{"id":32061,"date":"2026-08-11T00:00:00","date_gmt":"2026-08-11T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/angelboss.com.br\/2026\/08\/11\/333989-ia-no-sop-avanca-mas-dados-ainda-limitam-resultados\/"},"modified":"2026-08-11T00:00:00","modified_gmt":"2026-08-11T00:00:00","slug":"333989-ia-no-sop-avanca-mas-dados-ainda-limitam-resultados","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/angelboss.com.br\/en\/2026\/08\/11\/333989-ia-no-sop-avanca-mas-dados-ainda-limitam-resultados\/","title":{"rendered":"IA no S&#038;OP avan\u00e7a, mas dados ainda limitam resultados"},"content":{"rendered":"<p>O estudo <a rel=\"follow\" href=\"https:\/\/www.bcg.com\/publications\/2026\/supply-chain-planning-why-ai-alone-isnt-enough\">Supply Chain Planning 2026<\/a>, divulgado em fevereiro de 2026, aponta que cerca de uma em cada cinco empresas v\u00ea valor em recursos avan\u00e7ados de automa\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o. O interesse \u00e9 alto, mas o retorno concreto ainda \u00e9 pouco tang\u00edvel. Uma das principais raz\u00f5es n\u00e3o est\u00e1 na tecnologia dispon\u00edvel, mas na qualidade da base que a sustenta.<\/p>\n<p>Diferentemente das ferramentas que apenas recomendam a\u00e7\u00f5es, os agentes de IA planejam e executam etapas de um fluxo de trabalho dentro de limites definidos. No S&amp;OP, isso representa uma mudan\u00e7a relevante na forma como o planejamento opera.<\/p>\n<p>Para Geraldo Franciscani, CEO da <a rel=\"follow\" href=\"https:\/\/guidance.ia.br\/?utm_source=pr&amp;utm_medium=dino&amp;utm_campaign=produtosop&amp;utm_content=dinosop1\">Guidance<\/a>, consultoria em dados e intelig\u00eancia artificial, &quot;a principal mudan\u00e7a \u00e9 que o planejamento deixa de ser um retrato est\u00e1tico do neg\u00f3cio e passa a operar como um fluxo cont\u00ednuo de decis\u00e3o. Na pr\u00e1tica, isso permite responder mais r\u00e1pido a varia\u00e7\u00f5es de demanda, rupturas de fornecimento e restri\u00e7\u00f5es de capacidade, por exemplo.&quot;<\/p>\n<p>O uso avan\u00e7a primeiro em tarefas de base: interpreta\u00e7\u00e3o de dados, gest\u00e3o de exce\u00e7\u00f5es e previs\u00e3o de demanda. A partir da\u00ed, os agentes atuam em fun\u00e7\u00f5es delimitadas, como sugerir rebalanceamento de estoque ou gerar um plano inicial, sempre com as decis\u00f5es de maior impacto sob valida\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\n<p>A BCG aponta quatro barreiras recorrentes para a ado\u00e7\u00e3o: qualidade e consist\u00eancia dos dados, confian\u00e7a e explicabilidade das recomenda\u00e7\u00f5es, retorno incremental pouco claro e integra\u00e7\u00e3o deficiente com os sistemas de planejamento. Para Franciscani, todas convergem para o mesmo ponto de origem.<\/p>\n<p>&quot;A discuss\u00e3o mais relevante hoje n\u00e3o \u00e9 se a IA vai entrar no S&amp;OP, mas quando as empresas estar\u00e3o com seus dados preparados para sustentar o seu potencial e em que n\u00edvel de autonomia ela pode atuar com seguran\u00e7a e consist\u00eancia&quot;, afirma. &quot;Um agente s\u00f3 decide bem se for nutrido por dados que re\u00fanem contexto relevante e com modelos focados no desafio a ser resolvido. Com essa base e com regras claras sobre o que ele recomenda e o que pode executar, a autonomia passa a fazer sentido.&quot;<\/p>\n<p>Para a BCG, o que separa quem extrai valor da IA de quem fica preso em pilotos n\u00e3o \u00e9 a tecnologia, mas o modelo operacional: dados confi\u00e1veis, processos redesenhados em torno das decis\u00f5es e governan\u00e7a clara.<\/p>\n<p>Franciscani compartilha dessa vis\u00e3o. Para ele, essa combina\u00e7\u00e3o, e n\u00e3o o grau de automa\u00e7\u00e3o em si, \u00e9 o que vai decidir quem transforma IA em resultado.<\/p>\n<p><img src='https:\/\/api.dino.com.br\/v2\/news\/tr\/333989?partnerId=4593' alt=\"\" style=\"border:0px;width:1px;height:1px;\" \/><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Pesquisa da BCG com mais de 180 l\u00edderes de planejamento mostra que apenas 7% das empresas obtiveram valor real com IA no S&#038;OP. Para Geraldo Franciscani, CEO da Guidance, o motivo \u00e9 estrutural: a maioria das ind\u00fastrias ainda opera com dados dispersos em sistemas diferentes, sem integra\u00e7\u00e3o e sem visibilidade unificada. 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