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(Bloomberg) — O surgimento de ferramentas de inteligência artificial como o ChatGPT pode revolucionar a maneira como os setores público e privado usam dados para descobrir riscos e oportunidades no sistema comercial global de US$ 32 trilhões.
Durante a pandemia, agências governamentais e setores como serviços financeiros e telecomunicações aceleraram a adoção de ferramentas de aprendizagem automática. Mas muitos envolvidos no comércio foram apanhados em transacções analógicas e carregadas de papel, tentando recuperar o atraso.
Agora, após três anos de perturbações comerciais históricas, a IA generativa e os modelos de aprendizagem de línguas surgiram justamente quando os governos e as empresas precisam deles para gerir melhor as complicadas linhas de abastecimento do mundo.
“No horizonte de tempo mais longo, veremos análises preditivas e previsões altamente precisas, impulsionadas por dados integrados de cada etapa da cadeia de abastecimento”, disse Julie Gerdeman, CEO da empresa de avaliação de risco da cadeia de abastecimento Everstream Analytics. “Isso automatizará a tomada de decisões para mitigar a exposição ao risco e as interrupções, levando a cadeias de abastecimento totalmente resilientes, sustentáveis e ajustadas ao risco.”
Melhores dados
A análise de dados comerciais é uma prática notoriamente complicada. Classificar centenas de milhões de registros de remessas espalhados por nomes de subsidiárias e despachantes em conjuntos de dados não estruturados e propensos a erros pode ser um esforço de Sísifo.
Mas as ferramentas de IA estão a ajudar muitas organizações a simplificar a análise de dados comerciais de formas que podem ajudar a facilitar o comércio transfronteiriço – um motor da economia mundial notoriamente intensivo em mão-de-obra, folhas de cálculo e carbono.
Empresas privadas de dados comerciais, como a ImportGenius, com sede em Scottsdale, Arizona, usam ferramentas de aprendizado de máquina como o Amazon SageMaker para reconhecer padrões alfandegários, digitalizar documentos regulatórios e traduzir idiomas estrangeiros para produzir dados comerciais claros e precisos, fáceis de pesquisar e analisar.
“Estamos construindo um modelo de aprendizagem de idiomas para servir como uma antena para detectar, receber e incorporar esses indicadores em nossa plataforma”, disse Paulo Mariñas, diretor de tecnologia da ImportGenius, à Bloomberg por e-mail.
Entretanto, empresas multinacionais como a Nestlé SA estão a aplicar ferramentas de IA para aumentar a eficiência e detectar problemas emergentes nas suas cadeias de valor globais. A empresa de alimentos e bebidas sediada na Suíça utiliza software de aprendizagem automática para detectar problemas de qualidade dos produtos e garantir que as linhas de produção da Nestlé sejam autorreguladas e autocontroladas.
O Mercedes-Benz Group AG está usando uma plataforma alimentada por IA chamada Omniverso isso ajuda a tornar as fábricas e montadoras da empresa mais ágeis. Omniverse ajuda o fabricante de automóveis alemão a reconfigurar rapidamente as suas fábricas, a fim de manter as linhas de produção em funcionamento face a choques de abastecimento externo.
Embora a IA esteja a perturbar muitas indústrias, a vantagem no comércio é especialmente elevada. Isto porque a última meia década de globalização consistiu, em grande parte, na redução dos obstáculos à livre circulação de bens, serviços e investimentos. Na próxima fase, um aumento constante de barreiras como tarifas, sanções e incertezas geopolíticas colocará à prova até mesmo as equipas de logística mais experientes na gestão das novas complexidades.
“Há muitas promessas, mas também muito entusiasmo associado à IA”, disse Jake Colvin, presidente do Conselho Nacional de Comércio Exterior, com sede em Washington. “Portanto, estamos tentando separar as oportunidades de curto prazo do pensamento positivo e de longo prazo.”
Análise da Cadeia de Suprimentos
Uma área onde as aplicações de IA podem ter grande impacto é ajudar as empresas e os governos a compreender melhor as mudanças nas cadeias de valor globais.
Esse objectivo teve grande destaque na reunião do mês passado do Grupo dos 20 ministros do Comércio, que aprovou um novo quadro de mapeamento para ajudar os governos a identificar métricas como a concentração de fornecedores, a conectividade comercial, a volatilidade do comércio e a vulnerabilidade de indústrias críticas.
A ideia é ajudar os governos a avaliar a resiliência das cadeias de abastecimento globais e a desenvolver medidas para mitigar os choques externos, de acordo com um relatório. documento final publicado na semana passada. O grupo elogiou o novo Global Trade Helpdesk do Centro de Comércio Internacional – uma ferramenta alimentada por IA que combina dados comerciais com algoritmos preditivos para ajudar empresas e decisores políticos a aperfeiçoar as suas estratégias de exportação.
Cuidado com o hype
As ferramentas de IA poderão um dia reduzir a quantidade de tempo e investigação necessária para elaborar acordos comerciais e calcular com rapidez e precisão os direitos sobre mercadorias expedidas. Mas existem limitações claras à tecnologia e alguns aspectos da política comercial internacional simplesmente não podem ser replicados pela IA.
“A IA pode ajudar a preparar melhor os negociadores, mas não pode substituir as negociações reais, onde o elemento humano é fundamental”, disse Wendy Cutler, vice-presidente do Asia Society Policy Institute. “Ser capaz de ouvir e processar o que o parceiro de negociação está realmente dizendo, ler a linguagem corporal e lançar ideias informais no local para preencher lacunas não pode ser feito pela tecnologia.”
A precisão dos dados também continua a ser um obstáculo importante para as aplicações de IA devido às lacunas e inconsistências existentes nas estatísticas comerciais. O contrabando, o transbordo e outros fluxos comerciais não declarados continuam a ser um obstáculo significativo, como evidenciado pela ausência de dados comerciais da Rússia, da Bielorrússia e dos Emirados Árabes Unidos, que deixaram de publicar estatísticas após a invasão da Ucrânia por Vladimir Putin.
“Verificar os dados é importante”, disse John Miller, analista económico-chefe do Trade Data Monitor, com sede em Genebra. “A forma como os dados operam neste espaço é política e complicada e precisa de alguém para verificar e verificar cruzadamente.”
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