Inteligência artificial na gestão de estoque: inovação e eficiência para a logística do futuro

Abstract

A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando a gestão de estoques, tornando os processos logísticos mais eficientes e precisos. A IA permite prever demandas com maior acurácia, automatizar reposições e reduzir custos operacionais. Estudos mostram que empresas como Amazon e Mercado Livre obtiveram avanços significativos, como redução de até 40% nos custos de armazenagem e aumento da precisão na previsão de demanda. O artigo utiliza uma abordagem quali-quanti com estudo de caso, analisando a aplicação prática de IA em grandes empresas. Destacam-se ferramentas como Machine Learning, robótica e visão computacional, que otimizam o picking, a alocação de estoque e a sustentabilidade nas operações. A pesquisa evidencia também os desafios, como custos de implementação e adaptação regional, especialmente para pequenas empresas. Por fim, ressalta-se a importância de modelos híbridos que combinem IA com expertise humana, visando maior resiliência e responsabilidade ambiental. A IA deixa de ser diferencial para se tornar essencial à competitividade logística, exigindo planejamento estratégico, investimento em tecnologia e adaptação contínua.Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing inventory management, making logistics processes more efficient and accurate. AI enables more accurate demand forecasting, automated replenishment, and reduced operating costs. Studies show that companies like Amazon and Mercado Livre have achieved significant advances, such as reducing storage costs by up to 40% and increasing demand forecast accuracy. This article uses a qualitative and quantitative approach with a case study, analyzing the practical application of AI in large companies. Tools such as machine learning, robotics, and computer vision stand out, optimizing picking, inventory allocation, and operational sustainability. The research also highlights challenges such as implementation costs and regional adaptation, especially for small businesses. Finally, it emphasizes the importance of hybrid models that combine AI with human expertise, aiming for greater resilience and environmental responsibility. AI is no longer a differentiator but is becoming essential to logistics competitiveness, requiring strategic planning, investment in technology, and continuous adaptation.