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Em outras oportunidades falamos sobre o atual momento de disruptura, onde passamos pela transição dos ERPs tradicionais para um modelo mais dinâmico e inteligente: os chamados sistema i-ERP ou Intelligent ERP. Vamos falar um pouco deles aplicados ao comércio exterior?

Você entenderá como essa tecnologia mudará a realidade de tarefas como: gestão de estoques, fluxo operacional de importação, conciliação contábil, rotinas de faturamento e cobranças. Vale a pena conferir!

Os recursos do sistema i-ERP que vieram para ajudar

Mas primeiro, vamos entender um pouco mais sobre o sistema i-erp.

Esses novos sistemas de gestão vieram com o objetivo, de além de ofertar os controles de processos, agregar uma camada adicional de recursos de inteligência autônoma e preditiva.

(Sobre Inteligência Artificial, caso ainda não entenda o termo, sugiro que leia o nosso artigo sobre o tema).

Em poucas palavras estamos diante de um modelo que visa prever, planejar resultados, recomendar ações e etapas.  Enfim, automatizar processos.

Esses sistemas já adotam uma infraestrutura mais moderna, rodando em ambiente Cloud Computing, de forma que o cliente não precise se preocupar em manter uma infraestrutura interna e foque exclusivamente em seus negócios.  Hardware, Licenças para Servidores, Políticas de Backup, Mão de obra para a infraestrutura, etc… Tudo isso fica abstraído numa plataforma como serviços (Paas).

A experiência guiada ou assistida também é uma novidade.  Trata-se de um modelo de plataforma onde o usuário contará com uma gama considerável de conteúdo interativo, que irá guia-lo e auxiliar durante todo o seu dia a dia, desde o primeiro contato até aqueles momentos que surgirem dúvidas.  Esses conteúdos estarão disponíveis em diversos formatos tais como, vídeos, podcasts e até mesmo manuais online.

Outro recurso muito importante são os insights, que virá de uma extensa gama de validações e checagens, contendo as mais diversas regras de negócios e irá sempre interagir com os usuários em diversos momentos.  Prevendo situações indesejadas e até mesmo alertando a ocorrência de alguma delas.  Tudo isso se potencializa quando aplicamos o aprendizado de máquina, também conhecida como Machine Learning (ML).

Mais insights com os Chatbots

Para ficar mais claro, imaginemos um gestor operacional, que será alertado quando algum analista estiver com atrasos frequentes em algumas tarefas críticas, que uma intervenção imediata evitará danos e prejuízos irreversíveis.  O insight deste caso seria o sistema i-ERP enviar um alerta detalhando a situação e apresentando sugestões de medidas cabíveis.

O aprendizado de máquina será um fantástico diferencial, no qual dados serão utilizados para o treino do algoritmo de forma que o computador reconheça atividades similares e corriqueiras, gerando novos insights.

Esses padrões podem ser internos, relacionados aos procedimentos da empresa, ou até mesmo externos, comparando dados da organização com base em padrões de mercado.

Exemplificando: imaginemos uma empresa de distribuição, na qual o ML poderá consultar o padrão rentabilidade das empresas do mesmo segmento listados em bolsa, e comparar o resultado da sua empresa com tais padrões, indicando o quão performática é comparada ao mercado.

Chatbots também estarão disponíveis para apresentar os insights e interagir com os usuários e clientes, tanto de forma ativa quanto passiva.

O chatbot poderá alertar sobre um insight, aguardar uma resposta, e dependendo do caso já executar a medida necessária entendida e prevista como solução.  O chatbot pode ser entendido como um usuário de uma plataforma de chat, que na verdade é a Inteligência Artificial falando com você.  Ou seja, sempre que você chamar aquele usuário do outro ladro estará um algoritmo te respondendo.

Já o processamento em linguagem natural é um recurso auxiliar e complementar aos demais recursos de Inteligência Artificial que citei acima.  Ele está presente na plataforma desde o chatbot, que conseguirá interpretar a intensão do usuário e até mesmo se expressar de forma análoga ao do ser humano, sem seguir padrões repetidos.  Ele sempre conseguirá entender e se expressar de forma sinônima em diversas situações.

Outro resultado do processamento em linguagem natural está relacionado à interpretação e à fala, associadas às plataformas de áudio (voip ou pbx tradicional).  A plataforma é capaz de ouvir a fala, entender o que o interlocutor deseja, processar e retornar por áudio a resposta disponível.  Isso tudo pode chegar a diálogos complexos, desde que as plataformas estejam todas interligadas.

Esse recurso pode chegar ao ponto da plataforma fazer ligações para o cliente e informar que o pedido dele foi enviado e que dentro de aproximadamente 24 horas chegará a sua residência.  Ou numa operação de importação informar que a sua carga chegou ao porto de destino e que em breve os produtos estarão disponíveis.

Seria muito mais fácil realizar suas importações com esses recursos, não é?

machine learning
Machine learning

Aplicação do sistema i-ERP no dia a dia do Comércio Exterior

O desafio em discussão é como oferecer isso em um ambiente simples e com custo também acessível para empresas de pequeno e médio porte.  O parâmetro fica um tanto quanto difícil de ser aferido diante do resultado alcançado, que é muito bom.

A solução está nas plataformas fechadas que são vendidas como serviços (Paas), onde você pagará apenas pelos recursos que utilizar e na medida em que utilizar.  Desta forma o custo será gerenciável pelo cliente e caberá ao mesmo fazer o juízo de custo benefício e determinar o orçamento disponível.

E como aplicar isso tudo?

Em termos práticos isso poderá ser utilizado em todos os processos repetitivos e que tendem a seguir padrões.  Mesmo que com algumas variantes, desde que possam ser observadas objetivamente.  Vamos a alguns casos exemplificativos.

sistema i-erp
Sistema i-erp

Caso 1: Gestão de Estoques

Os padrões de compra e venda (giro) serão interpretados com base nas sazonalidades, antecipando analises de disponibilidade e previsões de forma a não deixar faltar produtos que efetivamente giram, e não comprar produtos que possuem pouca demanda, baseados nas informações históricas e de mercado.  O sistema i-erp também poderá alertar quanto a fornecedores que foram sucessivamente avaliados de forma ruim, e evitar novos pedidos.

Caso 2: Fluxo operacional de importação

Aqui o leque é inimaginável, mas vamos lá.  O sistema i-erp poderá identificar todos os embarques e gerenciar o trânsito até a chegada no destino final, bem como intervir alertando sobre eventuais mudanças no planejamento logístico.   Esse monitoramento seguirá gerindo a previsão de entrega e evidenciando atrasos e eficiências entre as etapas de forma a ficar claro o reflexo desses eventos fora do planejado no lead time final do processo.

Também temos o registro de L.I e D.I de forma praticamente autônoma e interativa no sistema i-erp, informando os resultados obtidos.  Após isso o faturamento da entrada ocorreria de forma também autônoma quando a C.I for identificada.  Tudo isso sem intervenção humana, somente nas etapas que a decisão é insubstituível, mas mesmo assim, uma sugestão poderá ser dada quanto aos padrões das decisões feitas em casos passados e semelhantes.  E quem sabe algum dia substituir também esta etapa.

Caso 3: Conciliação contábil

A conciliação é de fato em grande parte algo bem repetitivo, e que está passível de automatização no sistema i-erp.  A Nota Fiscal eletrônica e a evolução das plataformas bancárias foram de grande ajuda nesse processo.

O sistema i-erp conseguirá conciliar o movimento de contas como ICMS, IPI, etc… Comparando com os valores destacados nas respectivas notas fiscais.   O mesmo ocorre com a conciliação bancária, onde o sistema irá importar os arquivos dos extratos e já identificar os valores em comum, alertando aos usuários somente os pontos que merecem uma atenção especial.

Caso 4: Rotinas de faturamento

O advento da Nota Fiscal em sistema i-erp foi um evento que trouxe muitas possibilidades de automação.  Quando um pedido estiver aprovado para separação, separado fisicamente e apto para ser enviado ao cliente, a Nota Fiscal é gerada automaticamente e enviado em PDF para o cliente e a transportadora de forma automática, sem intervenção humana.

Caso 5: Cobrança

A cobrança é realmente uma tarefa cansativa. O sistema i-erp conseguirá alertar os inadimplentes por voz ou e-mail, e com base na interação gerar novos boletos e enviar por e-mail.  Somente os casos de insucesso dependerá de uma intervenção humana.

Todos os itens acima mencionados estão sempre relacionados a identificação prévia de situações e de forma pontual e oportuna sugerindo ou tomando ações preventivas.  Muitas dessas análises poderão contar com o suporte de dados externos obtidos da internet ou EDI com outros parceiros.

Agora me responda: aonde você imagina que a sua empresa estará em 5 anos sem algum desses recursos implantados hoje?  Desculpe mas não quis te desaminar!  Fale com a Conexos que iremos te ajudar a se adaptar a essa nova realidade.

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One Comment

  • Curti demais este artigo. Muito coisa interessante, que há bem pouco tempo estavam em filmes de ficção, agora já estão acessíveis às empresas de pequeno e médio porte.