A Inteligência Artificial se tornou um tema obrigatório nas agendas de negócios, e a pressão pela adoção é real. Embora 80% das empresas globais planejem integrar IA aos seus processos até 2026, de acordo com o Gartner, cerca de 30% não conseguem escalar suas aplicações.
Esse abismo entre intenção e prática revela um desafio central: muitas empresas sabem o que querem fazer, mas não conseguem operacionalizar. Os resultados são PoCs (Proof of Concept) que não saem do papel, dados que não se conversam e expectativas frustradas em torno de uma tecnologia que, quando bem aplicada, tem potencial transformador – especialmente em áreas como compras e supply chain.
Nenhum modelo de IA entrega bons resultados com dados desestruturados. Mais de 77% dos profissionais afirmam ter baixa confiança na qualidade dos dados com que trabalham, de acordo com a pesquisa da Great Expectations. E a consequência disso é a falha de até 42% dos projetos de IA já na fase de treinamento, de acordo com o Instituto de Formação em Tecnologia e Liderança (IFTL).
Quando falamos em cadeias de suprimentos, esse problema se amplia: informações dispersas entre sistemas de sourcing, ERPs, transportadoras e parceiros comprometem a acurácia preditiva e inviabilizam respostas ágeis em cenários críticos – como flutuação cambial, variação de commodities ou tensões geopolíticas.
A fragmentação de sistemas é outra trava frequente. Soluções legadas, muitas ainda com arquitetura baseada em processamento batch, não foram desenhadas para se conectar com IA em tempo real. Isso exige não só modernização técnica, como uma abordagem de integração estruturada, com governança e foco em resultados.
Plataformas low-code e no-code – como GEP SMART™ e GEP COSTDRIVERS™, entre outras ferramentas do mercado – vêm ganhando espaço justamente por resolver esse gargalo. Elas permitem que áreas de negócio construam fluxos e análises com agilidade, mesmo sem apoio técnico constante da TI, distribuindo inteligência estratégica pela organização.
Outro entrave importante é cultural. Em muitas organizações, a IA ainda é vista como ameaça – e não como alavanca. De acordo com o Gartner, cerca de 25% da força de trabalho manifesta resistência por receio de substituição, enquanto mais de 60% das empresas relatam dificuldade em contratar ou formar profissionais para lidar com IA e análise de dados.
A escalabilidade da IA não depende de grandes investimentos iniciais, mas de escopos claros, envolvimento das áreas desde o início e entregas mensuráveis. MVPs bem definidos, que impactam rotinas operacionais e trazem ganhos visíveis em semanas, criam confiança no processo – e abrem caminhos para soluções mais robustas.
Empresas que amadurecem suas cadeias de dados, adotam ferramentas de governança e envolvem compras, finanças e supply chain desde o início têm maior sucesso na adoção de IA. Com os dados certos, no lugar certo, e com as pessoas certas, a tecnologia deixa de ser promessa para virar diferencial.
As empresas que lideram a adoção de IA não são, necessariamente, as que têm mais recursos – mas as que estruturaram uma base sólida: dados confiáveis, integração sistêmica e uma cultura orientada por decisões informadas.
Em supply chain, onde as margens são apertadas e as variáveis mudam a todo instante, ser data-driven deixou de ser opcional. É uma exigência do jogo. E quem tiver coragem de encarar os desafios agora, com clareza e método, estará mais preparado para liderar as cadeias de valor de amanhã.
