PREDIÇÃO COM IA: COMO DADOS PRECISOS TRANSFORMAM DECISÕES DE COMPRA E VENDA

Antecipar o que vai acontecer no mercado deixou de ser uma vantagem competitiva — virou uma questão de sobrevivência. Em tempos de margens apertadas, alta rotatividade de produtos e consumidores cada vez mais exigentes, prever a demanda com precisão é essencial para manter a operação saudável e o caixa no azul. Ainda assim, muitas empresas seguem tomando decisões com base em intuição ou modelos genéricos, longe da realidade do seu negócio.

Mas e se fosse possível usar inteligência artificial para transformar dados históricos em previsões confiáveis — e, mais do que isso, em decisões melhores?

O desafio: prever o futuro quando o presente já é complexo

Empresas que lidam com logística e gestão de estoque sabem que a previsão de demanda é um dos maiores desafios operacionais. Erros nesse processo resultam em perdas significativas, tanto por excesso quanto por falta de produtos. Foi esse o cenário que motivou um dos nossos clientes, uma empresa responsável pela organização de compras e logística para grandes redes varejistas, a nos procurar.

O modelo tradicional que utilizavam se baseava em previsões estatísticas simples. Funcionava dentro de um padrão, mas não era capaz de acompanhar as oscilações de mercado, sazonalidades e comportamentos regionais.

Como consequência, cerca de R$ 10 milhões permaneciam parados em estoque — o que representava pelo menos 33% do volume total — comprometendo a agilidade nas decisões e o uso estratégico dos recursos.

Esses números deixam evidente o impacto na operação. Produtos perecíveis acabavam perdendo o tempo ideal de venda. Outros itens esgotavam antes do previsto. O planejamento se tornava reativo, e a gestão precisava lidar constantemente com ajustes de última hora.

A solução: inteligência artificial aplicada à previsibilidade

Nosso papel foi desenvolver uma solução de predição de vendas com base em inteligência artificial. O objetivo era claro: aumentar a assertividade nas decisões de compra e reposição, com base em dados reais e aprendizado contínuo.

O processo foi dividido em quatro etapas principais:

1. Coleta de dados: Reunimos históricos de compras, vendas, sazonalidades, variações regionais e outros fatores relevantes.
2. Pré-processamento: limpamos, organizamos e estruturamos os dados para alimentar os modelos de maneira eficaz.
3. Treinamento do modelo: Implementamos uma arquitetura avançada de aprendizado profundo especializada em processamento sequencial de dados, capaz de aprender padrões complexos entre múltiplas séries temporais simultaneamente. O sistema integra automaticamente variáveis externas que influenciam a demanda, como sazonalidade, eventos regionais e tendências de mercado, adaptando-se continuamente à medida que novos dados são incorporados.
4. Geração de previsões: produzimos projeções para janelas de 30, 60, 90 e 120 dias, considerando as particularidades de cada loja, região e produto.

Essa abordagem permitiu que o modelo aprendesse com padrões anteriores e com o comportamento de variáveis externas como sazonalidades, lead time de fornecedores e histórico de ruptura de estoque.

Os resultados: da incerteza à inteligência

Com a aplicação da IA, conseguimos transformar o processo de tomada de decisão do cliente. A previsibilidade passou a guiar as ações de compra e venda, com reflexos diretos em diversas áreas:

• Redução do estoque parado em 50% ,de R$ 10 milhões para R$ 5 milhões, sem prejudicar a operação.
• Aumento da eficiência na alocação de recursos financeiros.
• Redução de perdas e desperdícios, especialmente em itens perecíveis.
• Maior previsibilidade no planejamento logístico.

Este projeto demonstra como a combinação entre o conhecimento de negócio já existente na empresa e as novas tecnologias de inteligência artificial cria um poderoso diferencial competitivo.

A empresa aprimorou ainda mais seu processo de planejamento, complementando a expertise de seus gestores com insights baseados em dados, aumentando a precisão nas decisões de abastecimento e reduzindo as variações de estoque

A importância estratégica da predição

Essa solução, embora aplicada inicialmente à previsão de vendas, tem potencial para impactar outras frentes da gestão. É possível estender o modelo para:

• Projeção de metas comerciais.
• Estimativas de desempenho de indicadores estratégicos.
• Antecipação de necessidades operacionais.
• Personalização da experiência de compra
• Otimização da cadeia de suprimentos
• Gestão de ciclo de vida de produtos
• Planejamento de força de trabalho
• Manutenção preditiva de equipamentos
• Controle de qualidade
• Planejamento de capacidade produtiva
• Otimização de preços dinâmicos
• Detecção de tendências de consumo
• Previsão de fluxo de clientes
• Previsão de ciclo de vida do produto

Ao transformar dados em inteligência acionável, tornamos o negócio mais ágil, eficiente e competitivo.

Não é apenas sobre tecnologia, é sobre resultado

Esse projeto mostra que, quando bem aplicada, a inteligência artificial deixa de ser um diferencial técnico e passa a ser um ativo estratégico. A tecnologia, neste caso, não serviu apenas para automatizar processos, mas para criar um novo padrão de tomada de decisão, orientado por previsões precisas e sustentadas por dados.

É nesse ponto que a inovação se conecta com o negócio: menos desperdício, mais rentabilidade, decisões melhores.

Se a sua empresa também precisa prever com mais precisão para planejar com mais segurança, talvez seja hora de transformar seus dados em uma vantagem competitiva real. Entre em contato e saiba mais sobre esta novidade.