A inteligência artificial é o assunto do momento, e muita gente pensa que é algo recente. Entretanto, a IA teve seu berço em 1939, quando um brilhante matemático britânico chamado Alan Turing e seu time se juntaram para decifrar o código alemão Enigma, usado para criptografar as comunicações nazistas durante a Segunda Guerra Mundial. O filme “O Jogo da Imitação”, com Benedict Cumberbatch e Keira Knightley, conta a história incrível dessa jornada, na qual Alan Turing acaba construindo uma máquina que consegue decifrar o código nazista contribuindo de forma decisiva para a vitória aliada – recomendo a quem ainda não assistiu!
Desde então, a inteligência artificial evoluiu em muitas vertentes e aplicações, de linhas de montagem industriais robotizadas até os aplicativos do seu dia a dia que aprendem com seu comportamento de uso e te recomendam desde artigos de leitura até produtos de consumo.
No mundo corporativo, não é diferente. Há várias oportunidades de uso de tecnologias que usam inteligência artificial, automatizando processos e contribuindo para que as decisões sejam baseadas mais em dados do que em feeling.
O pote de ouro
Entre todas as perguntas que a inteligência artificial pode responder, considero uma a mais crítica de todas – qual será a minha previsão de demanda? -, ou seja, quanto minha empresa vai vender de cada produto em cada um de meus elos de cadeia? Entenda elo de cadeia como as lojas ou CDs para varejistas, insumo para S&OP/planejamento de produção para as Indústrias ou mesmo necessidade de compra para distribuidores atenderem seus clientes. Sabendo exatamente quanto vão vender de cada produto em cada localidade, podem assegurar que os produtos estarão disponíveis para a venda nos locais certos, nas quantidades corretas e no momento certo em que o cliente irá procurar o produto para comprar – seja no online ou no offline. O resultado é o aumento de vendas e market share, sem falar na maior satisfação de seus clientes – um verdadeiro pote de ouro!
O tema é tão crítico que há várias soluções no mercado proclamando serem capazes de entregar essa previsão de demanda. E até o fazem, entretanto, com diferentes níveis de assertividade. É preciso estar atento aos tipos de algoritmos utilizados por essas soluções. A maioria se trata de análises estatísticas, limitadas a poucas variáveis e com capacidade preditiva muito pobre, não muito diferente do que se consegue obter com uma planilha Excel. Algumas empresas até utilizam alguns algoritmos de inteligência artificial, como a técnica de fuzzy logic, ou lógica difusa, que até consegue identificar e associar padrões, mas peca na precisão, pois analisa uma quantidade limitada de dados e não se baseia em aprendizado com erro.
O divisor de águas
Então qual tecnologia escolher? A solução que entrega os melhores resultados é a que emprega algoritmos de deep learning em um sistema de redes neurais. Essa tecnologia é um verdadeiro divisor de águas em termos de assertividade de previsão de demanda.
Tudo soa um pouco abstrato, então vou dar um exemplo mais tangível. Imagine que você está tentando prever o tempo. A lógica difusa é como ter um termômetro que só pode dizer se está quente, frio ou algo intermediário. É útil, mas não fornece todos os detalhes de que você precisa.
Por outro lado, usar um sistema de redes neurais para prever sua demanda é como ter um aplicativo meteorológico realmente inteligente que não apenas conhece a temperatura, mas também considera muitos outros fatores, como umidade, velocidade do vento, cobertura de nuvens e padrões climáticos históricos. Ele aprende com dados passados e pode fazer previsões com base em uma visão mais completa de todas as variáveis que influenciaram o resultado.
Da mesma forma, quando se trata de previsão de demanda, a lógica difusa pode dar uma ideia geral se as demandas serão altas, baixas ou moderadas. Por outro lado, um sistema de redes neurais leva em consideração uma ampla gama de informações, como dados de vendas anteriores, comportamentos de clientes, clima, tendências econômicas e até mesmo fatores nos quais você pode não ter pensado. Ele aprende com todas essas informações para fazer previsões mais precisas sobre demandas futuras, assim como o aplicativo de clima inteligente pode fornecer uma previsão mais detalhada e precisa.
Conclusão
Em essência, as redes neurais são como a versão superinteligente das ferramentas de previsão que podem considerar muitos fatores diferentes e aprender com eles para fornecer melhores previsões, recomendações de alocação de estoques mais precisos ou ainda o pedido perfeito de compra ou ressuprimento, tornando-as mais eficazes para sua tomada de decisão em comparação com a lógica difusa e outras ferramentas de IA ou análises estatísticas.