As políticas comerciais agressivas de Donald Trump aumentaram os custos de importação de bens e complicaram as regras comerciais, tornando-as imprevisíveis.
Empresas em todo o mundo não tiveram escolha a não ser mudar rapidamente como gerenciam cadeias de suprimentos, planejam preços e escolhem parceiros globais.
As empresas que dependiam de fábricas no exterior tiveram que repassar os novos custos aos clientes, encontrar novos fornecedores em outros países ou descobrir como trabalhar com um sistema tarifário confuso e em constante mudança que tornava cada remessa mais cara e difícil de rastrear.
Muitas empresas perceberam que seus antigos sistemas não eram rápidos ou inteligentes o suficiente para lidar com todas as mudanças, pois as leis tarifárias poderiam agora mudar da noite para o dia e expor suas operações a riscos que não podiam prever.
A IA se tornou uma tábua de salvação para as empresas entenderem suas cadeias de suprimentos, reduzir sua exposição a tarifas e encontrar novas maneiras de cortar custos.
Trump iniciou uma disputa comercial, e as empresas recorreram à IA.
A administração de Donald Trump introduziu tarifas que tornaram o comércio global mais tenso e imprevisível para empresas que passaram décadas construindo cadeias de suprimentos internacionais.
As tarifas de Trump afetaram veículos elétricos e baterias, enquanto outras visavam matérias-primas, maquinário, eletrônicos de consumo e bens simples como têxteis e móveis.
Como o sistema aduaneiro dos EUA possui mais de 20.000 categorias de produtos, cada uma pode enfrentar uma taxa ou regra diferente dependendo do país de origem e do status comercial.
Essa incerteza forçou as empresas a voltar e analisar milhares de categorias de produtos, acompanhar longos códigos da Tabela de Tarifas Harmonizadas e descobrir quais partes de seu estoque foram agora afetadas.
As empresas rapidamente precisaram de ferramentas mais inteligentes para ler tabelas de tarifas, rastrear códigos de produtos, analisar custos e reagir instantaneamente a atualizações de escritórios de aduana. Assim, elas recorreram à inteligência artificial para sobreviver a uma nova era de tarifas rápidas, profundas e imprevisíveis.
As empresas recorreram à IA para acompanhar as tarifas.
As empresas descobriram que a IA poderia ler enormes volumes de documentos complexos, conectar os pontos entre departamentos e reagir mais rapidamente do que as equipes humanas poderiam.
A Salesforce criou um poderoso agente de IA que poderia instantaneamente escanear e entender a Tabela de Tarifas Harmonizadas dos EUA (4.400 páginas) para que as empresas identificassem cada categoria de produto possível e o respectivo imposto.
A Kinaxis usou IA para permitir que as empresas realizem simulações ao vivo da cadeia de suprimentos que mostravam o que aconteceria se mudassem uma parte de sua operação. Dessa forma, as empresas saberão como manter a produção em andamento enquanto reduzem custos e evitam novas tarifas.
A Wipro combinou aprendizado de máquina tradicional com novos sistemas de IA generativa para analisar rapidamente rotas comerciais globais, locais de fornecedores, rotas de transporte e exposição a tarifas. O sistema então recomendaria como redirecionar cargas, mudar para fornecedores mais baratos ou ajustar estratégias de sourcing para que as empresas pudessem permanecer flexíveis e competitivas, mesmo com as regras mudando constantemente.
Esses sistemas de IA assumiram trabalhos que eram simplesmente grandes demais, rápidos demais e complexos demais para que equipes humanas gerenciassem de forma independente. Essas tarefas incluem o acompanhamento de novas políticas comerciais à medida que aconteciam, a análise de dados globais de fornecedores em busca de vulnerabilidades, a modelagem de cenários hipotéticos para impacto de custos e a sugestão de melhores decisões que equilibram velocidade, economia e conformidade.
Uma tábua de salvação para grandes empresas, mas e quanto a todos os outros?
As grandes corporações têm o dinheiro, talento e dados para treinar ferramentas de IA adequadamente. A IA as tornou flexíveis e inteligentes o suficiente para responder instantaneamente às mudanças nas regras comerciais e proteger suas margens de lucro de maneiras que sistemas mais antigos ou processos manuais simplesmente não conseguiam igualar.
Mas muitas pequenas empresas não têm dinheiro suficiente para comprar ferramentas de IA, contratar especialistas para construir modelos personalizados ou coletar os dados limpos e em tempo real que os sistemas de IA precisam para funcionar corretamente e fornecer insights úteis.
A IA é frequentemente retratada como mágica, mas a verdade é que ela é tão boa quanto os dados com os quais trabalha. Se uma empresa não consegue arcar com dados limpos, atualizados e bem organizados sobre seus produtos, fornecedores, logística e custos, então mesmo o melhor sistema de IA não conseguirá entregar os resultados que grandes empresas já veem.
A IA se tornou uma tábua de salvação nesse contexto, ajudando as empresas a navegar por políticas imprevisíveis. Mas a pergunta mais profunda para o futuro é se essa tábua de salvação também atuará como uma escada, dando a pequenas empresas e jogadores com poucos recursos uma forma de subir para o futuro, ou se permanecerá apenas como uma muleta para os mais poderosos manterem sua liderança enquanto os outros ficam ainda mais para trás.
A diferença chave Wire ajuda marcas de criptomoeda a se destacarem e dominarem as manchetes rapidamente.