Planilhas ou IA? Como economizar dinheiro e tempo no planejamento de estoque

Você ainda confia em planilhas para o planejamento de estoque da sua indústria?

Se essa pergunta te faz pensar duas vezes, você não está sozinho. O cenário atual do mercado exige muito mais do que métodos tradicionais.

A volatilidade da demanda, as constantes mudanças nas preferências dos consumidores e a pressão contínua para reduzir custos transformaram o planejamento de estoque em um quebra-cabeça bastante complexo.

As planilhas, que sempre foram companheiras fiéis, agora mostram suas limitações. Erros humanos, dificuldade em lidar com grandes volumes de dados e a lentidão na resposta às mudanças do mercado são apenas alguns dos problemas que as indústrias enfrentam.

Por isso, todos os dias vemos profissionais e setores ligados ao supply chain buscando alternativas mais assertivas, como uma forma de obter visão clara e precisa do estoque, otimizar seus níveis e reduzir custos, tudo isso de forma automatizada.

A resposta é a inteligência artificial (IA).

A IA está mudando a forma como a indústria encara o planejamento de estoque, oferecendo soluções inovadoras que permitem às empresas tomar decisões mais rápidas e sobretudo mais eficientes.

O Calix Inventory, da iSystems, é um exemplo de como a IA pode transformar a gestão de estoque, proporcionando uma visão completa e em tempo real do seu inventário.

Assim como vimos no artigo sobre o poder da IA para CFOs, a inteligência artificial não se limita a um único setor. Ela é uma ferramenta poderosa que pode ser aplicada em diversas áreas da empresa, desde o planejamento financeiro até a gestão da cadeia de suprimentos.

Neste artigo, vamos explorar como a IA pode ajudar sua indústria a economizar tempo e dinheiro no planejamento de estoque, mostrando exemplos práticos e casos de sucesso.

Vamos lá?

As limitações das planilhas no planejamento de estoque

Para muitas indústrias, as planilhas ainda são uma ferramenta de uso diário no gerenciamento de estoques.

Mas veja só que interessante: O  European Spreadsheet Risks Interest Group afirma que mais de 90% das planilhas contêm erros.

Enquanto isso, um estudo divulgado pela CNBC apontou que cerca de 50% das planilhas usadas operacionalmente por empresas também possuem defeitos, além de listar prejuízos bilionários a grandes organizações devido ao mal uso das planilhas.

Por isso, à medida que as operações crescem em complexidade, seus pontos fracos acabam se sobressaindo. Talvez você já tenha enfrentado alguns desses desafios, não é? Vamos ver alguns exemplos!

Processos manuais e lentos

Atualizar planilhas demanda tempo. A cada nova venda, entrada de mercadoria ou mudança na demanda, alguém precisa inserir dados manualmente.

Esse processo repetitivo não só consome horas que poderiam ser usadas para análises estratégicas, mas também está sujeito a erros humanos.

Um número digitado incorretamente, uma fórmula mal configurada ou uma célula não atualizada podem gerar desvios graves.

Imagine descobrir, no final do mês, que o estoque registrado não corresponde à realidade — um problema que atrasa decisões e prejudica a confiança nos dados.

Modelos estáticos que não acompanham mudanças

As planilhas capturam um momento específico e te mostram o cenário daquele momento, mas não se adaptam dinamicamente. Elas não consideram fatores como:

• Sazonalidade (ex.: aumento nas vendas de determinado produto no fim do ano);
• Oscilações no mercado (ex.: falta de matéria-prima devido a uma crise global);
• Comportamento do consumidor (ex.: tendências repentinas impulsionadas por redes sociais).

Sem atualizações em tempo real, o planejamento fica defasado, levando a decisões baseadas em informações desatualizadas.

Escalabilidade limitada

À medida que uma indústria expande — seja com novas unidades, fornecedores ou linhas de produto —, as planilhas se tornam caóticas.

Gerenciar milhares de SKUs, múltiplos centros de distribuição e prazos variáveis exige integração e velocidade que planilhas simplesmente não oferecem.

Dados fragmentados em diferentes arquivos, problemas de versão (“qual é a planilha mais recente?”) e a falta de colaboração em tempo real geram retrabalho e atrasos.

Exemplo prático: Quando as planilhas custam caro

Pequenos erros podem ter consequências significativas no planejamento e nos resultados de qualquer organização.

Como vimos, é grande o número de erros apresentados em planilhas, por isso, vamos ver na prática como esses equívocos, muitas vezes oriundos de erros humanos, podem causar prejuízos enormes às empresas.

1. Kodak: Em 2005, a Kodak perdeu US$ 11 milhões devido a um erro de digitação em uma planilha do Excel. Alguns zeros adicionais resultaram em uma rescisão de contrato com valores incorretos.
2. TransAlta: Em 2003, um erro de copiar e colar no Excel fez a TransAlta perder US$ 24 milhões. Um funcionário desorganizou linhas de uma planilha de lances, resultando em valores acima do previsto. Apesar de uma checagem manual, o erro passou despercebido, gerando um prejuízo de 10% no lucro da empresa.
3. JPMorgan Chase: A empresa teve uma perda financeira de US$ 6 bilhões devido a erros em planilhas usadas para modelos de Value at Risk (VaR). Os erros ocorreram ao copiar células erradas de uma planilha para outra.

Como a IA otimiza o planejamento de estoque?

Muitas indústrias ainda enfrentam desafios bem significativos para manter o equilíbrio entre excesso e falta de estoque. O uso de inteligência artificial no planejamento pode ajudar a resolver esse problema ao trazer previsões mais precisas, automação e maior controle sobre as operações.

Segundo a pesquisa da McKinsey Harnessing the power of AI in distribution operations, empresas que adotam IA podem:

• Reduzir estoques em 20 a 30%
• Cortar custos logísticos em 5 a 20%
• Diminuir gastos com aquisição entre 5 e 15%

Se seus desafios na gestão de estoque estão em um momento em que a otimização deve ser a palavra-chave, considere o uso da IA, por motivos como:

Mais precisão e previsibilidade

A IA analisa grandes volumes de dados históricos e variáveis externas para identificar padrões que passam despercebidos em planilhas. Com isso, as previsões se tornam mais ajustadas à realidade, reduzindo erros e evitando decisões baseadas apenas em achismos ou experiências passadas.

Otimização de custos e redução de desperdícios

Manter estoques altos para evitar rupturas pode parecer seguro, mas gera custos desnecessários com armazenagem e produtos parados. Por outro lado, estoques baixos aumentam o risco de perder vendas ou atrasar entregas. A IA ajuda a encontrar o equilíbrio ideal, ajustando os níveis de estoque conforme a demanda real e as condições do mercado.

Automação para decisões mais rápidas

Com a IA, ajustes no planejamento deixam de ser manuais e demorados. O sistema pode recomendar pedidos de reposição, redistribuição entre centros de distribuição e até sugerir negociações com fornecedores, tudo de forma automatizada. Isso reduz o tempo gasto em análises operacionais e libera a equipe para decisões estratégicas.

Mais integração e colaboração na cadeia de suprimentos

Ao centralizar informações em uma única plataforma, a IA facilita a comunicação entre setores como compras, produção e logística. Isso evita desalinhamentos e melhora o fluxo de trabalho, garantindo que cada área tenha acesso aos dados mais atualizados para planejar suas operações.

Com essas melhorias, as empresas ganham mais controle sobre o estoque e reduzem desperdícios, impactando diretamente os resultados financeiros e a eficiência operacional.

Economia de tempo e dinheiro: benefícios reais com a IA

Empresas e indústrias que ainda dependem de planilhas para planejar seus estoques acabam gastando mais tempo do que o necessário em tarefas repetitivas e propensas a erro.

Além disso, cada ajuste manual representa um custo, já que o tempo dos profissionais envolvidos poderia ser usado de forma mais estratégica.

O custo oculto do tempo perdido com planilha

Vamos fazer uma conta simples. Suponha que um analista de planejamento de demanda sênior ganhe R$ 8.000 por mês, como indica a plataforma Glassdoor. Isso equivale a cerca de R$ 50 por hora, considerando uma jornada de 160 horas mensais.

Se um planejamento de demanda leva 6 dias inteiros para ser finalizado usando planilhas, isso representa:

• 48 horas de trabalho por mês (6 dias x 8h/dia)
• Custo mensal: R$ 2.400 por analista
• Custo anual: R$ 28.800 por analista 

Agora, imagine um time de três analistas executando esse processo:

• Custo mensal: R$ 7.200
• Custo anual: R$ 86.400 apenas com o tempo perdido preenchendo planilhas

E esse cálculo não inclui o impacto financeiro de erros manuais, atrasos no abastecimento e compras imprecisas, que podem gerar custos ainda maiores.

O impacto da IA na prática

Com o uso de inteligência artificial, esse tempo pode ser drasticamente reduzido. Um exemplo real disso aconteceu com a MAM Baby, que conseguiu diminuir seu processo de planejamento de demanda de 6 dias para apenas 1 dia com o Calix.

Isso significa que os mesmos analistas, que antes gastavam 48 horas por mês preenchendo planilhas e ajustando previsões, agora gastam 8 horas no mesmo processo.

A economia de tempo se traduz diretamente em redução de custos:

• Tempo economizado: 40 horas por analista, por mês
• Custo economizado: R$ 2.000 por analista, por mês
• Custo economizado no ano: R$ 24.000 por analista

Para um time de três analistas, isso representa R$ 72.000 economizados anualmente, sem contar os ganhos operacionais com decisões mais precisas e ágeis.

Mais eficiência e menos desperdício

Além do tempo economizado, a IA melhora o controle de estoque, reduzindo excessos e evitando rupturas. Isso gera benefícios financeiros diretos, como:

• Menos capital parado em estoque desnecessário
• Menos custos com armazenagem e logística
• Maior disponibilidade de produtos para atender à demanda real

Ao substituir processos manuais por uma solução inteligente, a empresa não só economiza dinheiro, mas também ganha em agilidade e precisão, impactando toda a cadeia de suprimentos.

Comparativo planilha x IA

Para deixar tudo mais claro, na tabela abaixo nós trouxemos os principais fatores do ponto de vista da operação tradicional com planilha e dá operação otimizada com IA.

Como começar a transição de planilhas para IA no planejamento de estoques

Mesmo com os benefícios claros da inteligência artificial, muitas empresas hesitam em abandonar as planilhas por receio de mudanças complexas ou custos altos de implementação. Mas a verdade é que a transição pode ser feita de forma gradual e sem interromper as operações.

O primeiro passo é entender que a IA não substitui os profissionais de planejamento — pelo contrário, ela potencializa o trabalho deles, automatizando tarefas repetitivas e fornecendo análises mais ricas para decisões mais assertivas.

Nos tópicos a seguir, vamos ver como essa migração pode ser feita de maneira estratégica, minimizando riscos e aproveitando ao máximo os ganhos que a tecnologia pode oferecer.

Comece pela digitalização dos dados

É grande o número de indústrias que ainda sofrem com dados descentralizados, armazenados em diferentes planilhas e sistemas isolados. Para uma transição eficiente para a IA, é importante consolidar as informações em um ambiente digital que seja estruturado.

• Unifique os dados de vendas, estoques e reposições em uma única plataforma.
• Garanta a qualidade das informações, eliminando erros manuais e inconsistências.
• Identifique padrões e tendências que podem servir como base para uma implementação mais assertiva da IA.

Adote uma solução de IA sem impacto na operação

Mudar completamente um processo de planejamento pode parecer desafiador, mas hoje existem soluções que não exigem integração complexa com ERPs ou sistemas legados.

O Calix Inventory, por exemplo, permite que as empresas implementem IA no planejamento de estoques sem necessidade de grandes mudanças estruturais.

• A plataforma analisa dados históricos e fornece sugestões automáticas de estoque ideal por SKU.
• Os usuários continuam a ter controle sobre as decisões, mas com insights mais inteligentes e baseados em dados.
• A implementação pode ser feita de forma modular, permitindo que a equipe se adapte gradualmente.

Faça a transição por etapas

Ao invés de substituir completamente as planilhas de uma vez, a melhor abordagem é iniciar com uma fase de testes, comparando os resultados da IA com os métodos tradicionais.

• Escolha uma linha de produtos ou um centro de distribuição para um piloto inicial.
• Acompanhe como a IA sugere ajustes de estoque e avalie a assertividade das previsões.
• Compare os ganhos de tempo e redução de desperdícios antes de expandir o uso da solução para toda a operação.

Utilize insights da IA para otimizar decisões

A grande vantagem da IA é fornecer análises que antes exigiam muitas horas de trabalho manual. Com a implementação correta, sua equipe pode:

• Reduzir tempo perdido em ajustes manuais e retrabalho em planilhas.
• Ter visibilidade clara da saúde do estoque, ajustando níveis conforme sazonalidade e demanda real.
• Melhorar a confiança nos dados, reduzindo a dependência de cálculos manuais e regras engessadas.

Mensure os impactos e amplie os benefícios

Depois da fase de testes, é importante acompanhar os KPIs que mostram os ganhos da IA no planejamento de estoques. Algumas métricas essenciais incluem:

• Redução do tempo de planejamento: quanto tempo a equipe economizou desde a implementação?
• Diminuição de excessos de estoque: houve redução de produtos parados e capital imobilizado?
• Acurácia das previsões: a IA melhorou a capacidade de antecipação da demanda?

Com resultados positivos, a empresa pode expandir o uso da tecnologia para mais áreas, garantindo uma gestão de estoques mais eficiente, econômica e inteligente.

Ou seja, a transição de planilhas para IA no planejamento de estoques não precisa ser complexa ou disruptiva. Com a abordagem certa, as empresas podem adotar a tecnologia gradualmente, minimizando riscos e maximizando os benefícios.

O Calix Inventory permite essa evolução de forma natural, trazendo mais previsibilidade, eficiência e redução de custos para a gestão de estoques.

Se sua indústria ainda depende de planilhas, vale a pena dar o primeiro passo e testar como a IA pode transformar a forma como você planeja seu estoque.