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Literacia em IA para PME

Antes da IA, pede cinco contagens ao teu ERP

«Os nossos dados estão uma confusão.»

Se já tentaste falar de IA dentro da tua empresa, é provável que tenhas ouvido esta frase. Ou que a tenhas dito tu. Às vezes vem do parceiro do ERP, às vezes do contabilista, às vezes da pessoa que trata da faturação há quinze anos. E quase sempre acaba com a conversa.

O problema da frase não é ser falsa. É ser vaga. «Uma confusão» não diz onde, nem quanto, nem se afeta a pergunta que querias fazer. Deixa-te com duas saídas más. Avançar como se os dados estivessem bem e descobrir, ao terceiro mês de piloto, que as respostas não batem certo. Ou encomendar primeiro uma «limpeza de dados» sem fim à vista.

Há uma terceira saída, mais pequena e mais barata: trocar a frase por cinco números.

Responsável administrativa ao telefone, de costas para a câmara, diante de um monitor com a lista de clientes do ERP; ao fundo, através do vidro, o armazém da empresa.

Estar no início é a norma, não um atraso

Primeiro, tira esse peso de cima. Se a tua empresa ainda anda a testar ferramentas aqui e ali, sem nada integrado na rotina, estás em boa companhia. O estudo internacional da SAS com a IDC, feito junto de mais de 1.600 líderes em 28 países, coloca cerca de 70% das PME nos níveis experimental ou oportunista. Não é uma taxa portuguesa e não deve ser lida como tal. Cá, o INE contou utilização de IA em 11,5% das empresas abrangidas pelo inquérito de 2025. Os números medem coisas diferentes, mas apontam para o mesmo lado: quase toda a gente está a começar.

O mesmo estudo SAS/IDC aponta quatro travões: dados dispersos, iniciativas desligadas umas das outras, falta de competências e ausência de indicadores de retorno. O primeiro arrasta os outros. Um piloto que arranca sobre dados que ninguém mediu não consegue provar retorno, porque quando a resposta sai errada ninguém sabe se a culpa é do modelo ou da ficha do cliente. O piloto morre, e a conclusão fica a ser «a IA não serve para nós».

Porque é que os dados decidem a resposta

Uma IA genérica, sem acesso aos teus sistemas, responde com o que soa plausível. Quando não sabe, preenche o vazio com uma frase convincente. É isso a que se chama alucinar.

Uma IA ligada ao teu ERP, só de leitura, não precisa de adivinhar: vai buscar os registos. Mas responde com o que lá está. Se o mesmo cliente existe em duas fichas, a pergunta «quanto nos deve a Ferragens Silva?» devolve metade da dívida, sem nenhum erro técnico. A consulta está certa. O retrato é que está incompleto.

Por isso um bom assistente mostra de onde vem cada número e avisa quando encontra «duas fichas com este NIF», em vez de as juntar em silêncio. Só que nem o melhor assistente avisa sobre um problema que não procurou. Saber antes de começar onde estão os buracos é trabalho teu. E é pouco trabalho.

As cinco contagens

Pede ao parceiro do ERP, ou a quem administra o PHC, Sage, Primavera ou Artsoft, cinco números. Números, não listas. Para cada um, pede também o total de referência, para perceberes a proporção.

1. Clientes ativos sem NIF. O NIF é a chave que liga o cliente aos documentos, à contabilidade e ao SAF-T. Sem ele, qualquer pergunta por cliente fica dependente do nome, e um nome muda com uma vírgula. Exclui da contagem o NIF genérico de consumidor final (999999990): isso não é um erro, é a regra.

2. NIF repetido em mais de uma ficha. É o caso da Ferragens Silva. Nem toda a repetição é erro: há empresas com fichas separadas para filiais ou moradas de entrega, de propósito. Por isso a contagem tem duas partes: quantos NIF aparecem repetidos e quantas fichas envolvem. É a que mais pesa nas perguntas do dono: saldos, faturação por cliente, prazos de pagamento.

3. Artigos ativos sem família. «Quanto vendemos de ferramentas elétricas este trimestre?» só soma o que está classificado como tal. Um artigo sem família desaparece da resposta sem deixar rasto. Pesa nas perguntas do comercial e de quem compra.

4. Artigos com a mesma designação em códigos diferentes. O armazém conhece isto de cor. Duas referências para o mesmo parafuso, uma criada há anos, outra criada pelo colega novo. O stock fica partido em dois e «quantos temos?» responde com metade. Esta contagem é aproximada, porque designações ligeiramente diferentes escapam. Mas dá a ordem de grandeza.

5. Clientes sem movimentos há mais de dois anos. Não é um erro, é ruído. Infla a resposta a «quantos clientes temos?» e enche de nomes antigos a lista de «clientes que deixaram de comprar». Saber quantos são obriga-te a definir o que «cliente» quer dizer nas tuas perguntas.

Operador de armazém com colete verde consulta num terminal portátil duas linhas de artigo quase iguais, junto a duas caixas com os mesmos parafusos.

Porque números, e não listas

Há três razões práticas.

Uma contagem não tira dados de clientes da empresa. «21» não é um dado pessoal. Uma folha de Excel com 21 nomes, NIF e telefones é. Para este diagnóstico não precisas de mais do que o número.

É uma consulta de leitura simples, feita por regras, dentro do próprio ERP. Não precisa de IA, não precisa de licenças novas, não altera nada. Se o parceiro cobrar, pede orçamento para isto e só para isto.

E uma lista convida a corrigir já. Corrigir agora é precisamente o que não queres: ainda não escolheste a primeira pergunta, por isso ainda não sabes quais os dados que importam.

Duas definições antes de pedir: o que conta como «ativo» (quase todos os ERP têm um estado de inativo ou bloqueado) e a data da contagem. Sem isso, os números do mês que vem não são comparáveis com os de hoje.

Um email curto chega:

Preciso de cinco contagens da nossa base, sem listas nem dados de clientes, à data de hoje:

  1. clientes ativos sem NIF, excluindo consumidor final, e o total de clientes ativos;
  2. NIF que aparecem em mais de uma ficha, e quantas fichas envolvem;
  3. artigos ativos sem família, e o total de artigos ativos;
  4. designações repetidas em códigos diferentes, e quantos códigos envolvem;
  5. clientes sem nenhum documento nos últimos dois anos.
    É só leitura, não é para corrigir nada. Diz-me o que implica em tempo e custo.

Um exemplo: a distribuidora que ia começar pelo sítio errado

O exemplo é inteiramente fictício. Serve para mostrar o raciocínio, não para apresentar resultados de um cliente.

Uma distribuidora de materiais de construção, 18 pessoas, Primavera. O dono queria começar pelo que mais lhe interessa: vendas por família de produto, mês a mês, perguntadas pelo WhatsApp. Antes disso, pediu as cinco contagens.

| Contagem | Resultado | Total de referência |
|—|—|—|
| Clientes ativos sem NIF | 21 | 1.150 clientes ativos |
| NIF repetidos | 14 NIF, em 31 fichas | 1.150 clientes ativos |
| Artigos ativos sem família | 486 | 3.400 artigos ativos |
| Designações repetidas | 120 designações, em 265 códigos | 3.400 artigos ativos |
| Clientes sem movimentos há 2 anos | 390 | 1.150 clientes ativos |

O lado dos clientes está razoável. 21 sem NIF é menos de 2%. Os 14 NIF repetidos incluem, de certeza, algumas filiais legítimas.

O lado dos artigos não. 486 artigos sem família é um em cada sete. A pergunta preferida do dono ia dar valores sistematicamente baixos, sem que ninguém percebesse porquê. Três meses depois, a conclusão seria «a IA engana-se». Não se enganava: estava a somar exatamente o que lhe deram.

A decisão foi começar pelas perguntas sobre clientes. «Quanto faturámos à empresa X este ano?» «O que tem em aberto e há quanto tempo?» «Quem não compra há 90 dias?» Os 14 NIF repetidos reveem-se à mão, assinalando as filiais que são para manter. Os 390 clientes parados resolvem-se com uma definição escrita e acordada: para estas perguntas, cliente ativo é quem teve um documento nos últimos 24 meses.

As vendas por família ficam para o segundo caso, depois de quem é responsável pelos artigos classificar os 486. A IA até pode sugerir famílias a partir das designações, mas a aprovação é de uma pessoa.

Repara que não há aqui um limiar universal do tipo «abaixo de 5% está bom». O teste é outro: a primeira pergunta que queres fazer depende deste campo? Um em cada sete artigos sem família é irrelevante para saldos de clientes. Catorze NIF repetidos são graves se um deles for o teu maior cliente.

«Mas a IA não percebe sozinha que é o mesmo cliente?»

Pode sugerir. Um modelo de linguagem é bom a reparar que «Ferragens Silva, Lda.» e «Ferrag. Silva Lda» são provavelmente a mesma empresa. Mas «provavelmente» é exatamente o que não queres numa resposta sobre quanto te devem. Um assistente que junta fichas por palpite acaba, um dia, por juntar duas empresas diferentes com nomes parecidos. E ninguém dá por isso.

A regra segura é simples. O assistente lê, mostra e avisa. A correção faz-se no ERP, por quem é responsável pela ficha, depois de confirmar.

Outras duas objeções aparecem sempre.

«O nosso ERP é recente, o parceiro diz que está tudo bem.» Ótimo. As contagens confirmam-no de forma barata. Uma boa notícia também é informação, e passa a ser uma afirmação com números.

«E se os números forem maus em todo o lado?» Então ficaste a saber numa semana, e não ao terceiro mês de piloto. Escolhe uma primeira pergunta mais estreita na área menos má, ou faz do primeiro projeto a correção de um único campo. Continua a ser pequeno e mensurável.

Como medir e quando repetir

As cinco contagens são o teu ponto de partida. Repete-as daqui a um mês, com as mesmas definições.

Se os NIF repetidos passaram de 14 para 3, a correção foi feita. Se subiram, alguém continua a criar fichas sem verificar se o cliente já existe. Isso é um problema de processo, não de IA, e é bom sabê-lo antes de culpar a ferramenta.

Depois, junta as medidas do primeiro caso. Quanto tempo demorava a obter a resposta antes e quanto demora agora, contando a verificação. Quantas respostas vieram acompanhadas de um aviso sobre os dados. Quantas vezes deixaste de pedir o mesmo mapa a alguém.

Há também uma questão de calendário. Estamos a meio de outubro, faltam 76 dias para o fim do ano e novembro e dezembro trazem o pico da Black Friday e do Natal. Pedir cinco contagens agora quase não pesa na equipa e deixa a primeira pergunta escolhida para quando o pico passar. Se fores à apresentação do programa PME Digital+ no NERLEI, em Leiria, a 20 de outubro, levar estes cinco números é uma forma de tornar a conversa concreta. O programa fala de diagnóstico e preparação antes de investir, não de financiar software, e convém ler as condições antes de contar com ele.

Dono de uma PME, de costas para a câmara, lê no telemóvel uma conversa de WhatsApp com uma pergunta de negócio e uma resposta com números.

Onde entra a Leiritech

Construímos acesso conversacional ao ERP: fazes perguntas em português, pelo WhatsApp ou por uma consola, e as respostas saem dos teus próprios dados. Só de leitura: o assistente não emite, não altera, não apaga. Auditado: cada resposta guarda a pergunta, a consulta feita e a origem dos números.

Temos uma camada semântica já preparada para PHC, Sage, Primavera e Artsoft. É o mapa entre palavras do negócio, como «cliente», «família» ou «em aberto», e os campos de cada ERP. Quando a versão e os acessos são compatíveis, isso encurta o arranque para horas, não meses. O que nenhuma camada semântica faz é inventar a família que falta num artigo, ou decidir qual das duas fichas da Ferragens Silva é a certa. É por isso que as cinco contagens vêm primeiro.

Pede os cinco números esta semana. Se quiseres ajuda a lê-los, ou a escolher a primeira pergunta a partir deles, fala connosco em leiritech.pt.

Escrito por

Equipa Leiritech

A equipa Leiritech — a construir software com inteligência artificial a partir de Leiria, Portugal.

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