Um novo white paper, intitulado “AI in the Supply Chain: Architecting the Future of Logistics with A2A, MCP, and Graph-Enhanced Reasoning”, apresenta o Model Context Protocol (MCP), padrão criado para unificar o compartilhamento de contexto entre modelos e agentes de inteligência artificial na cadeia de suprimentos.
Por que o MCP é necessário
Sistemas de planejamento, ERP, TMS e WMS costumam operar de forma isolada. Essa falta de integração faz com que previsões de demanda, alertas de risco de fornecedores ou informações de congestionamento portuário não circulem a tempo entre as áreas, gerando decisões desalinhadas e resposta lenta a problemas.
Principais funções do protocolo
- Persistência de contexto – registra decisões, estados e fatos em memória compartilhada;
- Troca de contexto – permite que agentes consultem e recuperem dados relevantes de outros sistemas;
- Governança de contexto – estabelece regras de relevância, atualização e acesso às informações.
A estrutura técnica do MCP combina bancos de dados vetoriais, alinhamento de esquemas e APIs de interoperabilidade para conectar ERPs, TMS, WMS e plataformas de planejamento.
Casos de uso destacados
- Gestão de risco de fornecedores: histórico de atrasos fica disponível para compras, logística e finanças;
- Previsão de demanda: incorpora sazonalidade, promoções e lançamentos de concorrentes em memória única;
- Confiabilidade de ativos: dados de sensores são mantidos por anos para identificar degradação gradual;
- Otimização de estoques: recorda rupturas anteriores e impactos financeiros ao negociar níveis de segurança;
- Resposta a crises: recupera lições de lockdowns ou greves para ações mais rápidas.
Ganhos reportados
Segundo o documento, cadeias de suprimentos que adotam o MCP registram aumento de 10% a 20% na precisão de previsões, gestão de riscos mais proativa e maior resiliência organizacional.
Piloto em eletrônicos de consumo
Uma fabricante global testou o protocolo nas áreas de compras e logística. Após a implementação, erros de previsão caíram 12%, disputas com fornecedores recuaram 30% e a pontualidade das entregas subiu 18%.
Imagem: logisticsviewpoints.com
Próximos passos
Os autores recomendam mapear dados hoje isolados, padronizar definições entre departamentos e iniciar pilotos em processos com alto atrito, como previsão de demanda ou avaliação de fornecedores.
Um webinar gratuito sobre o tema será realizado em 16 de setembro, às 11h, com apresentação de resultados de pilotos e orientações para adoção.
Com informações de Logistics Viewpoints
