Gestor de suprimentos ganha papel estratégico na era da inteligência artificial

A gestão de suprimentos está passando por uma mudança estrutural. A automação e a inteligência artificial não estão apenas tornando processos mais rápidos, estão mudando o papel do gestor. O que antes era uma função operacional e reativa passa a exigir análise de cenários, gestão de riscos e decisões estratégicas baseadas em dados.

O levantamento PwC’s 2025, deixa evidente que essa transformação não é apenas tecnológica, mas estratégica. Segundo a pesquisa, 57% dos líderes já integraram inteligência artificial em partes significativas de suas operações ou até em toda a organização, sinalizando que a automação está deixando de ser um experimento isolado e se tornando parte estruturante das operações modernas.

Na prática, essa transformação reduz drasticamente atividades repetitivas como atualização de estoques, consolidação de informações e monitoramento manual de indicadores e libera o gestor para atuar onde realmente gera valor: planejamento, análise e tomada de decisão.

A própria pesquisa mostra que 53% das empresas já utilizam ferramentas avançadas para antecipar interrupções na cadeia de suprimentos, enquanto outras 31% estão em fase de testes. A gestão, antes baseada em histórico e reação a eventos, torna-se preditiva. Demandas futuras, riscos de ruptura, desempenho de fornecedores e variações logísticas passam a ser monitorados em tempo real.

Isso muda a lógica da operação. O foco deixa de ser “resolver problemas” e passa a ser evitá-los.

Na prática, isso significa trabalhar com alertas preditivos de ruptura, recomendações automáticas de compra, simulações de demanda e análises contínuas de performance. O gestor deixa de apagar incêndios e passa a atuar na prevenção de riscos, na otimização de custos e no aumento da resiliência da cadeia.

No entanto, à medida que o uso de IA se amplia, um desafio importante começa a aparecer. O mesmo estudo da PwC indica que 92% dos gestores ainda não obtiveram o retorno esperado dos investimentos em tecnologia. Em muitos casos, o problema não está na tecnologia em si, mas em fatores estruturais: qualidade insuficiente dos dados, dificuldade de integração com sistemas legados e ausência de um modelo de gestão orientado por decisão.

O movimento recente de adoção acelerada de IA generativa reforça esse ponto. Muitas organizações estão implementando interfaces de análise e chat antes mesmo de organizar suas bases de dados, regras operacionais e critérios decisórios. O resultado são sistemas que respondem perguntas, mas não necessariamente resolvem problemas.

Conforme Rafael Fialho, CIO da GTPLAN, “IA sem dados confiáveis, regras claras e governança decisória não gera inteligência, apenas automatiza inconsistências.”

Em quase duas décadas atuando com tecnologia aplicada à cadeia de suprimentos, um padrão se repete: empresas que automatizam apenas processos ganham eficiência operacional; empresas que estruturam critérios, saneiam parâmetros e automatizam decisões constroem previsibilidade, e previsibilidade é uma das formas mais sólidas de vantagem competitiva.

Isso exige disciplina operacional. Parametrizações acumuladas ao longo do tempo, cadastros inconsistentes, políticas de estoque implícitas e decisões baseadas em conhecimento tácito limitam o impacto da tecnologia. A operação continua funcionando, mas sustentada por ajustes manuais e respostas reativas.

Nesse contexto, o papel do gestor muda de forma significativa. Mais do que operar sistemas, ele passa a ser responsável por estruturar critérios, validar parâmetros, interpretar cenários e garantir a coerência das decisões ao longo da cadeia.

“O diferencial competitivo não estará em adotar IA primeiro, mas em ter a disciplina necessária para transformar dados em decisões consistentes e economicamente sustentáveis.”, complementa Rafael.

No setor de saúde, essa transformação é ainda mais crítica. Falhas de abastecimento impactam diretamente a assistência ao paciente e pressionam os custos hospitalares. Modelos preditivos bem aplicados, sustentados por dados íntegros e governança sobre parâmetros, permitem antecipar consumo, reduzir desperdícios, melhorar a disponibilidade de materiais críticos e trazer previsibilidade financeira para as instituições.

A automação não reduz a importância do fator humano, ela aumenta. Ao eliminar atividades operacionais, expõe a necessidade de profissionais mais preparados para tomar decisões em ambientes complexos e dinâmicos.

O futuro da gestão de suprimentos não será definido por quem possui mais sistemas ou mais iniciativas de IA, mas por quem consegue integrar dados, formalizar critérios e estabelecer uma governança efetiva sobre as decisões. Nesse cenário, o gestor deixa de ser um executor operacional e se torna o principal agente de eficiência, resiliência e competitividade das organizações.

**Rafael Fialho é sócio e CIO da GTPLAN e acumula mais de 20 anos de experiência no mercado de tecnologia e inovação, sendo um dos principais especialistas no setor de supply chain no Brasil. É formado em Engenharia de Automação e Controle pela Universidade de São Paulo (USP), possui também a certificação APICS Certified in Production and Inventory Management (CPIM), com expertise em otimização de processos de produção e gestão de inventário.