Aplicação da Inteligência Artificial na Prevenção de Perdas

Por Gilberto Quintanilha,

Assim como as mais variadas áreas do Varejo, Atacado(ejo) e Logística, a Prevenção de Perdas enfrenta vários desafios. Um dos principais obstáculos é a busca pelo ponto de equilíbrio entre as demandas e os recursos disponíveis, cenário agravado ainda mais pelas frequentes baixas nas equipes. Diante da necessidade crescente pela produtividade e assertividade, é crucial considera como as tecnologias podem ser úteis nesses processos.

Esse artigo tem como objetivo fomentar uma discussão entre as mais variadas equipes e grupos, sobre  como a inteligência artificial (IA) pode apoiar a área de Prevenção de Perdas, mas se tratando de uma solução nova e que ganhou maior relevância com o surgimento de algumas plataformas como Copilot da Microsoft, ChatGPT da OpenAI, Claude da Anthropic, Gemini da Google, o Copilot da Microsoft, etc., a questão central permanece: como podemos integrar tais soluções em nossas operações diárias? 

Com o aumento da complexidade, das limitações diárias e da constante necessidade de melhorar a eficiência, as tecnologias de IA se tornam ferramentas indispensáveis para enfrentar esses desafios e na prevenção de perdas não é diferente.  
Abaixo, detalho as 12 aplicações potenciais de IA para prevenção de perdas, abordando as diferentes categorias de problemas enfrentados tanto no varejo, atacado e logística: 

1. Previsão de Demanda e Gestão de Inventário 
2. Análise de Dados para Identificação de Fraudes de Terceiros 
3. Detecção de Furto Interno e Externo com Análise de Vídeo 
4. Monitoramento de Armazenamento e Condições Ambientais 
5. Otimização de Layout de Lojas e Armazéns 
6. Monitoramento e Gerenciamento de Vencimentos 
7. Análise de Feedback e Reclamações de Clientes 
8. Detecção de Anomalias em Transações Financeiras 
9. Prevenção de Perdas em E-commerce com Análise de Dados 
10. Análise de Performance das equipes 
11. Treinamento e Capacitação de Funcionários 
12. Gestão sobre o recebimento e expedição 

Previsão de Demanda e Gestão de Inventário: através da criação de modelos preditivos e prescritivos que ajustam os níveis de estoque com base em dados históricos e tendências de mercado, minimizando erros de inventários, reduzindo o risco de perda por perecibilidade ou vencimento ou mesmo reduzindo custos com operações logísticas em relação a movimentações desnecessárias de mudança de estoque entre Centros de Distribuição ou Lojas.

Análise de Dados para Identificação de Fraudes de Terceiros: através de algoritmos de IA que podem analisar grandes volumes de transações e comunicações para detectar padrões de fraude em fornecedores e parceiros, diminuindo possíveis impactos financeiros de fraudes externas e assim melhorar a confiabilidade da cadeia de suprimentos. 

Detecção de Furto Interno e Externo com Análise de Vídeo: onde são utilizados sistemas de IA que analisam imagens de câmeras de segurança em tempo real e confrontam com históricos, para identificar comportamentos suspeitos e padrões em ações de furtantes como por exemplo dia, horário, área, produto, tempo de permanência, etc., permitindo assim a redução a incidência de furtos internos e externos através da geração de alertas em tempo real. Tarefas que antes eram realizadas 
de forma manual e que em alguns casos eram quase impossíveis em virtude dos extensos períodos de gravação. 

Monitoramento de Armazenamento e Condições Ambientais: por meio de sensores IoT é possível monitorar a temperatura, umidade e outras condições no armazenamento, onde a IA realiza a análise dos dados para detectar problemas., evitando assim a deterioração de produtos devido a armazenagem inadequada ou mesmo variações de temperatura que possam impactar na qualidade dos produtos. Outro ponto é que em ações preventivas ou reativas a possibilidade de automação, evitando assim a necessidade de ações manuais, como por exemplo abrir um chamado para envio de técnicos na necessidade de manutenção. 

Otimização de Layout de Lojas e Armazéns: a IA pode avaliar layouts atuais e sugerir otimização com base em análises de fluxo de clientes e eficiência de armazenamento, reduzindo assim possíveis problemas de exposição inadequada, melhora a acessibilidade dos produtos e na produtividade das equipes. 

Monitoramento e Gerenciamento de Vencimentos: soluções que, baseadas nas informações coletadas no recebimento, transferências e padrões como Shelf Life, podem através da IA rastrear as datas de vencimento dos produtos ou lotes e alertar sobre itens próximos da expiração, isso pode diminuir perdas de produtos pelo vencimento ou mesmo gerar impacto positivo na margem, pois itens próximos de vencimento normalmente requerem ações pontuais de descontos e alterações de preço e exposição, que além de tomar tempo das equipes acabam por prejudicar a margem dos produtos. 

Análise de Feedback e Reclamações de Clientes: a exemplo do indicador NPS Net Promoter Score, é uma métrica utilizada para avaliar o nível de satisfação a IA pode processar feedback e reclamações destes clientes para identificar padrões de problemas com produtos ou serviços, ajudando a ajustar processos para prevenir avarias, manuseio inadequado, custos de operação logísticas por exemplo em devoluções e em especial impacto na experiencia de compra do cliente.

Detecção de Anomalias em Transações Financeiras: Algoritmos de IA analisam transações financeiras em busca de padrões fraudulentos ou inconsistentes, como por exemplo verificar a consistência das transações em relação aos contratos e acordos, identificando, pagamentos em montantes que não correspondem aos valores acordados. podendo minimizar fraudes internas e externas ao identificar atividades suspeitas. 

Prevenção de Perdas em E-commerce com Análise de Dados: Algoritmos de IA analisam comportamentos de compra online para identificar fraudes, padrões suspeitos ou mesmo na análise de devoluções e reembolsos, podendo reduzir perdas devido a fraudes, devoluções fraudulentas ou mesmo atrasos e erros no atendimento ao cliente. 

Análise de Performance das equipes: Sistemas de IA podem monitorar as atividades e o desempenho das equipes em tempo real, analisando dados de produtividade, comunicação e colaboração, através de Algoritmos de IA podem analisar os registros de atividade em plataformas de colaboração e comunicação para avaliar como e quanto os membros da equipe estão contribuindo para projetos específicos, permitindo a identificação rápida de áreas que precisam de suporte e ajuste, ajudando a manter a produtividade e a eficiência da equipe. Podem ainda fornecer feedback personalizado para cada membro da equipe com base em sua performance e recomendar treinamentos ou recursos 
específicos para melhorar suas habilidades. 

Treinamento e Capacitação de Funcionários: mediante o uso de soluções que utilizam plataformas de IA adaptando quais módulos/treinamentos devem ser realizados conforme a necessidade do funcionário, sendo essa em relação a sua análise de performance ou mesmo no controle de reciclagem ou avaliação do nível de absorção do conteúdo, melhorando o conhecimento, a conformidade e o padrão entre os funcionários, reduzindo erros operacionais, administrativos ou mesmo a perda da produtividade. 

Gestão sobre o recebimento e expedição: IA pode analisar documentos de recebimento e expedição, comparando com informações de pedidos e identificando discrepâncias automaticamente ou ajudar no rastreamento das cargas através de sensores/rastreadores, com isso pode acompanhar o estado das cargas ou sugerir rotas e métodos de envio com base em dados históricos e condições atuais, melhorando a eficiência na expedição. 

Estas possíveis aplicações podem ser implementadas por meio de desenvolvimento interno ou através de soluções já integradas com plataformas de inteligência artificial (IA), sendo que, tais integrações não apenas potencializam a gestão de estoques, mas também aprimoram a segurança e a eficiência operacional, resultando em uma possível redução substancial das perdas nos mais variados setores do varejo, atacado e logística.

No entanto, para alcançar tais benefícios, é essencial que os profissionais da área se mantenham atualizados com as inovações tecnológicas, inclusive que sejam críticos, podendo assim compreender como aplicá-las a suas realidades. Muitas empresas enfrentam desafios como sistemas ERP desatualizados, escassez de mão de obra qualificada e desorganização de dados, especialmente quando há a coexistência de múltiplas plataformas. Portanto, a adaptação e integração eficaz dessas soluções tecnológicas é crucial para superar tais obstáculos e otimizar as operações e o sucesso será sempre validado mediante a definição de métricas que apresentem o retorno gerado em cada um dos investimentos.