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Machine learning e a cadeia produtiva: qual o impacto?

Com uma sociedade cada vez mais adepta e imersa nas soluções tecnológicas, compreender o machine learning (aprendizado de máquina) e a cadeia produtiv e seus impactos no mercado se tornou cada vez mais importante.

Além das grandes empresas, as indústrias também já investem no machine learning como um elemento importante nos processos de produção. Ao contrário do que muitos imaginam, a **inteligência artificial** (IA) não se limita apenas a segmentos específicos.

Assim como nós adquirimos conhecimento ao decorrer da vida, por meio de estímulos, associações e exemplos, as máquinas também podem “aprender” com os dados e informações que lhes são dadas.

O aprendizado computacional funciona de forma eficaz na redução de custos, na otimização de processos e pode representar um grande avanço para as empresas de diversos segmentos no mercado.

Dessa forma, as tecnologias que utilizam a inteligência artificial são itens imprescindíveis na otimização das cadeias produtivas, com atuação no gerenciamento de dados e na gestão automática.

No conteúdo de hoje, falaremos sobre os impactos positivos do machine learning na cadeia produtiva e como essas tecnologias contribuem para a gestão dos negócios e do fluxo financeiro.

O que é Machine Learning?

O termo “Machine Learning” foi utilizado pela primeira vez em 1959 por Arthur Samuel, pioneiro da inteligência artificial e um dos primeiros engenheiros a investir na área.

Assim como acontece com os seres humanos, as máquinas também se desenvolvem por meio de estímulos fornecidos, neste caso, a análise de dados. Pensar na tecnologia como uma extensão da capacidade humana é compreender o potencial transformador do machine learning.

As máquinas irão analisar os dados e aprender com as informações fornecidas, identificando padrões e elaborando respostas sem a presença da intervenção humana.

O machine learning está presente na maioria das ferramentas que utilizamos com frequência no dia a dia, como:

  • aplicativos de GPS e rotas, como o Google Maps;
  • sistemas de segurança de senhas;
  • filtros anti-spam;
  • softwares de gestão corporativa e uma infinidade de funcionalidades que fazem parte da rotina das organizações.

A aplicação de Machine Learning e a tarefas relacionadas à cadeia produtiva representam um grande facilitador no avanço das empresas, pois permite que operações e processos sejam otimizados e melhorados por meio de aprendizado automatizado.

Muito mais do que utilizar programas com um conjunto de habilidades e tarefas já implantadas, as máquinas conseguem desenvolver resultados confiáveis de forma autônoma, por meio de algoritmos que empregam estatística e outras técnicas matemáticas.

Uma revolução na cadeia produtiva

Para as cadeias produtivas, tanto nas indústrias quanto nas demais empresas, o machine learning faz parte de uma nova fase de mercado, em que é possível unir o melhor dos dois mundos: tecnologia e eficiência nos processos.

A cadeia produtiva envolve uma série de processos que vão desde a extração de matéria-prima até a distribuição do produto final.

Em outras palavras, são uma série de estágios técnicos que de forma totalmente integrada irão refletir nos resultados da empresa, nos clientes, nos fornecedores e na distribuição dos produtos.

Hoje em dia, algumas soluções inteligentes são capazes de sincronizar manufaturas, distribuidores, varejos e até mesmo as instituições financeiras diante da demanda da empresa e dos consumidores, tudo isso por meio de máquinas inteligentes.

Com isso, o machine learning e a cadeia produtiva elevam seus níveis de funcionalidade e eficácia, além de fornecerem dados importantes na gestão de estoque e até mesmo fazerem previsões certeiras.

Assim como em vários campos do mercado onde a tecnologia traz um caráter revolucionário, o machine learning representa a grande transformação para redução de riscos na cadeia produtiva, visto que previne possíveis erros e acidentes humanos.

Os benefícios do machine learning para as empresas

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Um dos maiores benefícios do machine learning para as empresas é a otimização dos processos e o fato de agilizar as demandas. No mundo digital, saber processar a enorme quantidade de dados disponíveis e ainda aprender com eles é um diferencial valioso.

Além de revolucionar a cadeia produtiva das empresas, as organizações se beneficiam com a possibilidade de criar algoritmos e visualizar cenários possíveis e viáveis para as empresas.

Além disso, a produtividade aumenta o ritmo com que as automações de processos ocorrem, ou seja, o machine learning executa tarefas que demandam uma quantidade significativa de tempo dos colaboradores, de forma muito mais eficiente e com poucos ou quase nenhum erro.

Implementar o machine learning nas empresas pode ser um grande desafio, por isso, é preciso analisar pontos estratégicos dentro da cadeia produtiva e identificar quais as demandas da organização.

Na prática, é possível visualizar a implementação do machine learning nas seguintes aplicações, entre outras:

  • sistemas de vigilância;
  • detecção e predição de falhas;
  • previsão de futuras demandas;
  • sistema de gestão financeira;
  • controle de estoque, no qual está concentrado o grande capital das empresas e o elemento fundamental da cadeia produtiva.

Um exemplo de uso do machine learning em uma empresa é a plataforma oferecida pela Liber Capital.

A Liber Capital oferece uma plataforma de marketplace com machine learning, que conecta fornecedor, sacado e instituições financeiras para que transações e a antecipação de recebíveis.

O machine learning utilizado pela nossa plataforma obtém análises preditivas e aumenta o engajamento dos programas de antecipação de recebíveis que são operados dentro da plataforma.

Para concluir…

As revoluções tecnológicas têm um poder disruptivo em todo o mercado, pois são agentes transformadoras do comportamento e também de todos os processos internos das empresas.

Compreender a relação entre o machine learning e a cadeia produtiva é essencial para se adequar às demandas do mercado, a fim de manter-se competitivo, e garantir melhores resultados no futuro.

Uma das soluções tecnológicas que podem auxiliar também no fluxo financeiro das cadeias produtivas é a fintech Liber Capital, que oferece a antecipação de recebíveis para fornecedores, gerando valor entre os agentes da cadeia e possibilitando que o comprador encontre melhores oportunidades de prazo em suas negociações.

Cássio M. M. Pereira

Cássio M. M. Pereira

Sócio & Diretor de Operações da Liber Capital. Pós-doutor em Ciência de Dados. Doutor em Inteligência Artificial. Apaixonado pelo mercado financeiro e a fusão desse mundo com inteligência artificial.

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