Vantagens da IA e dos dados: como lidar com as tarifas do setor industrial

O processo industrial moderno segue uma sequência complexa de aquisição, produção e distribuição. Em cada estágio, os efeitos flutuantes e imprevisíveis dos direitos aduaneiros podem causar interrupções que aumentam os custos e afetam as cadeias de fornecedores. No entanto, as empresas do setor industrial ainda precisam de matérias-primas, as fábricas precisam produzir os bens e as frotas precisam fornecer o produto final, ao mesmo tempo em que lidam com os desafios causados pelas mudanças nos direitos de importação que afetam essas operações.

Na economia global de hoje, empresas de todos os setores precisam, continuamente, lidar com novos direitos aduaneiros, disputas comerciais e conflitos regionais. Isso significa que elas precisam avaliar com rapidez o impacto de uma nova tarifa nos seus custos de desembarque ou como um evento geopolítico pode prejudicar um fornecedor-chave em uma região específica. Obter sucesso nesse ambiente volátil depende da implementação estratégica de dados e IA para obter uma visão unificada e em tempo real dessas dinâmicas complexas. 

Em uma era de volatilidade no comércio e de interrupção macroecônomica, uma das prioridades das organizações deve ser transformar o caos dos dados em clareza, conectando dados essenciais e fornecendo insights confiáveis para navegar pelo cenário de negócios global em constante mudança com rapidez e confiança.

Usando dados para a redução proativa de tarifas

Com o aumento de tarifas, as matérias-primas dos fabricantes, como aço, alumínio e minerais raros, estão aumentando substancialmente os preços. Uma forte dependência das importações de componentes básicos, como peças automotivas ou ingredientes farmacêuticos ativos (active pharmaceutical ingredients, APIs), cria vulnerabilidades profundas nas cadeias de fornecedores entre fronteiras, muitas vezes levando a tarifas acumulativas. Sem uma visão holística desses dados complexos, as empresas do setor industrial terão dificuldades, como responder de forma lenta, sujeita a erros e reativa. A falta de visibilidade completa tem sido um problema antigo, mas agora é uma vulnerabilidade crítica.

Para lidar com essa complexidade, os fabricantes devem criar uma base de dados sólida, o que envolve integrar dados de toda a empresa. O Snowflake ajuda a unificar os dados internos (ERP, warehouse, transporte e sistemas industriais) com outras fontes de dados externos, como atualizações de tarifas, indicadores econômicos e notícias geopolíticas (muitas delas disponíveis no Snowflake Marketplace). Isso elimina silos de dados para fornecer uma única fonte de verdade e dar visibilidade completa da cadeia de fornecedores, desde a origem da matéria-prima até o fornecimento final. 

Com o uso da análise de dados preditiva, possibilitada pelo Snowflake AI Data Cloud, os negócios vão além da geração de relatórios históricos para a modelagem de cenários hipotéticos ("what if"). Os fabricantes podem usar os recursos nativos do Snowpark para aprendizado de máquina para simular o impacto de possíveis aumentos de tarifas em componentes específicos, matérias-primas e produtos acabados. Isso possibilita cálculos CoGS mais precisos, identificando os produtos ou materiais mais vulneráveis e entendendo como diferentes tarifas podem influenciar a lucratividade e o fluxo de caixa. Por exemplo, analisar o custo das faturas de materiais com dados de tarifas integradas ajuda a entender melhor a inflação dos custos de entrada.

Aproveitando a IA para resiliência e otimização da cadeia de fornecedores

Com uma base de dados sólida, os fabricantes podem aproveitar todo o poder da IA não apenas para reagir, mas também antecipar e se adaptar às tarifas. A inteligência artificial pode ajudar a otimizar as cadeias de fornecedores, analisando vastos conjuntos de dados para identificar fornecedores alternativos em regiões com tarifas mais baixas, por exemplo, ou avaliar opções de redefinição ou close-shoring da produção. Com alertas sobre riscos de fornecedores, mudanças de políticas ou problemas de comercialização, as empresas podem reduzir bastante os atrasos alfandegários e de conformidade. 

Em nível global, os fabricantes estão usando a análise de dados com tecnologia de IA do Snowflake para reestruturar ativamente seus fornecedores e as cadeias que os apoiam. Por exemplo, as soluções de parceiros, como a 1Exiger, podem mapear cadeias de fornecedores, sinalizando fornecedores e dependências de alto risco, criar modelos de aplicação de tarifas, encontrar fornecedores alternativos e gerenciar proativamente as incertezas comerciais. O Blue Yonder Tariff Agent obtém ativamente dados atuais de tarifas vigentes nos EUA. A International Trade Commission calcula a exposição tarifária específica quase em tempo real, fornecendo recomendações práticas para reduzir os impactos tarifários.

Os recursos de IA também podem ser ampliados para otimizar estratégias de determinação de preços, avaliando os impactos tarifários nos custos de produção, permitindo que os fabricantes ajustem os preços de forma dinâmica e, ao mesmo tempo, protejam as margens de lucro e o posicionamento competitivo.

Para indústrias tecnicamente avançadas, o futuro está na IA com agentes que atua além dos insights simples e inicia de forma autônoma os ajustes mais necessários na cadeia de fornecedores. Isso pode ter aplicações interessantes, por exemplo, quando uma função de “forecast” é atrelada a um inventário ou a um mecanismo de gestão de estoque por meio de uma IA com agentes que se concentra em definir níveis de estoque, retrabalhar decisões ou transferências de material. Quando ambas operam em conjunto, o nível de decisões autônomas reduz muito a necessidade de envolver as pessoas no processo de decisão. Quase 30% das horas de trabalho da cadeia de fornecedores poderiam ser reduzidas graças à IA avançada e a um processo decisório mais autônomo.  

Construindo um futuro mais ágil para o setor industrial

É imprescindível que os fabricantes priorizem a criação de uma cultura “data-first” para garantir a integração e a qualidade dos dados em todas as funções. E o mais importante é que a promoção da colaboração segura de dados com fornecedores, provedores de logística e outros parceiros por meio de plataformas de dados compartilhadas permita uma resposta coordenada e rápida às interrupções.

Talvez tudo isso faça parecer que navegar pelas tarifas seja um problema complexo e sobrecarregado. No entanto, o Snowflake simplifica os elementos, desde a criação de uma base de dados até o compartilhamento de insights democratizados, aproveitando o poder da análise de dados da IA e dos agentes para tomar decisões mais bem fundamentadas em relação às taxas em constante mudança. O Snowflake AI Data Cloud reúne grandes volumes de dados internos e externos, possibilita a modelagem preditiva e a análise avançada, além de facilitar o compartilhamento de insights governados entre as partes interessadas. Com o Snowflake, as organizações não apenas estão respondendo às mudanças de tarifas, como também estão otimizando proativamente as operações e tomando decisões mais inteligentes e rápidas em escala.

Em um mundo com intensa volatilidade comercial, os fabricantes que adotarem uma estratégia unificada de dados de IA não vão apenas sobreviver, mas também prosperar, transformando desafios tarifários em oportunidades de vantagem competitiva e de crescimento sustentável.