Ferramentas que utilizam a inteligência artificial, como o ChatGPT, estão avançando a uma velocidade extraordinária e muito entusiasmo tem sido gerado com aplicações para agilizar a tomada de decisões nas empresas, como por exemplo, as decisões em um processo de planejamento da demanda ou de seleção de fornecedores. Entretanto, frente a várias oportunidades de aprimoramento de tais processos, é essencial manter em mente suas limitações e riscos.
Como aprendemos neste texto do Leonardo Julianelli, os humanos, mesmo em ambientes empresariais, recorrem a heurísticas de decisão – regras simplificadoras – para lidar com a complexidade e as restrições de tempo e custo impostas. Muitas vezes, estas heurísticas acabam sendo contaminadas por uma série de vieses cognitivos, como o viés de disponibilidade ou o viés de sobrevivência, por exemplo, prejudicando a qualidade da análise, e, portanto, gerando decisões não otimizadas.
Da mesma forma, a IA pode também ser vítima de vieses semelhantes se seus algoritmos forem alimentados com dados históricos que contenham tais preconceitos. Por exemplo, no planejamento da demanda, a heurística da disponibilidade pode levar a níveis excessivos de estoque após uma promoção bem-sucedida, pois a promoção torna-se mais “disponível” na memória e logo pode parecer mais provável aos modelos que as vendas altas venham a ocorrer novamente, sem que isso seja necessariamente verdadeiro.
Se dentro de um processo de seleção, um modelo de IA for treinado em dados anteriores que refletem uma preferência por fornecedores específicos devido a vieses humanos, o modelo pode continuar a favorecer esses fornecedores mesmo quando outros podem ser mais eficientes ou econômicos. Isso poderia levar a um ciclo de auto reforço onde este viés algorítmico, uma vez incorporado, torna-se cada vez mais difícil de ser identificado e corrigido.
Para mitigar estes problemas no processo de tomada de decisão, é crucial empregar uma combinação de abordagens, onde a IA atua como apoio para aceleração do processo, e observar seu comportamento, identificando oportunidade de aprimoramento de seu treino para aplicação cada vez mais autônoma.
Fernando Chalréo
Atua há 5 anos em projetos de consultoria em Logística e Supply Chain, possui experiências em empresas dos setores de bens de consumo, varejo e de alimentos e bebidas. Tipos de projetos já realizados: Sales & Operations Planning, Gestão de Estoques, Planejamento de Redes, Revisão de processos comerciais, Indicadores de logística e Gestão de transportes
