Em empresas que operam com estoque, três perguntas voltam todos os dias: o que comprar, quanto manter e a que preço vender. Cada uma parece uma decisão operacional, mas juntas elas definem boa parte da margem, do capital de giro e do nível de serviço. Na maioria das vezes, são respondidas com informação incompleta, dados que chegam atrasados ou apenas com a experiência de quem decide.
Desenvolvido pela TMS e comercializado no Chile pelo Grupo Intelsis, o Predict AI aplica inteligência artificial às decisões de demanda, estoque e preço, conectado ao ERP em uso. O artigo apresenta as funções da solução, sua integração à operação e os perfis de empresa a que se destina.
Três decisões diárias que definem a margem
Quando compras, estoque e preço são decididos em momentos diferentes, por áreas diferentes e em planilhas diferentes, o resultado costuma ser contraditório: sobrestoque em alguns itens e ruptura de estoque em outros, na mesma operação e no mesmo mês. Cada desvio corrói a margem de um jeito.
- Ruptura de estoque: a venda perdida é só a parte visível. O cliente experimenta outra marca, o distribuidor procura outro fornecedor e a relação com canais importantes fica mais frágil.
- Sobrestoque: capital parado, custos de armazenagem e manuseio, risco de vencimento ou obsolescência e, no fim, descontos para liberar espaço.
- Preço desalinhado: tabelas revistas com pouca frequência deixam margem na mesa quando a demanda aquece e travam o giro quando ela esfria.
Nenhum desses efeitos é inevitável, e todos podem ser medidos. Se a sua operação é de alimentos e bebidas, vale entender o custo oculto do sobrestoque e das rupturas antes de discutir ferramentas.
O que o Predict AI faz
O Predict AI é uma solução de inteligência artificial para empresas cuja operação depende de estoque. Ele gera recomendações sobre o que comprar, quanto manter e a que preço vender, para apoiar o planejamento e a prevenção de rupturas e excessos.
Os modelos aprendem com o histórico de vendas e de estoque da própria empresa. Assim, as decisões deixam de se apoiar apenas no número do ano anterior ou na intuição e passam a considerar o que os dados indicam para os próximos períodos. O time de compras, planejamento e comercial continua no comando: avalia as recomendações, trata as exceções e decide.
Por trás da solução está o Revenue Growth Management, disciplina que gerencia demanda, estoque e preço de forma integrada para vender melhor, e não apenas vender mais. Se o conceito é novo para você, explicamos o que é Revenue Growth Management em um artigo dedicado.
Integração com o ERP atual
Na avaliação da solução, é preciso entender como os dados serão obtidos e quais recursos a integração exige. O Predict AI foi desenvolvido para se conectar ao ERP em uso.
- Conexão com o ERP: avalie como extrair os dados de SAP, Oracle, Microsoft Dynamics ou outro sistema, quais permissões serão necessárias e com que frequência atualizar a base.
- Serviços em nuvem: defina os acessos, a conectividade e as responsabilidades de operação e suporte entre a empresa e os fornecedores.
- Qualidade do histórico: confira a cobertura e a consistência dos dados de vendas e estoque antes de iniciar o treinamento dos modelos.
- Adoção por etapas: organize a integração, a preparação dos dados e a validação das recomendações antes de ampliar o uso.
- Responsabilidades definidas: na avaliação, confirme quem cuida da integração, da qualidade dos dados e do suporte, e qual participação será necessária de TI e das áreas de negócio.
Para quem usa SAP, há um ganho adicional de arquitetura. O ERP continua sendo o registro oficial das transações, enquanto a inteligência analítica roda fora dele. É o mesmo princípio de clean core que orienta as boas práticas SAP: manter a lógica específica fora do núcleo do ERP, o que simplifica atualizações e futuras migrações.
Perfis de empresa atendidos pela solução
O Predict AI foi desenhado para empresas médias e grandes com operação baseada em estoque. Os setores com maior aderência são:
- Alimentos e bebidas, em que validade e sazonalidade tornam cada erro de previsão mais caro.
- Bens de consumo, com portfólios amplos e promoções frequentes.
- Varejo especializado, com sortimento extenso e picos de demanda.
- Distribuição e importação, em que prazos de reposição longos exigem decisões antecipadas.
Além do setor, avalie o perfil da operação: quantidade de SKUs, canais de venda e frequência das decisões de demanda, estoque e preço. Esses fatores ajudam a dimensionar a necessidade de análise preditiva e o escopo do projeto.
Como preparar a sua empresa para o primeiro passo
Uma iniciativa de IA aplicada a estoque e preço funciona melhor quando começa pequena, com dono claro e indicadores definidos. Alguns cuidados aceleram a jornada:
- Escolha um recorte com dor evidente: uma categoria, um canal ou uma região onde sobrestoque e ruptura convivem.
- Organize o histórico disponível: vendas e estoque por item, com o período mais longo e consistente que houver.
- Defina a linha de base: nível de serviço, dias de cobertura, capital empatado em estoque e margem por categoria, medidos antes de começar.
- Nomeie quem decide: compras, planejamento e comercial precisam saber quem aprova as recomendações e como tratar exceções.
- Expanda com base em resultados: depois de medir o primeiro recorte, leve o modelo a outras categorias e canais.
O papel do Grupo Intelsis e da TMS
O Grupo Intelsis e a TMS acompanham a adoção da solução, apoiando a entrada em operação, a leitura das primeiras recomendações e o ajuste metodológico dos modelos à realidade de cada negócio.
Para o Grupo Intelsis, parceiro SAP Gold, o Predict AI completa uma oferta que vai da infraestrutura do ERP à inteligência artificial aplicada às decisões. Quando o projeto pede preparação de dados ou novos casos de uso, a frente de inteligência artificial entra no mesmo plano de trabalho.
Vamos conversar sobre a sua operação
Hoje, o Predict AI é comercializado pelo Grupo Intelsis no Chile. Se a sua empresa quer avaliar como a IA pode apoiar decisões de demanda, estoque e preço, converse com o nosso time. Começamos por entender o cenário, os dados disponíveis e o ERP em uso, e indicamos o caminho mais adequado para a sua realidade.
