Planejamento de demanda: da aposta intuitiva à precisão da IA

Autor: Jair Raupp
Data de publicação: 17/03/2025

 

Em um cenário de crescente volatilidade, complexidade e incerteza, as empresas enfrentam desafios constantes para alinhar suas operações às expectativas do mercado. Nesse cenário, o planejamento estratégico, especialmente o de demanda, se destaca como um ativo essencial, indo além da operação para fortalecer a governança corporativa. 

A capacidade de prever com precisão o comportamento futuro do consumidor evoluiu substancialmente, migrando de métodos intuitivos e simplistas para abordagens sofisticadas, impulsionadas principalmente pelos avanços na Inteligência Artificial (IA). Essa evolução tecnológica permite não apenas antecipar demandas com maior precisão, mas também tomar decisões estratégicas ágeis e fundamentadas, essenciais para o crescimento sustentável das organizações.

O que é planejamento de demanda?

O planejamento de demanda é um processo abrangente e estruturado que visa prever e gerenciar de maneira eficaz o consumo futuro de produtos ou serviços. Envolve a utilização de métodos analíticos, modelos estatísticos e inteligência artificial para coletar, interpretar e utilizar informações históricas, tendências de mercado, comportamento do consumidor, fatores econômicos e ambientais. 

O objetivo central é alinhar a capacidade produtiva, o estoque disponível, os recursos financeiros e humanos da empresa às reais necessidades do mercado, evitando desequilíbrios como excesso ou falta de produtos. Ao antecipar as flutuações na demanda, as empresas conseguem planejar melhor suas operações, reduzindo custos operacionais, melhorando o nível de serviço ao cliente e aumentando sua competitividade.

O papel do planejamento de demanda no S&OP

Dentro do Sales and Operations Planning (S&OP), o planejamento de demanda exerce um papel estratégico, funcionando como a principal âncora das decisões empresariais integradas. Uma previsão precisa e confiável permite que as áreas comercial, operacional, financeira e logística trabalhem em sinergia, garantindo que recursos produtivos e financeiros sejam utilizados de maneira otimizada. 

O planejamento de demanda serve ainda para equilibrar as expectativas comerciais com a realidade operacional da empresa, ajudando na tomada de decisões sobre investimentos em infraestrutura, contratação de pessoal, planejamento de estoques e estratégias comerciais e de marketing. Em um ambiente bem estruturado de S&OP, a previsão de demanda não apenas orienta as decisões, mas também promove uma comunicação mais fluida entre departamentos, elevando a capacidade da organização de se adaptar rapidamente às mudanças do mercado.

Por que medir o erro de previsão?

Medir o erro de previsão é uma prática fundamental dentro do planejamento de demanda, pois fornece insights valiosos sobre a acuracidade dos modelos utilizados. Ao acompanhar e analisar o erro sistematicamente, as empresas conseguem identificar padrões de desvio e descobrir suas causas, permitindo ajustes contínuos e precisos nos modelos preditivos. 

A mensuração constante do erro ajuda a mitigar riscos financeiros significativos relacionados a excesso ou falta de estoque, além de otimizar o uso de recursos produtivos e logísticos. Empresas que monitoram rigorosamente seus erros de previsão geralmente têm melhor performance operacional, conseguem responder com maior agilidade às variações do mercado e proporcionam uma experiência superior ao cliente, aumentando sua vantagem competitiva no longo prazo.

Componentes e fontes para a previsão de demanda

Um planejamento de demanda eficaz considera diversos componentes e fontes de informação, que podem ser classificados em internos e externos:

Fontes internas:

• Dados históricos de vendas, analisados por região, produto ou canal;
• Informações sobre campanhas promocionais anteriores e planejadas;
• Dados sobre capacidade produtiva, disponibilidade de matérias-primas e restrições operacionais;
• Dados provenientes do CRM, que permitem compreender o comportamento e preferências dos clientes;
• Informações do setor logístico e sobre níveis de estoque atuais;
• Insights de equipes comerciais e de relacionamento com o cliente.

Fontes externas:

• Relatórios setoriais especializados (Nielsen, Gartner, Euromonitor);
• Indicadores macroeconômicos (PIB, inflação, taxas de juros, taxa de desemprego);
• Análises da concorrência, incluindo estratégias de preços, lançamentos de produtos e movimentos estratégicos;
• Dados climáticos, especialmente importantes para setores sensíveis a variações sazonais;
• Comportamento do consumidor, incluindo tendências de mercado e preferências de compra;
• Análise de redes sociais e sentiment analysis para identificar tendências emergentes e percepção pública dos produtos e marcas.

A integração eficaz dessas fontes permite uma previsão mais precisa e abrangente, essencial para antecipar e reagir às mudanças do mercado.

Sugestões de fontes externas

Para realizar uma previsão de demanda robusta e atualizada, recomenda-se consultar as seguintes fontes externas:

• Relatórios setoriais:
  Nielsen (https://www.nielsen.com/br/)
  Gartner (https://www.gartner.com/)
  Euromonitor International (https://www.euromonitor.com/)

• Dados econômicos governamentais:
  Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE (https://www.ibge.gov.br/)
  Banco Central do Brasil (https://www.bcb.gov.br/)

• Monitoramento das redes sociais e sentiment analysis:
  Google Trends (https://trends.google.com.br/)
  Brandwatch (https://www.brandwatch.com/)
  Socialbakers (https://www.socialbakers.com/)

Como era feita a previsão de demanda no passado recente

Historicamente, a previsão de demanda era realizada predominantemente por meio de métodos estatísticos simples, como médias móveis e regressões lineares. Dependia fortemente da intuição e experiência acumulada dos gestores e analistas de mercado. Ferramentas limitadas, como planilhas eletrônicas, eram as mais utilizadas, resultando em processos manuais, demorados e vulneráveis a erros humanos significativos. 

Devido às limitações tecnológicas, os processos eram pouco integrados, gerando previsões imprecisas e de baixa adaptabilidade a mudanças repentinas, como crises econômicas ou eventos disruptivos inesperados. Esses métodos tradicionais também tinham dificuldades em incorporar rapidamente variáveis externas complexas, o que frequentemente resultava em grandes divergências entre previsões e resultados reais.

Como as IAs preditivas, generativas e agênticas transformam a previsão de demanda

Historicamente, a previsão de demanda era realizada predominantemente por meio de métodos estatísticos simples, como médias móveis e regressões lineares. O processo dependia fortemente da intuição e experiência acumulada dos gestores e analistas de mercado. 

Ferramentas limitadas, como planilhas eletrônicas, eram as mais utilizadas, resultando em processos manuais, demorados e vulneráveis a erros humanos significativos. Essas limitações tecnológicas resultavam em processos isolados, com previsões imprecisas e baixa adaptabilidade a mudanças repentinas, como crises econômicas ou eventos disruptivos inesperados.

Evolução tecnológica

A Inteligência Artificial mudou profundamente a previsão de demanda, oferecendo novos patamares de precisão, flexibilidade e velocidade:

• IA Preditiva: Analisa volumes massivos de dados históricos e em tempo real com algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning), detectando padrões complexos e não óbvios, resultando em previsões mais acuradas e rápidas.
• IA Generativa: Cria cenários hipotéticos avançados para avaliar impactos potenciais de diferentes eventos futuros. Isso permite às empresas testar estratégias em ambientes virtuais antes de tomar decisões práticas, aumentando a segurança e eficácia nas decisões estratégicas.
• IA Agêntica: Introduz agentes inteligentes e autônomos que realizam decisões em tempo real, adaptando continuamente as previsões conforme as mudanças imediatas do mercado. Esses agentes podem interagir autonomamente com fontes de dados diversas, realizando ajustes dinâmicos nas previsões, contribuindo para uma gestão mais ágil e responsiva.

Essas tecnologias elevam significativamente a capacidade analítica e estratégica das organizações, permitindo um planejamento de demanda mais robusto, colaborativo e adaptável.

Conclusão

A evolução do planejamento de demanda, passando de métodos intuitivos a processos baseados em IA, é uma transformação essencial para a competitividade das empresas modernas. Investir em tecnologias preditivas, generativas e agênticas é o caminho mais efetivo para transformar incertezas em oportunidades estratégicas, garantindo resiliência e vantagem competitiva em um mercado dinâmico e desafiador.

Além disso, é crucial entender que a adoção dessas tecnologias requer mudanças culturais nas organizações, exigindo treinamento contínuo das equipes e integração eficaz das áreas envolvidas. A transformação digital não é apenas tecnológica, mas também organizacional, e exige comprometimento em todos os níveis da gestão.

Por fim, a adoção dessas tecnologias representa não apenas uma mudança operacional, mas principalmente uma mudança cultural. Empresas que se destacam na previsão de demanda têm equipes capacitadas para utilizar plenamente as ferramentas tecnológicas, promovendo decisões estratégicas informadas e assertivas, garantindo o crescimento sustentável e o fortalecimento da posição competitiva.

Para transformar previsões incertas em decisões estratégicas assertivas, contar com a tecnologia certa faz toda a diferença. A OnSet oferece soluções inovadoras que unem inteligência artificial, análise preditiva e automação para otimizar o planejamento de demanda e impulsionar a competitividade da sua empresa. Fale com nossos especialistas e descubra como podemos ajudar seu negócio a tomar decisões mais ágeis, reduzir custos e maximizar resultados.

Revisão e Publicação: Alidiane Xavier