O estudo Supply Chain Planning 2026, divulgado em fevereiro de 2026, aponta que cerca de uma em cada cinco empresas vê valor em recursos avançados de automação e otimização. O interesse é alto, mas o retorno concreto ainda é pouco tangível. Uma das principais razões não está na tecnologia disponível, mas na qualidade da base que a sustenta.
Diferentemente das ferramentas que apenas recomendam ações, os agentes de IA planejam e executam etapas de um fluxo de trabalho dentro de limites definidos. No S&OP, isso representa uma mudança relevante na forma como o planejamento opera.
Para Geraldo Franciscani, CEO da Guidance, consultoria em dados e inteligência artificial, “a principal mudança é que o planejamento deixa de ser um retrato estático do negócio e passa a operar como um fluxo contínuo de decisão. Na prática, isso permite responder mais rápido a variações de demanda, rupturas de fornecimento e restrições de capacidade, por exemplo.”
O uso avança primeiro em tarefas de base: interpretação de dados, gestão de exceções e previsão de demanda. A partir daí, os agentes atuam em funções delimitadas, como sugerir rebalanceamento de estoque ou gerar um plano inicial, sempre com as decisões de maior impacto sob validação humana.
A BCG aponta quatro barreiras recorrentes para a adoção: qualidade e consistência dos dados, confiança e explicabilidade das recomendações, retorno incremental pouco claro e integração deficiente com os sistemas de planejamento. Para Franciscani, todas convergem para o mesmo ponto de origem.
“A discussão mais relevante hoje não é se a IA vai entrar no S&OP, mas quando as empresas estarão com seus dados preparados para sustentar o seu potencial e em que nível de autonomia ela pode atuar com segurança e consistência”, afirma. “Um agente só decide bem se for nutrido por dados que reúnem contexto relevante e com modelos focados no desafio a ser resolvido. Com essa base e com regras claras sobre o que ele recomenda e o que pode executar, a autonomia passa a fazer sentido.”
Para a BCG, o que separa quem extrai valor da IA de quem fica preso em pilotos não é a tecnologia, mas o modelo operacional: dados confiáveis, processos redesenhados em torno das decisões e governança clara.
Franciscani compartilha dessa visão. Para ele, essa combinação, e não o grau de automação em si, é o que vai decidir quem transforma IA em resultado.
IA no S&OP avança, mas dados ainda limitam resultados
