Compras e supply chain: 5 formas de empresas aplicarem IA inspiradas no modelo chinês

• Distância de desempenho entre os melhores modelos chineses e americanos caiu para 2,7% em março, segundo o Stanford AI Index Report 2026
• Mobilidade autônoma, armazéns inteligentes, IA preditiva, agentes de compras e rastreabilidade formam as cinco principais frentes de aplicação
• Especialista recomenda que empresas brasileiras organizem dados e processos antes de adotar ferramentas e agentes de inteligência artificial

A corrida da China para desenvolver e aplicar inteligência artificial vem oferecendo um repertório prático que pode ser aproveitado por empresas brasileiras, especialmente as de setores intensivos em operação — compras, fornecedores, armazenagem, mobilidade e rastreabilidade. É essa a leitura de Walter Freitas, especialista em Contratos, Tecnologia e Inovação e diretor da Level Group, para quem a experiência chinesa aponta uma agenda objetiva: estruturar dados, automatizar processos críticos, ampliar previsibilidade e redesenhar a forma como decisões operacionais são tomadas.

“A China não compete com o Ocidente seguindo a mesma lógica. Enquanto parte do mercado americano concentra esforços em modelos generalistas de IA, o ecossistema chinês tem avançado em aplicações específicas, como Edge AI, robótica, digital twins, agentes autônomos e infraestrutura tecnológica aplicada à operação”, destaca Freitas.

O interesse por esse modelo cresce à medida que a distância técnica entre os dois países encolhe. Segundo o Stanford AI Index Report 2026, o gap de desempenho entre os melhores modelos de IA americanos e chineses caiu para 2,7% em março deste ano — ante uma faixa entre 17,5% e 31,6% registrada em 2023, a depender do benchmark avaliado.

“O ponto não é copiar a China. O ponto é entender o que ela fez antes de aplicar IA: organizou dados, definiu direção e levou tecnologia para a ponta da operação. No Brasil, muitas empresas ainda querem começar pelo aplicativo, quando deveriam começar pela fundação”, analisa o especialista.

A seguir, as cinco frentes que, segundo Freitas, podem ser traduzidas em oportunidades práticas para empresas brasileiras.

Mobilidade autônoma e last mile

A primeira frente está ligada à mobilidade autônoma e à última milha. Para empresas de logística, varejo, distribuição e transporte, o aprendizado está na combinação entre automação, dados operacionais e inteligência embarcada: a China tem usado IA para otimizar deslocamentos, entregas e decisões de roteirização, reduzindo a dependência de processos manuais e ampliando a previsibilidade em operações complexas.

No Brasil, o avanço nessa frente pode passar pela digitalização de rotas, integração de dados de frota, análise de performance de entregas e uso de IA para prever gargalos operacionais antes que eles se transformem em custo.

Armazéns e digital twins

A segunda oportunidade está nos armazéns inteligentes e no uso de digital twins — representações digitais da operação usadas para simular cenários, testar mudanças de layout, avaliar fluxos internos e antecipar impactos antes de alterar fisicamente a estrutura.

Para empresas brasileiras, esse caminho pode ser aplicado em centros de distribuição, indústrias, operadores logísticos e operações com alto volume de estoque. O ganho, segundo Freitas, não está apenas em automatizar tarefas, mas em tomar decisões de armazenagem com base em dados, simulações e previsões.

IA sensorial e preditiva

A terceira frente é a IA sensorial e preditiva, baseada no uso de sensores, telemetria e dados operacionais em tempo real — o que permite que empresas deixem de atuar apenas de forma reativa e passem a prever falhas, desvios, rupturas, perdas de eficiência e riscos na cadeia.

Em compras e supply chain, a aplicação pode envolver monitoramento de fornecedores, previsibilidade de demanda, controle de qualidade, manutenção preditiva e acompanhamento de indicadores críticos da operação. O ponto central, segundo o especialista, é transformar dados antes dispersos em sinais úteis para a tomada de decisão.

Agentes autônomos em compras

A quarta oportunidade está nos agentes autônomos aplicados a compras. Segundo Freitas, empresas chinesas já utilizam agentes capazes de tomar decisões independentes de reabastecimento de inventário, apoiar análises de contratos por meio de processamento de linguagem natural e automatizar etapas de compliance em procurement.

“Para o Brasil, a aplicação imediata pode estar em processos repetitivos de compras, análise de contratos, saneamento de cadastros, qualificação de fornecedores, comparação de propostas, acompanhamento de riscos e suporte à tomada de decisão”, destaca. O objetivo, de acordo com ele, não é retirar o gestor da decisão estratégica, mas deslocar o profissional de compras de tarefas operacionais para uma função mais analítica.

Torre de controle e rastreabilidade

A quinta frente está na torre de controle e na rastreabilidade. O modelo chinês aponta para uma observabilidade mais profunda das operações, com diagnóstico da saúde dos estoques, previsões mais precisas e digitalização dos fornecedores ao longo do ciclo de vida dos produtos.

Para empresas brasileiras, isso pode representar cadeias mais eficientes, éticas, sustentáveis e auditáveis. Em um cenário de pressão crescente por produtividade, compliance e transparência, rastrear melhor deixa de ser apenas uma exigência operacional e passa a ser uma vantagem competitiva.

IA exige decisão estratégica, não apenas ferramenta

Freitas reforça a necessidade de tratar IA como agenda de gestão, e não apenas como aquisição de software. Em procurement e supply chain, segundo ele, os ganhos dependem da qualidade dos dados, da maturidade dos processos e da clareza sobre quais decisões a empresa pretende melhorar. “Quando uma empresa olha para IA apenas como ferramenta, ela tende a automatizar o que já está desorganizado. O valor aparece quando a liderança entende quais decisões precisam ser melhores, quais dados sustentam essas decisões e quais processos devem ser redesenhados antes de a tecnologia entrar”, afirma.

A recomendação prática, segundo o especialista, é começar pela fundação: mapear dados, identificar processos críticos, higienizar bases, criar uma estratégia mínima de digitalização e, só então, avançar para agentes específicos, plataformas verticalizadas e soluções aplicadas a problemas reais.

“A janela de diferenciação ainda existe, mas tende a se fechar para empresas que não iniciarem esse movimento. O Brasil não precisa tentar replicar a corrida por modelos generalistas de IA. O caminho mais aplicável é construir agentes específicos para tarefas críticas, verticalizar tecnologias para desenvolvimento de softwares quando fizer sentido e defender mercados regionais antes de escalar”, conclui Freitas.

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