Aprimorando a avaliação de risco de fornecedores na aviação usando IA

A nova fronteira do risco: por que a aviação precisa de avaliações mais inteligentes agora

As diretrizes de segurança e as melhores práticas estão em constante evolução. Quando você consegue que todos na sua organização concordem, essas diretrizes finais a serem seguidas podem já estar obsoletas. Manter-se atualizado pode ser exaustivo, especialmente quando você precisa multiplicar esses requisitos por cada peça de cada aeronave da sua frota.

Cada vez mais, as empresas de aviação estão recorrendo à IA para aliviar a carga. As empresas estão usando inteligência artificial para automatizar e otimizar processos de gestão de riscos, examinando a estabilidade dos fornecedores e potenciais restrições de qualidade e entrega.

As ferramentas tradicionais de avaliação de risco da aviação se concentram muito em taxas de falhas mecânicas, intervalos de manutenção e adesão regulatória, mas as soluções atuais podem pintar um quadro muito mais completo.

Ferramentas de avaliação de risco de fornecedores usando IA podem:

A IA tem um potencial tremendo para gerenciar riscos, mas o uso da tecnologia cria riscos por si só.

Atualmente, as empresas aeroespaciais estão usando o aprendizado de máquina para impulsionar a manutenção preditiva com uma taxa de sucesso de mais de 95% (Operações de tecnologia Delta), porém, ainda não está claro quanta fé devemos depositar cegamente em algoritmos opacos. Muitos acreditam que a indústria em geral precisa definir uma estratégia clara para a gestão de riscos da IA.

De acordo com o Centro de Segurança e Tecnologias Emergentes de Georgetown (CSET), a identificação de riscos não é mais o maior desafio; em vez disso, é integrar a IA aos sistemas de forma responsável. A chave é implementar a inteligência artificial de forma governável, transparente e rastreável entre OEMs, companhias aéreas, fornecedores e outras partes interessadas.Georgetown CSET).

A Administração Federal de Aviação (FAA) e outros reguladores estão agora tentando determinarcomo A IA pode ser introduzida com segurança nas estruturas de segurança atuais sem comprometer a supervisão. Enquanto isso, as empresas de aviação estão repensando como conduzem avaliações de risco para fornecedores e outras áreas de seus negócios.

A IA pode ajudar os fornecedores a selecionar fornecedores mais seguros e confiáveis, melhorando a segurança aérea? Atualmente, as principais métricas em que as empresas se baseiam são as taxas de entrega pontual e o desempenho das peças, sendo este último frequentemente difícil de mensurar de forma ampla em um setor tão amplo e complexo como a aviação, onde as peças trocam de mãos dezenas de vezes ou mais.

Mas, com recursos sofisticados de IA, as possibilidades de avaliação de fornecedores se expandem drasticamente. A IA pode ajudar as empresas a analisar os sistemas de software, ferramentas de automação, protocolos de compartilhamento de dados e muito mais.

A evolução do risco do fornecedor e a necessidade de maior supervisão

Com uma rede global de fornecedores diretos e em camadas, a gestão de riscos é mais complexa do que nunca. Mas, para a aviação, com o escrutínio governamental constante, margens de preços estreitas e constantescadeia de mantimentosinstabilidade, é ainda mais fragmentado.

Uma única interrupção em um fornecedor de componentes de Nível 4 pode interromper a produção de sistemas aviônicos críticos, atrasar certificados regulatórios e até mesmo voos terrestres. As empresas precisam de soluções robustas e eficazes (além de planilhas e relacionamentos internos) para avaliar objetivamente o desempenho dos fornecedores.

Ferramentas de avaliação de risco de fornecedores com tecnologia de IA podem avaliar tudo, desde a saúde financeira e exposição geopolítica até notas de entrega no prazo e multas regulatórias.

De acordo com os pesquisadores Cohen e Tang, escrevendo para o Georgetown Journal of International Affairs (GJJA), apenas 2% das empresas pesquisadas afirmaram ter visibilidade além de seus fornecedores de segundo escalão.

Esta falta de profundidade cria um risco enorme numa indústria onde uma perturbação aparentemente menor pode paralisar frotas inteiras (GJJA). Recorrer à IA pode preencher essa lacuna de visibilidade. A IA pode extrair e sintetizar automaticamente dados de ordens de compra, registros de frete, declarações alfandegárias, certificações de fornecedores e muito mais, mapeando dinamicamente os dados para que as equipes de compras realizem avaliações contínuas de risco dos fornecedores. Assim, as equipes podem levar em conta condições em tempo real, como fechamentos de portos devido ao clima, sanções comerciais ou atrasos em zonas de conflito.

A PricewaterhouseCoopers (PwC) afirma que esse nível de previsão de riscos está se tornando obrigatório. Na pesquisa da PwC sobre a estrutura de IA responsável, a empresa defende transparência e governança justa na condução da avaliação de riscos. Isso significa construir sistemas que documentem como as pontuações de risco são geradas, sinalizem anomalias e permitam a intervenção humana quando necessário.PricewaterhouseCoopers).

IA para poder estratégico e preditivo

Ferramentas modernas de avaliação de risco de IA têm insights quase precisos sobre potenciais ameaças no radar. Elas podem monitorar indicadores macroeconômicos, estabilidade cambial, eleições políticas, padrões climáticos e zonas de conflito regionais, alertando as equipes de compras bem antes de um fornecedor se tornar um risco.

Essas ferramentas utilizam processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina para processar dados estruturados e não estruturados, incluindo notícias, registros regulatórios, conversas em redes sociais ou até mesmo notas adesivas. Quando ameaças potenciais são detectadas, a IA envia automaticamente um alerta.

Muitas empresas usam sistemas de IA proativos junto com métricas mais tradicionais, como taxa de defeitos ou termos de preços, para gerar perfis dinâmicos de fornecedores.

As empresas com essa abordagem combinada podem cortar custos e reduzir riscos em mais de 67%, de acordo com um estudo da Halsam College of Business da Universidade do Tennessee (Haslam UTK). Por exemplo, equipes de logística já estão usando IA para otimizar rotas de entrega e detectar e mitigar ameaças de lentidão, aumentando assim o desempenho de entrega no prazo.

A mesma tecnologia que redireciona pacotes pode ser usada para rebaixar um fornecedor se sua pontuação de confiabilidade cair. Com insights sempre atualizados sobre os fornecedores de melhor desempenho, as empresas estão melhor posicionadas para absorver qualquercadeia de mantimentoschoques.

Relatório de 2025 da McKinsey sobre aEstado da IAconfirma que as empresas que adicionaram IA aos seus fluxos de trabalho, especialmente para supervisão em tempo real, estão observando um impacto significativo nos resultados financeiros.McKinsey). Para as empresas de aviação, isso significa serviços de voo e operações comerciais mais confiáveis e consistentes.

Abordagem do governo para regular a IA

Até certo ponto, estamos em um modo de "esperar para ver". Mas, neste momento, muitas agências do governo federal já têm pelo menos um projeto para a integração da IA.

Em 2024, a FAA divulgou oRoteiro da FAA para Garantia de Segurança de Inteligência Artificial, seguido por um aviso de março de 2025 sobre oUso de ferramentas e serviços de IA generativa.

Esses documentos marcam os primeiros grandes esforços da FAA para criar uma estrutura de segurança para IA e encontrar um equilíbrio entre inovação e responsabilidade operacional.

O roteiro descreve como a IA pode ser introduzida de forma incremental em sistemas de aviação, começando com aplicações de baixo risco. À medida que a implantação se mostrar segura, as empresas poderão então expandir gradualmente.

Documentos da FAA também distinguem entre "IA aprendida" (treinada offline e estática) e "IA de aprendizagem" (dinâmica e adaptável em tempo real). Essa distinção é crucial, pois a FAA considera os modelos de IA de aprendizagem muito imprevisíveis para uso. Enquanto isso, a FAA classificou a IA de aprendizagem no nível de "prontidão para descoberta", um indício de que ainda faltam anos para serem aprovados para ambientes de alto risco.

No entanto, a IA aprendida já está sendo usada em muitas aplicações de aviação atualmente, incluindo avaliações de risco de fornecedores.

Embora nenhum dos documentos aborde diretamente o risco do fornecedor, a FAA deixa claro que qualquer IA utilizada para decisões operacionais deve atender a altos padrões de transparência, explicabilidade e rastreabilidade. Os sistemas devem incluir avaliação de risco documentada, trilhas de auditoria claras e demonstrar supervisão humana.

Essas políticas sugerem expectativas governamentais mais amplas para a implantação de IA fora da indústria aeroespacial:

O Centro de Segurança e Tecnologia Emergente de Georgetown (CSET) compara essas estruturas de risco de IA às políticas de segurança cibernética e sugere que os requisitos de aquisição (regras e condições que os fornecedores devem cumprir para vender produtos ou serviços a uma determinada empresa ou agência) podem ser uma alavanca poderosa para obrigar a conformidade (CSET).

Com a orientação do governo, a IA pode ajudar as empresas a preparar suas cadeias de suprimentos para o futuro e otimizar a avaliação de riscos dos fornecedores. O uso da IA pode aumentar a eficiência e reduzir a responsabilidade, pois registros mais precisos e transparentes mostram claramente quem é responsável por quê, onde e por quê.

Construindo resiliência com IA: mapeando riscos em vários níveis

As interrupções são comuns na aviaçãocadeia de mantimentos, mas raramente vêm dos seus parceiros mais visíveis. As ameaças geralmente se escondem abaixo do serviço, em dois ou três (ou mais) níveis de profundidade, onde as empresas têm muito menos visibilidade e ainda menos influência. Foi o que aconteceu com a escassez de semicondutores durante a COVID-19. A dependência estava tão arraigada na cadeia de suprimentos que só foi percebida quando já era tarde demais.

A IA pode trazer insights sobre redes de fornecedores multiníveis para revelar dependências e riscos ocultos. Ferramentas de IA sintetizam grandes volumes de dados (estruturados e não estruturados), em diferentes formatos e linguagens, para criar mapas visuais em tempo real de redes globais de fornecedores que exibem a saúde dos fornecedores.

As empresas de tecnologia estão começando a construir esses mapas em tempo real com base em dados públicos e privados, com interfaces de chatbot e pipelines de processamento de documentos para identificar e escalar links fracos (JIA de Georgetown).

O uso da IA fortalece a avaliação de risco dos fornecedores. A tecnologia adiciona um multiplicador de resiliência para detecção mais rápida de riscos e melhor simulação de possíveis respostas.

IA Responsável: Gerenciando os riscos que avaliam o risco

Há uma ironia admitida no uso de IA para gerenciar riscos, já que a IA introduz novos riscos. Se não forem controlados, os sistemas de IA podem amplificar vieses, gerar falsa confiança ou operar sem nenhuma responsabilização.

A PricewaterhouseCoopers (PwC) sugere que “IA responsável” significa incorporar governança, transparência e responsabilidade humana em todas as fases de desenvolvimento e implementação (PwC). Aplicado à aviação, isso significa garantir que as ferramentas de avaliação de risco do seu fornecedor sinalizem ameaçase Explique como e por que essas ameaças foram identificadas. Isso também significa validar se sua IA não está usando dados de treinamento falhos ou tendenciosos para penalizar injustamente os fornecedores.

Essa maior transparência é especialmente crítica ao usar IA para tomar decisões de aquisição e conformidade, e também está relacionada à prontidão da força de trabalho. A IA não substitui a necessidade de julgamento humano, mas muda onde e como o julgamento humano é aplicado. A McKinsey observa que os maiores ganhos financeiros com o uso de IA não vêm apenas da tecnologia, mas da reformulação dos fluxos de trabalho em torno de equipes treinadas para usar os insights de IA de forma responsável.McKinsey).

Insights e previsões em tempo real: IA como copiloto de cabine

O risco na aviação evolui a cada hora. Ferramentas eficazes de avaliação de risco absorvem fluxos de dados em tempo real, sinalizam anomalias e simulam interrupções antes que elas aconteçam, incluindo atrasos nas entregas, fechamentos de portos e ameaças relacionadas ao clima.Haslam UTK).

Esses modelos baseados em IA podem reduzir erros de previsão em até 50% (McKinsey), proporcionando às empresas uma base mais estável para planejamento de contingência e alocação de orçamento. É sempre mais fácil planejar alternativas se você não esperar até que os vazamentos precisem ser tapados.

Preparando a cadeia de suprimentos para o futuro: conformidade, resiliência e vantagem competitiva

A IA na aviação já demonstrou seu valor, com grandes avanços em manutenção preditiva, previsão e avaliação de riscos de fornecedores. As empresas estão construindo sistemas em torno de princípios de governança de IA responsável, em antecipação às regulamentações globais que estão por vir.

As empresas estão interessadas no que você pode fazer com novas ferramentas de IA,e como garantir que cumpram os padrões de transparência e auditabilidade implementados pelos governos em todo o mundo (CSET).

Já sob supervisão regulatória implacável, a indústria da aviação está pronta para liderar o caminho para todos os segmentos de negócios. A pressão é grande. Cada contratempo é amplificado, mas as melhores práticas que as empresas de aviação adotam podem se tornar padrões independentes do setor. A longo prazo, o investimento aeroespacial trará maior resiliência à nossa cadeia de suprimentos e apoiará verdadeiras metas de sustentabilidade, apoiando fornecedores de baixo impacto em vez de mera lavagem verde.PwC).

Sua empresa pode começar a construir uma inteligência de avaliação de riscos mais sólida hoje mesmo. Com a tecnologia da IA, as ferramentas e o conhecimento estão aqui para criar redes mais enxutas e responsivas, flexíveis para enfrentar qualquer novo desafio.

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