O que é previsão de demanda por IA?

Ferramentas de IA e outros recursos tecnológicos (incluindo algoritmos de aprendizado de máquina, análise preditiva de dados e automação) podem ajudar a melhorar a precisão e a eficácia dos esforços de previsão. As empresas podem usar a previsão de demanda impulsionada por IA para otimizar os níveis de inventário, melhorar o gerenciamento da cadeia de suprimentos ou fazer escolhas sobre produção, preços e planejamento estratégico.

Essa abordagem ao planejamento de demanda vai além dos métodos tradicionais de previsão, ao utilizar vastos conjuntos de dados e análise de dados mais avançada para se adaptar às mudanças nas condições do mercado e ao comportamento do consumidor. Ela permite que as organizações respondam rapidamente a interrupções, minimizem a falta de estoque, reduzam o excesso de inventário e mantenham uma vantagem competitiva.

A previsão de demanda prevê a demanda do cliente com base em análise e padrões de dados. As empresas dependem dela para prever a demanda futura e alinhar a disponibilidade, aquisição e distribuição de produtos com as tendências do mercado.

Sem uma previsão de demanda precisa, as organizações correm o risco de ficar com excesso de estoque (o que vincula o capital ao excesso de inventário) ou de falta de estoque (o que pode levar à perda de vendas devido à escassez). Previsões de demanda precisas podem melhorar a satisfação dos clientes, garantindo que os produtos que eles desejam estejam disponíveis quando e onde os quiserem.

Os métodos tradicionais de previsão que dependem da análise básica de dados podem ter dificuldades com mudanças ou interrupções inesperadas no mercado. Eles podem não ser capazes de lidar com questões relacionadas a novos produtos que ainda não têm um histórico de vendas para se basear. Ao incorporar modelos de IA e algoritmos de aprendizado de máquina, as organizações podem usar uma gama mais ampla de fontes de dados, incluindo dados em tempo real de dispositivos de Internet das coisas (IOT) redes sociais, indicadores econômicos e previsões meteorológicas.

As soluções de previsão de demanda orientadas por IA são frequentemente mais rápidas e mais eficientes. Por exemplo, o Idaho Forest Group usou melhorias impulsionadas por IA para reduzir o tempo de previsão de mais de 80 horas para menos de 15. As soluções e recursos de inteligência artificial também se destacam em melhorar a precisão geral das previsões — um estudo mostrou que a IA ajudou a reduzir os erros de previsão em até 50%.¹  E as soluções de IA são escaláveis, o que as ajuda a se adaptar às crescentes necessidades de negócios.

A inteligência artificial pode apoiar a previsão de demanda e decisões baseadas em dados de muitas maneiras. A IA permite que as empresas incorporem fontes de dados mais amplas, identifiquem tendências sutis e se adaptem rapidamente às mudanças nas condições. Aqui estão algumas das principais maneiras pelas quais a IA é aplicada:

A IA implementa modelos avançados, como redes neurais e deep learning, para capturar motivações de demanda intrincadas e não lineares. Esses modelos são úteis quando os dados históricos são limitados, como no lançamento de um novo produto ou na entrada em um mercado desconhecido. Essa capacidade de "prever o imprevisível" distingue a IA dos métodos de previsão tradicionais, que geralmente falham sem longos históricos de dados.

Os métodos de previsão tradicionais geralmente se concentram em dados históricos de vendas, registros de inventário e talvez um punhado de indicadores econômicos. A IA amplia drasticamente esse escopo. Ela pode absorver e unificar dados externos de uma ampla gama de fontes estruturadas e não estruturadas: históricos de transações, dados de fidelidade do cliente, tráfego do site, avaliações de produtos, conversas em redes sociais, relatórios meteorológicos, atrasos de remessas e até mesmo acontecimentos geopolíticos.

Ao conectar todos eles, a IA cria uma imagem mais abrangente das forças que moldam os padrões de demanda.

Ao contrário dos modelos estatísticos estáticos, os sistemas de previsão orientados por IA aprendem dinamicamente, o que significa que são iterativos e melhoram continuamente. Algoritmos de aprendizado de máquina identificam relações em dados que são muito complexos ou não lineares para serem capturados pelos métodos de previsão tradicionais.

Por exemplo, eles podem descobrir que uma mudança repentina no sentimento online, combinada com um padrão climático incomum, prevê de forma confiável um aumento em determinadas categorias de produtos. Com o tempo, os modelos melhoram por meio de feedback contínuo, atualizando-se à medida que recebem novos fluxos de dados

A análise preditiva de dados impulsionada por IA vai muito além de projetar tendências lineares. Esses modelos levam em conta a sazonalidade, a atividade da concorrência, as alterações de preços e as campanhas de marketing, mas também integram motivações menos óbvias, como a incerteza econômica ou a volatilidade da cadeia de suprimentos. Isso ajuda as organizações a migrar do planejamento reativo ("o que aconteceu no ano passado?") para a tomada de decisão proativa ("o que provavelmente acontecerá a seguir — e por quê?")

As abordagens tradicionais de planejamento de demanda vêm com um atraso entre a coleta de dados e a tomada de decisão. A IA pode reduzir esse atraso. Ao processar informações em tempo real, ela permite que as empresas identifiquem flutuações repentinas de demanda e respondam imediatamente, seja ajustando estratégias promocionais, realocando inventário ou redirecionando a logística. Esse tipo de agilidade é valioso em mercados rápidos, como moda, produtos eletrônicos e comércio eletrônico.

A previsão de demanda impulsionada por IA oferece inúmeras vantagens, entre elas:

A precisão aprimorada da previsão reduz o risco de excesso ou falta de estoque. Com maior precisão, as empresas obtêm insights praticáveis que podem apoiar melhor o planejamento estratégico e as decisões baseadas em dados.

Os sistemas de IA se adaptam rapidamente às mudanças e interrupções do mercado, o que pode ajudar as empresas a permanecer competitivas e responder de forma eficaz às mudanças na demanda.

Ao minimizar o excesso de inventário e otimizar a alocação de recursos, a IA reduz os custos operacionais e melhora a eficiência financeira geral.

Ter produtos prontamente disponíveis quando os clientes querem leva a uma melhor experiência do cliente e gera fidelidade.

A IA revela padrões e tendências, permitindo que as empresas tomem decisões estratégicas e informadas com base em insights praticáveis.

A IA simplifica os processos da cadeia de suprimentos e de inventário, automatizando tarefas repetitivas e economizando tempo e esforço.

Apesar de seu potencial, a previsão de demanda baseada em IA não está isenta de desafios.

Dados históricos de vendas imprecisos ou incompletos podem prejudicar até mesmo os modelos de IA mais avançados. Além disso, a dependência de dados externos (como sentimento das redes sociais) pode introduzir complicações se as fontes de dados não forem confiáveis ou tiverem viés.

Adotar soluções de IA e integrá-las às partes existentes da empresa pode ser complexo ou exigir um investimento substancial em tecnologia e conhecimento especializado.

As empresas que adotam a IA devem considerar as principais questões de como proteger a privacidade de dados e garantir a conformidade com os regulamentos de dados em evolução.

Apesar desses desafios, os avanços na tecnologia de IA continuam a lidar com muitas dessas limitações, tornando a previsão de demanda baseada em IA cada vez mais acessível e confiável.

Cerca de 88% dos executivos de varejo afirmam que a previsão de demanda é uma área fundamental para melhoria com a IA. Os varejistas usam ferramentas de previsão de IA para prever a demanda dos clientes, otimizar os níveis de inventário e planejar campanhas de marketing. Por exemplo, o Walmart adotou a detecção de demanda impulsionada por IA para analisar o clima, eventos locais e tendências de compra de clientes, melhorando a precisão das previsões.² Os algoritmos de IA também ajudaram grandes varejistas a integrar dados em tempo real de vendas online e em lojas físicas para ajustar o inventário dinamicamente.

Os fornecedores de energia usam sistemas de IA para prever a demanda de eletricidade e combustível, considerando a dinâmica do mercado, os padrões climáticos e o comportamento do consumidor. Essas previsões ajudam a equilibrar a oferta e a demanda, evitar interrupções e se planejar para períodos de pico de uso.

Os restaurantes e fabricantes de alimentos dependem de modelos de IA para prever a demanda sazonal e evitar o excesso de estoque de itens perecíveis. Cadeias de fast-food e varejistas de supermercados têm usado a previsão de IA para modelar mudanças de demanda ligadas a eventos esportivos, feriados e até mesmo tendências alimentares impulsionadas por redes sociais.³

Hospitais e empresas farmacêuticas usam a IA para prever a demanda por suprimentos médicos, garantindo estoque adequado durante emergências ou picos sazonais. Durante a pandemia da COVID-19, as plataformas de análise preditiva de dados ajudaram a prever as necessidades de equipamentos de proteção individual (EPI) e a demanda de distribuição de vacinas, reduzindo a escassez em áreas críticas e ajudando as agências de saúde a se comunicar melhor com o público.

Os fabricantes aproveitam a previsão orientada por IA para alinhar cronogramas de produção com a demanda futura, reduzindo o desperdício e melhorando a eficiência. Por exemplo, o suporte impulsionado por IA ajudou a Novolex, fabricante de embalagens, a reduzir o excesso de inventário em 16% e a reduzir os ciclos de planejamento de semanas para apenas dias. Ao integrar dados históricos de vendas, dados da cadeia de suprimentos e indicadores externos do mercado, os fabricantes podem responder de forma proativa às mudanças na demanda, em vez de reagir após a ocorrência de interrupções.

Os modelos de previsão de IA ajudam os stakeholders da cadeia de suprimentos a lidar com interrupções, ao fornecer insights em tempo real da demanda, da oferta e das condições gerais do mercado. Como resultado, os líderes da cadeia de suprimentos podem manter os níveis de serviço mesmo quando fatores externos, como atrasos nos portos ou escassez de suprimentos, interrompem os cronogramas.

Companhias aéreas e hotéis usam previsões baseadas em IA para otimizar estratégias de preços, gerenciar equipes e alocar recursos. Por exemplo, grupos hoteleiros estão aproveitando ferramentas de IA para alinhar a disponibilidade e os preços de quartos com picos de demanda durante grandes conferências ou temporadas turísticas, aumentando as taxas de ocupação e a receita.

A IA é uma parte necessária dos processos de planejamento de demanda para as empresas que buscam se manter à frente das mudanças do mercado e acompanhar a concorrência. Uma pesquisa da IBM constatou que 90% dos executivos esperam que os fluxos de trabalho da cadeia de suprimentos incluam ajuda de assistentes de IA e automação até 2026.

Para implementar a previsão de demanda orientada por IA com sucesso, as empresas devem:

1. Avalie as necessidades da empresa: defina objetivos e identifique metas ou desafios específicos com os quais as soluções de IA possam lidar.
2. Escolha os provedores certos: selecione ferramentas e provedores de IA que se alinhem aos requisitos organizacionais.
3. Usar dados de alta qualidade: invista em processos robustos de coleta e limpeza de dados para aumentar a precisão das previsões.
4. Envolva os stakeholders: instrua todos os envolvidos sobre os benefícios dos sistemas de IA e como eles podem ser usados. Estabeleça práticas de privacidade de dados, imparcialidade e mitigação de vieses para uma boa governança.
5. Monitore e itere ao longo do tempo: avalie e refine continuamente os modelos de IA para se adaptar às condições de mercado em evolução.