A revolução da previsão de demanda na indústria: Das planilhas ao planejamento de demanda por IA

Jul 3, 2025 • 15 min

Em um cenário de intensa concorrência e margens reduzidas, a previsão e o planejamento da demanda de produção se tornaram mais estratégicos do que nunca. As organizações tanto na indústria quanto no varejo reconhecem cada vez mais a necessidade crítica de se ter e utilizar ferramentas e processos sofisticados para lidar com a sensibilidade do mercado e garantir tomadas de decisão ágeis.

E esse reconhecimento está bem embasado – as empresas que implementam recursos avançados de planejamento de demanda com sucesso obtêm reduções significativas de estoque ao mesmo tempo em que mantém seus níveis de serviço, e alcançam melhorias mensuráveis de margem e maior capacidade de resposta às mudanças do mercado. Esses resultados comerciais tangíveis refletem o quanto o planejamento eficaz da demanda se tornou fundamental para o sucesso competitivo.

Ao longo das décadas, o papel de planejador de demanda passou por uma transformação notável – ele evoluiu de uma função que fazia previsões básicas para uma posição de liderança sofisticada e voltada à tecnologia que molda a estratégia principal do negócio. O que antes era considerado uma função operacional de apoio transformou-se no pilar central do sucesso da organização.

Examinaremos como esse trabalho evoluiu, o que ele se tornou hoje, e como prevemos que será o papel do planejador de demanda nos próximos anos.

Observação: as referências temporais neste artigo representam períodos aproximados de adoção empresarial. Embora algumas tecnologias (como os modelos de aprendizado de máquina) tenham existido em ambientes acadêmicos e especializados por períodos mais longos, nosso foco é quando elas foram amplamente implementadas nos Sistemas de Planejamento Avançado das empresas.

Século XX: A evolução da previsão de demanda na indústria

Um breve resumo: A evolução do planejamento da demanda

Antes de mergulharmos no cenário atual de previsão de demanda baseada em IA, vamos delinear rapidamente como foi a jornada do planejamento de demanda desde seus primórdios até o limiar da revolução atual. Essa evolução reflete não apenas o avanço tecnológico, mas também uma mudança fundamental na forma como as empresas veem a previsão da demanda – de uma necessidade operacional à vantagem estratégica.

A era da intuição (antes da década de 1980): a previsão como forma de arte

Nos primórdios, o planejamento da demanda de produção dependia principalmente do julgamento humano e de cálculos básicos. Os planejadores trabalhavam com médias móveis simples e análise manual de dados, usando uma espécie de “inferência educada” em ambientes isolados. Essa abordagem funcionava razoavelmente bem em um clima de negócios caracterizado por sortimentos de produtos mais simples, atividades promocionais limitadas, concorrência menos intensa e margens de lucro mais altas que conseguiam absorver as imprecisões de previsão. Durante esse período, o planejamento de demanda permaneceu firmemente em segundo plano – uma função operacional que tinha influência estratégica mínima.

A era estatística (1980-2005): O surgimento da previsão analítica

A introdução dos softwares de planilhas eletrônicas e dos primeiros sistemas ERP na década de 1980 desencadeou a primeira grande mudança nas práticas de planejamento da demanda de fabricação. De repente, planejadores tinham ferramentas para implementar métodos estatísticos de modelos como o ARIMA e suavização exponencial de Holt-Winters, o que transformou profissionais de previsão de demanda que antes usavam a intuição, em analistas de dados que eram capazes de escolher e configurar modelos de previsão apropriados para diferentes categorias de produtos.

Ao final da década de 1990, tinham surgido os Sistemas de Planejamento Avançado (APS) dedicados, que ofereciam algoritmos mais sofisticados e recursos especializados além do que os sistemas ERP eram capazes. Apesar das limitações de computação da época, esses sistemas representaram um passo importante para o reconhecimento do planejamento da demanda como uma função essencial no negócio. Durante esse período, o planejamento começou a migrar de uma operação de suporte para uma atividade crítica para os negócios, à medida que as organizações compreendiam cada vez mais como a precisão das previsões de demanda tinham implicações financeiras.

A era colaborativa (2005-2020): “Quebrando” os silos

A adoção generalizada dos processos de Planejamento de Vendas e Operações (S&OP) marcou a próxima evolução significativa, levando o planejamento de demanda sair de uma função técnica isolada e chegar a um ecossistema colaborativo. Os planejadores tornaram-se então facilitadores multifuncionais, orquestrando o consenso entre os departamentos de: vendas, cadeia de suprimentos, compras e finanças. O surgimento do Planejamento Integrado de Negócios aumentou ainda mais a importância das implicações financeiras no processo de planejamento.

Enquanto isso, a complexidade do mercado se intensificou drasticamente, pois as empresas dependiam cada vez mais de promoções e lançamentos de novos produtos para manter sua participação no mercado. Essa complexidade – juntamente com a explosão no número de SKUs e opções de personalização – sobrecarregou as abordagens tradicionais de planejamento.

Pela primeira vez, as empresas eram capazes de fazer previsões em níveis realmente granulares – até no nível de SKUs e lojas individuais – melhorando drasticamente a precisão e a capacidade de resposta. Mas, apesar desses avanços, as organizações ainda tropeçavam para gerenciar a complexidade esmagadora e quebrar os silos organizacionais, ao mesmo tempo em que tentavam manter a produtividade e a eficácia dos planejadores humanos. Essa tensão preparou o terreno para a revolução impulsionada pela IA que viria a seguir.

Comparação dos fluxos de trabalho do planejador de demanda na indústria antes e depois da implementação da previsão “sem contato”. O antes mostra as tarefas manuais de previsão que exigia atividade extensiva de entrada de dados, enquanto o depois mostra uma redução na carga do trabalho de rotina que eleva a função do planejador de demanda, de um profissional de previsão tático para um consultor estratégico de negócios — ***Figura 1***: A previsão no planejamento da demanda de manufatura chamada de “touchless” (ou, em tradução livre, “sem contato”) usa a IA para gerar automaticamente previsões precisas com o mínimo de trabalho manual. Essa evolução reduz a carga de trabalho recorrente e, ao mesmo tempo, eleva a função do planejador de demanda, de um profissional de previsão tático para um consultor comercial estratégico, que traduz os insights dos dados em recomendações que podem virar ações.

A revolução da IA na previsão de demanda na indústria

A introdução do uso de analytics avançados e tecnologias de aprendizado de máquina, possibilitada por recursos de computação significativamente maiores, vem revolucionando fundamentalmente o planejamento da demanda na indústria desde 2020. Diferentemente dos métodos estatísticos de épocas anteriores, a previsão atual baseada em IA utiliza um arsenal diversificado de técnicas sofisticadas:

Redes neurais
Modelos de aumento de gradiente
Aprendizagem por reforço

Essas tecnologias possibilitaram a “previsão sem contato” – sistemas que podem gerar previsões automaticamente com base em dados em tempo real e fatores externos futuros, com o mínimo de intervenção humana. Por exemplo, os maiores varejistas utilizam agora modelos de previsão baseados no clima que podem ajustar automaticamente as previsões com base nas condições meteorológicas futuras, traduzindo as previsões de temperatura e precipitação em mudanças de demanda esperadas no nível da loja.

A função transformada do planejador de demanda

Nesse novo cenário, os planejadores de demanda estão evoluindo de profissionais especializados em previsão para cientistas de dados e especialistas em insights de negócios. Em vez de revisar cada previsão manualmente, eles agora:

Exploram e integram fontes de dados externas para aprimorar o desempenho do modelo e fornecer insights a partir do contexto
Traduzem em recomendações comerciais os insights técnicos de previsão
Atuam nas organizações como “apoiadores” das tomadas de decisões baseadas em dados
Ganham maior influência estratégica à medida que sua função se torna mais central para o planejamento dos negócios
Trabalham em equipe de forma colaborativa, criando modelos para vários cenários e gerenciando negociações complexas entre departamentos
Monitoram e resolvem exceções complexas que os sistemas de IA sinalizam precisar de julgamento humano

Essa evolução elevou a posição do planejador de demanda dentro das organizações, transformando o que antes era visto como uma função técnica que oferecia suporte em uma função estratégica de consultoria de previsão de demanda na indústria.

O desafio do controle

Apesar dos benefícios convincentes da previsão baseada em IA, muitas organizações enfrentam uma barreira psicológico considerável: o medo de perder o controle. Isso se manifesta de várias maneiras:

Problemas de confiança: Os algoritmos “caixa preta” que produzem resultados precisos mas não dão explicações claras de seu raciocínio podem gerar ceticismo entre as pessoas que participam do processo
Ansiedade pela transição de habilidades: Os planejadores que construíram suas carreiras com base em conhecimentos estatísticos podem se sentir ameaçados por sistemas que automatizam habilidades que eram anteriormente valorizadas
Preocupações com responsabilidade: Dúvidas sobre quem é responsável caso as previsões geradas por IA levem a decisões de negócios com resultados negativos

As organizações bem-sucedidas lidam com essas preocupações através de:

Implementação de sistemas de IA explicáveis que ofereçam transparência sobre os principais fatores por trás das previsões
Criação de programas de transição estruturados que ajudem os planejadores a desenvolver novas habilidades em supervisão de IA e análise de negócios
Fomentação do desenvolvimento do conhecimento especializado sobre o assunto e construções de relacionamentos mais próximos com os clientes para fornecer orientações mais eficazes

O poder da Gestão por Exceção

Estabelecer estruturas claras de governança que definam funções e responsabilidades nos processos de planejamento com IA tornou-se essencial à medida que o planejamento da demanda se torna mais complexo. Essa implementação de estratégias de controle permite uma gestão eficaz baseada em exceções – atualmente o ponto focal do planejamento moderno de demanda.

Com a expansão dos volumes de dados, os planejadores contam com sistemas de IA para identificar e priorizar exceções com base no impacto nos negócios, permitindo que os primeiros se concentrem em problemas que impactem significativamente o estoque, as métricas de serviço, e o desempenho financeiro da empresa.

Os sistemas de planejamento baseados em IA evoluíram para não apenas processar grandes quantidades de dados, mas também para explicar o raciocínio por trás dos principais insights que são trazidos, permitindo uma análise mais profunda da causa raiz e uma tomada de decisão mais estratégica. Ao filtrar o ruído e destacar os desvios críticos, a IA ajuda os planejadores a se concentrar nos problemas mais impactantes, aumentando a eficiência e a precisão da previsão.

Matriz mostrando a progressão da IA na indústria, desde a IA 1.0 (automação em silos com modelos de negócios estáticos), passando pela IA 2.0 (automação multifuncional com previsão de ML), IA 3.0 (ciclos rápidos de inovação com integração de dados externos), até a IA 4.0 (agentes autônomos que permitem a adaptação do modelo de negócios em tempo real e automação de ponta a ponta), com eficiência e adaptabilidade aumentando ao longo das gerações — ***Figura 2****: A evolução da IA na previsão de demanda na indústria: Da automação contida em silos aos agentes autônomos que impulsionam a adaptabilidade de ponta a ponta*

Tendências para o futuro: Assistentes de IA e colaboração direta entre sistemas

Os avanços notáveis que testemunhamos no planejamento da demanda até agora representam apenas o início de uma transformação muito maior. Da mesma forma que a computação em nuvem e as soluções SaaS redefiniram o planejamento na onda tecnológica anterior, o surgimento da IA Agêntica marca o próximo salto evolucionário para os planejadores de demanda – uma mudança que promete ser ainda mais profunda.

Os assistentes de IA atuais, exemplificados por ferramentas como o ChatGPT e o Gemini Professional, são apenas um vislumbre do que está por vir. Esses sistemas estão evoluindo em um ritmo sem precedentes, com os assistentes de IA se transformando em agentes cada vez mais autônomos, com recursos sofisticados de tomada de decisão que remodelarão fundamentalmente o mundo, incluindo o planejamento da demanda como o conhecemos.

Para os planejadores de demanda na indústria que são visionários, essa evolução transformará a profissão em uma disciplina mais gratificante e intelectualmente envolvente, promovendo melhorias em três dimensões críticas:

Eficiência nunca antes vista

O futuro do planejamento da demanda irá além do atual modelo, com alertas de exceção que exigem resolução manual para um modelo de gerenciamento de exceção que contará com resolução automatizada. Prevemos uma redução drástica nas tarefas manuais repetitivas à medida que os agentes de IA desenvolvem a capacidade de executar independentemente tarefas de tratamento de exceções ou de solução de exceções.

Pense neste exemplo prático: Um planejador de demanda corrige consistentemente o aumento promocional de uma maneira específica – resolvendo a exceção 9 vezes em 10 da mesma maneira. Os futuros sistemas de IA reconhecerão esses padrões e aplicarão proativamente as correções apropriadas.

Em vez de implementar manualmente a mesma solução repetidas vezes, os planejadores simplesmente validarão a correção automática da IA, melhorando drasticamente o rendimento e permitindo o foco em atividades mais estratégicas. O planejamento de cenários se tornará o “arroz com feijão” dos planejadores de demanda – o recurso padrão utilizado com mais frequência para avaliar diferentes resultados. Além disso, surgirá um processo de meta-exceção, no qual os planejadores analisam periodicamente os padrões das exceções corrigidas pela IA para garantir que o sistema continue a fazer os ajustes adequados e identificar oportunidades de aperfeiçoamento.

Maior transparência e capacidade de auditoria

Os futuros agentes de IA transcenderão o processamento básico de dados para se tornarem verdadeiros parceiros analíticos. Eles não somente identificarão os principais parâmetros que exigem atenção, mas também contextualizarão os insights de forma a aprimorar a tomada de decisão humana. Esses sistemas fornecerão explicações mais detalhadas de seu raciocínio, ajudando a validar correções e apoiando escolhas que são mais baseadas em informações.

A evolução do Planejamento, Previsão e Reabastecimento Colaborativos (“CPFR” no original em inglês), passará por uma transformação paralela. O CPFR tradicional se concentrava nas trocas de dados entre varejistas e fornecedores, o que exigia uma mediação humana significativa. O futuro será caracterizado por uma verdadeira previsão sistema-sistema – plataformas alimentadas por IA que trocam dados de forma autônoma e refinam as previsões com o mínimo de intervenção humana. Isso levará a uma qualidade superior das informações de demanda.

A qualidade da previsão de demanda continuará a melhorar por meio de dois desenvolvimentos que ocorrerão em paralelo:

Avanços computacionais e algorítmicos: O aumento da capacidade de computação, aliado a pesquisas revolucionárias, impulsionará melhorias contínuas na qualidade e nos recursos do modelo.
Aquisição e preparação revolucionárias de dados: Até mesmo os modelos mais sofisticados têm limitações devido à qualidade de suas entradas – a máxima “entra lixo, sai lixo”, continua sendo uma verdade eterna. As ferramentas de IA de última geração revolucionarão a coleta e a preparação de dados, proporcionando uma compreensão mais precisa e holística das condições do mercado e dos possíveis impulsionadores da demanda.

Esses avanços resultarão em recursos particularmente poderosos para a otimização do sortimento:

Análise aprimorada entre produtos: Os sistemas de IA desenvolverão uma compreensão sofisticada das interações entre produtos por meio da análise de cesta otimizada, revelando efeitos de canibalização e halo antes invisíveis.
Verdadeira previsão de novos produtos centrada no cliente e em melhor produto da categoria: Em um mundo cada vez mais conectado, o planejamento da demanda utilizará uma inteligência de mercado sem precedentes. Os sistemas analisarão as atividades de pré-vendas e o comportamento do consumidor nos ecossistemas digitais para prever mudanças na demanda antes que elas se materializem nos dados de vendas tradicionais.

Gráfico de valor (eixo vertical) versus esforço (eixo horizontal) comparando três abordagens de previsão de demanda: Os métodos estatísticos (linha vermelha) mostram um crescimento inicial, mas um valor decrescente com o aumento do esforço; a previsão baseada em IA/ML (linha azul) demonstra um valor sustentável mais alto; e a previsão baseada em IA Agêntica (linha verde) atinge o platô de valor geral mais alto, ilustrando a eficiência superior das tecnologias avançadas de previsão no planejamento de demanda na indústria — ***Figura 3:*** Comparação do retorno sobre investimento (ROI) das tecnologias de previsão de demanda na indústria: Métodos estatísticos tradicionais versus abordagens modernas de IA/ML e de previsão agêntica de última geração

Implicações organizacionais

À medida que as organizações continuam sua transição para mentalidades analíticas e orientadas por dados, a função do planejador de demanda se tornará cada vez mais central. No entanto, essa evolução não ocorrerá de forma isolada – outras funções também estão simultaneamente em transformação.

As organizações que são mais ágeis podem evoluir para funções integradas que mesclem as funções de planejamento de demanda e de suprimento, criando uma posição unificada focada na otimização de ponta a ponta e nas compensações com foco no cliente. O planejador de demanda do futuro será um “planejador ambidestro agêntico” – um profissional que colabora integrado totalmente com os sistemas de IA e, ao mesmo tempo, mantém uma perspectiva de ponta a ponta dos negócios, atuando mais como um solucionador de problemas estratégicos do que como um profissional de previsão tático.

Além de simplesmente corrigir as previsões, os futuros planejadores de demanda desenvolverão conhecimentos especializados para avaliar e otimizar todo o processo de previsão dentro de suas organizações. Esse entendimento avançado envolverá a avaliação de como a previsão deve ser estruturada, quais metodologias são mais apropriadas para diferentes categorias de produtos e como melhorar continuamente os recursos de previsão da organização.

Quando consideramos o planejamento de demanda no contexto mais amplo de um mundo que é alimentado por IA, há ainda mais possibilidades. Os aplicativos de transferência de conhecimento baseados em IA podem melhorar rapidamente a qualificação de profissionais com conhecimento específico de um setor – seja em laticínios, fabricação de cabos, produtos farmacêuticos ou outros setores especializados. Essas ferramentas podem comprimir anos de aquisição de conhecimento de um campo específico em semanas de aprendizado, permitindo que os planejadores desenvolvam rapidamente uma compreensão profunda dos padrões e restrições de demanda exclusivos de setores específicos.

No cenário dos softwares de planejamento da cadeia de suprimentos, podemos testemunhar uma concentração de recursos do tipo “os vencedores levam tudo”. Nesse ambiente competitivo, o sucesso provavelmente virá para os fornecedores que entregarem:

Processos de implementação altamente ágeis combinados com microsserviços de solução de problemas que abordam desafios comerciais específicos
Forte defesa do cliente com base em ROI comprovado e resultados comerciais mensuráveis que criam uma fidelidade duradoura à plataforma
Relacionamento duradouro com parceiros fornecedores de software, fazendo uso de equipes centradas no cliente capazes de transferir aprendizados e práticas recomendadas de IA

O futuro pertence ao planejador de demanda estratégico

A evolução do planejamento de demanda na indústria mostra uma jornada notável – de estimativas baseadas em intuição a processos estratégicos sofisticados e alimentados por IA. Essa transformação reflete tendências tecnológicas e organizacionais mais amplas, ao mesmo tempo em que destaca a crescente importância estratégica da previsão precisa da demanda para impulsionar o sucesso dos negócios.

Como vimos, a função do planejador de demanda tem se adaptado continuamente a novos desafios e oportunidades:

De um trabalho isolado de adivinhação à construção de consenso colaborativo
De métodos estatísticos simples para algoritmos avançados de aprendizado de máquina
De previsão tática à orientação de negócios estratégica

Os planejadores de demanda de hoje estão em outro ponto de inflexão. E, embora ele seja significativo, é improvável que esse ponto de inflexão seja o último. As futuras mudanças tecnológicas e organizacionais provavelmente criarão outros pontos de inflexão, que ocorrerão com frequência cada vez maior à medida que o ritmo das mudanças se acelera.

À medida que as organizações continuem a adotar a automação e a análise avançada, a função se concentrará cada vez mais na supervisão estratégica em vez da execução operacional. O caminho futuro leva a um cenário em que planejadores humanos colaboram com sistemas de IA para aprimorar a tomada de decisões enquanto navegam pelas complexidades das cadeias de suprimentos modernas.

Para as empresas, as implicações são profundas. As empresas que integrarem com sucesso esses recursos emergentes em seus processos de planejamento obterão vantagens competitivas significativas por meio de:

Previsões mais precisas que levam a um melhor gerenciamento de estoque
Maior capacidade de responder às rápidas mudanças das condições de mercado
Melhor alinhamento entre os sinais de demanda e a estratégia comercial mais abrangente
Alocação mais eficiente de recursos em toda a organização

Para os planejadores individuais, essa evolução apresenta tanto desafios quanto oportunidades. Se por um lado, certas habilidades técnicas podem vir a se tornar menos relevantes, por outro, a demanda por profissionais que conseguem preencher a lacuna entre os sistemas de IA e a estratégia de negócios só aumentará. Os líderes de planejamento de demanda do futuro mesclarão fluência tecnológica com profunda visão de negócios – uma combinação poderosa que elevará a profissão a novos patamares.

Aderir a essa transformação será essencial para as organizações que desejam permanecer competitivas em um cenário de mercado cada vez mais complexo e em rápida evolução. Os planejadores de demanda que conseguirem navegar com sucesso por essa evolução se verão não apenas prevendo o futuro, mas moldando-o ativamente.

Escrito por

Jean Boilloz

Diretor de Pré-vendas em Campo CPG/MFG