SaaS, IA baseada em agentes e a cadeia de abastecimento: será este o fim do software estático?

Os principais fornecedores de SaaS não vão desaparecer, mas o seu papel está a evoluir. Na cadeia de abastecimento, o valor está a passar para plataformas baseadas em IA, sem código e interoperáveis, capazes de orquestrar fluxos de trabalho, automatizar decisões e otimizar os níveis de stock sem necessidade de uma grande reformulação.

Os principais fornecedores de SaaS continuam a ser a pedra angular das operações

Na maioria das empresas, os principais fornecedores de SaaS já consolidados tornaram-se as soluções de eleição. Alojam dados críticos, gerem transações, protegem processos e garantem a continuidade das operações. Substituí-los raramente é uma tarefa simples.

Um sistema ERP centraliza as encomendas, a faturação, as aquisições e os catálogos de produtos. Um WMS gere o armazém. Um TMS organiza os fluxos logísticos. Um sistema CRM acompanha as relações com os clientes. Estas ferramentas estão ligadas a dezenas de aplicações, equipas, regras de negócio e sistemas de relatórios.

É precisamente por isso que são tão resilientes. A sua força reside não só na sua funcionalidade, mas também na profundidade da sua integração. No âmbito de uma cadeia de abastecimento, a alteração de um sistema central pode afetar os níveis de stock, as aquisições, os prazos de entrega, os transportadores, as equipas de atendimento ao público, as interfaces EDI, os painéis de controlo e, por vezes, até mesmo as relações com os clientes.

Portanto, a questão certa não é: devemos substituir as principais plataformas SaaS?
A verdadeira questão é: como podemos melhorá-las sem comprometer o que já existe?

É aqui que a IA, a automação e as arquiteturas sem código estão a abrir caminho.

A IA baseada em agentes muda o foco do software para o fluxo de trabalho

Durante muito tempo, a digitalização significava simplesmente introduzir processos num software. Os utilizadores tinham de iniciar sessão, procurar informações, preencher um campo, confirmar um passo, exportar um ficheiro ou entrar em contacto com alguém.

Com a IA baseada em agentes, a situação inverte-se. O sistema já não se limita a apresentar dados: é capaz de analisar uma situação, detetar uma anomalia, recomendar um curso de ação, acionar um fluxo de trabalho ou coordenar várias ferramentas.

Na cadeia de abastecimento, isto implica uma mudança fundamental na forma como as operações são geridas. Um agente de IA pode, por exemplo:

• detetar o risco de ruptura de stock de um artigo essencial;
• comparar os níveis de stock com as previsões de procura;
• dar prioridade a uma encomenda com base no cliente, no prazo ou na margem;
• oferecemos um serviço de reabastecimento automático;
• notificar um responsável caso se verifique alguma discrepância no momento da receção;
• elaborar um relatório de incidente de transporte;
• coordenar o fluxo de trabalho entre as áreas de compras, armazenamento, finanças e atendimento ao cliente.

Esta tendência não é meramente teórica. A Gartner estima que 33 % das aplicações de software empresarial irão incorporar IA baseada em agentes até 2028, em comparação com menos de 1 % em 2024, e que 15 % das decisões empresariais do dia-a-dia poderão ser tomadas de forma autónoma pela IA nessa mesma data.

Para os profissionais da cadeia de abastecimento, a vantagem é evidente: a IA não deve ser apenas mais uma interface. Deve tornar-se uma camada de inteligência capaz de transformar dados em ação.

Os módulos periféricos são os primeiros a serem apresentados

Os sistemas de transações em grande escala continuarão a ser difíceis de substituir a curto prazo. Os módulos periféricos, por outro lado, são muito mais vulneráveis.

Relatórios manuais, aprovação de pedidos, colaboração com fornecedores, análise de desempenho, acompanhamento de incidentes, criação de painéis, alertas de stock, pedidos de compra, controlo de qualidade e planeamento básico: estes casos de utilização são frequentemente abrangidos por complementos SaaS especializados, que podem ser dispendiosos, pouco flexíveis ou mal implementados.

No entanto, a IA consegue agora responder a algumas dessas necessidades de forma mais rápida e com menos dificuldades. É capaz de resumir, categorizar, alertar, priorizar, comparar, documentar e desencadear ações com base em dados provenientes de vários sistemas.

Vejamos um exemplo simples: uma empresa já dispõe de uma ferramenta de planeamento de horários ligada aos departamentos de RH, recursos humanos e faturação. Substituí-la seria demorado e arriscado. Por outro lado, adicionar uma camada de IA capaz de otimizar os horários com base nas ausências, nos picos de atividade, nas competências disponíveis e nas restrições de entrega proporciona um valor imediato sem ser necessário reconstruir todo o sistema.

A mesma lógica aplica-se à otimização de stocks. Em vez de criar vários ficheiros Excel ou adicionar um módulo independente, uma plataforma integrada pode agregar dados sobre vendas, compras, níveis de stock, previsões e prazos de entrega dos fornecedores para recomendar o curso de ação mais adequado.

O modelo vencedor não é necessariamente o «novo SaaS que substitui tudo». Muitas vezes, é a camada ágil que torna mais inteligente o que já existe.

O «no-code» e a interoperabilidade estão a tornar-se prioridades estratégicas

A cadeia de abastecimento não é imutável. As regras mudam, os fornecedores evoluem, os requisitos regulamentares tornam-se cada vez mais rigorosos, as expectativas dos clientes aumentam e as incertezas vão-se acentuando. Neste contexto, esperar vários meses para adaptar um processo torna-se um obstáculo.

O «no-code» dá resposta a este desafio. Permite às equipas empresariais configurar fluxos de trabalho, ajustar regras, criar formulários, acompanhar validações e interligar dados sem terem de depender exclusivamente de longos ciclos de desenvolvimento.

Mas o «no-code» por si só não é suficiente. O verdadeiro valor reside na combinação com três elementos:

Interoperabilidade, para ligar sistemas ERP, WMS, TMS, CRM, ferramentas de transporte, sensores, portais de fornecedores e aplicações de campo.

Rastreabilidade, para saber quem fez o quê, quando, porquê, utilizando que dados e de acordo com quais regras.

IA, passando de uma abordagem descritiva para uma abordagem preditiva e prescritiva.

A Gartner identificou a IA baseada em agentes, a inteligência ambiental e as equipas conectadas e reforçadas como as principais tendências tecnológicas para a cadeia de abastecimento em 2025. O objetivo é claro: melhorar a conectividade, a inteligência operacional e a adaptabilidade das organizações.

Esta abordagem também contribui para melhorar a logística sustentável. Uma maior visibilidade dos fluxos logísticos, do stock ocioso, das rotas de entrega, das devoluções e da falta de stock ajuda a reduzir o desperdício, a quilometragem desnecessária e as decisões tomadas demasiado tarde.

Passar da experimentação com IA para um desempenho mensurável

A IA está a atrair muita atenção, mas nem todas as iniciativas geram valor. A Gartner prevê que mais de 40 % dos projetos de IA baseados em agentes possam ser cancelados até ao final de 2027, principalmente devido aos custos elevados, ao retorno do investimento pouco claro ou a controlos de risco insuficientes.

Para evitar que os projetos se tornem meros artifícios, devem basear-se na experiência prática. Na cadeia de abastecimento, os melhores casos de utilização são aqueles que resolvem um problema operacional específico ou melhoram um indicador-chave de desempenho monitorizado pelas equipas.

Algumas prioridades a ter em conta:

• reduzir a falta de stock de artigos essenciais;
• automatizar os alertas de reabastecimento;
• melhorar a previsão da procura;
• acelerar a resolução de litígios com fornecedores;
• melhorar a fiabilidade dos inventários;
• reduzir os erros de preparação;
• otimizar os níveis de stock;
• simplificar os processos de aprovação entre departamentos;
• medir a pegada de carbono dos fluxos logísticos.

Os benefícios podem ser significativos quando a IA é aplicada de forma eficaz. A McKinsey estima que a IA pode reduzir os níveis de stock em 20 a 30 %, os custos logísticos em 5 a 20 % e as despesas com aquisições em 5 a 15 % em determinados contextos do retalho.

As perspetivas também parecem promissoras: a Gartner prevê que 70 % das grandes organizações adotarão previsões da cadeia de abastecimento baseadas em IA até 2030, para melhor antecipar a procura.

Mas o sucesso não depende apenas da tecnologia. Depende da qualidade dos dados, da governança, da aceitação por parte dos utilizadores, de linhas de responsabilidade claras e da capacidade de medir os resultados.

O SaaS não vai desaparecer; está apenas a mudar de foco

A IA não significa o fim dos principais fornecedores de SaaS. Pelo contrário, desafia o seu monopólio sobre a experiência do utilizador, a automatização e a criação de valor.

Os sistemas legados continuarão a ser a espinha dorsal transacional de muitas empresas. No entanto, a diferenciação será cada vez mais impulsionada pelas camadas inteligentes que os rodeiam: plataformas interoperáveis, fluxos de trabalho sem código, agentes de IA, automação empresarial, rastreabilidade em tempo real e análise preditiva.

Para os gestores da cadeia de abastecimento, os diretores de informática e os departamentos de logística, o rumo a seguir é claro: não se trata de acumular ferramentas, mas sim de coordenar as operações. Não se deve digitalizar apenas por digitalizar, mas sim tornar cada fluxo de trabalho mais transparente, cada decisão mais fiável e cada ação mais rápida.

A cadeia de abastecimento do futuro não será movida apenas por software. Será conectada, inteligente, flexível e capaz de agir.

Será que a IA irá substituir os principais fornecedores de SaaS na cadeia de abastecimento?

Não, não a curto prazo. As principais plataformas SaaS continuam profundamente integradas nas operações, nos dados e nos processos. A IA irá, sobretudo, alterar a forma como estas são utilizadas, introduzindo camadas de automatização, previsão, recomendações e coordenação.

O que é uma sobreposição de IA agênica?

Uma sobreposição de IA baseada em agentes é uma camada inteligente ligada aos sistemas existentes. Analisa dados, compreende os objetivos empresariais, aciona fluxos de trabalho e pode recomendar ou executar determinadas ações sob supervisão humana.

Por que razão o «no-code» está a tornar-se importante para a cadeia de abastecimento?

A tecnologia sem código permite adaptar rapidamente os processos sem ter de esperar por longos ciclos de desenvolvimento. Proporciona às equipas empresariais maior autonomia para criar fluxos de trabalho, ajustar regras, automatizar validações e melhorar a gestão operacional.

Quais são os melhores casos de aplicação da IA para começar?

Os casos de utilização mais relevantes são aqueles que têm um impacto operacional mensurável: otimização de stocks, previsão da procura, alertas de ruptura de stock, reabastecimento automatizado, gestão de litígios, rastreabilidade dos fluxos logísticos e monitorização do desempenho.

Como é que se pode garantir a rastreabilidade através da IA?

É necessário manter um registo claro dos dados utilizados, das recomendações geradas, das ações desencadeadas e das aprovações humanas. A rastreabilidade é essencial para garantir a fiabilidade das decisões, auditar os fluxos de trabalho e reforçar a confiança dos utilizadores.

A IA pode contribuir para uma logística sustentável?

Sim. Ao melhorar a visibilidade sobre os níveis de stock, os fluxos logísticos, as rotas de entrega, as devoluções e as previsões, a IA ajuda a reduzir deslocações desnecessárias, o excesso de stock, a falta de stock e o desperdício. Está a tornar-se um fator-chave para o desempenho e a logística sustentável.

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