O Abismo Decisório na Supply Chain: Por Que Enxergar o Problema Já Não Basta

O Intervalo Entre Ver e Agir

Um caminhão previsto para chegar ao centro de distribuição às 16h vai atrasar até a manhã seguinte. Às 14h, o sistema de transporte já tem essa informação. Em tese, a agenda de recebimento poderia ser reorganizada, as equipes realocadas e a previsão de entrega ao cliente atualizada antes que o atraso gerasse impactos maiores.

Na prática, em boa parte das operações, essa resposta ainda depende de alguém ver o alerta, acionar outra área, consultar uma planilha e obter autorização. O exemplo é de Hélcio Lenz, managing director da Infios para a América Latina, e resume o tema da edição especial "O Abismo Decisório na Supply Chain".

A publicação chama de "abismo da latência decisória" o intervalo entre identificar um desvio operacional e resolvê-lo de forma coordenada. A conclusão central é que a última década de investimentos em sensores IoT, RFID, torres de controle e painéis de BI encurtou o tempo de detecção, mas não o de resposta. Visibilidade, sozinha, não se converteu em resiliência.

A edição foi produzida pela MIT Technology Review Brasil em parceria com a Infios, fornecedora de software de execução de supply chain. Reúne dados de mercado de instituições como Gartner, McKinsey, Capgemini e MIT Center for Transportation & Logistics, além de entrevistas com executivos de Frialsa, GPA, Johnson & Johnson, Martins, Omoda Jaecoo Brasil, Piccadilly, Preunic, Vibra e Wine. Link para a edição completa.

Uma Década Comprando o Diagnóstico

Os números reunidos na edição dão a dimensão do descompasso. Segundo o Gartner, 95% das lideranças dizem que suas cadeias exigem respostas ultrarrápidas, mas só 7% das organizações conseguem executar decisões automatizadas em tempo real.

Na pesquisa global da McKinsey com líderes de supply chain de 2024, as empresas relataram levar, em média, duas semanas para planejar e executar uma resposta depois de uma disrupção. As que encurtaram esse intervalo cresceram quase 4% a mais em receita do que as mais lentas.

O problema não é falta de dado, e sim o que acontece depois dele. Num levantamento da própria Infios com 100 líderes de supply chain dos Estados Unidos, 58% apontaram fluxos manuais como principal fonte de ineficiência, e 51% disseram ainda reagir manualmente aos eventos enquanto eles ocorrem.

Em outras palavras, a tecnologia respondeu à pergunta "onde está o problema?", mas não à seguinte: "quem faz o quê agora?".

O Gargalo É de Alçada, Não de Sistema

Um dos pontos centrais da pesquisa é que a latência decisória é, antes de tudo, um problema organizacional. Túlio Soriano, gerente de Aplicações Logísticas e de Automações da Vibra, resume: a maioria das empresas já integrou sistemas e o dado flui; o que não flui é a decisão.

Na prática, OMS, WMS e TMS trocam informação como nunca. Mas cada sistema continua respondendo a uma área, e cada área responde a uma meta própria, seja custo de frete, produtividade do armazém ou nível de serviço. Diante de um mesmo atraso, cada uma tende a uma resposta diferente.

Jayvison Amorim, diretor-executivo de supply chain da Piccadilly, descreve o efeito: nunca houve tanta informação disponível, nem tantas decisões desalinhadas. Cleber Alves, coordenador de Logística da Omoda Jaecoo Brasil, separa as duas coisas: a empresa que só integrou sistemas compartilha informações; a que coordenou a operação compartilha decisões.

A questão, portanto, sai da área de TI e chega à diretoria. Quem pode liberar uma doca sem pedir autorização? Quem decide redistribuir estoque entre CDs? Qual meta prevalece quando frete e prazo entram em conflito? Sem essas respostas definidas, um alerta em tempo real apenas antecipa a espera.

O Ovo e a Galinha da IA

É nesse ponto que a inteligência artificial entra, e onde costuma emperrar. A edição chama de "paradoxo de bootstrap" um ciclo que muitos gestores reconhecem.

Para participar da execução, a IA precisa de dados confiáveis, processos formalizados e sistemas capazes de receber suas recomendações. Mas muitas empresas só aceitam investir nessa base depois que a IA comprovar retorno, e a IA não consegue comprovar retorno em escala sem essa base.

O resultado são pilotos que funcionam bem em ambiente controlado, com um caso de uso delimitado, dados organizados e um time pequeno, mas que não resistem à operação real, com vários canais, CDs, transportadoras e exceções simultâneas. Segundo a publicação, a maior parte do mercado ainda está entre os dois primeiros níveis de maturidade: a tecnologia mostra o que aconteceu ou sugere o que fazer. Poucas empresas chegaram ao terceiro, em que a IA executa ou dispara a ação dentro de parâmetros definidos.

Alexandre Pignanelli, professor e pesquisador da FGV, propõe inverter a ordem. Antes de automatizar uma decisão, a empresa precisa saber como ela deveria ser tomada: quem é responsável, com quais critérios, o que se resolve localmente e o que precisa ser escalado. Segundo ele, não é preciso esperar dados perfeitos, que provavelmente nunca vão existir, mas sim informações confiáveis o suficiente e definições comuns.

A Conta É Diferente na América Latina

Na entrevista que integra a edição, Hélcio Lenz aponta por que a região está, em média, alguns passos atrás na adoção tecnológica. Tecnologia importada chega mais cara, com royalties e barreiras tarifárias. Ao mesmo tempo, a mão de obra custa menos do que nos Estados Unidos ou na Europa.

Na avaliação de Lenz, esses fatores influenciam a velocidade de adoção, sobretudo quando os ganhos de produtividade não são avaliados em toda a sua dimensão. Somam-se a isso as margens menores de cadeias com baixo valor agregado, o que reduz o espaço para justificar investimentos em logística e tecnologia. Lenz ressalta, porém, que há empresas na região com operações em padrão mundial, no Brasil, no México, no Chile e em outros países.

Esse cenário reforça o peso das mudanças de gestão, que não dependem de licenças importadas. Definir alçadas, alinhar metas entre áreas e estabelecer regras de trade-off exige mais disposição organizacional do que orçamento.

O caso do Martins ilustra essa ordem. A torre de controle da empresa só passou a gerar valor depois que os dados, espalhados por bases diferentes, foram consolidados e cada etapa da operação ganhou uma janela de prazo. Quando uma janela estoura, a torre gera um alerta e aciona a operação, que remaneja esforços entre áreas para recuperar o nível de serviço.

IA Agêntica: Promessa com Asterisco

Para fechar o intervalo, o setor aposta na IA agêntica: agentes que não só analisam e recomendam, mas executam microdecisões rotineiras dentro de parâmetros definidos, como liberar uma doca, replanejar uma rota, avisar o cliente ou priorizar a separação. As pessoas passam a tratar apenas as exceções complexas e de alto impacto.

O mercado já precificou essa promessa. Projeções do Gartner citadas na edição indicam que os gastos com software de supply chain equipado com IA agêntica vão passar de menos de US$ 2 bilhões em 2025 para US$ 53 bilhões em 2030. Segundo o Capgemini Research Institute, 67% dos líderes industriais esperam que agentes assumam a execução autônoma de rotinas de suprimentos.

A própria pesquisa, porém, coloca a tecnologia como último passo, não o primeiro. Um agente só executa dentro dos parâmetros que alguém definiu. Se a empresa nunca decidiu quem pode liberar uma doca ou qual meta prevalece num conflito, o agente não tem regra a seguir, e automatizar uma decisão mal definida apenas faz o erro acontecer mais rápido. Como afirma Lenz, o objetivo não é colocar um agente no centro de todas as decisões, mas identificar onde a autonomia gera valor e onde a experiência humana continua indispensável.

Quem Decide Mais Rápido

A próxima vantagem competitiva na logística, segundo os executivos ouvidos, dificilmente será de quem enxerga mais. Visibilidade se tornou comum. O diferencial passa a ser encurtar o caminho entre o alerta e a ação.

Jonas Laurindvicius, diretor-executivo de supply chain do GPA, aposta que a vantagem estará menos na capacidade de prever tudo e mais na velocidade de adaptação da operação. Para chegar lá, a pergunta que a pesquisa deixa às lideranças não é onde colocar IA, e sim quais decisões estão travadas e por quê. Na maior parte dos casos, a resposta está menos no sistema e mais no organograma.

"O Problema Não É Ter Mais Alertas, Mas Conseguir Reagir a Eles"

Hélcio Lenz, managing director da Infios para a América Latina, fala sobre os limites da visibilidade, o papel da IA na execução logística e o que ainda trava a adoção de tecnologia na região. Respostas enviadas à Tecnologística por e-mail.

A supply chain deixou de ser uma área de apoio porque passou a ter um impacto direto na capacidade de uma empresa crescer de forma sustentável e rentável. Em um mercado cada vez mais competitivo, a eficiência da operação influencia não apenas os custos, mas também a disponibilidade de produtos, o cumprimento de prazos, a experiência do cliente e a capacidade de responder rapidamente às mudanças na demanda.

Duas variáveis ajudam a explicar essa transformação. A primeira é o aumento da concorrência. No Brasil, empresas globais como Amazon, Shopee e Mercado Livre disputam espaço em um mercado cada vez mais competitivo, pressionando as margens e exigindo que as organizações busquem eficiência em cada etapa da operação. A segunda é a evolução das expectativas dos consumidores, que esperam entregas rápidas, pedidos corretos e maior previsibilidade. O nível de serviço exigido está cada vez mais próximo da perfeição, tornando qualquer falha operacional um risco para a satisfação e a fidelização do cliente.

Quando uma empresa tem visibilidade sobre seus estoques, transportes e operações, consegue tomar decisões mais precisas, reduzir desperdícios, evitar rupturas e utilizar melhor seus recursos. Isso se traduz em ganhos de produtividade, maior controle sobre as margens e mais agilidade para identificar oportunidades de crescimento. Nesse cenário, a supply chain passa a ocupar um papel estratégico na tomada de decisões. Mais do que garantir que os produtos cheguem ao destino, ela contribui para que as empresas cresçam com eficiência, atendam melhor seus clientes e construam uma operação preparada para as transformações do mercado. O diferencial está em integrar processos, dados e tecnologia para transformar a complexidade operacional em vantagem competitiva.

Muitas empresas já monitoram pedidos, estoques e transporte em tempo real. Por que a visibilidade, sozinha, não é suficiente?

A visibilidade é um passo fundamental, mas, por si só, não garante melhores resultados. Saber onde está uma carga, qual é o nível de estoque ou se um pedido sofrerá atraso só gera valor quando essas informações são transformadas em decisões e ações concretas. Durante muito tempo, as empresas utilizaram esses dados principalmente para entender o que havia acontecido e corrigir problemas posteriormente. Hoje, a oportunidade está em antecipar cenários e coordenar respostas enquanto a operação ainda está em andamento.

Imagine, por exemplo, que um sistema de transporte identifique que uma carga prevista para chegar às 16h só será entregue na manhã seguinte. Se essa informação estiver integrada aos demais sistemas da operação, será possível reorganizar a agenda de recebimento, ajustar a alocação das equipes e atualizar a previsão de entrega ao cliente antes mesmo que o atraso gere impactos maiores. Tudo isso com mais agilidade e menos necessidade de intervenção manual. O próximo passo, portanto, é evoluir da visibilidade para a inteligência operacional, conectando dados, sistemas e processos para que as informações orientem decisões de forma coordenada. Isso exige não apenas tecnologia, mas também integração entre as diferentes etapas da cadeia de suprimentos. O diferencial competitivo não está somente em saber o que acontece na operação, mas em transformar essa informação em capacidade de resposta, antecipação de riscos e melhores resultados para o negócio.

Por que a execução ainda depende tanto de processos manuais para resolver exceções?

A operação logística está muito exposta ao mundo real: um cliente que não está em casa, uma rodovia interditada, uma enchente que atinge um centro de distribuição. Historicamente, esses imprevistos eram resolvidos por alguém que conhecia o problema. Regras de negócio programadas nunca conseguem antecipar todas as situações. Com a IA, dentro de certos limites, a tecnologia passa a tratar casos que não estavam previstos. O objetivo é reduzir a quantidade de exceções escaladas para as pessoas, para que as equipes se concentrem em planejamento e estratégia.

O que impede a IA de sair do piloto e gerar impacto em escala?

Há um componente de investimento. Um projeto de IA não pode ficar isolado do parque de sistemas da empresa: precisa de interfaces, cibersegurança e integração com as aplicações existentes. E há uma questão cultural. Como executivos, precisamos aprender a pensar os problemas de outra maneira. Enquanto não enxergarmos a IA como uma ferramenta já disponível, teremos dificuldade de ver como ela resolve desafios concretos do negócio.

Como você descreve o estágio da América Latina na adoção de tecnologia para a cadeia de suprimentos?

A América Latina apresenta um cenário bastante heterogêneo quando falamos da adoção de tecnologia na cadeia de suprimentos. Existem diferenças importantes entre os países, os setores e o nível de maturidade das empresas. Embora, de maneira geral, ainda haja uma distância em relação aos mercados mais desenvolvidos, a região também conta com operações de classe mundial no Brasil, no México, na Argentina, no Chile, na Colômbia e no Panamá, que demonstram o potencial da tecnologia para transformar a eficiência operacional. Parte dessa diferença está relacionada às características econômicas da região, à estrutura das cadeias produtivas e à capacidade de investimento das empresas. Em setores com margens mais apertadas, por exemplo, os recursos disponíveis para modernização podem ser mais limitados. Além disso, fatores como o custo de acesso a tecnologias desenvolvidas no exterior e a disponibilidade de mão de obra a custos relativamente menores podem influenciar a velocidade de adoção, especialmente quando os ganhos de produtividade não são avaliados em toda a sua dimensão.

Ainda assim, vejo um cenário promissor. As empresas latino-americanas que investem em tecnologia, integração de processos e inteligência operacional conseguem alcançar níveis de eficiência comparáveis aos de grandes operações globais. O ponto central é compreender que a tecnologia não deve ser vista apenas como um custo, mas como um investimento na capacidade de crescer, responder às mudanças do mercado e competir em condições cada vez mais exigentes. A região tem desafios particulares, mas também reúne empresas, talentos e oportunidades para acelerar essa transformação.

Há algum mercado da região especialmente beneficiado pela reorganização das cadeias depois da pandemia?

O México é um dos mercados da América Latina mais beneficiados pela reorganização das cadeias de suprimentos após a pandemia, principalmente com o avanço do nearshoring. Empresas norte-americanas passaram a buscar alternativas à concentração da produção na Ásia, aproximando suas operações dos mercados consumidores. Com sua localização estratégica e integração comercial com os Estados Unidos, o México vem atraindo investimentos e fortalecendo sua base industrial, especialmente no Norte do país.

Para aproveitar essa oportunidade, porém, as empresas precisam ampliar a eficiência e a capacidade de suas operações. Isso exige investimentos em tecnologia para integrar estoques, armazenagem, transporte e pedidos, garantindo maior visibilidade e agilidade. Nesse cenário, a modernização da supply chain é fundamental para transformar o avanço do nearshoring em competitividade e crescimento sustentável.