A inteligência artificial generativa está deixando de ser apenas uma consultora de dados dentro dos sistemas de gestão empresarial e passando a agir de fato. Ou seja, além de responder perguntas e sugerir caminhos, essa tecnologia já consegue executar tarefas dentro do ERP, como iniciar o faturamento de pedidos ou realizar uma conciliação bancária. É o que se chama de ERP conversacional, tendência que começa a ganhar corpo entre empresas de tecnologia de gestão.
Segundo Graciele Lima, head-executiva de ERP da Senior Sistemas, essa evolução promete facilitar o acesso às informações e deixar a gestão mais ágil. No entanto, ela também exige mais controle sobre dados, permissões e processos, já que a autonomia da máquina cresce junto com o risco de erros.
“Ele tem o mesmo entregável e a mesma tomada de decisão, porém de uma forma muito mais interativa e produtiva. Isso dá tempo para que entenda quais são, de fato, os outros desafios estratégicos que pode trazer para sua tomada de decisão”, pontua Graciele em entrevista ao Conexão InfoMoney, espaço que coloca a expertise e a credibilidade do jornalismo do InfoMoney a serviço das marcas parceiras, em episódio produzido em parceria com a Senior Sistemas.
De acordo com a executiva, a grande mudança está em como gestores e funcionários passam a interagir com o sistema. Em vez de precisar navegar por menus, telas e filtros, o usuário simplesmente apresenta uma dúvida ou uma demanda em linguagem natural, usando ferramentas como ChatGPT ou Claude.
Do comando à execução no ERP conversacional
Um gestor comercial, por exemplo, pode perguntar quais pedidos estão prontos para ser faturados naquele dia. A partir disso, a IA apresenta um ranking, verifica a disponibilidade de estoque e sugere quais vendas devem ser priorizadas para que a empresa se aproxime mais rapidamente de sua meta. Em seguida, o sistema pergunta se o usuário deseja iniciar o faturamento dos pedidos selecionados.
Na prática, a proposta é reduzir o tempo dedicado à busca e à organização de informações, para que o profissional concentre sua energia nas decisões que realmente importam para o negócio.
Essa interação é viabilizada pelo Model Context Protocol (MCP), um protocolo que conecta modelos de inteligência artificial aos sistemas e dados corporativos. Assim, a arquitetura permite que o usuário utilize a ferramenta de sua preferência para acessar as informações disponíveis no ERP, sempre respeitando as regras de negócio e os limites de acesso estabelecidos pela empresa.
Mais autonomia da IA pede mais governança
Por outro lado, a possibilidade de a IA executar tarefas sozinha eleva a preocupação com erros e acessos indevidos. Segundo Graciele, a inteligência artificial não deve ter autonomia para ultrapassar as permissões já definidas no ERP. Um funcionário autorizado a consultar apenas determinada filial, por exemplo, não pode acessar dados de outras unidades por meio da ferramenta — e o mesmo vale para limites de aprovação de pagamentos ou operações.
“Quanto mais temos uma expansão da autonomia da inteligência artificial, maior é a governança de que precisamos dentro do ERP”, diz Graciele.
Para a executiva, as regras de abrangência, os perfis de acesso e as alçadas de aprovação precisam permanecer centralizados no sistema de gestão. Dessa forma, o ERP funciona como uma espécie de barreira de proteção entre a IA e os dados da companhia.
Onde estão os ganhos práticos
Os ganhos podem aparecer em produtividade, velocidade, redução de erros e custos, mas isso depende do processo escolhido. Na conciliação bancária, por exemplo, a tecnologia pode comparar automaticamente os registros internos com as movimentações da conta, identificar cobranças fora do padrão e mostrar como despesas não previstas afetam o fluxo de caixa e a demonstração de resultados.
Apesar das possibilidades, Graciele faz questão de ressaltar que não existe retorno automático apenas pela adoção da tecnologia. “A inteligência artificial não é uma bala de prata”, comenta, acrescentando que o “retorno depende do contexto e do processo” em que a ferramenta é aplicada.
O primeiro passo, segundo ela, é identificar gargalos, tarefas repetitivas e operações com grande volume de dados. Só depois disso a empresa deve avaliar quais recursos podem efetivamente resolver esses problemas.
A Senior concentrou a primeira etapa da integração principalmente nas áreas de vendas e finanças, nas quais os resultados tendem a ser mais facilmente mensuráveis. Entre as aplicações estão:
- contas a pagar e a receber
- análise de fluxo de caixa
- custos
- suprimentos
- giro de estoques
Em setores como o agronegócio, a IA também pode ajudar a identificar anomalias durante a safra, quando algumas operações recebem milhares de caminhões em um único dia e exigem decisões rápidas.
Um enriquecimento, não uma substituição
Outro efeito esperado desse avanço é ampliar o uso do ERP pelos níveis mais altos da organização. Isso porque executivos que normalmente recebem dados por relatórios, painéis ou apresentações passam a poder fazer perguntas diretamente ao sistema, sem precisar dominar sua operação técnica. De acordo com Graciele, isso faz com que o ERP deixe de funcionar apenas como um repositório de registros e passe a participar de maneira mais direta das decisões da empresa.
Na avaliação da executiva, portanto, o avanço dos agentes de IA não elimina a importância dos softwares tradicionais. Pelo contrário: a tecnologia depende justamente da estrutura do ERP para encontrar dados confiáveis, compreender o contexto da empresa e respeitar suas regras. “É muito mais um enriquecimento do papel do ERP na estratégia das companhias do que um risco de substituição”, conclui Graciele.
