Reimaginando o Supply Chain Commerce: Como a IA Agente está Moldando o Futuro

No mundo acelerado do supply chain commerce, manter-se à frente exige mais do que eficiência operacional — exige uma postura ousada em relação à inovação. Um tema em destaque para todos é como a inteligência artificial (IA), especificamente a IA Agente (Agentic AI), está remodelando o cenário da tecnologia de supply chain.

Em maio deste ano, Sanjeev Siotia, CTO da Manhattan, juntou-se ao professor de Engenharia Industrial do Georgia Tech, Alejandro Toriello, para discutir como a IA está sendo incorporada em diversas funções da cadeia de suprimentos — do planejamento da demanda ao fulfillment — e o que isso significa para o futuro do comércio. Aqui estão alguns dos principais pontos abordados:

Da IA Generativa para a IA Agente: Qual é a Diferença?

A maioria das pessoas já está familiarizada com a IA Generativa (Gen AI) — ferramentas como o ChatGPT que respondem a comandos com texto em linguagem natural. No entanto, como Sanjeev explicou, esses sistemas são essencialmente “sem estado” (“stateless”). Cada solicitação é tratada como uma interação independente, mesmo quando parece ser parte de uma conversa contínua.

É aí que entra a IA Agente (Agentic AI). Em vez de apenas gerar respostas, a IA Agente opera usando um modelo de “pensar, perceber e agir”. A parte do “pensar” é impulsionada por modelos de linguagem de grande porte (LLMs), como os usados na IA Generativa. O “perceber” refere-se à capacidade do sistema de observar e analisar seu ambiente. Já o “agir” é onde está o verdadeiro poder — agentes capazes de tomar ações, executar tarefas e até tomar decisões com base em conhecimento contextual.

Em termos simples, a IA Agente não se trata apenas de responder perguntas. Ela permite um comportamento autônomo e orientado a tarefas, que espelha a forma como os humanos trabalham.

A Ascensão dos Colegas Digitais

Recentemente, a Manhattan anunciou um amplo suporte à IA Agente dentro das soluções Manhattan Active®, incluindo agentes digitais inteligentes e autônomos para revolucionar a execução, a otimização e a experiência do usuário no supply chain commerce.

Sanjeev apresentou um exemplo convincente de como a IA Agente pode aumentar a produtividade: o planejamento de carga. Em operações logísticas tradicionais, planejadores de carga verificam manualmente os embarques, confiando em conhecimentos práticos adquiridos ao longo do tempo para identificar padrões. Agora, a IA Agente pode absorver esse conhecimento e atuar como um assistente personalizado, sinalizando inconsistências, sugerindo correções e, no fim, economizando horas de revisão manual.

Essa é a promessa da IA Agente: criar colegas digitais inteligentes que entendem funções, seguem instruções e tomam decisões de forma independente. Eles podem até colaborar — sistemas com múltiplos agentes podem combinar conhecimentos especializados (por exemplo, tecnologia, marketing, logística) para resolver tarefas mais complexas.

IA é uma Ferramenta, não uma Substituição

Embora a IA desempenhe um papel importante, Alejandro ressaltou que ela não está substituindo a matemática tradicional da cadeia de suprimentos. Na verdade, ela a complementa. Algoritmos consolidados para gestão de estoque, previsão de demanda e otimização continuam sendo essenciais. O valor da IA Agente está na sua capacidade de orquestrar essas ferramentas, escolhendo a correta para cada tarefa, no momento certo.

A IA também está redefinindo a forma como os usuários interagem com softwares. Em vez de navegar por interfaces complexas, o usuário pode simplesmente perguntar: “Onde está meu envio?”, e receber uma resposta clara e acionável. Essa interface de linguagem natural reduz a necessidade de treinamento especializado e torna os sistemas corporativos mais acessíveis para uma base de usuários mais ampla.  

Benefícios da IA Agente no Supply Chain Commerce

Então, onde as empresas verão o maior impacto? Sanjeev destacou quatro áreas principais onde a IA Agente está preparada para entregar valor mensurável:

1. Experiência do Usuário
   A IA pode transformar interfaces rígidas em ferramentas intuitivas e conversacionais. Seja um gerente de armazém ou um planejador, os usuários podem interagir com o software de forma mais natural, usando linguagem comum em vez de conhecimento técnico especializado.
2. Tempo de Implementação
   Tradicionalmente, a implementação de soluções corporativas envolve traduzir requisitos de negócios em configurações técnicas — um processo lento e sujeito a erros. Com a IA, essa tradução pode ser automatizada, reduzindo o tempo e o esforço de implementação.
3. Produtividade
   A IA pode automatizar tarefas repetitivas e demoradas. Desde analisar relatórios até identificar problemas em remessas, a IA Agente libera os colaboradores para se concentrarem em atividades de maior valor, aumentando a produtividade geral.
4. Percepções e Análises de Dados
   À medida que os modelos de linguagem se tornam mais avançados, eles podem fornecer insights mais ricos a partir de grandes volumes de dados. Os usuários podem gerar relatórios detalhados, resumos e visualizações apenas fazendo perguntas — sem precisar criar dashboards personalizados para cada cenário.

Por que a Plataforma da Manhattan Está Preparada para o Futuro da IA Agente

Nem todos os sistemas são iguais quando se trata de integração com IA. A Manhattan investiu cedo na construção de uma arquitetura robusta e orientada por APIs, permitindo que os agentes não apenas “enxerguem” os dados, mas também tomem ações com base neles.

Agir sobre dados não diz respeito apenas a gerar insights — trata-se de execução. Seja ajustando planos de envio, notificando fornecedores ou acionando alertas, os agentes precisam de acesso seguro e validado aos sistemas centrais. É aqui que a plataforma moderna da Manhattan se destaca.

Ela foi projetada para permitir que os agentes operem dentro de limites seguros, garantindo a integridade dos dados enquanto possibilita automação em grande escala.

Construindo Agentes: Mais Fácil do que Você Imagina

Para facilitar o início das equipes, a empresa apresentou o Manhattan Agent Foundry™, um conjunto de ferramentas para criar, testar e implementar agentes. Os usuários podem começar a partir de modelos, modificar agentes existentes ou até mesmo usar IA para criar novos — sim, agentes que constroem agentes.

Sanjeev incentivou os usuários a simplesmente começar. “Não tenham medo disso”, ele diz. A estrutura do sistema evita erros, permitindo que as pessoas experimentem com segurança e aprendam na prática. Alejandro acrescenta que a  familiaridade crescente ajuda a reduzir a hesitação e a construir confiança — especialmente à medida que os agentes se tornam melhores em explicar suas decisões.  

A Próxima Geração: Nativos em IA

Alejandro destacou que os estudantes de hoje — que em breve serão a força de trabalho de amanhã — estão se tornando “nativos em IA”. Assim como os nativos digitais cresceram com a internet, os nativos em IA enxergarão ferramentas como a IA Agente como algo natural.

Essa mudança já está transformando a educação. Em vez de focar em técnicas decoradas, as universidades estão dando ênfase ao pensamento crítico, à resolução de problemas e a como colaborar da melhor forma com ferramentas de IA.

Conclusão – A IA é um Ponto de Virada Tecnológico

A IA não é apenas uma tendência passageira. Como Sanjeev observou, trata-se de um claro ponto de inflexão, assim como foram a internet, os dispositivos móveis e a computação em nuvem. Quer gostemos ou não, a IA está se tornando uma parte inseparável do nosso trabalho e da nossa vida.

A mensagem principal? Comece agora. Experimente. Aprenda. Construa. A IA Agente veio para ficar, e ela não está apenas aprimorando o supply chain commerce — está redefinindo esse mercado.

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