Uma pesquisa da Manhattan Associates indica que carência de profissionais qualificados e baixa visibilidade dos dados dificultam a adoção efetiva de inteligência artificial (IA) em sistemas de gestão de transporte (TMS). O levantamento ouviu 150 executivos de alto nível de empresas dos setores de manufatura, varejo, atacado, bens de consumo, mercearia e alimentos & bebidas.
Principais conclusões
- 49% das organizações não dispõem de dados suficientes para ajustar rotas de entrega de forma proativa.
- 45% não conseguem agir antes que remessas sofram atrasos ou interrupções.
- 42% apontam falta de competências internas como barreira à visibilidade dos dados.
- 39% citam silos de dados entre diferentes plataformas.
Apesar de 63% dos entrevistados preverem agentes autônomos de IA com mínima supervisão humana nos próximos cinco anos, a realidade atual fica atrás dessas expectativas: apenas 46% afirmam ter IA altamente integrada e 18% utilizam a tecnologia pouco ou nada, colocando-se em desvantagem ante concorrentes mais ágeis.
O estudo também revela receios que freiam investimentos:
- 55% temem custos elevados de implementação e operação.
- 45% relatam falta de conhecimento e habilidades internas.
- 43% percebem escasso apoio organizacional ou de executivos para projetos de IA.
Para 99% dos participantes, o TMS atual pode não acompanhar as demandas por velocidade, capacidade e redução de custos nos próximos cinco anos, acentuando a necessidade de atualizar sistemas e qualificar equipes.
Imagem: logisticsbusiness.com
“Embora agentes autônomos despertem grande interesse, parte significativa do setor não está preparada para aproveitá-los devido à escassez de talentos e à fragmentação dos dados”, comentou Martin Lockwood, diretor sênior da Manhattan Associates. Ele acrescentou que, sem investimentos em capacitação e integração de informações, o ganho prometido pela IA em transporte permanecerá fora de alcance.
Com informações de Logistics Business
