O ano de 2021 começou com a esperança de dias melhores para a sociedade e economia. Uma pequena amostra de que esse sentimento poderia se concretizar veio da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) ao prever, em maio deste ano, que o PIB global crescerá 5,8% até dezembro, representando uma leve melhora em relação à projeção de 5,6% feita para o ano passado.
Mas se os índices econômicos apontam para uma recuperação, a indústria, motor da economia brasileira, continua patinando com poucas exceções como fabricação de bebidas e fabricação de máquinas e ferramentas. Segundo dados do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), em abril, a produção industrial nacional caiu 1,3% frente a março de 2021, terceira queda seguida.
Esses dados realçam a fragilidade das organizações para lidar com cenários adversos, como a pandemia da Covid-19. Por isso, o termo antifragilidade ganha cada vez mais destaque no mundo corporativo. Isso porque ser antifrágil, segundo Nassim Nicholas Taleb, autor de “Antifrágil: Coisas que se Beneficiam com o Caos”, é algo que melhora quando se está diante de uma situação inesperada. Na prática, enquanto uma empresa resiliente tem aversão ao risco, o antifrágil se molda para lidar com ele. Se para a empresa resiliente risco é veneno, para a antifrágil a volatilidade é quase que uma vitamina.
Daqui em diante, é possível que a antifragilidade deixe de ser um neologismo para se converter em um ativo importante das organizações, principalmente em um futuro onde a turbulência não seja vista simplesmente como uma anormalidade, mas sim uma constante. O conceito antifrágil vai se tornar uma bússola em tempos imprevisíveis. Neste contexto, acredito que o suporte da tecnologia será fundamental para arraigar e multiplicar a antifragilidade dos negócios.
A Inteligência Artificial funciona como esteroides para a análise da complexidade de dados que permite à indústria reorientar sua estratégia de negócio para operar em meio à volatilidade. Gestores podem enriquecer esses modelos com seus conhecimentos e insights sobre economia e geopolítica, efeitos de mudanças abruptas de consumo, inovação em produtos e serviços, para enfim obter conclusões e recomendações para o processo de tomada de decisões.
Dentro do contexto de Indústria 4.0, que visa maior eficiência em toda a cadeia produtiva por meio da conectividade entre máquinas e processos, a Inteligência Artificial vai permitir que as empresas do setor aproveitem ao máximo o volume de informações geradas não apenas no chão de fábrica, mas de todo o time envolvido com a estratégia de negócio.
No caso das companhias que operam no setor logístico, a vantagem de contar com modelos de IA é a previsibilidade, pois o conjunto de dados fornece insights para melhorar a eficácia do planejamento do estoque. Por exemplo, ter mercadorias em excesso eleva o custo de armazenagem, enquanto a falta dos produtos causa perda de margens e de imagem da companhia.
Qual seria o nível ideal de estoque, que combina baixo estoque com alto nível de serviço? IA pode recomendar esses níveis para um sem-número de itens, otimizando ganhos financeiros e incrementando a eficiência operacional para a empresa.
“Fazer previsões é complicado, especialmente sobre o futuro”, dizia Niels Bohr, físico dinamarquês, e Yogi Berra, técnico de beisebol americano. Dois famosos e competentes ehttps://itforum-portal.loomi.com.br/wp-content/uploads/2018/07/shutterstock_528397474.webpsos em seus campos concordam que o futuro é incerto e de forma alguma linear, proporcional e esperado.
Assim sendo, as organizações que tolerarem mais risco e volatilidade em seus processos e modelos de negócio passarão pela crise em posição superior. O mundo complexo, não linear e incerto exigirá uma mudança de mecanismos de gestão e de análise. Neste furacão de mudanças só as estruturas mais flexíveis e antifrágeis ficarão de pé, amparadas na IA e na convivência com riscos pelos líderes desses negócios.
* Antonio Carlos Brito é sênior principal, digital & value engineering para a América Latina da Infor
