Morris Cohen
Our AI-generated summary
Our AI-generated summary
Nas cadeias de abastecimento atuais, o modelo antigo de prever a procura com base em tendências passadas está a tornar-se rapidamente obsoleto. Choques e disrupções — desde pandemias e crises geopolíticas até alterações súbitas no comportamento do consumidor — ocorrem com mais frequência e impacto do que nunca. As empresas que dependem apenas de métodos tradicionais de previsão arriscam-se a enfrentar atrasos dispendiosos, ruturas de stock ou excesso de inventário.
Mas existe uma abordagem mais inteligente: o planeamento de cenários suportado por inteligência artificial e por Large Language Models (LLMs). Em vez de apostar tudo num único resultado previsto, esta abordagem prepara o negócio para múltiplos futuros plausíveis, transformando a incerteza numa vantagem estratégica.
O que é o planeamento de cenários e porque é importante?
O planeamento de cenários não visa prever o futuro, trata-se de preparar a organização para um conjunto de futuros possíveis. Inspirado nas ideias de John Kay e Mervyn King em Radical Uncertainty (2020), este método promove o uso de raciocínio qualitativo e narrativas, em vez de depender apenas de previsões quantitativas. A questão-chave passa a ser:
“Qual é o leque de desfechos plausíveis e como podemos continuar a ter sucesso dentro desse leque?”
Ao identificar incertezas críticas e explorar cenários divergentes, mas plausíveis, as empresas conseguem testar estratégias, construir planos de contingência e aumentar a sua resiliência sem necessidade de atribuir probabilidades específicas a cada cenário.
Como a tecnologia torna o planeamento de cenários mais inteligente e prático
Graças aos avanços em Optimal Machine Learning (OML) e na tecnologia de gémeos digitais, é agora possível modelar cadeias de abastecimento com elevado nível de detalhe e realismo. Os gémeos digitais criam simulações dinâmicas e de alta fidelidade da rede logística, acompanhando inventários, capacidade, custos e fatores futuros como previsões e promoções.
A infraestrutura na cloud garante escalabilidade e controlo de custos. Um exemplo concreto é a ferramenta de Gestão de Inventário e Cadeia de Abastecimento desenvolvida pela AD3, em parceria com a LTPlabs. Esta solução permite testar estratégias como: Adição de stock de segurança; Alteração de fornecedores; Mudança nos modos de transporte; Expansão de capacidade. Cada cenário é avaliado com base em KPIs críticos como receita, lucro, custos e níveis de serviço.
O verdadeiro ponto de viragem: os Large Language Models (LLMs)
Os LLMs adicionam uma camada conversacional ao planeamento de cenários, transformando a forma como os planeadores interagem com dados complexos. Com os LLMs, é possível:
- Configurar e ajustar cenários com comandos em linguagem natural
- Traduzir narrativas qualitativas em inputs estruturados
- Validar suposições com base em dados históricos e em tempo real
- Interpretar resultados de simulações e responder a questões qualitativas e quantitativas
LLMs, como a IA generativa, tornam o planeamento de cenários mais rápido, acessível e fácil de comunicar aos decisores. Como referido por Menache et al. (2025), isto permite que os planeadores passem menos tempo com ferramentas técnicas e mais tempo a tomar decisões estratégicas.
Porque é que isto importa para o seu negócio
O que acontece se a sua cadeia de abastecimento for apanhada de surpresa pela próxima disrupção?
O seu modelo de planeamento atual está preparado para um futuro incerto e em constante mudança?
As empresas presas a modelos tradicionais de previsão arriscam-se a perder sinais de alerta e a perder agilidade. Por outro lado, o planeamento de cenários suportado por IA permite:
- Reduzir disrupções dispendiosas
- Tomar decisões mais rápidas e confiantes
- Aumentar a flexibilidade e resiliência operacional
- Ganhar vantagem competitiva em mercados voláteis
Em suma, não se trata apenas de sobreviver à incerteza, trata-se de transformá-la na sua maior vantagem estratégica.
Como começar: perguntas-chave para os profissionais
Para implementar esta abordagem com sucesso, os líderes da cadeia de abastecimento devem refletir sobre:
- Quais são as funcionalidades críticas que o planeamento de cenários deve ter?
- Que estratégias devem ser testadas em contextos de incerteza?
- Que métricas fornecem os melhores insights para suportar decisões?
Com uma infraestrutura de dados robusta, gémeos digitais precisos, técnicas avançadas de otimização e interfaces suportadas por IA, os planeadores podem adotar uma mentalidade de “real option” investindo em capacidades flexíveis e adaptativas que mantêm a resiliência da cadeia de abastecimento, independentemente do que o futuro traga.
Pare de esperar por certezas. Prepare-se para todos os futuros possíveis — e transforme a incerteza numa vantagem competitiva.
Aplicação de LLMs no Apoio ao Planeamento de Cenários na Cadeia de Abastecimento
Da autoria de M. Cohen e V. Deshpande e apresentado na conferência Supply Chain Thought Leaders, a 17 de junho de 2025, este documento explora a integração de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) no planeamento de cenários para cadeias de abastecimento, com o objetivo de gerir a incerteza radical. Os métodos tradicionais de previsão revelam-se inadequados no ambiente imprevisível dos dias de hoje, levando muitas empresas a adiar decisões. O planeamento de cenários, em vez de procurar prever resultados específicos, oferece uma estrutura para avaliar decisões ao longo de um leque de futuros plausíveis. Tal como sublinhado por John Kay e Mervyn King em Radical Uncertainty (2020), os gestores devem recorrer ao raciocínio qualitativo e a narrativas para orientar o seu pensamento. A questão central que orienta esta abordagem é: “Qual é o leque de resultados plausíveis e como podemos manter o sucesso em cada um desses cenários?”
O planeamento de cenários envolve a identificação de incertezas críticas e forças motrizes para construir cenários divergentes, mas plausíveis. Estes cenários não exigem a atribuição de probabilidades, sendo utilizados para avaliar estratégias específicas e desenvolver planos tanto preventivos como reativos. Gad Allon (2025) destaca esta abordagem qualitativa, orientada por narrativas, como essencial para lidar com a complexidade.
A Aprendizagem Automática Ótima (OML) apoia este processo ao permitir cadeias de abastecimento ágeis e resilientes, através da utilização de dados extensivos, detalhados e da criação de gémeos digitais de alta fidelidade. Estes gémeos digitais interligam dados, decisões e resultados numa infraestrutura baseada na cloud que assegura escalabilidade e eficiência de custos.
Como descrito por Agrawal, Cohen e Deshpande na Harvard Business Review (março–abril de 2024), este tipo de infraestrutura pode constituir a espinha dorsal da gestão de cadeias de abastecimento orientada por dados.
A Ferramenta de Planeamento de Cenários AD3 materializa esta abordagem ao modelar a cadeia de abastecimento com base na sua estrutura de rede, estado de inventário e capacidade, economia e informação prospetiva como previsões e promoções. O planeamento de cenários com o AD3 implica modificar este modelo para representar possibilidades futuras do negócio, incluindo alterações na rede, fluxos de produtos e economia da cadeia de abastecimento. As estratégias avaliadas incluem manter inventário de segurança, adicionar fontes de fornecimento, utilizar transportes alternativos, transferir produção e criar nova capacidade. A eficácia de cada estratégia é medida através de indicadores-chave como receita, lucro, custos, taxa de serviço (fill rate) e cobertura de serviço para cada cenário.
Os Large Language Models (LLMs) reforçam o planeamento de cenários ao oferecerem uma interface conversacional para configurar cenários, traduzindo narrativas em inputs quantificáveis e validando-os com base em dados existentes. Estes modelos também auxiliam na interpretação dos resultados das simulações e conseguem responder tanto a perguntas qualitativas como quantitativas sobre o comportamento da cadeia de abastecimento. Menache et al. (2025) salientam como a inteligência artificial generativa simplifica o acesso aos sistemas de planeamento, apoia a explicação das decisões, monitoriza a conformidade e acelera o desenvolvimento de cenários.
As principais conclusões deste trabalho incluem a importância de construir uma infraestrutura de dados transacionais abrangente e de criar gémeos digitais precisos das cadeias de abastecimento. Modelação avançada, algoritmos de optimização de última geração e aprendizagem automática contribuem para a definição de decisões ótimas, enquanto os LLMs tornam o planeamento de cenários mais interativo e acessível. Os responsáveis pelo planeamento são incentivados a adotar uma mentalidade de “real option” que promova a flexibilidade e a resiliência, investindo em capacidades adaptativas.
Para implementar eficazmente esta abordagem, os profissionais devem questionar-se: Quais são as características mais importantes para o planeamento de cenários? Que estratégias devem ser avaliadas? E que métricas devem ser fornecidas pelas ferramentas de cenarização?
Our AI-generated summary
Our AI-generated summary