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Ai na Logística é preciso democratizar a transformação tecnológica

Ai na Logística

Se desde a pandemia assistimos, em tempo recorde, a uma revolução de mentalidades, o que acelerou a implementação de soluções de AI, Big Data ou Machine Learning na logística, Portugal corre ainda um sério risco de que os investimentos em projetos de inovação fiquem limitados às grandes corporações, pelo que a transformação tecnológica tem de ser democratizada, produzindo efeitos à escala nacional. As novas tecnologias abrem horizontes de eficiência nas operações e aproximam o setor dos clientes, ao melhorar a sua experiência digital, mas a resistência à mudança obstaculiza, ainda, a incrementação do lifetime value das marcas.

A busca pela fidelização do cliente exige um constante aperfeiçoamento tecnológico de estratégias para os negócios. Garantindo produtividade e atendimento personalizado, a Inteligência Artificial (AI) – que reproduz a capacidade humana de pensar e resolver problemas, através da recolha de dados por redes neurais e algoritmos, sistemas de autoaprendizagem, reconhecimento de padrões e processamento de linguagem natural – é uma poderosa ferramenta para melhorar a eficiência, e uma aposta emergente para a competitividade das empresas.
Aplicada à logística, a AI envolve a gestão automatizada, integrada e inteligente dos processos operativos, integrando sistemas capazes de tomar decisões e equipamentos tecnológicos, que vão desde os veículos autónomos e drones até aos robots.
Mas como perspetivam os operadores logísticos, os fornecedores de serviços de transporte de mercadorias ou as software houses com serviços de gestão integrada para o setor a revolução digital na logística em Portugal, comparativamente aos mercados ibérico e europeu? Em que medida integram já nos seus serviços tecnologias como AI, Big Data e Machine Learning (ML), e como fintam os obstáculos que se colocam ainda à transformação digital do setor?

Inteligência Artificial e Machine Learning potenciam eficiência e segurança
Para a Luís Simões, um dos grandes problemas enfrentados hoje “é a quantidade de informação armazenada e como fazer a sua exploração”. E “aí entra o Big Data”, explica André Santos, gestor de transformação digital da empresa: “já não basta apenas fazer um ‘relatório bonito’, é preciso fazer algo mais; é preciso prever, planear, otimizar.” Assegurando que existe um crescimento cada vez maior da utilização destas tecnologias, o responsável defende que a Inteligência Artificial e o Machine Learning abrem novos horizontes, como, por exemplo, “seguir o rasto de uma palete dentro do armazém apenas com um conjunto de câmaras, fazer inventários através de imagens ou definir que produtos devem estar mais perto dos cais para poderem ser expedidos, consoante a previsão de vendas”.
Na sua opinião, no mercado ibérico e no europeu já “começam a existir algumas empresas a apostar nesta vertente para explorar todo o potencial das novas tecnologias, o que requer, naturalmente, um investimento relevante”.
Também a tecnologia blockchain surge “como uma oportunidade a ter em conta, dado que poderá permitir maior rastreabilidade dos artigos, baseando a cadeia de valor em smart contracts que permitem desmaterializar documentos e automatizar processos”. Face ao cariz das transações baseadas nesta tecnologia, “será possível garantir maior segurança na forma como a informação é transacionada”, dando resposta a preocupações crescentes nesta matéria, conclui.
Num contexto onde “ainda existe resistência à mudança e medo de que as máquinas nos venham substituir, sendo necessário romper com o status quo do setor”, André Santos considera que “é premente garantir a correta adoção da tecnologia, tendo em conta que alguém que, por exemplo, planeou rotas durante toda a sua vida profissional pode ter dificuldade em aceitar que uma rota sugerida pelo sistema seja mais benéfica que a planeada por si”. Neste âmbito, “o envolvimento de todas as partes impactadas desde cedo é crítico para a transformação digital, e é preciso reconhecer que vivemos num mundo em constante mutação, em que é necessária ambição na busca de como podemos fazer mais e melhor”, sublinha o gestor de transformação digital da Luís Simões. Até porque, como recorda, é assim que o mundo funciona. “Os nossos antepassados na agricultura foram substituídos por máquinas agrícolas, mas foram criados mais empregos para se poder funcionar com essas mesmas máquinas; passou-se de um pequeno espaço de terreno para um terreno maior que produzia mais, mas as pessoas mantiveram-se as mesmas, apenas com outras funções”. Portanto, “também agora temos de adaptar-nos às novas tecnologias e aprender a tirar o melhor partido do que elas têm para nos oferecer”, afirma.
Para Miguel Cordeiro, corporate information technology manager da Rangel Logistics Solutions, as empresas portuguesas “estão a fazer o seu caminho e a evolução é evidente”.  Naturalmente que se pode discutir se a mesma poderia ser mais rápida, “mas é este o tempo que as empresas e a economia, em geral, precisam para se adaptar”, sublinha, defendendo que comparativamente ao restante mercado, não há “diferenças significativas entre o que veremos acontecer em Portugal ou no resto da Europa”.
De resto, o nosso país “possui excelentes profissionais e instituições académicas, que em nada ficam atrás dos congéneres europeus”, diz o responsável. Além disso, “Portugal tem-se mostrado capaz de atrair talentos de fora, empresas disponíveis para investir no nosso território e alunos que querem estudar no país”. No entanto, e “apesar de todo este outlook positivo, há uma evidente escassez de talento, que acreditamos ser o maior obstáculo à transformação do setor”, aponta Miguel Cordeiro. Ora, a escassez de recursos qualificados acarreta “o aumento dos custos” e, consequentemente, existe um “sério risco” de que os investimentos em projetos de inovação tecnológica fiquem limitados “ao alcance de alguns grandes, que é o pior que pode acontecer”, alerta.
Na sua visão, a transformação e o acesso à tecnologia “têm de ser democratizados, para que surjam os efeitos à escala nacional”. Para tanto, “é preciso continuar a apostar na formação de novos talentos, na conversão de profissionais em áreas com menor necessidade e na atração de talento externo para o nosso país”, conclui.
Sublinhando que a pandemia funcionou como “um acelerador no processo de tomada de decisão e avanço na implementação de todo o tipo de soluções de digitalização e transformação digital nas organizações, Fernando Amaral, CEO da Alidata, acredita que “empresas, trabalhadores e instituições do Estado foram obrigados a reinventar os seus modelos de trabalho e organização”, o que “acelerou a revolução digital, fenómeno que não é agora um exclusivo das grandes corporações”.

Ai na Logística

Já não basta apenas fazer um ‘relatório bonito’, é preciso prever, planear, otimizar”, Luís Simões

Na opinião do responsável da software house portuguesa, “assistimos, em tempo recorde, a uma revolução de mentalidades, o que acelerou a implementação de soluções de ponta, como é o caso da AI, Big data, ou Machine Learning.
Neste campo, e de acordo com a experiência da Alidata, “não consideramos que essa revolução digital seja muito diversa entre Portugal e outros mercados europeus”, afirma Fernando Amaral. “A diferença decorre, sobretudo, do tecido empresarial que, no caso português, é esmagadoramente composto por micro e pequenas empresas, as quais têm maiores dificuldades de investimento. Quando falamos de grandes corporações, há um claro alinhamento europeu, Portugal incluído”. Já a cibersegurança, “sendo um tema atual e bastante sensível”, continua a ser “um grande obstáculo para a implementação destas ferramentas, o que decorre de uma clara iliteracia de gestores e empresários”, critica o CEO da empresa.
No que concerne a transformação digital da logística e transportes em Portugal, João Loureiro, gerente da Cargonetonline, acredita que “a resistência à mudança” constitui ainda o maior obstáculo à revolução em curso. Na sua opinião, “como em qualquer outra mudança, será necessário fazer novos esforços para conseguirmos adotar em grande escala a AI” no setor.

Capacidade preditiva gera resultados win-win de confiança
A Inteligência Artificial pode ser aplicada à logística em diversas tarefas, como o planeamento de rotas, gestão de frotas, gestão de entregas (fornecendo informação sobre previsão de horários, influência do clima no tempo de transporte, etc.) ou gestão de stocks em armazém (inventário). À MOB Magazine, as quatro empresas explicam de que modo têm já integrada esta tecnologia, e que benefícios traz ao negócio.
A Rangel tem casos de aplicação de AI/ML em alguns processos, em diferentes estados de maturidade, adianta Miguel Cordeiro. Por exemplo, de forma integrada na utilização de RPAs (Robotic Process Automation), em que “modelos de ML são usados para dotar os robots com capacidades de tomada de decisão, tornando-os ainda mais eficazes no processo de automatização de processos administrativos”.
Outro exemplo, “este ainda num estágio de prova de conceito”, segundo o corporate information technology manager, é o recurso da tecnologia de AI/ML no processo de monitorização de temperatura, na área da distribuição da unidade Rangel Pharma. Como explica, a Rangel possui “uma vasta frota totalmente sensorizada, que gera um elevado número de registos de temperatura por minuto”, os quais “têm de ser avaliados em tempo real com vista à deteção de desvios”, permitindo “uma atuação rápida por parte das nossas operações, assegurando assim a integridade dos produtos dos clientes”. Para Miguel Cordeiro, “uma forma de aumentar a eficiência sem, em momento algum, penalizar a eficácia do serviço, passará por desenhar e implementar modelos de AI/ML que nos auxiliem a detetar e eliminar os chamados falsos positivos, libertando as áreas técnicas de funções com menor valor acrescentado”.
Integrando a Inteligência Artificial a vários serviços logísticos, a Luís Simões considera que, com a aplicação destas novas tecnologias à sua atividade, “dá resposta ao objetivo de trabalhar de uma forma cada vez mais preditiva e prescritiva”. De acordo com André Santos, este recurso permite “antecipar as necessidades dos clientes, em particular, e do mercado, em geral”.
Já a Cargonetonline aplica a AI essencialmente a todos os seus processos de gestão de rotas e otimização de gestão de utilizadores da sua plataforma, avança João Loureiro.
Por último, a Alidata implementa, em clientes ligados à indústria, logística, transportes, retalho e distribuição, soluções tecnológicas que permitem, através de AI, “customizar e otimizar, em função das suas necessidades, a acomodação dos produtos em armazém e stocks, bem como a distribuição”. Nas palavras de Fernando Amaral, gestão de rotatividade, otimização de rotas no próprio armazém e na distribuição e preparação de picking, entre outras funcionalidades, “têm vindo a ser crescentemente implementadas nos mais diversos setores”.
Na perspetiva do CEO da Alidata a utilização de AI na definição de rotas de entrega “é uma área com grande procura”, o que permite otimizar frotas e rotas e, consequentemente, baixar custos e diminuir tempos. O que se reflete, no final da linha, “numa maior satisfação do cliente final”. Trata-se de uma tecnologia com a qual a empresa está “em permanente desenvolvimento de soluções mais complexas e avançadas, implementando algoritmos mais inteligentes, que permitem automatizar cada vez mais e melhor os processos, com capacidade preditiva, muitas vezes muito para além da lógica”, conclui o responsável.

Ai na Logística

Há uma evidente escassez de talento, que será o maior obstáculo à transformação do setor”, Rangel

Os benefícios para o negócio no setor logístico são inegáveis, especialmente na relação com os clientes, e parecem ser comuns aos vários operadores que já integram a AI na sua atividade, ao nível de diversos serviços. Na opinião do gestor da Luís Simões, a sua utilização no setor “permite a otimização de vários processos, como rotas, gestão de armazenagem e previsões de entrega mediante o tráfego existente”, entre outros.
Tudo isto conduz, segundo André Santos, a uma redução dos custos de toda a cadeia de abastecimento, e também à aproximação da relação com o cliente, “a quem passamos a poder disponibilizar mais informação e que poderá, por sua vez, tomar decisões mais assertivas com todos os dados na sua posse”. Concluindo, o responsável sublinha que as tecnologias “tendem a aproximar a logística e transportes dos seus clientes, tornando mais transparente a relação e gerando resultados win-win baseados na confiança”.
Afirmando que “os benefícios são razoavelmente fáceis de identificar”, Miguel Cordeiro destaca os aumentos de eficiência, que se traduzem em redução de custos, o aumento da experiência digital para o cliente, mais e melhor informação em tempo real e o consequente aumento do nível e qualidade de serviço prestado. Para o responsável da Rangel, todas estas melhorias são “automaticamente convertidas em benefícios para os nossos clientes, que é a melhor forma de fortalecer a relação entre as partes”.
Corroborando as vantagens da aplicação cada vez mais massiva da tecnologia no setor logístico, João Loureiro defende que, se a nível operacional, a mesma “traz muitos benefícios, pois permite uma grande otimização de recursos”, ao nível do cliente “perdemos um pouco o contacto direto”. Mas, e como explica o gerente da Cargonetonline, “o cliente deve compreender que [tal aplicação] visa conseguirmos apresentar os nossos serviços ao mais baixo custo”.
Também a Alidata considera que, nas operações, “o principal ativo da AI será sempre a otimização de tempo e redução de custos, seguido da diminuição de falhas e aumento de produtividade”. Já no que toca aos clientes, e como conclui Fernando Amaral, “permite disponibilizar informação mais precisa e em tempo real, o que leva a um aumento de satisfação e fidelização à marca, conseguindo-se, desta forma, incrementar o seu lifetime value”. E, no que respeita a esse valor, já “não se trata do futuro, mas do presente”. Um presente em rápida aceleração, ainda que dele quase não nos demos conta.

Serviços de AI emergentes

A integração das novas tecnologias às operações logísticas está em constante evolução, e alguns dos desenvolvimentos mais significativos em matéria de Inteligência Artificial emergem nos serviços dedicados ao atendimento ao cliente como é exemplo a AI em voz.

ALIDATA
Os serviços de helpdesk, que hoje utilizam um fluxo rígido de sequência de perguntas que levam a uma resposta, estão a ser substituídos por robots de atendimento ou assistentes virtuais (chatbot). O software guarda a informação (Big Data) e, através de algoritmos de AI, cruza os dados para desenvolver respostas e soluções aos problemas, através de Machine Learning.
O desafio está em desenvolver soluções de voz, ou outras, que conduzam a uma “humanização” desse atendimento feito sem intervenção humana, por forma a criar um maior engagement entre o cliente e o fornecedor, seja em business to business ou em business to consumer, onde este fator assume uma maior relevância e se torna crítico para a sustentabilidade e sucesso do negócio.

CARGONETONLINE
Os serviços de AI emergentes dedicados ao atendimento ao cliente, como por exemplo a AI em voz, desenvolve-se particularmente em todo o processo de tickets e resolução de problemas standard dos clientes.

LUÍS SIMÕES
À semelhança dos assistentes virtuais existentes no mercado (Alexa, Siri, Cortana, etc.), poderá, por exemplo, existir um assistente neste setor que é entregue ao cliente para que este possa saber todas as informações sobre a sua mercadoria, como stocks, preparação de pedidos, distribuição e confirmações de entrega, faturação, etc.
O caminho da aplicação da AI no setor logístico levará a que possamos colocar os clientes cada vez mais próximos da sua mercadoria, acrescentando valor ao potenciar todos os dados gerados pelas operações logísticas e partilhando esta informação de forma estruturada, fiável e em tempo real.

RANGEL
O serviço ao cliente é uma das áreas que mais beneficia com a adoção destas tecnologias, por proporcionarem uma maior e melhor experiência digital para os clientes, algo cada vez mais valorizado, principalmente pelos mais jovens e com maior cultura tecnológica. Por exemplo, os bots melhoram a experiência do self-service, dando uma maior autonomia aos clientes no acesso à informação a qualquer hora e momento. A conjugação de AI/ML com tecnologias de processamento de texto e linguagem natural permite o tratamento dos grandes volumes de dados gerados com as interações com os clientes nos contact centers, desde emails e redes sociais a gravações de chamadas de voz, para detetar padrões e recorrências e, dessa forma, facilitar a atuação na eliminação das causas raiz que penalizam a experiência do cliente e o valor da marca.