As políticas comerciais agressivas de Donald Trump aumentaram os custos de importação de bens e regras comerciais complicadas, tornando -as imprevisíveis.
As 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 dependem de fábricas estrangeiras tiveram que passar os novos custos para os clientes, encontrar novos fornecedores em outros países ou descobrir como trabalhar com um sistema tarifário confuso e constantemente em mudança que tornava cada remessa mais cara e difícil de track.
Muitas empresas perceberam que seus sistemas antigos não eram rápidos ou inteligentes o suficiente para lidar com todas as mudanças, porque as leis tarifárias agora poderiam mudar da noite para o dia e expor suas operações a riscos que não podiam prever.
A IA tornou -se uma tábua de vida para as empresas entenderem suas cadeias de suprimentos, reduzir sua exposição tarifária e encontrar novas maneiras de reduzir custos.
Trump começou uma luta comercial e as empresas se voltaram para a IA
O governo 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 e baterias elétricas , enquanto outros visavam matérias -primas, máquinas, elec tron e bens simples, como têxteis e móveis.
Como o sistema aduaneiro dos EUA possui mais de 20.000 categorias de produtos, cada um pode enfrentar uma taxa ou regra diferente, dependendo do país de origem e status de comércio.
Essa incerteza forçou as empresas a voltar e analisar milhares de categorias de produtos, tracK Long Harmonized Tariff Crowards Codes e descobrir quais partes de seu inventário agora foram afetadas.
As empresas precisavam rapidamente de ferramentas mais inteligentes para ler cronogramas de tarifas, códigos de produto tracK, analisar custos e reagir instantaneamente às atualizações da Alfândega do escritório. Então, eles se voltaram para a inteligência artificial para sobreviver a uma nova era de tarifas rápidas, profundas e imprevisíveis.
As empresas se voltaram para a IA para acompanhar as tarifas
As empresas descobriram que a IA poderia ler enormes volumes de documentos complexos, conectar os pontos entre os departamentos e reagir mais rápido do que as equipes humanas jamais poderiam.
O Salesforce criou um poderoso agente de IA que poderia digitalizar instantaneamente e entender os EUA. Cronograma tarifário harmonizado dent se todas as categorias possíveis de produto e o dever associado.
O Kinaxis usou a IA para permitir que as empresas executem simulações ao vivo da cadeia de suprimentos que mostrassem o que aconteceria se mudassem uma parte de sua operação. Dessa forma, as empresas saberão como manter a produção em funcionamento enquanto reduz os custos e evitando novas tarifas.
A Wipro combinou o aprendizado tradicional de máquina com novos sistemas generativos de IA para analisar rapidamente rotas comerciais globais, localizações de fornecedores, faixas de remessa e exposição tarifária. O sistema recomendaria como redirecionar a carga, mudar para fornecedores mais baratos ou ajustar estratégias de fornecimento para que as empresas pudessem permanecer flexíveis e competitivas, mesmo quando as regras continuavam mudando.
Esses sistemas de IA assumiram o trabalho que era simplesmente muito grande, rápido e complexo para que as equipes humanas gerenciem adent. Essas tarefas incluem políticas comerciais tracKing, como aconteceram, examinando dados globais de fornecedores em busca de vulnerabilidades, modelando os cenários do que-se o impacto de custos e sugerindo melhores decisões que equilibram a velocidade, a economia e a conformidade.
Uma linha de vida para grandes empresas, mas e todos os outros?
As grandes corporações têm dinheiro, talento e dados para treinar as ferramentas de IA corretamente. A IA os tornou flexíveis e inteligentes o suficiente para responder instantaneamente à mudança de regras comerciais e a proteger suas margens de lucro de maneiras que sistemas mais antigos ou processos manuais simplesmente não conseguiam corresponder.
Mas muitas pequenas empresas não têm dinheiro suficiente para comprar ferramentas de IA, contratar especialistas para criar modelos personalizados ou coletar os sistemas de IA de dados limpos e em tempo real precisam funcionar corretamente e fornecer informações úteis.
A IA é frequentemente retratada como mágica, mas a verdade é que é tão boa quanto os dados com os quais funciona. Se uma empresa não puder pagar dados limpos, atualizados e bem organizados sobre seus produtos, fornecedores, logística e custos, mesmo o melhor sistema de IA não poderá fornecer os resultados que as grandes empresas já veem.
A IA tornou -se uma tábua de vida nesse contexto, ajudando as empresas a navegar em políticas imprevisíveis. Mas a pergunta mais profunda daqui para frente é se essa linha de vida também atuará como uma escada, dando a empresas menores e aos jogadores com poucos recursos uma maneira de subir no futuro, ou se permanece apenas uma muleta para os mais poderosos para manter sua liderança, enquanto outros ficam mais adiante.
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