O mundo da cadeia de suprimentos, transporte e logística é complexo, repleto de desafios de tomada de decisão de alto risco. Esses não são problemas teóricos — são problemas do mundo real que as organizações enfrentam todos os dias. Pense em compras, gerenciamento de estoque, roteamento, gerenciamento de frotas ou planejamento da força de trabalho. Cada uma dessas áreas exige decisões críticas que impactam diretamente a eficiência, o custo e a satisfação do cliente.
O que torna essas decisões particularmente difíceis? Incerteza. Muitos elementos-chave são desconhecidos. Talvez não saibamos a demanda exata por um produto, o custo exato das operações ou quando o equipamento pode falhar. Até mesmo fatores externos, como o clima, podem introduzir incertezas nos desafios de roteamento. Lidar com essa “névoa de incerteza” é essencial para uma tomada de decisão eficaz.
Durante anos, fizemos um progresso significativo usando a IA, especialmente por meio de algoritmos de aprendizado de máquina e otimização. Graças a dados de alta qualidade, algoritmos poderosos e imensa capacidade de computação, nos tornamos extremamente eficientes na solução de problemas complexos de grande escala. Problemas que levariam anos para serem resolvidos há algumas décadas agora podem ser resolvidos em menos de um segundo — representando bilhões em ganhos ao combinar melhorias algorítmicas e poder de computação. Esse recurso já é usado rotineiramente em áreas como agendamento e roteamento, influenciando até mesmo os preços que vemos ao reservar passagens aéreas.
A abordagem tradicional normalmente segue um pipeline: primeiro, o aprendizado de máquina é usado para prever elementos incertos, como a demanda. Em seguida, essas previsões são inseridas em um algoritmo de otimização para gerar uma solução. O objetivo é apoiar os tomadores de decisão humanos, fornecendo melhores informações e possíveis soluções. Os humanos podem então revisar, adaptar e implementar essas soluções, gerando mais dados e continuando o ciclo.
No entanto, essa abordagem comum tem um calcanhar de Aquiles significativo: geralmente pressupõe que as previsões são perfeitas. Na realidade, as previsões de aprendizado de máquina nunca são totalmente precisas; sempre há algum grau de incerteza envolvido. E embora sejamos bons em resolver problemas, nem sempre somos eficazes em resolvê-los em situações de incerteza. Basear as decisões em previsões excessivamente otimistas ou imprecisas pode levar a soluções frágeis, resultando em decepção quando implementadas no mundo real, pois o resultado não corresponde às expectativas.
É aqui que está a fronteira da pesquisa atual. O foco está deixando de simplesmente alcançar a maior precisão de previsão para caracterizar a incerteza em torno dessas previsões e, mais importante, contabilizar essa incerteza no processo de otimização.
Pense nisso: a pergunta crítica não é “Minha previsão é precisa o suficiente?” (por exemplo, “Meu erro médio é 10% ou 2%?”). A pergunta realmente valiosa é: “As informações que meus algoritmos de previsão estão gerando são úteis para o problema de tomada de decisão que estou tentando resolver?”
Essa nova perspectiva inverte o funil tradicional. Em vez de começar com a previsão e depois com a otimização, o foco agora começa com o resultado desejado. O objetivo é treinar algoritmos não apenas para precisão, mas para alcançar os melhores resultados possíveis no processo de tomada de decisão. Isso exige uma integração mais forte entre previsão e otimização, passando de duas etapas separadas para um sistema unificado que lida explicitamente com a incerteza.
Essa abordagem integrada visa fornecer aos tomadores de decisão soluções que não sejam apenas eficazes, mas também interpretáveis — o que é especialmente desafiador quando se lida com probabilidades e incertezas. Também busca incorporar a percepção de risco dos indivíduos e organizações envolvidas. Tudo isso é feito para garantir que as ações tomadas no mundo real realmente levem aos resultados esperados.
Embora essa abordagem — integrando previsão e otimização sob incerteza — seja extremamente promissora, ela também é um desafio tecnicamente complexo. Ainda assim, representa uma evolução significativa na forma como a IA pode ser aplicada para lidar com a incerteza inerente às cadeias de suprimentos, transporte e logística, indo além de previsões precisas para alcançar resultados robustos e desejáveis. Esta é uma área de pesquisa ativa e em constante evolução.
