O uso de IA na gestão de estoques: protótipo para previsão de vendas e reposição em pequenos negócios

Abstract

Este artigo propõe o desenvolvimento de um protótipo de aplicativo de gestão de estoques voltado para pequenos empreendedores, utilizando Inteligência Artificial (IA) como ferramenta de apoio à tomada de decisões estratégicas. A gestão de estoques é essencial para o bom funcionamento de empresas, pois impacta diretamente nos custos logísticos e na satisfação do cliente. No entanto, muitos pequenos negócios enfrentam dificuldades no controle eficiente de seus estoques, o que pode gerar perdas financeiras. A proposta é desenvolver um aplicativo que auxilie na previsão de demanda, reposição de produtos e redução de excessos ou faltas no estoque. Por meio de Machine Learning, o sistema aprenderá com o histórico de dados e, com isso, poderá prever comportamentos futuros e sugerir ações estratégicas, como promoções de produtos com baixa rotatividade ou reforço de mercadorias em épocas específicas. O protótipo foi criado utilizando a ferramenta Figma e inclui telas baseadas em princípios de UX/UI, priorizando a usabilidade e a acessibilidade. As funcionalidades incluem gráficos, dashboards, cadastro de produtos e fornecedores, além de recomendações automatizadas. O artigo também se fundamenta em estudos similares que comprovam a eficácia da previsão de demanda e da automação na gestão de estoques. Os resultados simulados demonstram que a proposta tem potencial para melhorar o desempenho dos pequenos empreendedores, otimizando seus processos, reduzindo desperdícios e tornando suas operações mais eficientes. Conclui-se que a proposta apresentada é viável e promissora para pequenas empresas, especialmente por oferecer uma ferramenta acessível, intuitiva e baseada em Inteligência Artificial, capaz de otimizar a gestão de estoques e apoiar a tomada de decisões. Mesmo sem a implementação prática do sistema, o protótipo desenvolvido demonstra, por meio de telas detalhadas e funcionalidades bem definidas, o potencial de impacto positivo da solução no cotidiano dos pequenos empreendedores.

This article proposes the development of a stock management application prototype aimed at small business owners, using Artificial Intelligence (AI) as a support tool for strategic decision-making. Inventory management is essential for the proper functioning of companies, as it directly impacts logistics costs and customer satisfaction. However, many small businesses struggle with effective stock control, which can lead to financial losses. The proposal is to develop an application that assists in demand forecasting, product replenishment, and the reduction of stockouts or overstock. Through Machine Learning, the system will learn from historical data to predict future behaviors and suggest strategic actions, such as promotions for low-turnover products or reinforcement of merchandise during specific periods. The prototype was created using the Figma tool and includes screens based on UX/UI principles, prioritizing usability and accessibility. Features include charts, dashboards, product and supplier registration, as well as automated recommendations. This article is also based on similar studies that demonstrate the effectiveness of demand forecasting and automation in inventory management. Simulated results show that the proposed solution has the potential to improve the performance of small business owners by optimizing processes, reducing waste, and making their operations more efficient. It is concluded that the proposed solution is both feasible and promising for small businesses, particularly by offering an accessible, intuitive tool based on Artificial Intelligence, capable of optimizing inventory management and supporting decision-making. Even without practical implementation, the developed prototype—through detailed screens and well-defined features—demonstrates the potential positive impact of the solution in the daily operations of small entrepreneurs.