Um novo estudo da Accenture, intitulado “Next Stop, Next-Gen”, analisou um total de 1.148 empresas de dez setores distintos, localizadas em 15 países diferentes, para avaliar a maturidade de suas cadeias de suprimentos. O relatório revela que o grau de maturidade é amplamente definido pela capacidade das empresas de implementar tecnologias avançadas, como inteligência artificial generativa (IA), machine learning e outras soluções tecnológicas, para tomar decisões autônomas, realizar simulações sofisticadas e promover melhorias contínuas em suas operações.
Desempenho superior das empresas líderes:
Os dados obtidos mostram que as empresas que são líderes em maturidade de supply chain, representando apenas 10% das empresas analisadas, desfrutam de uma vantagem competitiva significativa. Essas empresas apresentaram margens de lucro 23% superiores (11,8% versus 9,6%) e retornos aos acionistas 15% melhores (8,5% versus 7,4%) no período de 2019 a 2023.
Flávio Barreiros, líder de Supply Chain & Operations para a América Latina na Accenture, destaca que, enquanto apenas 9% das empresas no geral utilizam IA de forma ampla, entre as líderes esse número sobe para impressionantes 37%. Em contraste, apenas 6% dos concorrentes dessas líderes fazem o mesmo uso da tecnologia.
A utilização avançada de tecnologias emergentes tem o potencial de gerar benefícios significativos e tangíveis para as empresas que estão na vanguarda da inovação. Empresas líderes de mercado têm demonstrado que a integração eficiente de Inteligência Artificial (IA) e machine learning em suas operações pode levar a uma redução substancial no tempo necessário para o desenvolvimento de novos produtos, com uma diminuição de até 30% nesse período. Esse avanço não só acelera a introdução de novos produtos no mercado, como também proporciona uma vantagem competitiva considerável.
Além da redução no tempo de desenvolvimento, essas tecnologias emergentes também têm um impacto significativo na eficiência dos recursos de engenharia. As empresas que adotam IA e machine learning conseguem melhorar a eficiência dos seus recursos de engenharia em até 30%. Isso ocorre porque essas tecnologias permitem uma análise mais profunda e precisa de grandes volumes de dados, otimização de processos e automação de tarefas repetitivas e complexas.
A IA e o machine learning possibilitam uma maior precisão nas previsões e na tomada de decisões, o que reduz o desperdício de recursos e melhora a alocação de esforços nas áreas mais produtivas.
Com a capacidade de processar e analisar dados em tempo real, essas tecnologias ajudam as empresas a identificar rapidamente oportunidades e áreas de melhoria, resultando em processos mais ágeis e eficientes.
Esses ganhos são diretamente atribuídos à integração eficaz de tecnologias emergentes nas operações das empresas, demonstrando que a adoção de IA e machine learning não é apenas uma questão de modernização, mas uma estratégia crucial para alcançar a excelência operacional. Com a aplicação desses recursos avançados, as empresas não só conseguem reduzir o tempo e os custos envolvidos no desenvolvimento de produtos, mas também estabelecem um padrão elevado para a eficiência e inovação em seus setores.
Apesar do progresso significativo, o cenário global de supply chain ainda apresenta desafios consideráveis. A pontuação média de maturidade das cadeias de suprimentos aumentou mais de 50% entre 2019 e 2023, mas ainda é relativamente baixa, situando-se em 36%.
Existem variações substanciais entre setores e países: enquanto o México registra uma pontuação de 22%, o Japão alcança 52%. O setor de bens de consumo possui uma pontuação média de 31%, enquanto a indústria aeroespacial e de defesa chega a 40%.
Para enfrentar os desafios do atual ambiente econômico, as empresas precisam de cadeias de suprimentos robustas e ágeis. Estratégias tradicionais, como o sourcing global de baixo custo, já não são suficientes para garantir uma vantagem competitiva. Barreiros enfatiza: “Reinventar as cadeias de suprimentos exige monitoramento em tempo real dos fornecedores, a capacidade de alterar rapidamente a produção e a simulação do ciclo de vida dos produtos.
A rápida conexão de dados e a adoção de tecnologias avançadas serão cruciais para o sucesso no futuro.
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