IA para gestão de estoque no distribuidor: o que funciona e o que não

“IA para gestão de estoque funciona mesmo?” Funciona — quando você trata estoque como sistema, não como palpite. Para distribuidor pet, o problema raramente é “falta de ferramenta”. É falta de padrão: cadastro inconsistente, lead time que muda sem registro, política comercial que distorce demanda e decisões de compra sem rotina de indicadores.

A boa notícia: quando a base está minimamente organizada, IA pode ajudar a reduzir excesso, antecipar ruptura e aumentar a previsibilidade de compra. A McKinsey, por exemplo, aponta que IA pode reduzir níveis de estoque ao melhorar previsão de demanda e otimização de inventário. (McKinsey & Company) E a Gartner vem destacando a evolução para modelos mais autônomos (incluindo agentes) que ajustam decisões com base em previsões em tempo real. (Gartner)

O objetivo deste artigo é te dar um mapa prático: onde a IA ajuda, onde ela não ajuda e como aplicar em 7 dias sem virar “projeto que nunca termina”.

IA para gestão de estoque funciona mesmo? Depende do seu “chão de fábrica” de dados

IA depende de sinais. E estoque, na distribuição, é uma equação de sinais:

• vendas por SKU (com promoções marcadas, não “misturadas”)

• devoluções/avarias

• lead time real (não o prometido)

• múltiplos de compra, embalagens e restrições de transporte

• sazonalidade e calendário comercial

• nível de serviço por rota/região

• rupturas no CD e no cliente (quando você consegue medir)

Se esses sinais estão sujos, a IA “prevê” errado com muita confiança. E aí nasce a frase que você já deve ter ouvido: “IA não funcionou aqui”. Na prática, não foi IA — foi dado ruim + processo fraco.

O que a IA melhora de verdade na distribuição

Previsão de demanda com mais sinais (além do histórico)

O uso mais realista da IA é prever demanda com mais contexto do que a média móvel ou o “feeling do comprador”. Modelos conseguem capturar:

• tendências (crescimento/queda) por SKU e por praça

• efeitos de promoções e bonificações (quando marcadas)

• comportamento por canal (pet shop vs clínica vs banho e tosa)

• anomalias (picos atípicos) para você investigar cedo

Isso não substitui seu time. Reduz erro sistemático e te obriga a trabalhar com números.

Estoque alvo por SKU e por região

Para distribuidor pet, o que mata caixa é errar em dois pontos:

• estoque demais do SKU de baixa rotatividade (capital travado)

• estoque de menos do SKU campeão (ruptura e perda de recompra)

IA ajuda a recomendar estoque alvo por SKU considerando variáveis e ajustando com frequência — desde que você imponha limites (mínimo/máximo) e respeite restrições (múltiplos, shelf life, capacidade, etc.).

Alertas de ruptura e excesso antes do problema estourar

Na prática, IA vira valor quando vira alerta acionável:

• “SKU X vai romper em 8 dias nesse CD/rota”

• “SKU Y está acima da cobertura saudável e vai virar estoque morto”

• “A venda desse SKU caiu por 3 ciclos: revisar preço, execução e mix”

Esse tipo de detecção de padrão é onde muita operação ganha velocidade — e é por isso que a Gartner enfatiza sistemas mais adaptativos e autônomos na cadeia. (Gartner)

O que a IA não resolve (e por isso muita implantação frustra)

Cadastro ruim, lead time instável, política comercial confusa

Se você não tem:

• SKU padronizado (unidade, embalagem, código)

• status confiável de estoque (o que é disponível, reservado, avariado)

• lead time real por fornecedor (médio e variabilidade)

• regra clara de cortes, backorder e substituição

…não existe IA que “adivinhe” a realidade. A IA até pode recomendar — mas você não consegue executar com segurança.

“Automatizar bagunça” só acelera prejuízo

O risco é ligar IA em cima de um processo sem governança:

• ela compra demais porque seu histórico está inflado por uma ação antiga

• ela compra de menos porque promoções não foram marcadas

• ela não entende ruptura porque seu sistema “zera” e você perde o sinal do “faltou”

Resultado: o time perde confiança, volta ao manual e você fica com mais um sistema “bonito e ignorado”.

Framework prático: IA como copiloto (não como piloto automático)

Pense em 3 camadas. Se você pular a 1 e a 2, a 3 não paga.

Camada 1 — Higiene de dados (o mínimo)

• cadastro de SKUs e embalagens revisado

• histórico de vendas com eventos marcados (promo/bonificação, mudança de preço, ruptura)

• lead time registrado (prometido x real)

• estoque disponível vs comprometido

Camada 2 — Regras de negócio (o que não é negociável)

• ABC por margem e por giro (não só por faturamento)

• cobertura mínima/máxima por classe

• múltiplos e restrições de compra

• política de substituição e itens equivalentes

Camada 3 — Modelos (onde entra a IA)

• previsão de demanda por SKU/região

• detecção de anomalias (picos/quedas)

• recomendação de compra com explicação (“por quê”)

• simulações (se aumentar preço X, o que muda no giro?)

A ASCM reforça que demanda e suprimento são processos complementares: não adianta prever se você não consegue planejar abastecimento e execução. (ascm.org)

Checklist acionável para decidir e implementar sem travar a operação

Use este checklist antes de “comprar IA” (ou antes de ativar um módulo do seu ERP/WMS):

1. Confiabilidade do estoque: seu saldo bate com inventário cíclico?

2. Ruptura é registrada ou some do sistema como “zero”?

3. Promoções e bonificações estão marcadas no histórico?

4. Lead time real existe (média + variabilidade) por fornecedor?

5. ABC atual considera margem e giro (não só faturamento)?

6. Você tem cadência semanal de revisão de estoque (30–60 min)?

7. Existe dono do processo (compras/planejamento), não “todo mundo decide”?

8. Seu time sabe quais são os SKUs que sustentam o caixa?

9. Você consegue definir mínimo/máximo por classe e por família?

10. Você tem um plano de ação de escoamento para excesso (sem destruir margem)?

Se você marcou “não” em vários itens, a prioridade é base e rotina — depois IA.

3 erros comuns (e como corrigir) 1) Implementar IA sem classificar portfólio (ABC “de verdade”)

Erro: tratar SKU campeão e SKU lento como se fossem iguais.Correção: ABC por margem + giro e regras de cobertura por classe. IA funciona muito melhor quando o problema está bem recortado.

2) Confiar cegamente no histórico “sujo”

Erro: promoções e rupturas misturadas como venda normal.Correção: marque eventos e crie “memória” no dado (promo, preço, ruptura). Sem isso, a previsão aprende a história errada.

3) Usar IA para comprar, mas não para vender (sell-out)

Erro: otimiza compra e esquece execução no cliente.Correção: todo SKU que entra com mais volume precisa de plano de giro: argumentário, exposição, campanha e acompanhamento. IA ajuda estoque — não substitui tração de sell-out.

Como aplicar em 7 dias (plano curto, sem “projeto eterno”)

Dia 1 — Limpeza rápida do portfólio (top 50 SKUs) Pegue os 50 que mais impactam caixa (venda e margem). Corrija cadastro e embalagens.

Dia 2 — ABC e regras de mínimos/máximosDefina cobertura por classe (A, B, C) e restrições (múltiplos, shelf life).

Dia 3 — Lead time real (o que acontece de verdade)Registre: prometido x real. Sem isso, reposição vira chute.

Dia 4 — Painel simples (6 KPIs) e ritual semanalGiro, cobertura, ruptura, fill rate, excesso, acurácia. Reunião de 45 min, toda semana.

Dia 5 — Piloto com 1 família + 1 regiãoEx.: pet food seco em 1 CD/rota. Objetivo: reduzir ruptura e excesso simultaneamente.

Dia 6 — Alertas e ações padrãoPara cada alerta (ruptura/excesso), tenha ação padrão já definida (quem faz o quê).

Dia 7 — Revisão e expansão controladaSe melhorou atendimento e reduziu excesso no piloto, expanda para mais SKUs/regiões. Se não, corrija dados e regras — não “troque de IA”.

IA paga a conta quando você mede certo

IA para gestão de estoque não é um botão. É um acelerador. Ela acelera o que você já tem: se você tem base e disciplina, ela aumenta previsibilidade e reduz desperdício. Se você tem bagunça, ela acelera bagunça. O caminho mais seguro para o distribuidor pet é simples: comece pequeno, meça poucos KPIs, crie regras claras e use IA como copiloto. A maturidade não é ter o software mais caro — é ter rotina de decisão que protege margem, reduz ruptura e libera capital para crescer.

Se quiser continuar recebendo análises práticas para distribuição (sem hype e sem promessa fácil), acompanhe o blog da ANDIPET.