Para elevar a um novo patamar a competitividade de uma empresa
é necessário contar com o suporte das inovações tecnológicas
Fotógrafo: Mahdis Mousavi
Aumentar a competitividade é um desafio que precisa ser superado por qualquer empresa que deseja se destacar em um mercado cada vez mais concorrido. A tarefa, claro, não é tão simples. Afinal, os concorrentes também se movimentam constantemente. Entretanto, atualmente os gestores têm à disposição um importante aliado nessa missão: a tecnologia.
Hoje, há soluções inovadoras para explorar recursos baseados em machine learning e Inteligência Artificial (IA) que funcionam como um meio importante para a revolução que o mercado está testemunhando.
As ferramentas existem. O verdadeiro valor, porém, é obtido a partir do uso que os gestores e suas equipes adotam em um contexto cada vez mais digital.
Não acredita ainda nisso? Então basta responder à seguinte pergunta: você ainda gasta tempo enfrentando fila de banco para fazer pagamentos ou solicitar financiamentos? Nesse caso simples, certamente quem adotou a tecnologia tem tempo livre e segue na frente dos demais.
Esse, claro, é apenas um exemplo simples e básico que demonstra como a inovação pode se transformar em um meio importante para as companhias. Existem inúmeras ferramentas que podem auxiliar os gestores, com aplicações mais específicas e estratégicas.
Para destacar como é possível melhorar a competitividade de uma empresa com o uso da tecnologia, vamos demonstrar como o S/4HANA atua em cenários de negócio que utilizam machine learning e Inteligência Artificial de forma prática no dia a dia.
IA, machine learning e competitividade
Antes de abordarmos detalhes sobre as aplicações, é importante entender o que significam as palavras e como elas se conectam. Ao ouvir o termo Inteligência Artificial, alguns imaginam um robô desenvolvendo atividades hoje feitas pelo ser humano.
Mas, de forma básica, ela nada mais é do que a máquina conseguindo desenvolver atividades complexas de forma racional em suporte para as pessoas.
Por sua vez, machine learning é uma aplicação da Inteligência Artificial. Esse recurso oferece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir de suas experiências. Consequentemente, esse aprendizado gera um aperfeiçoamento constante, permitindo ajustes permanentes de ações e, na sequência, um suporte melhor para as pessoas em diferentes atividades nas quais a análise de dados faz a diferença.
Nos departamentos financeiros, por exemplo, a automação de processos-padrão sempre foi uma prioridade. Com o machine learning e um software inteligente, porém, isso evoluiu para um novo patamar. Prova disso é que processos complexos e essenciais como a reconciliação bancária, por exemplo, podem ser facilmente automatizados.
Outras aplicações no setor financeiro
Nos diversos cenários de negócios, existem inúmeras aplicações em que o machine learning e a Inteligência Artificial auxiliam no aumento da competitividade. Ainda no segmento financeiro, é possível trabalhar com SAP S/4HANA em diferentes processos de automação, ganhando tempo e reduzindo custos.
Na compensação automática de partidas em aberto de clientes, por exemplo, estima-se que 5% do processo ocorra de maneira manual, o que demanda muitas horas dedicadas. Nesse caso, é possível utilizar um serviço de aprendizagem automática para compensação de itens de clientes. Dessa forma, boa parte do processo ocorre sem qualquer intervenção manual, o que reduz erros e libera os colaboradores para ações mais estratégicas.
Quer mais um exemplo? No monitoramento de entrada de mercadorias e recepção de faturas é possível trabalhar com uma solução para reconciliar as contas EM/RF (entrada de mercadorias/entrada de fatura), o que ajuda a reduzir faturas em aberto e, consequentemente, aumentar a precisão do balanço.
Para aumentar a competitividade, é possível também identificar os benefícios de utilizar machine learning e Inteligência Artificial em atividades como:
• leitura automática de avisos de pagamento;
• detecção automática de transações incomuns ou fraudulentas;
• automação no cumprimento de obrigações fiscais;
• avaliação da integridade do negócio;
• gestão e controle de despesas em tempo real;
• caixa de segurança e compensação automática para itens de contas a pagar.
Benefícios para a logística
A logística de uma empresa também ganha em competitividade ao adotar soluções para a automação de determinadas tarefas. O processo de seleção de artigos do catálogo, por exemplo, é agilizado e aprimorado com a ajuda de machine learning e Inteligência Artificial, porque o serviço de aprendizagem automático de recomendação de itens de catálogo analisa o texto que os usuários inserem em uma solicitação de compra e sugere itens que podem ser adicionados ao catálogo da sua empresa.
Por sua vez, é possível ainda melhorar a gestão dos contratos, identificando com facilidade os materiais corretos que serão incluídos nas negociações contratuais, poupando tempo e esforços.
O setor de logística conta com aplicações também para: recomendação automática de grupo material; previsão automática de datas; compras baseadas em imagens; aprovações inteligentes; planejamento de estoque e classificação de documentos.
Como foi possível ver, machine learning e IA aumentaram de forma substancial a competitividade das empresas que adotam soluções realmente eficientes.
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