Encomenda parcial: o bot diz "em processamento", o agente diz o que falta

"Chegaram sete caixas. A encomenda era de dez. O que é que falta e quando chega?"

Esta mensagem chega-te todas as semanas, por WhatsApp, de um cliente com a guia de remessa numa mão e o telefone na outra. E é exatamente a pergunta em que um bot de €25/mês falha. Não por ser mal-educado — responde com simpatia, até com emojis. Falha porque não sabe. Diz "a sua encomenda está em processamento", sugere a página de FAQ ou oferece um formulário. O cliente fica sem resposta e liga-te na mesma.

Neste artigo explico porque é que esta pergunta, aparentemente banal, é o melhor teste que conheço para separar um bot de conversa de um agente ligado ao ERP — e o que tem de estar por trás para a resposta ser certa.

Porque é que "o que falta?" não é uma pergunta de FAQ

"Onde está a minha encomenda?" tem uma resposta com um só estado: expedida, em trânsito, entregue. Um bot com acesso ao tracking da transportadora safa-se.

"O que falta?" é outra coisa. Para responder, alguém tem de fazer uma subtração linha a linha:

• o que foi encomendado (as linhas da encomenda de cliente, com quantidades);
• menos o que já saiu (as linhas de todas as guias de remessa associadas — pode ser uma, podem ser três);
• e, para cada diferença, porquê e quando: está reservado à espera de expedição? Está em falta e depende de uma encomenda a fornecedor? Foi substituído por outro artigo? Foi anulado?

Nenhuma destas respostas está numa base de conhecimento. Estão no teu ERP, espalhadas por três ou quatro documentos diferentes. Um bot que não lê esses documentos só tem duas opções: adivinhar ou fugir. A DECO avaliou em março deste ano o atendimento digital de 24 empresas de 8 setores e as notas ficaram entre "Mau" e "Razoável" — precisamente porque os chatbots funcionam como triagem que empurra para FAQ e formulários, muitas vezes sem sequer registar o pedido. A pergunta da encomenda parcial é o caso típico.

Um exemplo trabalhado

Imagina a encomenda de cliente ENC 2026/1843, de uma loja de ferragens, com 10 linhas. Saiu uma guia de remessa, GR 2026/0917, com 7 dessas linhas. O cliente pergunta o que falta.

Um agente ligado ao ERP faz, em leitura, esta sequência:

1. Identifica quem pergunta. O número de WhatsApp tem de corresponder a um contacto associado a esse cliente no ERP. Se não corresponder, não lê nada. Isto não é pormenor: num estudo da Sinch, 74% das organizações já tiveram de desligar ou reverter chatbots por falhas, e a primeira causa (31%) foi exposição de dados pessoais. Mostrar a encomenda de um cliente a outra pessoa é exatamente isso.
2. Lê as linhas da encomenda e das guias associadas e calcula a diferença por linha. Três linhas têm pendente.
3. Para cada pendente, procura a razão no próprio ERP:
   • Linha 4 — 60 buchas de 8 mm, saíram 40. As 20 restantes estão reservadas em armazém; a próxima rota para aquela zona está marcada para quinta-feira.
   • Linha 7 — dobradiças inox: sem stock. Há uma encomenda a fornecedor em aberto com data prevista de receção a 6 de outubro.
   • Linha 9 — torneira de esfera 1/2": sem stock e sem encomenda a fornecedor lançada.
4. Responde com o que leu, e só isso: "Da ENC 2026/1843 saíram 7 linhas na GR 2026/0917. Faltam: 20 un. de buchas 8 mm (seguem na rota de quinta), dobradiças inox (chegam do fornecedor a 6/10, expedimos a seguir) e a torneira de esfera 1/2", para a qual não tenho data. Passei este ponto ao Rui, do comercial, que te responde hoje."
5. Regista a conversa e a passagem a humano, com a encomenda associada, para que o Rui não tenha de perguntar tudo de novo.

Repara no ponto 4. Onde não há dado, o agente não inventa uma data. Diz que não tem e passa a quem pode decidir. É esta a diferença entre "grounded" e "responde bonito".

A objeção: "isso é só uma query, qualquer bot com API faz"

Em parte, é verdade. A subtração em si é uma query SQL. Mas se fosse só isso, o mercado não cobrava a integração à parte: no Brasil, onde este mercado está mais maduro, um bot de IA simples custa R$100–300/mês e ligar esse bot ao ERP é orçamentado como projeto separado, entre R$2.000 e R$15.000 de implementação. O preço reflete onde está o trabalho difícil — e não é na conversa.

O trabalho difícil é a semântica dos dados, que muda de empresa para empresa:

• Linhas fechadas à mão. Muitas equipas "fecham" uma linha pendente sem a anular formalmente, porque o cliente desistiu ao telefone. A query ingénua diz que falta; na realidade, não falta nada.
• Substituições. Encomendaste o artigo A, foi o A’ equivalente. Na guia aparece outro código. Sem saber a regra de substituição, o agente diz que falta A — e o cliente tem-no na mão.
• Guia emitida não é mercadoria entregue. A guia pode existir e a palete ainda estar no cais. Depende de como o teu armazém marca a expedição.
• Unidades. "Faltam 5" em caixas ou em unidades? Se a encomenda está em caixas de 12 e a guia em unidades, a diferença sai errada por um fator de 12.
• A data prevista não vive na encomenda de cliente; vive na encomenda a fornecedor, e só se alguém a ligou à necessidade.

Cada uma destas regras tem de ser descoberta, validada com quem trabalha no armazém e escrita. É isso que um bot genérico não traz, e é por isso que responde "em processamento".

O mesmo problema noutros setores

A encomenda parcial não é só coisa de retalho.

Saúde e lares. A farmácia entrega a medicação da semana, mas falta um medicamento em rutura. A enfermeira precisa de saber, antes da toma da noite, o que falta, para que utente e quando chega — não quer ligar para a farmácia. No Doseo, o nosso ERP para lares, a medicação é conferida por código de barras, por isso a diferença entre o pedido e o recebido já está registada; a pergunta passa a ser uma leitura, não uma contagem à mão.

Calibração. Um cliente enviou 12 instrumentos para o laboratório; recebeu 9 de volta com certificado. "E os outros três?" Um está à espera de peça, outro está fora de tolerância e precisa de decisão do cliente, o terceiro está na fila. No PrüfMittel, o estado de cada instrumento está no ERP; a resposta certa é por instrumento, não "em processamento".

Faturação. Se só entregaste 7 linhas, a fatura deve refletir o que saiu — e o cliente vai perguntar porque é que a fatura não bate com a encomenda. Um agente que lê encomenda, guia e fatura explica a diferença com os números de documento, em vez de abrir uma discussão.

Porque é que o agente não pode "improvisar"

Um modelo de linguagem é bom a escrever frases e mau a fazer aritmética sobre dados que não viu. Por isso, num sistema bem desenhado, o modelo não calcula o que falta. A diferença é calculada no ERP ou numa camada de leitura com regras explícitas; o modelo recebe o resultado estruturado e escreve a resposta. Se um campo vier vazio — sem data prevista — a resposta diz "sem data", porque não há outra coisa para dizer.

Três garantias fazem isto aguentar-se em produção:

• Só leitura. O agente consulta; não altera encomendas, não mexe em stock.
• Auditado. Cada pergunta, cada consulta ao ERP e cada resposta ficam registadas: quem perguntou, que documentos foram lidos, o que foi respondido.
• Passagem a humano com contexto. Quando não pode confirmar, entrega o caso com a encomenda e a conversa anexadas.

Porquê agora

Faltam cerca de 60 dias para a Black Friday e o pico de Natal vem logo a seguir. É nessa altura que as ruturas aumentam e as entregas saem partidas. Se a tua equipa já perde tempo a responder "o que falta?" por telefone em setembro, em novembro vai perder o dobro. Se estás a pensar pôr um bot no WhatsApp antes disso, esta é a pergunta com que o deves testar.

Próximo passo

Escolhe uma encomenda parcial real da semana passada — com nomes anonimizados, se quiseres. Envia-nos o número de documento e o ERP que usas (PHC, Primavera ou outro) para hello@leiritech.com. Mostramos-te as consultas que seriam feitas, as regras que faltam descobrir no teu caso e a resposta que o cliente receberia. Sem demo genérica: com os teus documentos.