Como gigantes multinacionais estão usando inteligência artificial para ganhar visibilidade

O primeiro erro: falar de ferramenta antes de falar do problema

Uma executiva de digitalização e supply chain de uma multinacional do agronegócio, ao participar de um painel sobre o tema, resumiu bem o ponto de partida: antes de discutir IA como diferencial competitivo, é preciso entender se ela faz sentido para aquele problema específico.

Nem todo processo, segundo ela, precisa de IA. Às vezes precisa ser eliminado. A frase que ela defende em vários fóruns é direta: não automatize o que não devia existir.

Se o processo está errado, a solução começa por corrigir o processo, não por colocar IA em cima dele.

A gerente de produtos de dados de uma multinacional de cosméticos, que também participou do painel, contou como isso funcionou na prática: antes de discutir qualquer ferramenta, o time mapeou o ciclo de vida completo de um produto, de ponta a ponta, para entender a maturidade de cada etapa do processo.

Só processos já maduros entraram na fila para alguma solução de IA. Processos ainda muito imaturos, sem dado sistêmico organizado, não foram para frente, por mais que a tentação de "resolver tudo com IA" estivesse no ar.

IA tradicional já resolve mais do que o hype de IA generativa sugere

Segundo a mesma executiva de cosméticos, muito antes do boom da IA generativa no fim de 2022, a área de dados da empresa já usava o que ela chama de IA tradicional: IA prescritiva e IA preditiva.

Dois exemplos citados: um modelo de IA prescritiva que decide como dividir um estoque limitado entre franqueados quando há restrição de disponibilidade, e outro que decide para qual fábrica, própria ou terceirizada, enviar cada insumo.

Do lado preditivo, um exemplo relevante: testes de validade de produto que tradicionalmente dependem de anos de teste de prateleira em tempo real, prática comum e regulada no setor de cosméticos, hoje podem ser antecipados usando dados históricos de produtos similares para prever a validade esperada, sem esperar o teste completo terminar.

A IA generativa, segundo ela, é a parte mais visível desse movimento, mas não é onde está o maior valor gerado até aqui.

O risco maior não é a IA errar, é ninguém questionar a resposta

Uma executiva de supply chain de uma multinacional de tecnologia e saúde que também esteve no painel foi direta sobre o primeiro critério para qualquer empresa que fale em implementar IA: se o discurso é sobre substituir pessoas, a conversa nem deveria ter começado.

Segundo ela, a IA vai sim substituir tarefas repetitivas, mas o profissional precisa desenvolver a capacidade de aprender coisas novas e perguntar de formas diferentes.

O ponto de maior risco, segundo ela, não é a IA tomar decisões ruins por falta de dado. É a empresa aceitar a primeira resposta sem questionar, tratando a IA como automaticamente confiável.

Ela deu dois exemplos do dia a dia: um chatbot que muda de opinião sobre previsão do tempo quando é questionado de novo, e um pedido de mapa do Brasil que veio com o estado da Bahia posicionado no lugar do Pará.

Quem não conhece a geografia do país entregaria esse erro sem perceber. Dentro de uma empresa, o mesmo problema aparece quando o dado de origem está fragmentado, por exemplo em várias planilhas de Excel desconectadas entre si, e ninguém filtra o viés que isso introduz antes de construir em cima da resposta da IA.

O especialista de processo virou a posição mais estratégica da empresa

Segundo a mesma executiva, antigamente, quando um especialista de processo precisava de uma ferramenta, dependia de TI, de suporte externo, de contratar algo pronto no mercado.

Hoje, com IA, esse mesmo especialista ganha autonomia para desenvolver a própria solução. Ela é enfática ao separar isso de substituição: é pegar o conhecimento técnico que essa pessoa já tem e multiplicar o alcance dele.

A IA funciona como um facilitador que acelera quem já resolve o problema, não como quem resolve no lugar dela.

IA também entrou nas decisões estratégicas, não só na operação

A executiva de cosméticos trouxe um exemplo fora da rotina operacional: revisão de portfólio e segmentação de marca.

O mercado brasileiro de beleza vem enfrentando concorrência crescente de marcas chinesas e coreanas de menor preço, que já ganham espaço real no varejo do setor, além de uma mudança de canal, com o consumidor migrando cada vez mais para compra online.

Diante disso, a empresa usa IA para testar hipóteses como consolidar marcas diferentes em uma mesma loja física, em vez de manter pontos de venda exclusivos para cada marca, e ajustar o portfólio para tickets menores em momentos de crise, quando o orçamento do consumidor para presentes encolhe.

Segundo ela, esse tipo de decisão de portfólio hoje passa por IA tanto quanto qualquer processo operacional.

Antecipar o problema em vez de só reagir a ele

A executiva de tecnologia e saúde trouxe o exemplo do lado logístico. A empresa já opera uma torre de controle de entregas capaz de prever atraso antes que ele aconteça, cruzando a localização real do transporte com o horário previsto de chegada.

Em vez de esperar o cliente reclamar porque a entrega não chegou, o time consegue avisar com antecedência que o prazo vai mudar, o que ela descreve como uma comunicação bem menos desgastante para os dois lados.

O exemplo mais sensível dessa cadeia é a entrega de peças para manutenção de equipamento dentro de hospital.

Saber com precisão a hora exata de chegada da peça permite encaixar a agenda do engenheiro responsável por instalar aquela peça, evitando que ele fique parado esperando ou se desloque cedo demais, e liberando parte do tempo dele para atender outro chamado enquanto isso.

Como decidir onde aplicar IA primeiro

A executiva do agronegócio compartilhou o critério prático que usa para priorizar onde investir. Primeiro, ir ao resultado financeiro da empresa e identificar o maior custo, seja logística, frete ou compra de insumo.

Dentro desse custo, mapear o maior gargalo e avaliar a maturidade do processo por trás dele. Quanto mais baixa a maturidade, maior tende a ser o ganho ao aplicar IA ali, porque a distância entre o estado atual e o possível é maior.

Ela também decidiu tratar a governança de IA como estrutura global, e não regional, evitando que cada país monte seu próprio sistema isolado, o que reduz custo e evita duplicidade.

Um ponto reforçado pela executiva de tecnologia e saúde: nem toda solução precisa ser IA. Às vezes o remédio certo é automação simples, um RPA, um portal, ou até cancelar um processo que não faz mais sentido existir.

O critério é sempre o mesmo: identificar o problema primeiro, sem se apaixonar pela ferramenta que os fornecedores estão empurrando naquele mês.

Conclusão

As três executivas convergem num ponto: o gargalo de hoje não é falta de acesso a conhecimento, isso qualquer IA generativa e um mecanismo de busca já resolvem.

O gargalo é gerenciar tempo e atenção diante de informação, reunião e oferta de ferramenta em excesso.

As multinacionais que estão ganhando visibilidade com IA fizeram o caminho inverso do que parece óbvio: começaram pelo processo, não pela ferramenta; mediram maturidade antes de prometer resultado; e mantiveram alguém questionando a resposta da IA em vez de aceitar a primeira saída como verdade.

O ganho mais citado por elas não foi um número de eficiência isolado, foi a capacidade de decidir mais rápido com menos gente presa em tarefa repetitiva, e mais gente livre para desenvolver a competência que essa nova fase do trabalho exige.

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Perguntas frequentes

Por onde uma multinacional deve começar a aplicar IA?

Pelo processo, não pela ferramenta. O caminho recomendado pelas executivas é ir ao resultado financeiro da empresa, identificar o maior custo, mapear o gargalo dentro dele e avaliar a maturidade daquele processo antes de considerar qualquer solução de IA.

Qual a diferença entre IA tradicional e IA generativa em supply chain?

IA tradicional inclui modelos preditivos e prescritivos usados há anos para otimizar alocação de estoque, priorização de insumos e previsão de validade de produto. A IA generativa, mais recente e mais visível, ainda não é necessariamente onde está o maior ganho operacional nessas empresas.

A IA vai substituir os profissionais dessas multinacionais?

Segundo as executivas do painel, não. Uma empresa que fala em implementar IA para substituir pessoas, segundo elas, nem deveria estar começando essa conversa. A IA substitui tarefas repetitivas, mas amplifica o conhecimento do especialista de processo em vez de tomar o lugar dele.

Qual o maior risco no uso de IA por essas empresas?

Não é a IA errar, é ninguém questionar a resposta dela. Sem dado interno organizado e sem alguém capacitado para avaliar criticamente o que a IA entrega, o erro passa despercebido e a decisão errada segue adiante.

Como a IA está sendo usada para antecipar problemas logísticos?

Cruzando localização em tempo real do transporte com o horário previsto de entrega, algumas multinacionais já conseguem prever atraso antes que ele aconteça e avisar o cliente com antecedência, em vez de reagir depois que a reclamação chega.

Toda solução de eficiência precisa ser resolvida com IA?

Não. As executivas do painel reforçam que às vezes o problema pede automação simples, um RPA, um portal ou até o cancelamento de um processo que não faz mais sentido, e não uma solução de IA propriamente dita.