No mundo acelerado da gestão da cadeia de suprimentos, cada segundo conta. Atrasos, ineficiências e dados desconectados podem ter grandes consequências financeiras e operacionais. O foco do COO é manter uma cadeia de suprimentos durável e sustentável, desde o design do produto até a entrega e operação em um local do cliente.

Essa visão ampla pode produzir operações mais eficientes e maior flexibilidade, produtividade e sustentabilidade porque a tomada de decisão é baseada em dados e os recursos são usados de forma mais estratégica. Ultimamente, no entanto, a cadeia de suprimentos tem dado aos COOs mais do que sua parcela justa de dores de cabeça, especialmente quando se trata de prever e mitigar disrupções: pandemias, guerras comerciais e tarifas, agitação social e até clima extremo. Você conhece a broca. É por isso que a introdução da IA agêntica – agentes inteligentes, por vezes autônomos, que podem entender a linguagem natural, eliminar lacunas de informações, integrar entre sistemas e até tomar medidas – representa uma enorme oportunidade e até mesmo um imperativo empresarial para melhorias operacionais para fabricantes e seus parceiros da cadeia de suprimentos.

Existe uma grande diferença entre a IA generativa e a IA agêntica. Embora a IA generativa seja ótima para criar conteúdo, fazer previsões ou responder a perguntas, a IA agêntica leva tudo mais longe. Ele não gera apenas insights – tem a capacidade de agir com base neles. Os agentes de IA podem trabalhar juntos, tomar decisões e acionar ações em diferentes funções empresariais. Por outras palavras, a IA agêntica desloca a IA da sugestão para a execução.

Os agentes de IA podem dar aos COOs supervisão e controle sobre todos os processos do design à operação quase em tempo real – simplesmente dando ao agente um objetivo a ser alcançado, descrito como uma consulta de linguagem natural. Digamos que o COO do fabricante de tecnologia pergunta ao agente de IA: "Como podemos melhorar a eficiência e reduzir o custo de fabricação de laptops em cinco por cento?" Esse agente de orquestração interpreta a solicitação e tem a latitude necessária para determinar e aplicar as melhores ações a serem tomadas para encontrar as respostas. O agente de orquestração é o proxy do COO em todos os diferentes sistemas envolvidos nesse processo. Ele aproveitará informações de produção, logística, fornecedores e parceiros de negócios – às vezes interagindo com outros agentes de IA nessas áreas – e reunirá tudo para determinar o caminho mais eficiente e menos dispendioso. Isso pode significar mudar de conectores dourados para conectores baseados em cobre, mudando para fornecedores com melhores preços, melhorando a manutenção para reduzir o tempo de inatividade da produção e da montagem ou apenas mudando para um local de montagem mais eficiente.

É fácil ver por que os agentes podem ser exponencialmente mais rápidos em encontrar uma maneira de melhorar a produção, em comparação com a coleta manual de informações de cada departamento.

Para COOs, a IA agêntica apresenta um desafio e uma oportunidade singular. Os agentes de IA têm o potencial de transformar cadeias de suprimentos de operações reativas e isoladas em redes inteligentes e aprimoradas continuamente.

Mas, como acontece com a maioria das novas tecnologias, você precisa separar o hype da realidade. Agora, estamos começando a ver os primeiros sinais de valor real dos agentes de IA na cadeia de suprimentos, com um punhado de agentes de previsão, produção e armazenamento operando com eficiência em seus domínios. Mas a tecnologia está avançando na velocidade da urdidura, e a verdadeira integração desses agentes de IA não está tão longe quanto você imagina. Quando os agentes podem orquestrar o compartilhamento e a reconciliação entre departamentos e funções, não só processos amplos se tornam mais eficientes, mas o COO e o CFO podem trabalhar melhor juntos. É por isso que os COOs precisam considerar agora os primeiros passos em direção à IA agêntica, para estarem prontos à medida que as capacidades crescem.

O que os agentes de IA podem fazer realisticamente hoje?

No momento, os agentes multifuncionais são difíceis de encontrar na natureza, mas as maiores empresas – cuja cadeia de suprimentos é vital – já implementam agentes especializados de IA. Em 2025, quase metade (44%) das vendas de e-commerce de varejo dos EUA fluem pela Amazon e pelo Walmart. O Walmart emprega agentes de IA para prever a demanda e ajustar os níveis de estoque em toda a sua vasta rede de lojas. Os agentes usam dados históricos de vendas e fatores externos (como eventos comunitários ou clima local) para prever a demanda, permitindo que a empresa armazene os produtos certos no momento certo e reduza o estoque em excesso. A Amazon integra agentes de IA em seus centros de atendimento para simplificar as operações de depósito. Os agentes gerenciam o estoque, otimizam o espaço das prateleiras e automatizam a separação de pedidos. Como outro exemplo, a DHL usa agentes baseados em IA para monitorar e otimizar a logística em tempo real. Os agentes rastreiam remessas, identificam possíveis interrupções, como atrasos ou faltas de estoque, e sugerem rotas alternativas para minimizar interrupções.

Mas, cada vez mais, os agentes de IA não se limitam às maiores empresas. Cadeias de suprimentos de todos os portes podem começar a explorar agentes de IA à medida que o ecossistema de IA se desenvolve rapidamente.

Para a maioria das operações da cadeia de suprimentos, agentes de IA totalmente autônomos e interconectados ainda são de natureza muito conceitual, mas a tecnologia está se movendo rapidamente, diz Sree Mangalampalli, vice-presidente de soluções de transformação digital da empresa de IA da cadeia de suprimentos FourKites. Dos 33 tipos diferentes de agentes de IA da cadeia de suprimentos que a Mangalampalli identificou em um artigo do LinkedIn, "Eu diria que 25% são a realidade real nas operações da cadeia de suprimentos hoje (fevereiro de 2025)".

Agentes de IA montam uma curva de aprendizado íngreme

Os agentes de IA de hoje estão apenas começando a expandir seus recursos. Aqui estão quatro fases de desenvolvimento agêntico; cada nova fase representará um grande passo em complexidade.

1. Primeiros insights. Cada agente de IA faz uma consulta de linguagem natural e analisa dados estruturados e não estruturados em sua área da cadeia de suprimentos para fornecer informações relevantes e sugerir um curso de ação.

2. Insights paralelos. A IA detecta padrões nos dados além da consulta inicial. O agente tem a capacidade de dizer: “Você fez essa pergunta, mas, ao analisar os dados para sua resposta, vejo problemas adicionais A, B e C. Você quer que eu aja sobre eles?” Esta fase representa um salto exponencial em complexidade. A ampliação do escopo de possíveis ações a partir da consulta inicial requer trabalho significativo para identificar e ativar todos os processos disponíveis que podem ser executados.

3. Execução sugerida. À medida que o agente se familiariza com suas ações, ele começará a recomendar ações com base em padrões de decisão anteriores. Se você fez uma pergunta semelhante várias vezes no passado, o agente de IA forneceu insights semelhantes e nove delas dez vezes você tomou uma ação semelhante, o agente perguntará se você gostaria que tomasse essa mesma ação desta vez. Nesta fase, o agente de IA fornece ao usuário informações de suporte para tomar decisões.

4. Execução autônoma. Este é o objetivo final da IA agêntica. Agora que o agente de IA "aprendeu" suas respostas a determinadas consultas ou dados, ele tomará medidas por conta própria – ou com intervenção humana muito mínima.

Quanto ao hype versus a realidade, a IA agêntica está definitivamente crescendo rapidamente;mas a autonomia total ainda é um trabalho em andamento, diz Carlos Romo, gerente sênior de contas da CodersLab, que ajuda a automatizar a cadeia de suprimentos da indústria automotiva. “Muitas empresas estão experimentando isso, mas a supervisão humana ainda é necessária para decisões complexas. A tecnologia está evoluindo rapidamente, então estamos nos aproximando de sistemas mais autossuficientes.”

A maioria das organizações da cadeia de suprimentos usa agentes de IA para fazer previsões. Desde a pandemia, as organizações não podem contar com dados históricos como base para o crescimento futuro. "Você precisa trazer fatores de mercado externo com a correlação mais próxima com seus negócios e fazer suas previsões de acordo", diz ele. “Deixe a IA aprender com esses fatores de mercado para entender o quanto ela deve ser ponderada em previsões futuras e como isso afetará sua demanda. É um problema muito complexo, mas o agente está constantemente aprendendo e atualizando sua previsão ao longo do tempo.”

A programação de produção é outro alvo fácil para agentes de IA. Eles podem analisar dados de fornecedores de materiais, modificações do cliente e objetivos de remessa para ter uma programação mais eficiente na área de produção e menos tempo de inatividade. Os agentes de IA estão no depósito, garantindo que o estoque de entrada seja otimizado para remessas de saída, para que você tenha armazenamento limitado e distribuição eficiente.

Esses agentes interagem entre si em toda a cadeia de suprimentos? Ainda não, mas a tecnologia está se movendo rapidamente, diz Mangalampalli. “Dê mais seis meses.”

A arte do possível: o que a IA agêntica projetada para fazer amanhã?

Os casos de utilização da IA agêntica estão surgindo para cada função no processo da cadeia de suprimentos e cada um tem o potencial de melhorar a eficiência, economizar dinheiro e aumentar a automatização em todo o.

O objetivo final é ter todos esses agentes da cadeia de suprimentos específicos de tarefas não só trabalhando juntos, mas trabalhando com agentes de IA em outras áreas da empresa – como vendas e procurement – para criar um processo completo com automação flexível e inteligente.

Design de produto

A IA pode analisar o feedback dos clientes, as tendências de mercado e os dados de desempenho para sugerir melhorias nos produtos existentes ou até mesmo para inspirar novos produtos.

Ao projetar um novo produto de cuidados com a pele, a IA pode capturar todos os dados de atendimento ao cliente da empresa sobre o desempenho de seus produtos atuais e o que está sendo solicitado no mercado. Em seguida, o designer pode perguntar ao agente de IA o que está faltando em seus produtos existentes ou o que os clientes estão pedindo. Por exemplo, a vitamina C e a niacinamida estão em tendência online como os principais ingredientes de cuidados com a pele na demanda para 2025. O agente de IA se aprofundará nos dados de P&D e mídias sociais que correspondem à sua base de clientes e apresentará fórmulas, receitas ou modelos alternativos de como a organização pode criar novos produtos. Poderia até sugerir novos materiais que poderiam ser usados como a substituição de destilados de petróleo - que são proibidos no Reino Unido - com manteiga de karité, cera de abelha ou óleo de coco. Ou pode evitar determinados materiais como parabenos ou alumínio que muitos consumidores não querem em seus produtos.

Produção

Os agentes de IA podem otimizar etapas e processos de produção, e há um crescente interesse em usá-los para controle de qualidade. As ferramentas de inspeção visual já podem identificar defeitos em uma linha de produção em tempo real, reduzindo o desperdício e melhorando a qualidade. Mas o agente de IA não pararia por aí; ele também poderia acionar ordens de trabalho de manutenção ou ajustar os parâmetros de produção automaticamente.

Na fabricação sob contrato, os agentes de IA podem monitorar o andamento dos pedidos de produção e se comunicar diretamente com os sistemas de IA dos contratados para garantir que as organizações estejam cumprindo seus acordos de nível de serviço (SLAs).

Os agentes de IA também determinarão a melhor sequência de etapas na linha de produção e os ajustarão de acordo.

Gestão de depósitos

A IA agêntica adapta continuamente as operações de depósito com base em flutuações de demanda e níveis de estoque. Ele também pode trabalhar com sistemas de robótica de armazém já implementados para melhor armazenar materiais para um uso mais eficiente. Por exemplo, se picos de demanda para um determinado componente eletrônico, os agentes de IA podem ajustar layouts de depósito para garantir que o produto esteja posicionado perto da doca de carregamento para facilitar a acessibilidade. Com a aprendizagem adicional, os agentes de IA automatizarão todo o processo de expedição, embalagem e melhoria das velocidades de atendimento.

Transporte & logística

Os agentes de IA podem otimizar as rotas de entrega, melhorar os prazos de entrega e reduzir os custos de combustível. Eles também podem usar dados externos, como relatórios meteorológicos, preços de gás e notícias de congestionamento portuário, para ajustar remessas ou rotas em tempo real.

Aqui, é vital ter acesso a dados não estruturados, como textos e reportagens. Quando um navio estava bloqueando o Canal de Suez, as informações foram transmitidas por texto e afetaram as cadeias de suprimentos. Dada uma situação semelhante, os agentes de IA poderiam detectar o incidente rapidamente a partir de comunicações internas e feeds de notícias. Eles poderiam então calcular proativamente a economia de redirecionar entregas em torno do Cabo da Boa Esperança ou por terra, e mudar ordens para fornecedores alternativos ou ajustar estratégias de estoque e preços.

Planejamento e previsão

Em breve, os agentes de IA serão sincronizados em toda a produção, planejamento e logística e poderão contar a você o plano de produção mais eficiente a ser usado para atender aos SLAs. Por exemplo, um planejador pode perguntar a um agente de IA se ele deve enviar duas ordens de produção para o mesmo fabricante ou para separar fabricantes para cumprir SLAs. O agente coletará dados sobre matérias-primas, especificidades da produção e requisitos de SLA para formar um plano de ação.

Quando se trata de previsão, o monitoramento de dados estruturados e não estruturados, do clima às mídias sociais às contas de notícias em áudio, com agentes de IA em tempo real pode ajudar as empresas a ajustar rapidamente seus planos de produção e logística.

O que está impedindo a cadeia de suprimentos da IA agêntica?

Os fornecedores de tecnologia estão apostando que as empresas estão prontas para usar bots de IA autônomos, mas as empresas não têm tanta certeza. Enquanto 61% dos participantes do Wall Street Journal Tech Summit em fevereiro disseram que estão experimentando com agentes de IA, 21% disseram que não estão usando-os. A pesquisa descobriu que sua preocupação mais urgente com a tecnologia é a falta de confiabilidade, e isso inclui ter dados confiáveis.

Antes que qualquer tipo de IA possa ser usada com sucesso, as cadeias de suprimentos precisam que os dados estruturados e não estruturados sejam visíveis, corretos e acessíveis. E esse é o problema. As empresas estão se afogando em dados – de sistemas internos, colaborações de fornecedores, fornecedores de logística e até mesmo mídias sociais e sensores de Internet das Coisas (IoT) – mas grande parte deles é isolada, não estruturada ou simplesmente confusa.

Embora um primeiro passo rumo à IA agêntica inclua a obtenção de seus dados em ordem, é mais fácil fazer isso ao começar com alguns agentes em áreas específicas da cadeia de suprimentos.

A Mangalampalli sugere até mesmo mudar para uma mentalidade mais flexível e de melhoria contínua quando se trata de dados. “Não precisa ser perfeito antes de começarmos”, diz.

Que papel as pessoas desempenharão em uma cadeia de suprimentos orientada pela IA agêntica?

Como mencionado anteriormente, os agentes de IA ainda precisam de um ser humano no processo para verificar as decisões que estão tomando. E mesmo com o crescimento dos recursos de IA, o papel humano na gestão da cadeia de suprimentos não desaparece; ela se desenvolve. Não importa quão autônomo o agente é, um ser humano ainda vai estar no centro dele fornecendo supervisão. Mas o conjunto de habilidades do ser humano no centro vai mudar.

Hoje, a gestão da cadeia de suprimentos depende de colaboradores especializados – planejadores, gerentes de fábrica, especialistas em logística e outros. Os agentes de IA absorverão grande parte da expertise necessária para criar novos designs de produto, definir cronogramas de produção na área de produção ou escolher o melhor fornecedor de materiais para um novo produto. Isso mudará a tomada de decisões para operações de negócios e COO e para longe dos especialistas técnicos.

Em vez disso, esses " especialistas em conhecimento; serão encarregados de ter uma visão holística da função específica do agente de IA e como ela interage em toda a cadeia de suprimentos. Eles supervisionarão o desempenho do agente de IA e validarão suas interações com diferentes dados dentro e fora de sua área funcional.

A chave para o sucesso será equilibrar a automação de IA com o julgamento humano. É duvidoso que tenhamos 100% de replicação da cadeia de suprimentos em um agente, e é altamente provável que sempre haja um humano no ciclo. A IA não substituirá os seres humanos, mas os seres humanos que usam IA substituirão os humanos que não a usam.

O que os COOs devem fazer agora?

Para COOs que procuram começar a integrar a IA agêntica à cadeia de suprimentos, a primeira etapa não é comprar a mais recente ferramenta de IA; ela está identificando onde estão os maiores desafios empresariais.

1. Tenha em mente um resultado empresarial claro. Se você entender o resultado, poderá criar seus agentes para alcançá-lo.
2. Verifique seus dados. Você realmente tem os dados certos para resolver esses problemas? Se não, onde você pode obtê-lo?
3. Trabalhe com fornecedores de software. Empresas como a SAP estão desenvolvendo agentes de IA para que os COOs não precisem criá-los do zero. Alguns estão construindo agentes individuais com funções específicas, enquanto outros estão oferecendo – ou planejando oferecer – software que gerencia agentes ou permite que o usuário crie rapidamente seus próprios agentes combinando funções pré-construídas.

A cadeia de suprimentos de hoje está repleta de problemas que podem se beneficiar da IA agêntica. Os agentes de IA estão trabalhando para dominar o compartilhamento e a integração de dados entre todas as empresas globais da cadeia de suprimentos, mesmo que essas fontes usem formatos, padrões e sistemas diferentes. E pode navegar em um ambiente de cadeia de suprimentos dinâmico e complexo. A IA agêntica pode ir além da automação tradicional baseada em regras que depende de cenários predefinidos e, em vez disso, aprender com os dados históricos para prever potenciais interrupções e ajustar automaticamente o plano sem exigir intervenção manual.

Ainda mais promissor é quando os dados podem ser integrados e compartilhados em toda a organização, as interações entre COOs, CFOs e o restante da diretoria executiva são muito mais colaborativas. Isso garante que suas funções estejam trabalhando juntas para encontrar os gargalos e incorporar o equilíbrio certo de autonomia e grades de proteção.

A IA agêntica nos processos do design à operação não é só um upgrade para a IA generativa; pode ser um salto gigante. Ele move a IA de insights passivos para execução ativa. Mas para que isso funcione, as empresas precisam de uma estratégia. Comece com os dados certos, encontre os casos de uso certos e faça com que os agentes de IA primeiro trabalhem com eficiência dentro da disciplina. Você estará pronto à medida que a tecnologia avança. É assim que você passa do hype de IA para os resultados de IA.

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