Um estudo da GS1 US aponta que a adoção de inteligência artificial e automação na cadeia de suprimentos avança mais rápido que a estrutura de dados necessária para ampliar seu uso. Para o planejamento no Brasil, o alerta pede uma distinção: instalar ferramentas não comprova que cadastros, estoques e prazos estejam prontos para sustentar decisões. Antes de transformar o resultado americano em referência interna, é preciso conferir o que ele mede.
A conclusão está na síntese do levantamento da GS1 US divulgada em 3 de novembro. Ela sinaliza um descompasso entre adoção tecnológica e preparação dos dados, mas não oferece, por si só, uma meta aplicável a outra empresa ou país.
O uso mais útil desse tipo de pesquisa é orientar perguntas. A comparação só se torna um benchmark de supply chain quando população, período, critérios e evidências são suficientemente compatíveis.
O primeiro filtro é a amostra. Empresas industriais, varejistas e operadores logísticos podem enfrentar exigências distintas de informação. Porte, quantidade de unidades e complexidade dos produtos também precisam entrar na leitura. Um resultado agregado pode reunir operações pouco semelhantes àquela que será avaliada.
O segundo filtro é o período de coleta. A data da publicação não substitui a data das respostas. Para comparar uma operação antes e depois de uma mudança de sistema, por exemplo, é necessário saber a qual momento o levantamento se refere.
O terceiro é a definição de maturidade de dados. Ter uma política, preencher campos obrigatórios e demonstrar consistência entre sistemas são evidências diferentes. Antes de adotar uma classificação, procure responder:
Sem essas respostas, o estudo funciona como sinal de atenção, não como régua de desempenho.
O IMTS — Índice de Maturidade Tecnológica em Supply Chain, da Inbrasc, de 2026, reuniu respostas de 456 profissionais de 328 empresas. Entre as empresas respondentes, 98% utilizam ERP; na escala própria do estudo, o pilar Stack, de infraestrutura, marcou 88 pontos, enquanto Data marcou 50. Os números ajudam a separar presença de sistemas e maturidade de dados: são dimensões distintas, que não devem ser tratadas como equivalentes.
Essa leitura acrescenta contexto local, mas não autoriza estabelecer uma distância numérica entre Brasil e Estados Unidos. Índices construídos com conceitos e escalas diferentes não formam automaticamente uma classificação comparável.
Para o gestor, a pergunta prática deixa de ser “estamos acima da média?” e passa a ser “qual informação crítica ainda exige correção manual para fechar o plano?”.
Uma empresa pode declarar que integra sistemas e ainda depender de planilhas para corrigir códigos de produtos. Também pode ter atualização automática sem controlar registros rejeitados. São exemplos hipotéticos de como a presença de um recurso não demonstra seu funcionamento de ponta a ponta.
A qualidade de dados na cadeia de suprimentos deve ser examinada na informação que chega à decisão. O cadastro precisa representar corretamente o item; o saldo deve ter data de referência; e o prazo utilizado precisa corresponder ao evento que a equipe pretende planejar.
| Dimensão | O que verificar | Evidência útil |
|---|---|---|
| Cadastro | Código, unidade e conversões coerentes | Reconciliação entre registros de origem e destino |
| Atualização | Informação disponível no momento necessário | Horários do evento, processamento e consulta |
| Integração | Registros recebidos sem perda ou duplicidade | Conciliação e histórico de rejeições |
| Governança | Responsável e regra para corrigir desvios | Registro de aprovação e tratamento de exceções |
O mesmo princípio aparece na ligação entre lote e origem das matérias-primas: um campo preenchido só ajuda quando permite recuperar a relação que precisa ser comprovada.
Uma verificação prática pode começar por um conjunto delimitado de itens, locais e fornecedores relevantes para o plano. Não se trata de estimar a maturidade da empresa inteira a partir de poucos registros, mas de localizar falhas e desenhar controles.
Escolha uma decisão, como liberar uma reposição. Em seguida, percorra o caminho inverso: qual saldo foi considerado, quando ele foi atualizado, qual unidade de medida foi usada e de onde veio o prazo de abastecimento?
Registre também os ajustes realizados fora do sistema. Se o planejador precisa excluir um pedido cancelado ou converter embalagens manualmente, essa intervenção deve aparecer na avaliação. O plano pode estar correto graças à correção humana, não à consistência da base.
Ao examinar giro e cobertura de estoque, preserve o recorte de produto, local e período. Uma base de vendas atualizada não resolve um saldo de estoque defasado.
Em vez de adotar uma nota genérica de maturidade como meta, o gestor pode acompanhar medidas ligadas às falhas identificadas. Algumas opções são:
Cada medida precisa de regra escrita, responsável e denominador. Campo preenchido não significa campo correto; mensagem enviada não significa informação processada. As metas devem refletir a necessidade operacional, sem importar um percentual cuja definição seja desconhecida.
Esse cuidado também vale ao comparar emissões do frete: a comparação depende de bases equivalentes, não apenas da disponibilidade de um número.
O alerta da GS1 US não deve virar justificativa automática para comprar sistemas nem para suspender projetos. Seu valor está em direcionar a investigação sobre a informação que sustenta cada decisão.
Antes da próxima rodada de S&OP, selecione um problema concreto de cadastro, atualização ou integração, identifique seu responsável e estabeleça como comprovar a correção. Um benchmark aponta onde olhar; a evidência operacional mostra o que precisa mudar.
Este conteúdo foi produzido com apoio de inteligência artificial e revisado pela equipe editorial da Live University.