A nível mundial, a indústria dos bens de consumo é um dos setores que têm demonstrado uma adaptação mais lenta no que diz respeito ao uso de Inteligência Artificial (IA), com impactos negativos para as margens e para a competitividade de cada empresa.
No entanto, este atraso é caminho fértil para os early adopters, na medida em que não só apresentam ganhos potenciais acrescidos como também se posicionam como líderes do setor, com vantagens expressivas a vários níveis, nomeadamente: vendas & marketing, portfólio de produtos e operações & supply chain.
Para promover mais eficiência e sustentabilidade, as organizações devem reavaliar o seu negócio e identificar áreas prioritárias para uso de IA. Apesar de agora estarem focadas na IA Generativa por esta criar conteúdo humanizado (texto, imagem, áudio…), para potenciar resultados é fundamental conciliá-la com a IA Analítica (baseada mais em números).
Vendas & marketing: IA alavanca preço, comunicação e canal
No marketing e nas vendas, a IA Analítica — como avalia dados sobre todos os produtos semelhantes no mercado — permite entender a evolução esperada da procura em relação a variações de preço e ainda otimizar planos comerciais.
Paralelamente, a IA Generativa proporciona insights sobre o perfil dos consumidores e as suas motivações e preocupações, complementando com informação do comportamento esperado do mercado. Isto possibilita personalizar a comunicação e as ofertas e planear o esforço de vendas, estimando por produto o potencial de cada canal.
Produtos: IA segmenta consumidores e deteta padrões de compra e tendências
O ramo dos bens de consumo requer um esforço continuo no delineamento da estratégia de portfólio de produtos. A IA Generativa segmenta ao pormenor os consumidores, detetando padrões de compra e tendências emergentes. Estes dados, além de personalizarem a comunicação, são vitais para a reformulação do que cada empresa decide pôr no mercado.
Já a IA Analítica complementa este estudo e ativa a identificação e a antecipação de tendências com uma margem de erro reduzida, mesmo em situações com elevada granularidade (por cada dia, por produto e por estabelecimento).
Claro que a interpretação e a análise dos resultados destes modelos requerem alguma compreensão técnica e também noção do negócio e do contexto de mercado. Porém, a IA Generativa simplifica o acesso e a própria interpretação destes dados aos líderes.
Operações & supply chain: IA reduz custos e melhora stocks e recursos
Na gestão operacional e da supply chain, a IA Analítica revolucionou o planeamento da produção, atendendo às restrições de cada caso e ao trade-off entre objetivos. Esta tecnologia garante minimizar custos, melhorar a alocação de recursos, aprimorar stocks e, em acontecimentos inesperados, fornecer análises de cenários e de sensibilidades.
Por sua vez, a IA Generativa auxilia na automação e na simplificação de processos, na gestão do conhecimento interno e na tomada de decisões complexas. Funciona como um assistente virtual: sabe todos os dados e informação relevante, tem capacidade para criticar e está preparado para responder às várias hipóteses apresentadas pelo decisor.
IA para empresas mais complexas ou com menor maturidade analítica
Entidades mais complexas ou com menor maturidade analítica podem iniciar a transição para a IA com um processo de diagnóstico — agiliza a identificação de oportunidades e do retorno esperado — e com dar formação a equipas operacionais e sobretudo executivas, pois, quando se entende a solução, estimula-se a adoção de IA no negócio.
Independentemente da posição atual da empresa, do seu histórico de desempenho e das suas áreas-chave, a verdade é que a aplicação da Inteligência Artificial será determinante para o sucesso e para posicionar a mesma como benchmark do ramo.
A questão já não é se as estruturas devem adotar esta nova realidade tecnológica, mas sim quando e como o farão para maximizar o seu potencial. Portanto, quem trabalha na área de bens de consumo e considere que a IA é um não-assunto do presente pode estar a tornar a sua entidade uma não-empresa no futuro próximo.
