Em uma era de perturbação sem precedentes e aceleração digital, um tecnólogo está reformulando o futuro de como os bens se movem, as empresas operam e os consumidores se envolvem – Srinivas Kalisetty.Como o Integration and AI Lead, Kalisetty está na vanguarda da inovação de varejo, oferecendo um plano para como a próxima geração de inteligência artificial pode transformar a cadeia de suprimentos de um sistema reativo em um motor proativo de eficiência e insights. Sua pesquisa recentemente publicada, “ Inteligência Artificial e Análise Preditiva: Revolucionando a Gestão da Cadeia de Suprimentos de Retalho para a Resiliência e a Eficiência da Próxima Geração ,” no American Data Science Journal for Advanced Computations, explora como sistemas inteligentes, análise em tempo real e computação de agentes podem suportar cadeias de suprimentos adaptativas capazes de suportar os mercados voláteis de hoje. Construindo inteligência na espinha dorsal do varejo A cadeia de suprimentos de retalho tradicional – que depende há muito de modelos estáticos de inventário e operações silóicas – está enfrentando pressões crescentes.Desde perturbações relacionadas ao COVID-19 até mudanças nas expectativas dos consumidores, a indústria está sendo forçada a evoluir. Kalisetty’s research introduces agentic AI as a defining technology in this transformation. Unlike conventional automation systems, agentic AI encompasses autonomous decision-making capabilities, allowing systems to execute strategic actions in the physical world. In the context of retail, this means systems that can manage stock, control environmental conditions, and adapt pricing based on predictive models—all without human intervention. Em seu núcleo, a IA agente combina o melhor da análise preditiva e sistemas autônomos para criar cadeias de suprimentos que não são apenas reativas, mas antecipadoras. “O varejo não é mais apenas sobre movimentar produtos”, observa Kalisetty. “É sobre prever necessidades, se adaptar ao comportamento do consumidor em tempo real, e fazer tudo com o mínimo de desperdício e a máxima agilidade.” Análise preditiva: a bola de cristal do varejo Uma das pedras angulares do quadro de Kalisetty é o papel da análise preditiva na previsão da cadeia de suprimentos. Historicamente, as previsões de estoque e demanda basearam-se em modelos lineares que não capturam a complexidade do comportamento do consumidor moderno. O trabalho de Kalisetty argumenta que a análise preditiva – reforçada pelo aprendizado de máquina – pode colmatar essa lacuna aprendendo com dados históricos, fatores ambientais e sinais de mercado para otimizar as operações. Ao integrar esses modelos na tomada de decisões de varejo, as empresas podem prever a demanda de produtos com muito maior precisão, reduzir os cenários de excesso de estoque e de baixo estoque e, em última análise, reduzir os custos de logística. “Nós mudamos de adivinhação para estratégia guiada”, diz Kalisetty. “A análise preditiva transforma dados em um ativo de tomada de decisão”. Em sua pesquisa, ele destaca casos de uso do mundo real – como otimizar horários de entrega ou planejar layouts de lojas – para ilustrar como essas ferramentas não apenas melhoram a eficiência operacional, mas também melhoram a experiência do cliente. A mudança para cadeias de abastecimento inteligentes Usando agentes inteligentes – programas de IA adaptativos capazes de gerenciar múltiplas tarefas em diferentes níveis de abstração – Kalisetty propõe um modelo no qual as operações da cadeia de suprimentos podem se auto-corrigir, reencaminhar entregas e até ajustar os preços com base na demanda do mercado. The framework doesn’t rely solely on predictive intelligence. It incorporates simulation environments that test AI recommendations under varied conditions, increasing reliability before deployment. “It’s not just about data. It’s about how data is tested, interpreted, and activated in real-time,” Kalisetty explains. Este modelo reflete uma tendência mais ampla no setor: a convergência da infraestrutura física com a inteligência digital.Os varejistas equipados com armazéns inteligentes, sistemas de entrega autônomos e mapeamento da cadeia de suprimentos em tempo real podem responder a perturbações mais rapidamente e de forma mais eficaz do que nunca. Uso ético de dados e desafios de escalabilidade Embora a promessa tecnológica seja convincente, Kalisetty é claro sobre os desafios.O documento reconhece que a implantação de IA agente em escala requer uma infraestrutura de dados robusta, alinhamento organizacional e um quadro ético claro. “Na construção de cadeias de suprimentos inteligentes, as empresas devem priorizar a transparência, a governança de dados e o uso responsável da IA”, observa a pesquisa. Apesar desses obstáculos, Kalisetty permanece otimista.O seu trabalho enfatiza a adoção modular, incentivando os varejistas a começarem com programas-piloto antes da implantação em grande escala. Um Blueprint para o Retail Proof do Futuro Sua visão se estende além da logística e atinge todas as facetas do varejo – desde como as empresas preveem a demanda e gerenciam os fornecedores até como aumentam o engajamento dos consumidores. Ele enfatiza que a tecnologia sozinha não é a solução.É a integração de insights humanos, algoritmos adaptativos e estratégia ética que cria um sistema resiliente.À medida que os varejistas navegam em uma paisagem definida pela incerteza, a pesquisa de Kalisetty fornece não apenas um roteiro – mas uma bússola. Ao alinhar a inovação digital com a realidade operacional, Srinivas Kalisetty não está apenas prevendo o futuro do varejo – ele está construindo-o. E em um mundo onde as cadeias de suprimentos são cada vez mais testadas por crises globais, pressões ambientais e expectativas crescentes dos consumidores, essa inovação não é apenas valiosa – é essencial.

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Resiliência no varejo: visão de Srinivas Kalisetty para o futuro da cadeia de suprimentos inteligente

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