Como as tarifas de Trump tornaram a IA uma salvação para os negócios

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 a forma como gerenciam cadeias de suprimentos, planejam preços e escolhem parceiros globais.

Empresas que dependiam de fábricas no exterior tiveram que repassar os novos custos aos clientes, encontrar novos fornecedores em outros países ou descobrir como lidar com um sistema de tarifas confuso e em constante mudança que tornava cada envio mais caro e difícil de rastrear.

Muitas empresas perceberam que seus sistemas antigos não eram rápidos ou inteligentes o suficiente para lidar com todas as mudanças, porque as leis de tarifas agora poderiam mudar da noite para o dia e expor suas operações a riscos que não podiam prever.

A IA tornou-se uma salvação para as empresas entenderem suas cadeias de suprimentos, reduzirem sua exposição às tarifas e encontrarem novas maneiras de cortar custos.

Trump iniciou uma guerra comercial, e as empresas recorreram à IA

A administração de 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, máquinas, eletrônicos de consumo e bens simples como têxteis e móveis.

Como o sistema alfandegário dos EUA tem 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, rastrear códigos longos da Tabela de Tarifas Harmonizadas e descobrir quais partes de seu inventário agora estavam afetadas.

As empresas rapidamente precisaram de ferramentas mais inteligentes para ler tabelas de tarifas, rastrear códigos de produtos, analisar custos e reagir instantaneamente às atualizações dos escritórios alfandegários. Então, 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 podia ler grandes volumes de documentos complexos, conectar os pontos entre departamentos e reagir mais rápido do que as equipes humanas jamais poderiam.

A Salesforce criou um agente de IA poderoso que poderia instantaneamente escanear e entender a Tabela Harmonizada de Tarifas dos EUA (4.400 páginas) para que as empresas identificassem cada categoria de produto possível e o imposto associado. 

A Kinaxis usou a IA para permitir que as empresas executassem simulações de cadeia de suprimentos em tempo real que mostrariam o que aconteceria se mudassem uma parte de sua operação. Dessa forma, as empresas saberiam como manter a produção funcionando 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, localizações de fornecedores, rotas de navegação e exposição às tarifas. O sistema então recomendaria como realocar cargas, mudar para fornecedores mais baratos ou ajustar estratégias de sourcing para que as empresas pudessem permanecer flexíveis e competitivas mesmo enquanto as regras continuavam mudando.

Esses sistemas de IA assumiram o trabalho que era simplesmente grande demais, rápido e complexo demais para as equipes humanas gerenciarem independentemente. Essas tarefas incluem rastrear novas políticas comerciais à medida que aconteciam, escanear dados globais de fornecedores em busca de vulnerabilidades, modelar cenários hipotéticos para impacto de custos e sugerir melhores decisões que equilibrem velocidade, economia e conformidade.

Uma salvação para grandes empresas, mas e para todos os outros?

Grandes corporações têm 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 podiam 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 só é tão boa quanto os dados com os quais trabalha. Se uma empresa não pode pagar por dados limpos, atualizados e bem organizados sobre seus produtos, fornecedores, logística e custos, então mesmo o melhor sistema de IA não será capaz de entregar os resultados que as grandes empresas já veem.

A IA tornou-se uma salvação neste contexto, ajudando as empresas a navegar por políticas imprevisíveis. Mas a pergunta mais profunda para o futuro é se essa salvação também atuará como uma escada, dando às pequenas empresas e jogadores com menos recursos uma maneira de subir para o futuro, ou se permanece apenas como uma muleta para os mais poderosos manterem sua liderança enquanto outros ficam ainda mais para trás.