Inteligência artificial para rastreabilidade de lotes: o que exigir

A inteligência artificial para rastreabilidade de lotes pode ajudar empresas farmacêuticas e do agro a identificar desvios e reconstruir o caminho de um produto. Mas, antes de contratar, a pergunta decisiva não é qual modelo de IA será usado. É se a empresa consegue relacionar, com confiança, os registros que estão no ERP, na produção e na logística.

Quando essas informações não se conectam, uma investigação exige consultar planilhas, sistemas e equipes diferentes. Isso consome tempo justamente quando operações e qualidade precisam decidir o que verificar, bloquear ou liberar. A IA pode apoiar essa análise, mas não substitui registros confiáveis nem os controles exigidos pela empresa.

Por que rastrear um lote ainda dá tanto trabalho?

Em uma operação real, o lote aparece em vários momentos: recebimento de insumos, ordens de produção, etapas de processamento, inspeções, armazenagem e expedição. Cada sistema pode registrar uma parte da história com identificadores, horários e níveis de detalhe diferentes.

No setor farmacêutico, a investigação pode exigir relacionar matérias-primas, etapas de fabricação, resultados de controle de qualidade e destinos de expedição. No agro, pode envolver origem, classificação, processamento, armazenamento, transporte e transformações entre lotes. Os fluxos variam conforme o produto e a operação; por isso, uma solução genérica raramente atende sem adaptação.

O problema fica mais difícil quando um lote de entrada é dividido, vários lotes são combinados ou um produto recebe um novo identificador ao mudar de etapa. Se essas relações não forem registradas, uma busca por código pode deixar lacunas importantes.

Para o diretor, a consequência é prática: não basta abrir um painel e encontrar um número de lote. É preciso saber de onde veio a informação, quais vínculos foram comprovados e onde existem dúvidas. Sem isso, uma resposta rápida pode criar uma falsa sensação de controle.

O que a inteligência artificial para rastreabilidade de lotes pode fazer?

O primeiro papel da solução é reunir e organizar os registros. A integração busca dados nos sistemas existentes, como ERP, sistemas de produção e ferramentas logísticas, e estabelece relações entre eventos. Esse trabalho pode envolver APIs, que são conexões pelas quais sistemas trocam informações, ou outros métodos compatíveis com o ambiente da empresa.

Depois, técnicas de IA e Machine Learning podem apoiar tarefas específicas. Machine Learning é o uso de modelos que identificam padrões em dados históricos para classificar situações ou apontar comportamentos fora do esperado. Na rastreabilidade, isso pode ajudar a priorizar registros com divergências de quantidade, sequência, horário ou condições de processo.

Outro uso possível é tratar descrições inconsistentes e documentos operacionais. Por exemplo, uma solução pode auxiliar a relacionar campos escritos de formas diferentes ou extrair informações de documentos. Ainda assim, correspondências incertas precisam ser sinalizadas para revisão, não apresentadas como fatos confirmados.

Exemplo hipotético: uma empresa recebe um alerta sobre um lote expedido e precisa identificar quais insumos e etapas produtivas estão associados a ele. Uma solução bem estruturada pode reunir os registros relacionados e destacar uma diferença entre a quantidade produzida e a expedida. Cabe às equipes responsáveis investigar a causa e tomar a decisão operacional apropriada.

IA também não corrige, por si só, um apontamento que nunca foi feito. Se uma troca de lote não entrou em nenhum sistema ou documento acessível, o modelo não terá como reconstruí-la com segurança. Por isso, o fornecedor deve separar claramente informação registrada, vínculo inferido e dado ausente.

O que exigir antes de contratar

1. Um problema de negócio e uma decisão a melhorar

Comece por uma pergunta concreta: a empresa demora para reconstruir o percurso de um lote? Tem dificuldade de identificar quais remessas podem estar relacionadas a um desvio? Perde tempo conciliando dados antes de iniciar uma investigação?

Defina o processo atual e o que será medido no projeto, como o tempo necessário para localizar registros, a proporção de vínculos que exigem conferência manual ou a quantidade de inconsistências encontradas. Esses indicadores não são promessa de ganho: são critérios para avaliar se a solução merece avançar.

Peça ao fornecedor que demonstre como sua proposta melhora uma decisão específica. “Ter IA” não é um objetivo suficiente para aprovar investimento. Uma diretoria precisa entender quem usará a informação, em qual momento e o que continuará dependendo de avaliação humana.

2. Um mapa dos dados e dos vínculos entre lotes

Antes de discutir modelos, peça um levantamento das fontes: quais dados estão no ERP, quais estão na produção, quais acompanham armazenagem e transporte e onde ficam resultados de qualidade. Identifique quem responde por cada fonte e com que frequência ela é atualizada.

O mapeamento deve mostrar como os códigos se relacionam quando há divisão, combinação, reprocessamento ou mudança de identificação. Também deve apontar campos incompletos, duplicidades e registros que só existem em planilhas ou documentos. Se esse mapa não estiver claro, a proposta ainda não descreve adequadamente o problema.

Vale exigir uma amostra de dados reais, tratada conforme as regras internas de acesso, para verificar a qualidade dos vínculos. Uma apresentação com dados exemplificativos pode mostrar a interface, mas não prova que a solução funcionará com as exceções da sua operação.

3. Integração que respeite a operação existente

Pergunte como os dados serão extraídos, atualizados e conciliados sem interromper os sistemas atuais. A solução precisa integrar-se ao ambiente disponível — ERP, sistemas produtivos, ferramentas de qualidade e logística — e deixar explícitas as dependências técnicas.

Avalie também o intervalo entre o registro de um evento e sua disponibilidade para consulta. Nem toda operação precisa de atualização imediata, mas a frequência escolhida deve servir à decisão que o projeto pretende apoiar. Esse requisito afeta arquitetura, prazo e custo.

Inclua a equipe de TI desde o início. Ela ajudará a avaliar acessos, segurança, limitações dos sistemas legados e esforço de manutenção. Se o projeto depender de uma integração ainda inexistente, isso deve aparecer no escopo, não surgir como surpresa depois da contratação.

4. Evidências verificáveis e limites da IA

Em uma investigação, o usuário deve conseguir chegar do alerta ao registro de origem. Exija que a solução mostre fonte, horário, transformação dos dados e motivo do alerta quando isso for tecnicamente possível. Isso permite conferir a informação antes de agir.

Também é importante perguntar como o sistema trata incertezas e falsos alertas. Um alerta indevido consome tempo; um desvio não detectado pode deixar uma lacuna na análise. O fornecedor deve explicar como esses casos serão acompanhados e como o desempenho será revisto ao longo do uso.

Nos setores farmacêutico e agro, controles internos, requisitos de qualidade e obrigações aplicáveis precisam ser considerados no desenho do projeto. A solução deve apoiar os processos de registro e revisão da empresa, sem presumir que uma saída automatizada substitui validações, responsabilidades ou exigências específicas do negócio.

5. Escopo, custo e critério de aprovação

Peça uma proposta que separe diagnóstico, prova de conceito, implementação e evolução contínua. Uma prova de conceito (PoC) é um teste delimitado para verificar, com dados da empresa, se a abordagem resolve uma parte relevante do problema antes de ampliar o investimento.

Na Adone Intelligence, uma PoC costuma ocupar de duas a quatro semanas; o tempo médio de entrega dos projetos é de 30 dias. Esses prazos dependem do escopo, do acesso aos dados e da complexidade das integrações. Projetos começam a partir de R$ 25 mil, incluindo PoCs e análises pontuais.

Para avaliar retorno, compare o investimento e o custo de manutenção com o esforço atual de investigação e com o valor de decisões mais bem fundamentadas. Não trate estimativas como resultado garantido. Peça que a proposta declare premissas, entregáveis, responsabilidades da equipe interna e critérios objetivos para decidir se a PoC avança para implementação.

Como começar sem tentar resolver toda a cadeia de uma vez

Escolha um fluxo com dados disponíveis e uma dor mensurável. Pode ser, por exemplo, a reconstrução da origem e do destino de lotes em uma linha de produção ou a identificação de divergências entre produção e expedição. O exemplo é hipotético; o recorte adequado depende da operação da empresa.

Nesse primeiro escopo, reúna operações, qualidade e TI para validar as perguntas que o sistema precisa responder. A equipe operacional conhece as exceções do processo; qualidade define como os registros são avaliados; TI confirma o acesso e a confiabilidade técnica. Sem essas três perspectivas, é fácil construir uma ferramenta que parece correta, mas não apoia a rotina.

Ao final da PoC, teste casos conhecidos e casos com dados incompletos. Observe não só se a solução encontra vínculos, mas se mostra suas limitações. A decisão de ampliar o projeto deve depender da utilidade demonstrada naquele ambiente, não apenas de uma demonstração visual convincente.

Erros comuns na escolha do fornecedor

O primeiro é comprar uma plataforma antes de mapear os identificadores dos lotes. Outro é pedir que a IA encontre todos os desvios sem definir quais desvios importam e quais dados podem revelá-los. Também é arriscado aceitar alertas sem acesso à evidência que os sustenta.

Há ainda um erro de planejamento: envolver somente a TI ou somente a área de negócio. Rastreabilidade atravessa sistemas e processos; por isso, a contratação precisa de um responsável pelo resultado e de pessoas capazes de validar os registros. Por fim, desconfie de cronogramas que ignoram a limpeza de dados e as integrações necessárias.

Esse tipo de projeto faz mais sentido para empresas médias, com 50 ou mais funcionários, dados já registrados em ERP ou sistemas equivalentes, uma dor de negócio mensurável e capacidade de investir a partir de R$ 25 mil. Se os registros básicos ainda não existem, organizar a captura dos dados pode ser uma prioridade anterior à IA.

Próximo passo

Se sua empresa tem esse perfil e precisa avaliar a rastreabilidade de lotes entre ERP, produção e logística, agende um diagnóstico de 30 minutos com a Adone Intelligence. A conversa serve para delimitar o problema, examinar os pré-requisitos e identificar se faz sentido avançar para uma prova de conceito.