Do planejamento à ação: SAP Enterprise Planning aprimorado pela DataRobot

Um sinal de demanda cai. Um fornecedor apaga. Um concorrente reduz os preços. Seu sistema de planejamento fornece um painel. O que você realmente precisa é de uma decisão em minutos, não em semanas. Essa é a lacuna que a SAP e a DataRobot estão fechando juntas.

O planejamento empresarial está passando por uma mudança basic. Durante décadas, as organizações confiaram em ciclos de planejamento estruturados, previsões trimestrais, orçamentos anuais e análises periódicas de cenários. Mas no ambiente precise de constante perturbação, esse modelo já não é suficiente. As empresas não precisam apenas de planos melhores, mas também da capacidade de sentir, raciocinar e agir em tempo actual.

A SAP reconhece esta mudança. A oferta de Planejamento Empresarial da SAP agrega valor significativo ao unificar processos de planejamento fragmentados em um sistema único e conectado que vincula estratégia, planejamento e execução. Tradicionalmente, as organizações lutam com dados isolados, processos manuais e atrasos na tomada de decisões, o que limita a sua capacidade de responder às mudanças. A SAP aborda isso fornecendo uma base de dados semanticamente alinhados, modelos de planejamento integrados e visibilidade de KPI em tempo actual em finanças, cadeia de suprimentos e operações. Isto permite que as empresas ultrapassem os relatórios e previsões estáticas em direção a uma visão de desempenho mais coesa e abrangente, melhorando o alinhamento entre funções e garantindo que as decisões sejam baseadas em dados consistentes e confiáveis.

O verdadeiro valor da abordagem da SAP reside na sua capacidade de transformar o planeamento numa capacidade de decisão contínua e em tempo actual através da sua estrutura Agentic Proactive Steering. Ao incorporar inteligência diretamente nos fluxos de trabalho de planejamento, a SAP permite que as organizações monitorem o desempenho, avaliem cenários e atuem com base em insights em minutos, em vez de semanas. O modelo Sense-Rason-Act garante que as decisões não sejam apenas baseadas em dados, mas também conscientes do contexto e prontas para execução, com uma visão transparente em “caixa de vidro” dos principais impulsionadores e resultados. Isso resulta em respostas mais rápidas a interrupções, maior eficiência operacional e capacidade de otimizar continuamente o desempenho dos negócios, transformando o planejamento de um exercício periódico em uma vantagem estratégica que impulsiona agilidade, resiliência e melhores resultados de negócios.

Juntos, estamos redefinindo o planejamento empresarial para a period da IA, afastando-nos dos ciclos lentos e manuais e rumo a um mundo onde as organizações podem detectar e agir em caso de interrupções em minutos.

O problema: o planejamento ainda é muito lento

No centro da visão de planejamento empresarial da SAP está um desafio crítico: passar do plano à execução é difícil. Leva muito tempo para alinhar dados internos e externos, aprimorá-los, criar relatórios padrão e, em seguida, executar análises e previsões mais profundas.

Esse atraso é causado por:

• Agregação handbook de dados em sistemas internos e externos.
• Previsões estáticas que ficam desatualizados quase assim que são gerados.
• Flexibilidade limitada para modelar cenários fora das estruturas padrão.
• Visibilidade insuficiente em impactos interfuncionais e em nível de grupo.

É nesta lacuna que a vantagem competitiva é agora conquistada ou perdida. Atualmente, as organizações operam em “semanas” com base em dados antigos.

O que muda com a Direção Proativa Agentic?

A Direção Proativa Agentic nos leva de semanas a minutos. Ele permite a verdadeira propagação do plano multifuncional, substituindo transferências de dados estáticos por agentes orientados por eventos e alimentados por IA que entendem as relações causais entre domínios de negócios. Elimina a necessidade de modelos superdimensionados e ineficientes que tentam mapear as relações complexas entre os diferentes setores verticais de planejamento. Em ambientes SAP tradicionais, uma mudança no planeamento da cadeia de abastecimento – como uma interrupção no IBP – levaria semanas para se repercutir nas previsões financeiras, exigindo intervenção handbook e resultando em decisões baseadas em dados desatualizados.

Com a IA de agência, um sinal na cadeia de abastecimento (por exemplo, redução da oferta ou mudança na procura) aciona automaticamente um Agente da Cadeia de Abastecimento para reequilibrar o plano, que por sua vez ativa um Agente Financeiro que recalcula receitas, custos, margens e fluxo de caixa em tempo actual utilizando modelos financeiros incorporados. Isto cria um sistema dinâmico e de ciclo fechado onde as decisões se propagam instantaneamente entre as funções – garantindo que as mudanças operacionais sejam imediatamente refletidas nos resultados financeiros.

Construído com base em uma abordagem de “caixa de vidro”

Uma preocupação com a automação orientada por IA é justificada: como saber se está certo? A resposta aqui é whole transparência. Cada decisão do agente — cada delta de KPI, cada resultado simulado, cada recomendação otimizada — vem com uma explicação visível de como foi alcançada. Esta não é uma automação de caixa preta. É a IA que suas equipes financeiras e operacionais podem auditar, defender e confiar.

Como fechamos a lacuna entre o Plano e a Execução

O roteiro da SAP está focado em preencher a lacuna entre o planejamento estratégico e a execução operacional para impulsionar um melhor desempenho. Esta visão é construída sobre uma estrutura integrada em três camadas:

1. Sentido (SAP): entenda os impactos nos KPIs em tempo actual, com os agentes rastreando sinais internos e externos.
2. Motivo (SAP): para explicar esses impactos, os agentes fornecem explicações claras sobre como os deltas dos KPIs são calculados, ao mesmo tempo que fornecem contexto.
3. Ato (SAP): Com base nas etapas de “Sentido e Razão”, os agentes da SAP constroem cenários de previsão baseados nos drivers mais significativos identificados. Os usuários podem aproveitar a interface de conversação do Joule para fazer alterações nas versões de previsão, por exemplo, ajustando fatores de entrada ou até mesmo adicionando membros de dimensão adicionais.
4. Agir (aprimorado com DataRobot): Construindo a partir dos cenários iniciais de previsão derivados, o DataRobot aprimora a fase “Agir” orquestrando três agentes especializados: um Agente Preditivo que pode aumentar ainda mais a precisão das previsões, uma Agente de Simulação que avalia vários cenários possíveis e suas compensações, e um Agente de otimização que determina o melhor curso de ação sob as restrições do mundo actual.

DataRobot: como aprimora a fase “Agir”

Em vez de se limitarem a previsões e painéis estáticos, as organizações agora podem simular vários cenários futuros de forma dinâmica, otimizar decisões em meio a restrições complexas e executar ações diretamente em aplicativos SAP. No centro desta transformação estão os seguintes componentes:

O Agente Preditivo

As previsões típicas têm prazo de validade. O agente preditivo elimina-o com…

• Avaliação do modelo Blueprint: construído na plataforma DataRobot, ele avalia um conjunto diversificado de projetos de modelos em relação a dados SAP em tempo actual.
• Tabela de classificação ao vivo: Usando os principais recursos do DataRobot, ele aplica uma abordagem competitiva para testar dezenas de modelos de modelagem e classifica os modelos em um placar ao vivo para identificar o modelo Campeão.
• Retreinamento Progressivo: O agente retreina progressivamente os melhores desempenhos para aumentar os volumes de dados (16% → 32% → 64% → 100%) antes de selecionar o melhor modelo para retreinamento completo em 100% dos dados.
• Melhoria Contínua: Isso garante que o modelo mais preciso seja sempre selecionado e que as previsões melhorem continuamente à medida que novos dados ficam disponíveis.
• Resultado: Uma previsão viva que reflete a melhor visão possível da realidade.

O Agente Simulador

O Agente Simulador aprimora o planejamento, indo além de cenários “e se” estáticos, baseados em regras e únicos. O Agente executa todos eles — simultaneamente, de forma probabilística e classificado por resultado.

• Avaliação Probabilística: Avalia estratégias de resposta múltipla probabilisticamente, em vez de confiar em suposições predefinidas.
• Distribuições de resultados: Ao usar resultados de aprendizado de máquina ao vivo, ele avalia múltiplas estratégias de resposta probabilisticamente, em vez de confiar em suposições predefinidas.
• Análise de compensação: Ele quantifica as compensações entre decisões concorrentes, fornecendo uma lógica de decisão transparente e defensável.
• Resultado: Planejamento baseado em probabilidade que fornece uma gama completa de resultados, e não apenas uma única projeção.

O Agente Otimizador

Saber a melhor resposta é inútil se você não puder agir de acordo com ela. O Optimizer Agent preenche essa lacuna — avaliando restrições reais em tempo actual e entregando decisões prontas para execução.

• Otimização de alto desempenho (acelerada por GPU): Ele utiliza computação de alto desempenho para avaliar ambientes complexos e multivariáveis.
• Gerenciamento de restrições: O agente avalia restrições complexas, incluindo custos, limitações da cadeia de abastecimento e requisitos regulamentares.
• Atualização Dinâmica: Ele atualiza continuamente as decisões com base na melhor visão atual da realidade, extraindo diretamente dos resultados dos agentes Preditivos e Simuladores ao vivo.
• Resultado: Decisões de execução viáveis, otimizadas para máximo valor e perfeitamente alinhadas com os objetivos do negócio.

O Futuro: A Empresa Autônoma

Esta é a direção que a SAP está tomando: uma Empresa Autônoma onde os dados são continuamente detectados, as decisões são simuladas dinamicamente e as ações são executadas dentro de uma plataforma unificada. Ao alinhar finanças, cadeia de suprimentos e operações em tempo actual, as organizações podem responder às interrupções em minutos. A camada Agentic Proactive Steering é um exemplo importante de como damos vida a essa visão.

As empresas que avançarem não terão planilhas melhores. Eles terão sistemas que detectam interrupções antes que se tornem uma crise, simulem respostas antes de uma reunião ser convocada e executem decisões antes mesmo que um concorrente saiba que há um problema.

Pronto para fechar o ciclo? Sua próxima interrupção não esperará pelo próximo ciclo de planejamento. Descubra como se antecipar a isso.