De acordo com o relatório Futuro do Trabalho 2025, realizado pelo Fórum Econômico Mundial, os empregadores brasileiros preveem que as funções de especialista em Transformação Digital, em IA e Machine Learning e em Supply Chain e Logística irão crescer até 2030.
Esse crescimento preenche uma grande lacuna no setor de Logística e Gestão de Redes de Suprimentos: a falta de habilidades técnicas para implementar a ciência de dados, que tem se destacado como uma competência essencial para o setor.
Com o aumento da dependência de decisões baseadas em informações precisas para melhorar a eficiência, torna-se imprescindível investir em talentos internos, ou contratar colaboradores que saibam aplicar boas práticas de integração, processamento e análise de dados.
Para fazer um panorama, a ciência de dados permite uma visão detalhada das informações ao longo de todas as etapas da cadeia logística. Ferramentas analíticas avançadas trazem inúmeros benefícios: a partir da análise aprofundada dos dados, as empresas conseguem prever demandas, gerenciar estoques e otimizar rotas, além de reduzir desperdícios.
Com essas análises, também é possível identificar padrões, anomalias e tendências ocultas, permitindo que as empresas antecipem problemas e gargalos potenciais. Essas práticas não apenas aumentam a eficiência operacional, mas também garantem respostas rápidas e precisas às mudanças do mercado e às necessidades internas.
A pesquisa operacional, por sua vez, utiliza métodos avançados para resolver problemas complexos e otimizar a alocação de recursos. Suas aplicações abrangem desde a escolha da localização ideal para centros de distribuição até a definição de rotas e níveis de estoque ideais. Essa abordagem também permite simular cenários e avaliar o impacto de diferentes decisões antes de implementá-las, minimizando riscos e maximizando a eficiência.
Em um ambiente cada vez mais competitivo, dominar essas técnicas de pesquisa operacional é um diferencial estratégico para os profissionais do setor. Ao mesmo tempo, a capacidade de transformar grandes volumes de dados em insights aplicáveis faz da ciência de dados uma habilidade essencial para a logística moderna e a gestão de redes de suprimentos.
Desafios pelo caminho
Embora promissoras, essas áreas ainda são relativamente novas, e um dos maiores desafios é a integração entre sistemas de TI antigos e novas tecnologias de ciência de dados. Muitas empresas ainda utilizam ferramentas incompatíveis com soluções modernas, dificultando a coleta e integração de dados relevantes.
Outro desafio é a resistência cultural a decisões baseadas em dados. Muitos profissionais ainda preferem confiar na experiência e na intuição, o que exige uma mudança organizacional que parta da liderança, promovendo a valorização das decisões fundamentadas em evidências. Além disso, a qualidade e integridade dos dados são fundamentais para evitar erros de análise que possam levar a decisões equivocadas, exigindo processos robustos de governança para assegurar informações precisas, completas e consistentes.
Apesar dessas dificuldades, os obstáculos podem ser superados com investimentos em tecnologia, capacitação e mudança cultural. A ciência de dados e a pesquisa operacional são competências essenciais para a logística moderna, não apenas por otimizar a eficiência, mas também por oferecer uma visão estratégica do negócio. As empresas que explorarem todo o potencial dessas disciplinas estarão melhor posicionadas na vanguarda da inovação e mais preparadas para competir no mercado.
