Como as Capacidades de Planejamento Impulsionadas por IA Continuarão a Evoluir em 2026

À medida que 2025 chega ao fim, as empresas e os líderes da cadeia de suprimentos estão navegando por uma temporada de festas e um cenário empresarial que são afetados por políticas de tarifas e comércio em mudança, bem como incerteza econômica, que provavelmente continuará a desempenhar um papel em 2026.

Se algo foi aprendido nos últimos anos, é que gerenciar incerteza e volatilidade se tornou o novo normal. Como tal, as metodologias tradicionais de planejamento empresarial de empresa, que muitas vezes envolvem planilhas e informações isoladas entre departamentos, não são mais suficientes.

À medida que a incerteza do mercado e as interrupções da cadeia de suprimentos persistem, a proliferação de dados disponíveis também está em ascensão. Um relatório da McKinsey de 2024 indica que, até 2030, o volume de dados deve aumentar dez vezes desde 2020. Embora os dois não sejam necessariamente diretamente correlacionados, os líderes empresariais estão se tornando conscientes do conceito de aproveitar volumes maiores de dados para ajudar a navegar a incerteza empresarial de forma mais eficaz, tomando decisões informadas por dados. Mais empresas estão adotando uma abordagem abrangente para aproveitar estrategicamente os dados, construindo armazéns de dados, desenvolvendo estratégias de dados de empresa e implementando plataformas impulsionadas por IA com tecnologias de gêmeos digitais. Tais plataformas podem ingerir grandes volumes de dados para modelar vários cenários de negócios e detectar interrupções com antecedência.

Aproveitando a IA para eliminar dados isolados

Uma das primeiras etapas necessárias para implementar uma estratégia de dados abrangente, desde a visão até a realidade, é se concentrar em eliminar silos de dados, digitalizando e unificando os dados e o conhecimento que estão dispersos por toda a organização. Em muitas empresas, vários departamentos operam de forma independente, cada um utilizando suas próprias fontes de dados. Por exemplo, a área financeira usa seu próprio conjunto de dados, a área de compras usa outro conjunto e o planejamento da cadeia de suprimentos usa ainda outro. Além disso, cada departamento está usando seus próprios sinais de dados externos. Isso significa que, se um departamento estiver ciente de um possível atraso de fornecedor, as outras equipes podem não ter visibilidade para essa informação a tempo de tomar decisões que possam impactar a disponibilidade do produto.

Plataformas de planejamento impulsionadas por IA podem ingerir vastos volumes de dados internos e externos, servindo como uma única fonte de verdade. Modelos de gêmeos digitais podem fornecer visibilidade em toda a cadeia de suprimentos e ajudar as equipes a desenvolver insights em vários cenários de planejamento, permitindo que elas tomem decisões de planejamento e negócios colaborativas e informadas por dados. Por exemplo, se houver um aumento na demanda, os dados podem revelar quais fornecedores são mais prováveis de serem capazes de atender a um aumento nos pedidos a tempo, quais podem ter dificuldades em atender a grandes pedidos no último minuto ou se os consumidores em certos mercados são prováveis de mudar para outro sabor do produto se o sabor mais popular estiver em estoque limitado. Se uma equipe de planejamento puder detectar tendências, riscos e oportunidades mais cedo, uma empresa pode mudar para um fornecedor alternativo, usar uma rota de envio diferente ou realocar estoque para centros de distribuição onde a demanda é mais alta, antes que uma interrupção potencial ou de cadeia de suprimentos afete o negócio.

Tais plataformas também podem ajudar a desbloquear e digitalizar o conhecimento interno tribal de toda a organização, permitindo que as equipes trabalhem juntas de forma mais eficiente. Por exemplo, se um planejador com 20 anos de experiência puder determinar a partir dos dados que tanto o Fornecedor A quanto o Fornecedor B têm níveis de estoque suficientes para atender a um aumento na demanda, mas o Fornecedor A é mais confiável, esse planejador sabe priorizar um pedido com esse fornecedor específico. Por outro lado, um planejador menos experiente pode selecionar o Fornecedor B e pode não receber o produto a tempo de atender à demanda. Com uma plataforma de planejamento avançada, um planejador que tenha esse contexto pode inserir manualmente informações do fornecedor, datas de pedido, datas de envio, datas de entrega e mais, que são então codificados no software. Esses insights serão então sinalizados para outros planejadores, para que suas decisões sejam informadas por um contexto semelhante.

Para as empresas que já começaram a implementar ferramentas de IA para ajudar a conectar os dados de toda a organização e da cadeia de valor estendida, elas podem estar prontas para ir além de suas metodologias de planejamento tradicionais e repensar como as plataformas de tecnologia podem desempenhar um papel na unificação de seus dados e insights de negócios, de modo que essencialmente atuem como uma “Estrela do Norte” que alinha o planejamento de negócios integrado em toda a empresa. Essa abordagem permite que as equipes acessem uma fonte de verdade única e compartilhada por meio de uma plataforma digital, obtenham visibilidade sobre riscos e oportunidades emergentes que possam afetar seu negócio e, em seguida, tomem decisões informadas e coordenadas com base nesses insights.

Fortalecendo o planejamento de cenários

Uma vez que o conhecimento interno seja digitalizado e todas as fontes de dados sejam unificadas para facilitar uma colaboração mais eficaz entre as equipes no planejamento e na tomada de decisões, as equipes podem ir além de apenas detectar riscos e interrupções potenciais mais cedo e começar a fortalecer suas capacidades de planejamento de cenários proativos. Quando as equipes utilizam uma plataforma de IA que pode ingerir e conectar dados de várias funções de negócios, elas podem colaborar mais profundamente, traduzindo um evento singular ou interrupção em seu impacto direto no negócio e nos clientes. Uma vez que as equipes de planejamento entendam a situação e seu impacto potencial desde cedo, elas podem, então, explorar vários cenários para ajudar a mitigar os impactos negativos no negócio.

Por exemplo, se uma interrupção da cadeia de suprimentos resulta em uma escassez de um produto de lanche popular, as equipes de planejamento podem usar insights baseados em dados para determinar quantos produtos estão atualmente em estoque e podem ser transferidos para outros centros de distribuição, e identificar áreas com forte demanda de consumidores por outros sabores do mesmo produto. Com esse conhecimento, as equipes de planejamento podem mitigar possíveis escassez e falta de estoque nos varejistas, realocando o estoque para áreas onde o produto está em alta demanda e reequilibrando sabores alternativos em áreas onde também há forte demanda por esses produtos.

Automatizando tarefas por meio de agentes de IA

Plataformas que também têm capacidades de IA agente podem ajudar as equipes a automatizar tarefas de planejamento rotineiras e sugestões de cenários, permitindo que elas se concentrem em estratégias de planejamento e gerenciamento de cenários de nível superior. Os agentes de IA podem ser configurados para automatizar o processo de analisar situações, entender seus impactos e propor múltiplas opções ou cenários para os planejadores revisarem e considerarem. Eles podem ajudar as equipes de planejamento a avaliar diferentes possibilidades, considerando fatores como custo e margem de produto, e responder a mudanças repentinas na demanda ou oferta. Quando inicialmente implementando capacidades de IA agente, os agentes podem propor recomendações para validação humana. Uma vez que a confiança na qualidade de suas recomendações seja estabelecida, os agentes podem transitar para modos autônomos mais amplos com limites definidos.

No entanto, existem instâncias em que um planejador precisa intervir para aprovar um plano ou anular recomendações com base em diretrizes específicas. Um plano de cenário pode sugerir mover o produto de um centro de distribuição no Canadá, mas se o planejador souber que a equipe de vendas está prestes a fechar um acordo com uma grande empresa canadense, esse estoque será necessário para atender a esse cliente no curto prazo. Portanto, o planejador anularia essa opção de cenário.

Novamente, para as empresas que começaram a implementar capacidades de IA agente e começaram a configurar seus agentes para automatizar tarefas específicas, a próxima etapa é identificar oportunidades em que os agentes possam fornecer insights mais profundos para melhorar a produtividade das equipes multifuncionais e sincronizar a tomada de decisões em toda a empresa e nos cronogramas de planejamento de negócios.

Como dimensionar a IA de forma responsável em toda a empresa

Para os líderes empresariais que estão prontos para aproveitar uma plataforma de planejamento impulsionada por IA para conectar os dados da organização e sinais externos (como demanda, estoque e compras) e construir uma estratégia de planejamento baseada em dados, uma das etapas mais importantes é entender as lacunas de valor de negócios que as ferramentas de IA podem ajudar a abordar. Por exemplo, se as equipes de planejamento lutam para analisar grandes volumes de dados ou manter o ritmo de um volume aumentado de cumprimento de pedidos, resultando em vazamento de valor, essas podem ser áreas que se beneficiariam de um piloto de plataforma que possa conectar dados relevantes para fornecer aos stakeholders maior visibilidade sobre onde os problemas surgem e oferecer insights para melhorar a tomada de decisões.

As equipes que são responsáveis por implementar soluções focadas em IA também precisarão obter a aprovação de colegas de trabalho que usarão as ferramentas e plataformas, e testar completamente os resultados e recomendações da plataforma (e incorporar feedback do usuário) antes de permitir que as capacidades autônomas sejam amplamente usadas em toda a equipe. Uma vez que um programa piloto tenha mostrado resultados bem-sucedidos, os líderes empresariais podem considerar onde faz sentido implantar tecnologias de IA adicionais dentro do negócio e aproveitar plataformas para integrar um modelo de planejamento e tomada de decisões de negócios mais coeso e sem interrupções em toda a organização.