Inteligência Artificial na distribuição de insumos brasileira
A distribuição de insumos é a espinha dorsal do agronegócio. Garantir que os produtos cheguem aos produtores rurais na qualidade e tempo certo é fundamental, especialmente nesse tipo de atividade em que o “timing” é tão crucial. No entanto, a otimização de todas as operações de uma distribuidora é uma tarefa difícil, abrangendo inúmeras variáveis, incluindo as condições meteorológicas que podem ser bastante imprevisíveis..
Para enfrentar esses desafios, as distribuidoras estão cada vez mais recorrendo às tecnologias, e é nesse sentido que a Inteligência Artificial (IA) pode colaborar (e muito!) com as empresas. Abaixo você pode conferir mais um artigo “Do Micro ao Macro: Tendências e Desafios dos Distribuidores de Insumos”, dessa vez trazendo um aprofundamento de uma tendência, a Inteligência Artificial. Portanto, confira a seguir o que é a IA, suas aplicações, vantagens e desafios específicos para as distribuidoras de insumos agro.
O que é Inteligência Artificial e como pode ser utilizado na distribuição
Embora seja um termo novo para o conhecimento geral, o conceito da IA surgiu com o pai da computação, Alan Turing, em 1950. Naquela época, Turing questionou sobre a possibilidade das máquinas pensarem e fornecerem respostas consideradas “inteligentes” para os problemas, semelhante ao ser humano. Hoje isso é uma realidade. A Inteligência Artificial imita as capacidades de resolução de problemas e tomada de decisões da mente humana, inclusive por esse motivo é chamada de “inteligência artificial”.
Isso é possível através de um software, ou até mesmo um grupo de softwares, sendo ferramentas capazes de processar e armazenar grandes quantidades de dados, aprender com esses dados e, então, fornecer soluções para as empresas, como as de distribuição. Na verdade, a maioria de nós já usa IA sempre que usa um chatbot, assistente de voz, verifica a gramática usando um corretor online ou permite que computadores ou smartphones sugiram palavras ou frases ao escrever e-mails ou mensagens instantâneas .
No contexto empresarial já temos bons exemplos práticos. A Amazon usa a Inteligência Artificial para prever a demanda de produtos, ajudando a manter os níveis de estoque sob controle. O Walmart usa IA para detectar fraudes em remessas (um veículo de carga que sai de um armazém e o que descarrega podem não ser os mesmos, por exemplo), evitando perdas de milhões de dólares.
No segmento da distribuição podemos citar os exemplos americanos da UPS e FedEx. A UPS usa a Inteligência Artificial para otimizar rotas de entrega, economizando muito dinheiro para a empresa. Já a FedEx usa robôs com IA para monitorar os procedimentos de entrega, garantindo que as mercadorias cheguem ao local final no prazo correto. De maneira muito semelhante, a IA pode ser usada na distribuição de insumos agropecuários aqui no Brasil. Note que a logística é um dos principais pontos que podem ser otimizados com essa tecnologia, mas há também mais a se explorar com a IA.
Nos tópicos a seguir apresentamos com mais detalhes todos eles.
Otimização da logística na distribuição de insumos agro
Um estudo da Gartner afirma que até 2026, mais de 75% dos operadores da cadeia de distribuição utilizarão inteligência artificial nas suas operações logísticas. Conforme já citamos acima, essa é a principal área em que é possível entender os benefícios da IA na distribuição de insumos, especialmente no Brasil que possui vastas extensões territoriais e infra estruturas variadas.
Na otimização de rotas, a Inteligência Artificial (IA) desempenha um papel crucial ao encontrar a rota mais eficiente para o transporte. Esse processo envolve considerar diversos fatores, como distância, prazos de entrega, tráfego, consumo de combustível e capacidade do veículo. A adoção dessa tecnologia não apenas reduz os custos de transporte como também melhora a eficiência das entregas, elevando a satisfação do cliente.
O uso de machine learning, um ramo da IA, potencializa essa otimização ao permitir que os algoritmos aprendam a partir de grandes volumes de dados, façam previsões e tomem decisões cada vez mais assertivas. Esse aprendizado é essencial para analisar e identificar padrões nos dados que resultam em rotas mais rápidas e eficazes.
Com o machine learning, o software considera múltiplas variáveis e realiza análises de dados em tempo real. Essa capacidade é fundamental para adaptar as rotas de acordo com condições variáveis de tráfego, eventos inesperados, como acidentes, e otimizar o uso de recursos da frota. Dessa forma, a otimização de rotas logísticas se torna não apenas mais eficiente, mas também mais adaptativa e precisa, contribuindo significativamente para a automatização de operações logísticas.
Previsão de demanda e estoque na distribuição de insumos
Na distribuição de insumos agrícolas, a precisão na previsão de demanda e estoque são essenciais para garantir operações eficientes e também reduzir os custos. A Inteligência Artificial emerge como uma solução para otimizar esses processos. Algoritmos de IA podem analisar uma variedade de dados, como histórico de vendas, sazonalidade, condições climáticas e tendências de mercado, para prever com precisão a demanda futura de insumos agrícolas. Essas previsões permitem uma gestão mais eficiente do estoque, garantindo que o distribuidor tenha os produtos certos disponíveis no momento certo, evitando tanto a escassez quanto o excesso de produtos.
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Também é possível o uso da IA para monitorar safras e condições climáticas em tempo real, através de sensores remotos, dispositivos ou análise de dados já existentes de fontes confiáveis. Isso vai garantir ainda mais segurança nas decisões do negócio das distribuidoras. Esses dados de sensores e dispositivos são analisados por algoritmos de IA, que identificam padrões e anomalias.Com o monitoramento em tempo real, os distribuidores podem ajustar suas estratégias de distribuição e estoque de forma proativa, minimizando perdas e garantindo a disponibilidade dos insumos.
Personalização no Atendimento ao Cliente
Todos sabemos que um atendimento personalizado dos clientes aumenta muito as chances de sua fidelização e maiores compras. A Inteligência Artificial pode ser empregada nesse sentido, oferecendo recomendações de produtos mais relevantes com base no histórico de compras, preferências e necessidades específicas de cada cliente. Isso ocorre também através do machine learning, identificando padrões nos dados de um cliente e usando essas informações da maneira mais adequada para a personalização. Isso permite que as distribuidoras de insumos informem seus assistentes técnicos e especialistas, e criem uma experiência mais envolvente e relevante para seus clientes, levando a um aumento de satisfação.
Até mesmo e-mails personalizados, a implementação de chatbots robustos e outros canais digitais de comunicação com o cliente podem ficar muito mais atrativos com essa personalização, levando a também uma diminuição de custos dessa operação que, muitas vezes, é feita manualmente e sem tanta eficiência. Como, por exemplo, a simples emissão de uma 2ª via de boleto, feita por um chatbot respondendo a uma mensagem de whatsapp.
Nesse contexto, caso sua distribuidora esteja em plataformas de e-commerce agrícolas, saiba que a IA também pode ser integrada a essas plataformas, aprimorando a experiência de compra dos clientes, oferecendo sugestões de produtos, descontos personalizados e um processo de compra mais fluido. Com a IA, os e-commerces podem acompanhar a jornada de um cliente em seu site, observando quais produtos ele navega, o que compra e até mesmo quanto tempo gasta em páginas específicas. Esses dados são então usados para criar perfis detalhados de clientes, destacando preferências e hábitos de suas propriedades. Tudo isso é empregado para a personalização da experiência do cliente na plataforma.
Vantagens e desafios no uso da Inteligência Artificial para os distribuidores de insumos
Os sistemas de Inteligência Artificial dependem fortemente de dados precisos, consistentes e atualizados para fazer previsões e gerar soluções. Garantir a qualidade dos dados em toda a cadeia de distribuição de insumos agro pode ser um desafio, especialmente quando se lida com vários fornecedores, localizações geográficas distintas e diferentes formatos de dados.
Ainda sobre dados, o uso de IA envolve a coleta e o processamento de informações, o que levanta preocupações sobre a privacidade e segurança dos dados. As empresas devem garantir o cumprimento dos regulamentos de proteção de dados (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD) e implementar medidas de segurança robustas para proteger informações confidenciais.
Há também a questão dos altos custos de implementação, já que o desenvolvimento e a integração de soluções de IA nos sistemas existentes podem ser demorados e caros. Também vai ser necessário investir na manutenção contínua para aproveitar plenamente os potenciais benefícios da tecnologia.
Por fim, mas certamente um dos principais desafios, é a gestão de mudanças. A adoção da Inteligência Artificial requer uma mudança de mentalidade e de cultura organizacional. Todos devem trabalhar em conjunto com sistemas de IA e a gestão deve estar disposta a adotar a tomada de decisões baseada em dados.
Conclusões
A integração da inteligência artificial (IA) na distribuição de insumos agrícolas brasileira representa uma evolução significativa nas operações do setor. Ao otimizar a logística, prever demanda/estoque e personalizar o atendimento ao cliente, os distribuidores podem adotar uma abordagem mais inteligente e eficiente do negócio, resultando em redução de custos e maior lucratividade.
Apesar dos desafios, como garantir a qualidade dos dados e lidar com custos elevados de implementação, o potencial da IA é imenso. Ao superar tais obstáculos com inovação, os distribuidores estarão preparados para impulsionar a eficiência e competitividade, promovendo o sucesso em um setor crucial para a economia brasileira.