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Ao longo da última década, as companhias passaram a coletar e analisar grandes volumes de dados, tanto dos seus clientes quanto dos seus processos internos, o que demandou grandes investimentos em infraestrutura para armazenamento em servidores ou na Cloud. Mas simplesmente coletar um grande volume de dados não é suficiente para que as organizações tirem o máximo proveito das informações armazenadas. Isso gerou muita frustração e um custo elevado em ferramentas para gerenciar o chamado Big Data.  Com a rápida evolução dos algoritmos de Machine Learning e Inteligência Artificial, estamos vendo este cenário mudar, fazendo com que as empresas tenham ganhos significativos em suas operações. O Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, permite literalmente aprender com o comportamento passado, analisando esses padrões de comportamento. Isto é diferente das abordagens tradicionais baseadas em regras que seguem instruções explícitas.  O Big Data fornece a matéria-prima pela qual os sistemas

Nos últimos anos, as empresas têm ampliado o uso da inteligência artificial (IA) e do Big Data em suas cadeias de suprimentos, visando aprimorar o planejamento da demanda, a gestão de estoques e a distribuição de produtos. Diante dos desafios evidenciados pelas quebras nas cadeias produtivas durante a pandemia de Covid-19, grandes corporações globais como Walmart e Maersk têm liderado o caminho na implementação de soluções avançadas de IA para mitigar tais riscos. Com o avanço da tecnologia, tornou-se acessível para empresas de médio porte adotar sistemas baseados em IA por meio de modelos de contratação como o SaaS (software como serviço). Isso possibilita a aquisição de módulos estratégicos sem grandes investimentos em infraestrutura de hardware / software e equipe especializada em TI.  Algoritmos de IA e machine learning (ML) utilizam dados históricos de compras e vendas para otimizar o nível de serviço dos fornecedores e equilibrar os estoques, promovendo uma maior confiança em tod