel de arquitetos.

O objetivo deles? Construir um aplicativo baseado em inteligência artificial com algoritmos desenvolvidos sob medida. Para que essa internalização do desenvolvimento da solução funcione, também será necessário envolver especialistas em negócios para uma compreensão aprofundada das necessidades.

Geralmente, o aplicativo é testado progressivamente até sua adoção pelos usuários finais. Portanto, trata-se de uma implementação longa e, às vezes, complexa.

“Para ajudar os usuários a entender os processos por trás das decisões da IA, devemos ser capazes de descrever os elementos utilizados pelo algoritmo.”

Do outro lado do espectro, algumas empresas optam pela compra de soluções prontas que incorporam IA. Este é, por exemplo, o caso do RMS oferecido pela Generix Group, que utiliza IA como instrumento de desempenho.

Essa opção permite beneficiar de uma ferramenta construída com base nas melhores práticas do setor. Por outro lado, o aspecto modular desses programas garante personalização e adaptação às restrições e especificidades da organização. Os algoritmos personalizados são frequentemente usados em uma fase exploratória, facilitando o início do projeto.

Importante saber: do ponto de vista da responsabilidade e dos custos de operação, os serviços baseados em IA encapsulada em software (ou ofertas SaaS) têm a vantagem de serem operados pelo fornecedor.

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