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Como otimizar os custos de aquisição na aviação com análise de gastos baseada em IA
agosto 18, 2025
Atrasos em aquisições custam milhões às companhias aéreas. Descubra como a análise de gastos com tecnologia de IA ajuda as equipes de aviação a reduzir custos, evitar rupturas de estoque e negociar de forma mais inteligente com insights rápidos e claros. Veja como começar.
A ineficiência de processos acontece. Pequenos (e grandes) deslizes acontecem em todos os setores, agravando-se em problemas maiores para sua cadeia de suprimentos e fluxo de caixa.
Mas em setores sensíveis e de alto contato, como a aviação, com redes de suprimentos que abrangem vários continentes, os efeitos cumulativos são muito maiores. Ineficiências no processo de aquisição são um sumidouro de custos e um multiplicador de riscos.
O mercado da aviação sente rapidamente os choques globais, desde tensões geopolíticas até a volatilidade dos preços das matérias-primas. Dado o papel crítico do setor e o rigoroso escrutínio regulatório, a complexidade e a urgência impulsionam as decisões de aquisição, mas muitas empresas aeroespaciais permanecem ativas com dados isolados em uma cultura de planilhas pesadas.
A análise de gastos orientada por IA chegou. Essa capacidade evoluiu além da infância, com ampla adoção entre os principais players da aviação. As análises de IA podem identificar ineficiências de processos, prever flutuações de custos e oferecer decisões de sourcing baseadas em dados em minutos (geralmente segundos).
Este artigo explora as maneiras pelas quais as empresas de aviação podem usar a IA para otimizar os processos de aquisição paradecisões mais rápidas e inteligentese ganhos financeiros.
As aquisições estão prontas para a disrupção da IA na aviação
Analistas do setor descreveram as compras de aeronaves como "de alto risco", "cortantes". A descrição "cortante" pode ser um exagero, mas não muito: os riscos são incrivelmente altos. Um único atraso em uma peça de uma aeronave pode ter efeitos devastadores em toda a companhia aérea ou até mesmo no setor.
Quando um avião fica parado ou atrasado, isso interrompe a segurança do voo, os horários dos voos, as atividades de MRO e as auditorias de conformidade.
Atualmente, as companhias aéreas têm adotado uma postura defensiva ou reativa a quaisquer interrupções operacionais, mas com ferramentas de análise de gastos de IA, as empresas podem adotar uma postura mais ofensiva e proativa.
Sistemas com tecnologia de IA podem ajudar as empresas de aviação a enfrentar três desafios de longa data:
- Ecossistemas de fornecedores complexos: A produção de aeronaves frequentemente envolve milhares de peças adquiridas globalmente. A IA pode categorizar, mapear e racionalizar automaticamente os dados de fornecedores em sistemas distintos, até mesmo em fornecedores de nível inferior.
- Volatilidade de custos: Algoritmos preditivos podem detectar sinais precoces de mudanças de preços, como mudanças no mercado de commodities ou interrupções no processo, e então recomendar decisões de compra antes que os custos disparem.
- Gastos residuais ineficientes:As equipes de compras frequentemente descobrem que uma pequena fração de fornecedores ou transações é responsável pela maior parte dos gastos (McKinsey). A regra 80:20 é comum, em que cerca de 80% da atividade representa 20% dos gastos. A IA pode consolidar categorias de gastos residuais e sugerir contratos agrupados ou fornecedores preferenciais para reduzir redundância e perdas.
E talvez o mais crítico de tudo seja que a IA reduz a dependência da intuição humana. Modelos de aprendizado de máquina (ML) podem revelar anomalias à medida que elas se desenvolvem, sem que as equipes precisem sinalizar problemas manualmente. Essa abordagem proativa pode revelar problemas ocultos e sem prazos, como atrasos de contrato ou fornecedores duplicados.
De acordo com a pesquisa da Pricewaterhouse Coopers (PwC) sobreO impacto macroeconômico da inteligência artificial, empresas que implementam IA para controle de custos podem obter economias de até 20% em todas as operações. Os resultados da PwC destacam a área de compras como a com maior potencial de ROI.PwC).
Como funciona a análise de gastos orientada por IA
Em sua essência, a análise de gastos orientada por IA utiliza aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (PLN) para transformar dados brutos e não estruturados de compras em formatos estruturados para insights acionáveis. A IA pode automatizar o que costumava levar meses de análise manual de planilhas e mapeamento de fornecedores.
Veja como normalmente funciona:
- Ingestão e normalização de dadosPlataformas de IA extraem dados de diversas fontes, incluindo sistemas ERP, faturas, contratos, catálogos e e-mails, e os normalizam em um banco de dados centralizado. Ferramentas de análise de gastos com PLN rotulam e combinam termos semelhantes (por exemplo, "atuador de trem de pouso" vs. "atuador LG") para criar mapeamentos precisos e sem duplicação de fornecedores e categorias.
- Classificação e agrupamentoUsando aprendizado de máquina não supervisionado, as categorias de gastos são classificadas automaticamente, muitas vezes com mais precisão do que com a codificação UNSPSC (Código Padrão de Produtos e Serviços das Nações Unidas) legada (Mercado Global das Nações Unidas). Para a aviação, essa precisão melhorada significa um mapeamento mais preciso de peças em sistemas como AOG (aeronave em solo) versus manutenção de rotina.
- Detecção de anomaliasModelos de IA destacam irregularidades como gastos não autorizados, descontos por volume perdidos ou discrepâncias de preços em relação aos termos contratados. Esses sinais de alerta costumam estar ocultos em gastos de cauda e relacionamentos com fornecedores intermediários.
- Análise preditiva e prescritivaDepois que os padrões de base são estabelecidos, os algoritmos podem prever tendências futuras de gastos, sinalizar riscos de inflação e sugerir ações preventivas, como consolidar fornecedores ou renegociar contratos antes dos ciclos de renovação.
Casos de uso específicos da aviação: otimização de estoque, seleção de fornecedores e previsão de interrupções
Há três áreas de alto impacto onde a análise com tecnologia de IA proporciona ROI imediato.
1. Otimização de estoque
As equipes de manutenção de aeronaves frequentemente estocam peças críticas em excesso "por precaução", resultando em milhões de dólares desperdiçados em estoque ocioso. A IA ajuda a migrar do estoque de segurança inchado para o estoque preditivo, analisando taxas de utilização, cronogramas de manutenção e prazos de entrega dos fornecedores. Um estudo descobriu que a previsão habilitada por IA reduziu os custos com excesso de estoque em até 20% nas operações de MRO aeroespacial (Grupo de Aviação STS).
2. Seleção de fornecedores e mitigação de riscos
A IA pode reforçar a confiabilidade do fornecedor, incorporando sinais de risco em tempo real, como instabilidade financeira, exposição geopolítica e conformidade com ESG, para reforçar scorecards de fornecedores mais limitados. Os algoritmos também podem recomendar cenários de sourcing estratégico com base no custo total, não apenas no preço unitário.PwC).
3. Previsão de disrupção
As cadeias de suprimentos da aviação são particularmente vulneráveis a interrupções repentinas: tarifas, pandemias e conflitos geopolíticos. Modelos de IA podem ser treinados para eventos históricos, como padrões climáticos severos, mudanças na administração presidencial ou atrasos na alfândega, alertando os líderes de compras bem antes da ocorrência de qualquer gargalo.
Quantificando o ROI: KPIs de aquisição transformados pela IA
A análise de gastos orientada por IA não oferece apenas benefícios teóricos, mas também proporciona ganhos mensuráveis em métricas de aquisição importantes.
Veja como as empresas de aviação estão vivenciando a transformação:
- Economia de custosAs organizações que utilizam IA para aquisição relataram reduções de custos de 5% a 15% somente em categorias de gastos indiretos, com economias ainda maiores quando a IA é aplicada a gastos residuais e vazamento de contratos (PwC).
- Redução do tempo de cicloA IA encurta os ciclos de sourcing e negociação de contratos ao automatizar os processos de RFx (solicitações de propostas,quotations, informações ou lances) para gerar scorecards de fornecedores e destacar cláusulas contratuais relevantes. Ciclos de aquisição que antes levavam meses agora podem ser concluídos em semanas ou dias.
- Melhoria na conformidade contratualA IA pode identificar e sinalizar rapidamente gastos não regulamentados (que se desviam dos termos negociados), ajudando a garantir melhor conformidade.
- Maior visibilidade dos gastosOs motores de PNL e de classificação melhoram a precisão dos dados e a cobertura das categorias, expandindo a visibilidade das aquisições de 60–70% nos sistemas tradicionais para 95–99% com sistemas apoiados por IA (Tipo).
- Maior ROI de aquisiçãoA pesquisa da McKinsey sugere que a análise avançada pode melhorar o ROI das compras em 3x, com períodos de retorno geralmente inferiores a 12 meses, especialmente em setores com cadeias de suprimentos complexas e de alto valor, como a indústria aeroespacial (McKinsey).
Barreiras à adoção e como os líderes da aviação podem superá-las
Apesar das claras vantagens, muitas organizações aeroespaciais e de aviação ainda estão atrasadas na adoção da IA. Existem barreiras reais, mas é possível superá-las.
1. Dados fragmentados e sujos
Muitos departamentos de compras enfrentam dificuldades com sistemas legados e fontes de dados isoladas, o que dificulta a implementação de IA. Para começar, as organizações precisam se concentrar na limpeza de dados, começando pelas categorias de alto gasto. Ferramentas de IA podem auxiliar na classificação automática e na desduplicação de fornecedores, mesmo de fontes de dados não estruturadas, reduzindo assim o erro humano e acelerando o tempo de geração de valor.
2. Lacunas de talento e confiança
Profissionais de compras geralmente não têm treinamento em ciência de dados, e há ceticismo em relação às recomendações geradas por IA. Pilotos multifuncionais que envolvam equipes de compras, analistas de dados e membros da equipe financeira podem desmistificar a IA e gerar confiança. Capacitar as equipes para usar ferramentas de IA e interpretar seus insights é fundamental para a adoção.
3. Integração com sistemas existentes
A IA não precisa substituir os sistemas ERP ou MRO. Plataformas baseadas em nuvem podem sobrepor a arquitetura existente, extraindo dados em tempo real e alimentando insights com painéis que as equipes de compras já utilizam. Essa abordagem modular reduz o atrito e minimiza o investimento inicial.
4. Preocupações com segurança e conformidade
As empresas de aviação lidam com contratos de fornecedores sensíveis e dados proprietários. Felizmente, muitas plataformas de IA agora oferecem modelos de implantação seguros, locais ou híbridos, com trilhas de auditoria completas eConformidade com SOC 2Organizações avessas a riscos podem começar com implantações limitadas em áreas de gastos não regulamentadas.
5. Inércia da gestão da mudança
A resistência à mudança talvez seja o maior obstáculo. Para que a IA tenha sucesso, é necessária uma adesão cultural plena. Para que as equipes deem o salto, as empresas precisam ter apoio visível de cima para baixo, incluindo a gerência intermediária, juntamente com KPIs claros e incentivos aos funcionários, como recompensas pontuais ou vantagens para economizar tempo, a fim de otimizar os resultados de desempenho.
Construindo um roteiro: como começar com a análise de gastos orientada por IA
As empresas de aviação podem fazer pequenas mudanças para replicar os benefícios da IA em compras. O segredo é começar pequeno, manter o foco e escalar rapidamente.
Aqui está um roteiro prático de cinco fases para implementação:
1. Diagnosticar o estado atual
Comece auditando seu cenário de dados de compras. Identifique:
- Onde os dados residem (ERP, MRO, planilhas)
- Quanto gasto é atualmente visível e classificado
- Quais categorias apresentam maior vazamento ou variação de custo
Concentre-se primeiro nos gastos indiretos e residuais, onde a conformidade com o contrato é normalmente mais fraca e as economias de custos são mais imediatas.
2. Defina o caso de uso
A IA não é uma solução única para todos. Esclareça o objetivo inicial:
- É para reduzir custos?
- Melhorar a consolidação de fornecedores?
- Anomalias nos preços dos sinalizadores?
Escolha um problema com ROI mensurável e KPIs claramente definidos.
3. Selecione o conjunto de ferramentas de IA correto
Dependendo de suas necessidades, você pode optar por:
- Plataformas de análise de compras prontas para uso, como Sievo ou SpendHQ
- Modelos personalizados de IA/ML desenvolvidos internamente ou com um fornecedor
- Ferramentas leves de PNL para aprimorar painéis de BI existentes
A ferramenta deve ser capaz de lidar com estruturas de classificação específicas da aviação e dados de fornecedores multiníveis, incluindo peças, componentes reparáveis e itens de longo prazo.
4. Pilotar e refinar
Implemente a solução de IA em um escopo limitado: uma região, unidade de negócios ou categoria de gastos. Monitore como os usuários interagem com a ferramenta. Refine o mecanismo de classificação e as recomendações de sourcing com base no feedback dos usuários e em padrões de compra reais.
5. Escala e governança
Uma vez comprovado, expanda para toda a organização. Estabeleça protocolos de governança para:
- Higiene de dados
- Atualizações do modelo de IA
- Acompanhamento de desempenho
- Propriedade multifuncional entre finanças, compras e operações
Com a base certa, a análise de gastos com IA se autossustenta. Quanto mais utilizada, melhores são suas análises de dados e recomendações.
Perspectivas futuras: A próxima fronteira na aquisição de aviação
À medida que a IA continua a evoluir, o setor de compras está à beira de uma transformação ainda maior. A análise de gastos futuros se concentrará menos em painéis e mais na tomada de decisões alinhadas pela equipe.
Aqui está o que está por vir:
Fornecimento autônomo
Conte com processos de RFx totalmente automatizados. Agentes de IA criarão RFQs, selecionarão fornecedores, negociarão preços iniciais e até mesmo redigirão termos de contrato. Humanos ainda terão a palavra final, podendo aprovar exceções.
Inteligência ESG (Ambiental, Social e de Governança) incorporada
Fatores ambientais e sociais serão integrados diretamente na pontuação dos fornecedores, com a sinalização de fornecedores com dados de emissões ruins ou violações regulatórias, alinhando as aquisições com mandatos corporativos ESG mais amplos.
Colaboração dinâmica com fornecedores
Em vez de contratos anuais estáticos, os OEMs de aviação e os de primeira linha se envolverão em colaboração contínua com fornecedores, ajustando prazos de entrega, tamanhos de lote e preços dinamicamente com base na demanda em tempo real e nas previsões de IA.
Aquisição como serviço
As empresas mais avançadas podem terceirizar categorias inteiras de sourcing para provedores de BPOs (Business Process Outsourcing) de compras com tecnologia de IA, especializados na gestão de funções de compras. Esses especialistas terceirizados usam IA para otimizar decisões de sourcing, automatizar fluxos de trabalho de conformidade e garantir economia de custos por categoria.
Transformando a aquisição em um mecanismo de custo estratégico
A indústria da aviação não é conhecida por evoluir rapidamente. EnquantoAdoção de IAé um processo lento, uma vez implementado, a IA traz velocidade e previsão incomparáveis ao planejamento de aquisições e outras operações.
Sistemas com tecnologia de IA oferecem aos líderes de compras dados mais limpos e uma maneira mais rápida de padronizar decisões baseadas em fatos. As partes interessadas podem ver instantaneamente onde sua cadeia de suprimentos está com maior perda e identificar a variabilidade de custos.
Sejam elas ansiosas ou relutantes, a transição para compras com tecnologia de IA é, em algum momento, inevitável para as empresas. As mais inteligentes estão se integrando cedo para obter uma vantagem inicial e colher os benefícios dessa vantagem.
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