A Inteligência Artificial (IA) tem sido uma aliada estratégica em muitas transações comerciais, sobretudo nas operações de importação. Sua aplicação é vasta de forma a englobar processos logísticos internacionais, análise de mercado, controle de inventário, relatórios analíticos, previsão de vendas e muitos outros.
Atualmente, a tecnologia se incorpora nas rotinas operacionais, muitas vezes sem que percebamos. Por isso, você, profissional de comércio exterior, pode não ter clareza sobre o papel dos agentes autônomos baseados em Inteligência Artificial.
Tudo indica que, em poucos anos, a experiência humana no comércio exterior será muito diferente do que é hoje. Por essa razão, precisamos compreender o que já está mudando agora. Pensando nisso, resolvemos publicar este artigo com o objetivo de apresentar o conceito de agentes autônomos com IA aplicados ao comércio exterior. Vamos lá?
O que são agentes autônomos baseados em IA
Agentes autônomos baseados em IA são sistemas que utilizam Inteligência artificial para realizar tarefas sem a necessidade de intervenção humana constante.
Esses agentes funcionam como verdadeiros robôs, capazes de resolver problemas e aprender a partir de interações com o ambiente, com base em algoritmos de IA, a tão famosa Machine Learning. Alguns especialistas defendem que essa tecnologia busca aprender como os humanos, mas os desenvolvedores criaram a machine learning para auxiliar, não
para dominar o ser humano.
Como a IA pode tomar decisões operacionais
De maneira geral, a capacidade de transformar dados em insights representa o verdadeiro legado da IA. Entretanto, em alguns contextos, é possível permitir que ela tome decisões operacionais. É nesse ponto que entram os agentes de IA, os
robôs que mencionamos anteriormente. Eles atuam em atividades como controle de estoque e planejamento de rotas de entrega.
Em alguns casos, os desenvolvedores programam a IA com base em regras predefinidas. Assim, ela pode conduzir negociações previsíveis, como a renovação de contratos. Além disso, consegue alocar recursos diante de um atraso inesperado, por exemplo. Para melhor compreender este ponto de vista, acompanhe a
explicação a seguir.
Como é possível utilizar Agentes autônomos baseados em IA no comércio exterior
Ao contrário do que muitos pensam, os agentes autônomos baseados em inteligência artificial não irão tirar o seu emprego, pelo contrário, eles reduzem as atividades repetitivas para que você se dedique à funções mais analíticas e menos operacionais. Veja os exemplos abaixo.
Leitura e processamento automático de documentos formais de importação
Com a implementação do Novo Processo de Importação, a DUIMP (Declaração Única de Importação) se torna uma realidade. Agora é possível concatenar dados de documentos distintos e imputá-los em um único sistema que controla as
atividades de importação. O que antes era burocrático e manual, se torna fluído e interconectado graças à IA.
Análise preditiva aplicada ao PCP
A partir de uma rota internacional, por exemplo, é possível otimizar ao menos três etapas da cadeia logística: evitar gargalos, gerenciar estoques e organizar a linha de montagem. Suponha, então, que uma indústria de produtos eletrônicos situada no Brasil tenha o hábito de importar matéria-prima da China para sua produção.
Nesse contexto, ao utilizar análise preditiva, a empresa consegue otimizar etapas críticas da cadeia logística, como atrasos em portos ou congestionamentos nas estradas. Dessa forma, é possível refazer a programação original e alinhar a linha de montagem, evitando atrasos na manufatura dos produtos.
Além disso, a análise preditiva pode ajustar os níveis de estoque com base na demanda futura, garantindo que a empresa tenha a quantidade ideal de matéria-prima quando necessário, sem sobrecarregar o armazém ou correr o risco de falta
de material.
Automação de fluxos
Hoje importadores, exportadores, despachantes aduaneiros e essencialmente todos os demais envolvidos na cadeia contam com soluções que automatizam processos como a visualização dos melhores fornecedores, NCMs e modais de transporte para cotar.
Recomendação e otimização
É possível utilizar a IA para recomendar quais fornecedores são mais eficientes com base em análises de dados históricos. Isso ajuda na tomada de decisões operacionais para maximizar a eficiência e assim, minimizar os custos, sem a
necessidade de uma intervenção humana direta.
Perspectivas de evolução da tecnologia até 2030
A perspectiva é que até 2030 os agentes de IA estejam operando e aprendendo, por meio do machine learning, com o dobro de dados e em tempo real. Isto significa que será possível atualizar os robôs para resolverem problemas de
maior complexidade, como por exemplo, otimizar as rotas de transporte, considerando condições climáticas e redução da emissão de carbono durante a distribuição. Neste contexto, os agentes de IA poderão auxiliar as empresas que
dependem da logística a contribuir para práticas logísticas mais sustentáveis.
De acordo com o estudo “O Futuro do Emprego 2025”, as empresas participantes reconheceram que o uso da IA no mundo do trabalho põe algumas funções em evidência, entretanto cria espaço para novas. Do ponto de vista global, estima-se que até 2030, a Inteligência Artificial colabore com a criação de mais de 70 milhões de novos empregos nas mais diversas áreas.
Riscos e limites éticos
Apesar dos avanços e benefícios da IA, não podemos deixar de abordar os riscos envolvidos na automação excessiva a ponto de substituir a capacidade analítica humana. Além disso, outro ponto crítico a ser citado se refere à coleta de dados a partir de plataformas inseguras, colocando a privacidade e a segurança da informação em cheque.
Por fim, outro risco importante é o viés algorítmico, que pode surgir quando os sistemas de IA tomam decisões com base em dados históricos que refletem análises parciais ou sazonais.
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