Como a Inteligência Artificial ajuda a gerenciar riscos

Já foi o tempo em que a Inteligência Artificial era o futuro. Ela está aqui, agora, presente no dia a dia de grande parte das empresas. Entre o universo corporativo, a Gestão de Compras tem sido um dos principais setores revolucionados por ela. Da previsão de demanda à otimização de estoque, da mitigação de riscos à sustentabilidade, a IA está transformando tudo.

Especialmente no gerenciamento de risco da cadeia de suprimentos de hoje, onde a contribuição humana é crítica, a IA tem sido a pedra fundamental. 

Vamos entender o porquê e todos os benefícios que ela pode oferecer. Confira agora!

Gestão de riscos em Compras

A função de compras se tornou uma área estratégica e crítica para a gestão de riscos das empresas, diante da crescente complexidade das cadeias de suprimentos globais. 

As organizações atualmente funcionam com altos riscos de interrupções em ambientes cada vez mais dinâmicos devido a eventos inesperados como desastres naturais, flutuação de demanda, mudanças nas políticas governamentais, fraudes, atrasos de entrega e problemas de qualidade - entre tantos outros que transformaram o processo de compras nos últimos anos. 

Como resultado, empresas e stakeholders se tornaram mais focados na resiliência da cadeia de suprimentos.

Um relatório do Economist Impact, realizado entre janeiro e março de 2024 com 400 executivos dos EUA e da Europa, mostrou que 55% deles antecipam que perturbações significativas na cadeia de abastecimento possam acontecer a qualquer momento. Por isso, não é exagero apontar que a resiliência seja uma prioridade máxima hoje.

Na construção de resiliência, a gestão de riscos em compras é fundamental para identificar, avaliar, mitigar e monitorar as vulnerabilidades associadas à aquisição de bens e serviços de fornecedores, minimizando a exposição da empresa a riscos que possam afetar negativamente suas operações, finanças e reputação. 

De acordo ainda com o mesmo relatório, 63% dos executivos acreditam que a Inteligência Artificial pode ser a principal aliada deles nessa missão. Na verdade, muitos já acreditam que os métodos de gerenciamento de risco baseados em humanos não conseguem mais fazer o trabalho sozinhos e que as cadeias de suprimentos de hoje simplesmente não podem ser gerenciadas sem IA. Afinal, os dados e análises necessários se tornaram muito custosos, demorados e trabalhosos para qualquer empresa.

Dessa forma, espera-se que soluções de gerenciamento de cadeia de suprimentos baseadas em IA sejam instrumentos potentes para ajudar organizações a enfrentar esses desafios, à medida que a quantidade e os tipos de risco proliferam. 

Inteligência Artificial na gestão da cadeia de suprimentos 

A boa notícia é que soluções baseadas em IA estão disponíveis e acessíveis para ajudar as empresas a atingir o próximo nível de desempenho no gerenciamento da cadeia de suprimentos, principalmente através da automação e do machine learning.

Um dos principais benefícios da IA ​​na gestão de risco da cadeia de suprimentos é sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados em tempo real, mapeando e monitorando uma rede de suprimentos inteira, até o último nível.

Nesse sentido, a automação de processos repetitivos e burocráticos  permite uma maior eficiência operacional, economia de recursos e tempo da equipe de compras que poderá se concentrar em atividades mais estratégicas. 

O machine learning, por sua vez,  usa algoritmos avançados para identificar padrões que seriam difíceis de detectar manualmente e os utiliza para fins preditivos ou de tomada de decisão.

Por exemplo, a IA pode ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas sobre seus níveis de estoque e estratégias de preços. A análise de IA pode identificar ameaças potenciais dentro da cadeia de suprimentos analisando dados de fornecedores ou clientes para detectar quaisquer irregularidades ou mudanças – como notar anomalias em pagamentos de fornecedores ou tempos de entrega.

Isso fornece um tempo valioso para os profissionais de compras se adaptarem e anteciparem os riscos, em vez de esperarem que uma interrupção se infiltre até sua operação. E quanto melhores e mais rápidas as empresas se tornarem na identificação, avaliação e mitigação de riscos, mais vantagem competitiva elas podem garantir no mercado.

Mas, como aproveitar concretamente a IA para melhor gerenciar os riscos nos processos de Compras? 

Vamos destacar as principais aplicações!

Eficiência operacional que reduz erros 

As tecnologias de IA podem automatizar fluxos de processos contínuos e tarefas manuais e repetitivas, reduzindo a chance de erros humanos, como inserção de informações incorretas de clientes, quantidades erradas ou produtos equivocados. Por exemplo, ao receber um pedido, o sistema verifica automaticamente a disponibilidade no estoque, gera a ordem de compra e envia a fatura correta ao cliente, minimizando erros que poderiam ocorrer se o processo fosse feito manualmente.

Outros exemplos práticos de como a automação e a eficiência operacional podem reduzir erros humanos na cadeia de suprimentos:

• Sistemas de inventário automatizados que reduzem a possibilidade de erros de contagem de estoque e evita situações de excesso ou falta de produtos; 
• Compras automatizadas quando os níveis de estoque caem abaixo de um determinado ponto, não correndo o risco humano do esquecimento de fazer o pedido; 
• Análise automatizada de contratos e monitoramento do cumprimento das cláusulas contratuais para evitar riscos legais e financeiros.

Monitoramento em tempo real e prevenção de riscos 

A IA realiza o monitoramento contínuo de todos os aspectos da cadeia de suprimentos, permitindo a identificação instantânea e precisa de qualquer anomalia ou alteração que aconteça desde a produção até a entrega final, possibilitando uma resposta rápida da equipe frente a adversidades. 

Nesse contexto, podemos destacar o uso da IA em:

• Prevenção de fraudes, como faturamento duplo, faturas falsas e faturas inflacionadas, monitorando continuamente as transações e alertando os stakeholders sobre quaisquer irregularidades que possam significar comportamento fraudulento, minimizando os custos associados às consequências legais e os danos à marca;
• Notificação de ameaças ambientais, aparentemente imprevisíveis como condições climáticas extremas e desastres naturais, como inundações, tempestades severas ou incêndios florestais, permitindo redirecionar rotas de transporte ou ajustar cronogramas de entrega para evitar atrasos ou danos a mercadorias;
• Detecção de ameaças cibernéticas em tempo real, podendo responder automaticamente, bloqueando o acesso, isolando a ameaça e notificando a equipe de TI para uma resposta mais profunda;

Melhoria na tomada de decisões

Através da análise de grandes volumes de dados, a IA pode fornecer insights e recomendações valiosas para embasar a tomada de decisões estratégicas na gestão de compras, seleção de fornecedores e alocação de recursos, evitando que decisões ruins tragam prejuízos para a empresa.

Algumas das principais práticas de IA para melhorar a tomada de decisões e evitar riscos na gestão de compras:

• Avaliação de desempenho de fornecedores, ao analisar continuamente o histórico dos parceiros com base em métricas como tempo de entrega, qualidade do produto, conformidade com regulamentações e custos, facilitando a substituição de um fornecedor falho;
• Otimização de custos e análise de gastos, identificando oportunidades de economia, como melhores preços, descontos e negociações mais vantajosas, assim como falhas nos processos que causam custos excessivos, como, por exemplo, quando fornecedores duplicados são usados para comprar os mesmos bens;
• Simulação de cenários, através de ferramentas que permitem testar diferentes situações de compra, possibilitando que as empresas avaliem os possíveis impactos de suas decisões antes de implementá-las. 

‍ESG e Conformidade

Permitindo a visibilidade e transparência da cadeia de suprimentos em todos os seus níveis, a IA é capaz de garantir a conformidade legal, social e sustentável de uma empresa e de todos seus relacionamentos, assegurando que a marca não seja associada a atividades que prejudicam o meio ambiente ou a sociedade.

Alguns exemplos práticos de como ela garante isso:

• Gestão de fornecedores, ao classificar parceiros de acordo com seus esforços ESG (Environmental, Social, and Governance), ajudando as empresas a selecionar fornecedores que estejam alinhados com as exigências, reduzindo riscos relacionados à reputação;
• Análise de emissões e poluentes, ao monitorar e analisar as emissões de gases nocivos em tempo real, garantindo que as operações estejam dentro dos limites legais e ambientais;
• Geração de relatórios de ESG, automatizando a coleta e a análise de dados relacionados a práticas ambientais, sociais e de governança, facilitando a criação de relatórios de sustentabilidade precisos, para que a empresa possa comprovar seus esforços legalmente e diante do público.

‍Desafios da integração entre IA e o gerenciamento de riscos em Compras

Há dois segredos para o sucesso dessa integração: uma sólida base de dados e uma forte colaboração entre humanos e IA.

Isso porque a eficácia da IA depende da qualidade dos dados utilizados para treinar os algoritmos. Por isso, é fundamental que os dados sejam precisos, completos e atualizados.

E quanto ao segundo fator, a supervisão e verificação humanas continuam sendo extremamente necessárias, garantindo exatidão, precisão e personalização nas operações de IA. Além de que, os profissionais de suprimentos continuam a desempenhar um papel crucial na tomada de decisões estratégicas, na negociação com fornecedores e na garantia da satisfação dos clientes.

Sendo assim, qualquer investimento considerável em tecnologia deve ser correspondido por esforços de qualificação tecnológica das equipes e mudanças organizacionais nesse sentido. Só então as empresas poderão obter o máximo de retorno das ferramentas e suas infinitas possibilidades.