De machine learning a agentes autônomos, a IA entra em uma nova fase no setor e promete redefinir o planejamento, a previsão e a tomada de decisão nas cadeias de suprimentos
A inteligência artificial já deixou de ser promessa no planejamento da cadeia de suprimentos e 2026 tende a marcar uma nova virada nesse processo. É isso que mostra o relatório de tendências da empresa Slimstock, compartilhado com exclusividade para Época NEGÓCIOS.
Se, nos últimos anos, o foco esteve na adoção de algoritmos de machine learning para previsão de demanda e otimização de estoques, o avanço dos modelos fundacionais e da IA generativa abre caminho para uma transformação estrutural na forma como as empresas planejam, decidem e executam suas operações.
Machine learning avança ainda mais
Segundo o material, o machine learning é hoje a camada mais consolidada da IA na supply chain. Algoritmos supervisionados já são amplamente utilizados para previsão de demanda, estimativa de risco de obsolescência, análise de impacto de promoções e identificação de padrões de consumo.
Já abordagens não supervisionadas ajudam a detectar anomalias e agrupar comportamentos semelhantes de clientes ou produtos. Outro avanço importante está no aprendizado por reforço, especialmente aplicado à gestão de estoques.
Nesse modelo, sistemas aprendem por tentativa e erro em ambientes simulados, ajustando políticas de reposição, compra e produção com base em recompensas associadas a custos e níveis de serviço. A tendência é que essa abordagem ganhe espaço em decisões sequenciais e dinâmicas, como planejamento de produção e gestão multinível de estoques.
Deep learning
Apesar do avanço, o machine learning clássico apresenta limitações importantes. Seu desempenho depende fortemente da qualidade e da estruturação dos dados. Problemas complexos e de alta dimensionalidade, comuns na cadeia de suprimentos, desafiam a capacidade de generalização dos algoritmos.
Foi justamente para enfrentar esses desafios que o deep learning ganhou protagonismo. Redes neurais mais profundas permitem modelar funções matemáticas complexas e capturar padrões sofisticados.
Modelos mais versáteis
A grande mudança para 2026 pode vir da adoção crescente dos chamados modelos fundacionais e da IA generativa. Diferentemente dos modelos tradicionais, que aprendem relações específicas entre entradas e saídas, os modelos fundacionais são treinados com grandes volumes de dados e capazes de executar múltiplas tarefas simultaneamente, como os LLMs.
No contexto da supply chain, esses modelos podem gerar dados sintéticos para ampliar bases de treinamento, simular rupturas e cenários extremos, atuar como interfaces em linguagem natural para consultas complexas, explicar previsões e decisões em termos gerenciais e sugerir ajustes automáticos em políticas de estoque
Além disso, começam a surgir pesquisas sobre modelos fundacionais treinados especificamente para problemas decisórios em supply chain, combinando previsão e definição de políticas de reposição em um único sistema.
IA agêntica
Segundo o relatório, múltiplos sistemas autônomos, treinados via aprendizado por reforço, passarão a atuar de forma coordenada, assumindo processos ponta a ponta sem intervenção humana direta. Em teoria, isso poderia significar a automação quase completa de um departamento de supply chain.
voltar
