Dinâmica de rede na era da IA

Em nosso mundo altamente (inter)conectado, com o crescente impacto da IA em quase todas as facetas dos negócios, as organizações devem redefinir, consolidar e expandir não apenas seus modelos de negócios, mas também suas fontes de vantagem competitiva.

Vantagem competitiva sustentável refere-se à capacidade de uma empresa de manter sua posição de mercado e lucratividade a longo prazo, apesar da concorrência¹. Vários termos descrevem este conceito, cada um destacando diferentes aspectos da durabilidade e unicidade competitiva. Aqui estão alguns dos termos comumente usados:

Qualquer empresa pode alavancar qualquer número destes para construir sua vantagem competitiva, e onde as coisas ficam interessantes é na interação potencial entre eles. Vamos nos concentrar em redes de cadeia de suprimentos e como elas podem ser uma fonte de múltiplas vias para vantagem competitiva, desde a criação de fossos econômicos e levantamento de barreiras de entrada, até a diferenciação competitiva e o fortalecimento de efeitos de rede.

Construindo Redes de Cadeia de Suprimentos para Vantagem Competitiva

Em termos simples, os efeitos de rede significam que quanto mais algo é usado, mais valioso se torna. No entanto, para nossos propósitos, queremos usar o termo Rede de forma mais liberal para significar uma estrutura com arestas e conexões. Esta estrutura pode assumir a forma de redes sociais (como o LinkedIn) ou redes de cadeia de suprimentos, logística e parcerias que se fortalecem através da interação de seus nós.

A cadeia de suprimentos de uma empresa e a rede de parceiros e fornecedores podem ser uma fonte imensa de vantagem competitiva. Tome, por exemplo, a ASML, a principal (e única) fabricante de equipamentos de litografia de alta qualidade. Este equipamento é fundamental na produção de semicondutores avançados, como as GPUs da NVIDIA.

A vantagem competitiva da ASML vem tanto de sua propriedade intelectual tecnológica quanto de sua cadeia de suprimentos altamente complexa, que engloba mais de 4000 fornecedores, embalagens personalizadas, transporte e estrutura de serviços, tornando essa propriedade intelectual tecnológica economicamente viável em primeiro lugar. Muitas empresas que fornecem componentes e materiais para as máquinas da ASML possuem acordos de longo prazo e, em muitos casos, existem exclusivamente para fornecer à ASML.

Qualquer empresa que deseje competir com a ASML não só tem a tarefa invejável de inventar tecnologia capaz de ultrapassar os limites da física, mas também teria que lidar com a tarefa quase igualmente complexa de estabelecer uma rede de parceiros e fornecedores necessários para levar essa tecnologia ao mercado em escala. Não é preciso dizer que a barreira para entrar aqui é enorme, e em grande parte, é devido ao vasto ecossistema estabelecido que sustenta a tecnologia da ASML em primeiro lugar.

Outro exemplo do poder dos efeitos da rede de cadeia de suprimentos e vantagem competitiva derivada é a Amazon, cuja mudança de livraria para varejo global e gigante da nuvem não teria sido possível sem um parceiro altamente sofisticado, logística e rede de cadeia de suprimentos.

Nas próximas seções, exploraremos as áreas onde tecnologias modernas como a IA podem impactar e avançar ainda mais a vantagem competitiva derivada da rede de uma empresa. O foco está nas redes de cadeia de suprimentos, pois consideramos este o domínio com mais a ganhar ao aproveitar as inovações de IA e compartilhamento de dados.

Melhorando as interações da rede de cadeia de suprimentos com Agentes de IA

Em um blog anterior, discutimos o impacto potencial da IA nos processos internos e operações de uma organização. Um próximo passo lógico que exploramos aqui é como uma empresa pode estender esse potencial além dos limites internos da organização e para sua rede. Uma das principais ideias que está ganhando tração no cenário atual da IA é o conceito de agentes de IA. Esses agentes são, em geral, modelos especializados frequentemente aprimorados por ferramentas e outros componentes que trabalham juntos, cada um executando sua tarefa designada para alcançar um objetivo global. Essa ideia também é conhecida como Sistemas de IA Compostos e contrasta fortemente com a ideia de ter um único modelo geral monolítico.

Uma das aplicações mais promissoras desses agentes ou sistemas de IA compostos é agilizar e melhorar as interações dentro e entre redes, notadamente redes de cadeia de suprimentos, onde centenas ou milhares de apertos de mão entre sistemas são frequentemente feitos manualmente. Algumas das áreas onde esses sistemas podem mudar a forma como essas interações e integrações ocorrem são:

• Operações da Planta: Automatizando a transição e acionando os processos necessários em atividades como gerenciamento de estoque, montagem, embalagem e entrega.
• Gestão de estoque: Integrando um conjunto de agentes que utilizam dados internos e externos para previsões e podem vincular isso aos níveis de estoque, e acionar ordens de trabalho e ações de estoque relevantes. Por exemplo, recomendando fornecedores alternativos ou regiões menos afetadas por tarifas, permitindo planejamento de cenários rápido, sourcing dinâmico e posicionamento de estoque ideal para minimizar custos e interrupções.
• Logística: Analisando fatores como padrões de tráfego, condições climáticas e horários de entrega para determinar as rotas mais eficientes, reduzir o consumo de combustível, diminuir os custos de transporte e garantir entregas pontuais.

Networking e colaboração além dos limites organizacionais

Um aspecto crucial do tipo de redes de cadeia de suprimentos que temos discutido é que elas são compostas por várias partes. Mesmo que uma parte possa eventualmente atuar como o integrador geral (por exemplo, montando e distribuindo o produto final), muitas outras partes com sua própria submontagem e subdistribuição participam deste processo. Portanto, a integração e coordenação eficazes entre essas partes são cruciais para o sucesso.

No entanto, desafios surgem devido à dificuldade em integrar várias pilhas de tecnologia em evolução, silos de dados, protocolos e processos organizacionais que atrasam a disponibilidade de informações e dificultam a possibilidade de tomar as melhores decisões em cada estágio. Dada essa realidade, construir redes fortes para colaboração se apresenta como um elemento fundamental para melhorar e simplificar cadeias de suprimentos complexas.

Uma das primeiras barreiras a serem superadas é como compartilhar dados (informações) de forma eficaz e eficiente entre os parceiros da rede. Hoje, grande parte desses dados permanece trancada em sistemas locais e formatos proprietários que não se integram bem (se é que se integram) uns com os outros. Além disso, muitos conjuntos de dados estão tão isolados e segregados entre ferramentas que a governança unificada é impossível. Quando a configuração está repleta de limitações técnicas e a imposição de qualquer tipo de processo organizacional em torno do compartilhamento de dados é quase impossível, as empresas criam barreiras para a vantagem competitiva.

O caminho a seguir, como mostrado nos últimos anos, está se movendo em direção a padrões abertos de dados comuns, como Iceberg e Delta, que melhoram a interoperabilidade entre sistemas e limites organizacionais. O surgimento desses formatos também deu origem ao desenvolvimento de protocolos de compartilhamento abertos, como o Delta Sharing, que permite às organizações compartilhar dados de forma segura interna e externamente, entre regiões, nuvens e até mesmo fontes locais através do uso de federação - sem a necessidade de mover ou duplicar fisicamente os dados.

Essas tecnologias permitem muitas vantagens de negócios revolucionárias, desde a criação de bolsas privadas (várias partes podem hospedar e disponibilizar dados para parceiros selecionados) até a colaboração por meio de salas limpas (ambientes privados efêmeros que permitem que as partes trabalhem em um conjunto de dados comum sem ter que compartilhar fisicamente ou mesmo divulgar os dados uns aos outros).

Voltando à vantagem competitiva, agora podemos ampliar nossa visão sobre como construir redes fortes - e as dinâmicas e efeitos que essas redes geram - podem ser avaliados e medidos. Aqui estão algumas métricas frequentemente usadas na análise de rede (mais comumente na análise de rede social) mas aplicadas ao contexto específico da cadeia de suprimentos:

• Centralidade de Grau: Isso mede o número de conexões diretas que uma empresa tem dentro da rede de cadeia de suprimentos. Empresas com alta centralidade são frequentemente centrais para o fluxo de informações e alocação de recursos, tornando-as cruciais para a estabilidade e eficiência da rede.
• Centralidade de Intermediação: Esta métrica identifica empresas que atuam como pontes entre diferentes partes da rede, controlando o fluxo de bens ou informações. Alta centralidade de intermediação pode indicar uma posição estratégica da empresa, mas também apresenta riscos se ocorrerem interrupções.
• Centralidade de Autovetor: Isso mede a influência de uma empresa com base em suas conexões diretas e nas conexões de seus parceiros. Empresas com alta centralidade de autovetor têm influência transitiva significativa, o que significa que seu desempenho pode afetar outras empresas críticas na rede.
• Centralidade de Proximidade: Isso avalia o quão rapidamente uma empresa pode alcançar todas as outras empresas na rede. Empresas com alta centralidade de proximidade estão bem posicionadas para responder rapidamente a mudanças ou oportunidades em toda a cadeia de suprimentos.
• Densidade e Intensidade da Rede: Essas métricas descrevem a interconexão e a frequência de comunicação entre os parceiros da cadeia de suprimentos. Maior densidade e intensidade de rede podem melhorar a colaboração e reduzir as barreiras de comunicação, contribuindo para uma vantagem competitiva.

Ao aplicar essas métricas, as empresas podem identificar posições estratégicas dentro de suas redes de cadeia de suprimentos, otimizar a colaboração e aumentar sua vantagem competitiva através de uma gestão eficaz da rede. Os dados e as tecnologias de IA discutidos neste blog podem melhorar estrategicamente a posição de uma organização em relação às métricas acima.

Conclusão

Criar essas conexões estáveis entre parceiros, fornecedores e outras partes da rede desempenha um papel crítico na melhoria e desenvolvimento da próxima geração de cadeia de suprimentos e logística. A acessibilidade e compartilhamento de dados por meio de uma pilha de plataforma moderna, aprimorada pelo uso de IA, permitirá que as empresas:

• Faça melhores decisões: Com dados relevantes e oportunos disponíveis, agentes inteligentes e processos automatizados podem agir.
• Reduzir custos operacionais: Simplificar a plataforma e a arquitetura de rede conjunta para reduzir os custos de integração e minimizar ou eliminar a necessidade de intervenção manual.
• Aumentar a competitividade: Ao possibilitar o desenvolvimento de redes integradas fortes, acelerando a inovação e desbloqueando novos modelos de negócios.

Embora tenhamos nos concentrado na colaboração entre empresas e parceiros neste post, esse pensamento claramente também se aplica à estratégia de gestão interna entre unidades de negócios da empresa e divisões em apoio à comunicação e colaboração entre funções.

Para saber mais sobre como o Databricks pode permitir um melhor compartilhamento e colaboração, visite https://www.databricks.com/product/delta-sharing

Entre em contato com os autores para discutir como a IA pode apoiar a próxima geração de redes de cadeia de suprimentos.

¹ Fonte: All Revenue is Not Created Equal: The Keys to the 10X Revenue Club | By Bill Gurley.

(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post