MELHORAR A TOMADA DE DECISÕES NO COMÉRCIO DE GADO USANDO MODELOS HIERÁRQUICOS PARA PRIORIZAR A ESTABILIDADE ECONÔMICA, LOGÍSTICA E ADEQUAÇÃO CULTURAL

Resumo

A globalização dos mercados agrícolas apresenta oportunidades e desafios para os pecuaristas brasileiros que buscam expansão. A Seleção de Mercado Internacional (IMS) requer o equilíbrio entre perspectivas econômicas, eficiências logísticas e compatibilidade cultural, ao mesmo tempo em que cumpre diversas estruturas regulatórias, como as da União Europeia e dos mercados islâmicos. Este estudo propõe uma abordagem inovadora de tomada de decisão usando o Analytic Hierarchy Process (AHP) para auxiliar os produtores pecuários brasileiros na avaliação de potenciais mercados internacionais. Um Indicador Composto para Seleção de Mercado Internacional (ICIMS) foi desenvolvido agregando indicadores-chave de desempenho (KPIs) em três dimensões críticas: (1) estabilidade e crescimento econômico, (2) logística e (3) cultura. O modelo foi aplicado a cinco mercados pré-selecionados – Alemanha, Bélgica, França, Emirados Árabes Unidos e Turquia – usando dados de 2020 a 2023. Os resultados destacam que a estabilidade econômica e o crescimento do PIB são os principais determinantes na seleção de mercado, com a Turquia ocupando a posição mais alta devido aos seus indicadores econômicos favoráveis. França e Bélgica também surgiram como opções viáveis, principalmente devido ao seu alinhamento cultural com o Brasil. Apesar das fortes condições econômicas, os Emirados Árabes Unidos ficaram em último lugar devido a desafios logísticos e culturais. O estudo ressalta a importância de considerar a sustentabilidade, as práticas éticas e a conformidade regulatória juntamente com os fatores econômicos no SGI. Além disso, demonstra como o AHP fornece uma estrutura transparente e orientada por dados para priorizar estratégias de entrada no mercado. Os resultados sugerem que os produtores pecuários brasileiros devem adotar uma abordagem de mercado diversificada, alavancando o potencial de crescimento econômico e mitigando os riscos por meio de considerações culturais e logísticas. Pesquisas futuras podem explorar a integração de técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar os modelos IMS e incorporar perspectivas mais amplas das partes interessadas para uma tomada de decisão mais abrangente.