Soluções com Inteligência Artificial não são mais apenas um auxílio luxuoso, e sim uma necessidade constante para o setor logístico do Brasil, especialmente para a análise de um grande volume de dados que permita uma melhor tomada de decisão humana. Durante a 28ª edição da Intermodal South America, a diretora de Negócios para Manufatura e Logística da Totvs, Ângela Maria Gheller Telles, explicou como uma das maiores empresas de tecnologia do país está tratando o tema.
“Com o estágio da transformação digital no Brasil hoje, o grande desafio do uso da Inteligência Artificial na logística são os dados. Na Totvs, temos um data lake que já nos permite desenvolver soluções para agendamento e gerenciamento de pátio através do ChatGPT, por exemplo. Mas a otimização das rotas, cuja estratégia exige diversos inputs diferentes, ainda estamos ensinando os parâmetros para a máquina e a aprimorando. O ponto positivo é que a digitalização começou para o setor logístico brasileiro, mas antes da aplicação da ferramenta, primeiro é preciso definir quais problemas você quer resolver e ter os dados para isso, considerando o histórico de anos atrás”, afirmou Ângela Maria Gheller.
Como treinar a IA para gerar os melhores resultados logísticos?
Uma das maiores empresas globais de consultoria, a McKinsey & Company prevê que a IA generativa irá adicionar entre US$ 2,6 e US$ 4,4 trilhões por ano na economia mundial. Já o banco mundial de investimentos Goldman Sachs acredita que a tecnologia tem o potencial de elevar o PIB mundial em 7% nos próximos 10 anos.
Esses dados foram apresentados pelo Reitor da Saint Paul Escola de Negócios, Adriano Mussa, que lembrou o histórico da inteligência artificial e suas múltiplas possibilidades. Ele ainda ensinou a montar um prompt para IA generativa mais assertivo possível, dividindo a data science da tecnologia em três etapas: descritivo, preditivo e prescritivo, cada um com maior escala de complexidade e de valor com relação ao anterior.
“O maior risco é deixar que a máquina tome uma decisão por você. Os humanos não conseguem processar tamanha quantidade de dados, então a IA vai facilitar pra gente, mas é necessário ter pessoas supervisionando o processo e melhorando o algoritmo. Para montar uma rota, por exemplo, é preciso analisar mapas, horários, o clima e a segurança, entre outros fatores muito complexos. Por isso, é preciso ensinar a máquina a avisar em caso de risco no planejamento, para que ela pare e pergunte ao programador a melhor maneira de seguir adiante”, explicou o Reitor da Saint Paul.
Choque de realidade: digitalização ainda não avançou
O painel “IA Generativa aplicada a Logística e Cadeia de Suprimentos” foi mediado pelo presidente da Abralog, Pedro Moreira, e contou ainda com a participação do diretor-executivo de Supply Chain do Grupo Casas Bahia, Fernando Gasparini. Para ele, “os fundamentos principais da IA são saber onde usar e a que risco”. Na empresa de varejo que ele comanda, a ferramenta é usada, por exemplo, na organização de produtos, eficiência de estoque, gerenciamento de preços e ofertas, e no e-mail marketing. O executivo acredita que ainda é cedo para incorporar a tecnologia no atendimento direto ao cliente.
Já o presidente da BBM Logística, Antonio Wrobleski, afirmou durante o debate na Intermodal que “o setor de logística não está pronto para operar com IA”, e ainda faltam entre 5 e 10 anos para que as empresas concluam uma etapa que vem antes disso: a digitalização de dados e processos. “O país tem mais de um milhão de transportadoras, e 95% delas operam com menos de cinco caminhões. Essa é a realidade, e mesmo nas grandes empresas a distância entre as possibilidades da inteligência artificial e as aplicações atuais é enorme, porque infelizmente temos pouca pesquisa no Brasil”, opinou Antonio Wrobleski.
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