A previsão de demanda é o processo de estimar a quantidade de produtos que os consumidores irão comprar em um determinado período. Com o avanço da tecnologia, esse processo passou a ser cada vez mais automatizado por meio de algoritmos baseados em inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (machine learning) e análise estatística. Esses algoritmos analisam grandes volumes de dados históricos, sazonais, promocionais e até comportamentais para prever com maior precisão o comportamento futuro do consumidor.

Essa técnica deve ser usada desde a previsão do volume a ser comprado, passando pelo timming dessa compra e fechando com a colocação dos itens em loja no momento ideal e na quantidade correta.

Linha do tempo da tecnologia de previsão de demanda

• Anos 1960-1980: As previsões eram feitas manualmente, com base em planilhas e na experiência dos gestores.
• Anos 1990: Surgem os primeiros sistemas de ERP com módulos básicos de previsão baseados em médias móveis e regressões lineares.
• Anos 2000: A popularização dos sistemas de Business Intelligence (BI) trouxe maior capacidade analítica e visualização de dados.
• Anos 2010: O uso de algoritmos de machine learning começou a se consolidar, com modelos mais sofisticados como redes neurais e árvores de decisão.
• Anos 2020 em diante: A integração com big data, IoT e IA generativa permite previsões em tempo real, personalizadas por loja, canal e perfil de cliente.

Vantagens do uso de algoritmos de previsão de demanda

1. Maior precisão: Redução de erros nas previsões, o que diminui rupturas e excessos de estoque, trazendo como benefício a redução do NCG (necessidade de capital de giro), que alivia o fluxo de caixa.
2. Eficiência operacional: redução dos custos logísticos, em função da otimização do abastecimento, transporte e armazenagem.
3. Redução de custos: Menor necessidade de estoque de segurança e menor perda por vencimento ou obsolescência, que favorecem a manutenção de uma cobertura de estoque ideal.
4. Agilidade na tomada de decisão: Respostas mais rápidas a mudanças de mercado ou comportamento do consumidor.
5. Personalização: Possibilidade de prever demanda por loja, região ou perfil de cliente.

Pontos de atenção e desafios

1. Dependência de dados de qualidade: Algoritmos são tão bons quanto os dados que recebem. Dados incompletos ou imprecisos comprometem os resultados. Ou seja, dados ruins, resultados péssimos.
2. Complexidade técnica: Requer profissionais especializados e infraestrutura tecnológica robusta. Esse é um ponto de grande preocupação, em função da grande escassez de mão de obra no mercado de trabalho. Atrair e reter talentos é
   fundamental para implementação e manutenção desse trabalho.
3. Custo de implementação: Investimentos iniciais em tecnologia, treinamento e integração com sistemas legados podem ser altos.
4. Risco de superdependência: A confiança cega nos modelos pode levar à negligência de fatores externos não capturados pelos dados, como eventos inesperados ou mudanças regulatórias.
5. Interpretação dos resultados: Nem sempre os gestores compreendem como os algoritmos chegaram àquela previsão, o que pode gerar resistência ou uso inadequado.

O uso de algoritmos de previsão de demanda representa um avanço significativo para o varejo, especialmente em um cenário cada vez mais dinâmico e competitivo. No entanto, seu sucesso depende do equilíbrio entre tecnologia, dados de qualidade e a expertise humana na interpretação e aplicação dos resultados. A combinação desses elementos é o que realmente transforma dados em decisões estratégicas eficazes.

Paulo Sérgio de Carvalho Araújo
Diretor de Logística e Supply Chain do Grupo Koch