"Para pôr IA a funcionar tínhamos de ligar tudo: o ERP, o Excel do comercial, os emails, a contabilidade. Isso é um projeto de um ano e não temos ninguém para isso."
Ouvimos esta frase, com estas ou outras palavras, em quase todas as primeiras reuniões. Quem a diz não está errado no diagnóstico. Os dados estão mesmo espalhados por vários sítios, a equipa já faz três trabalhos e ninguém tem um ano livre. O erro está na conclusão de que é preciso ligar tudo antes de começar.
Não é. Para o primeiro caso chegam três tabelas do ERP que já tens.
Estar no início não é estar atrasado
Primeiro, um ponto de situação honesto. Segundo o INE, em 2025 só 11,5% das empresas portuguesas usavam IA, contra perto de 20% na média europeia. Nas empresas com 10 a 49 pessoas eram 9,4%. Um estudo SAS/IDC com mais de 1.600 líderes de 28 países concluiu que cerca de 70% das organizações ainda estão nos degraus "experimental" ou "oportunista". Os motivos apontados repetem-se: dados fragmentados, pilotos isolados que morrem, falta de competências e nenhuma forma de medir o retorno.
Ou seja, se ainda não começaste, estás na maioria. O que importa é como dás o primeiro passo, e é aí que o "ligar tudo" faz estragos.
Porque é que "ligar o ERP inteiro" mata o projeto
Um barómetro francês feito a mais de 200 PME aponta que 80% dos projetos de IA lançados por pequenas empresas nunca chegam ao fim. É uma fonte única e francesa, por isso não a tomes como lei. Mas o padrão que descreve é o que vemos cá: projetos sobredimensionados, que querem "transformar tudo" em vez de resolver um caso pequeno e mensurável. Há outro número muito citado, atribuído à Gartner, segundo o qual 85% dos projetos de IA falham por causa dos dados. Seja qual for o valor exato, a direção é a mesma.
Ligar o ERP inteiro de uma vez traz quatro problemas concretos:
- Expões dados que não precisavas de expor. Salários, fichas de funcionários e moradas de clientes particulares entram no âmbito sem que nenhuma pergunta precise deles. O RGPD deixa de ser um medo abstrato e passa a ser um problema real.
- Não consegues verificar as respostas. Com centenas de tabelas, quando um número sai errado ninguém sabe se o erro está nos dados, na ligação ou na interpretação.
- Demora meses. E um piloto que demora meses morre na primeira época alta.
- Não sabes o que medir. "Ter IA" não é uma métrica.
O que são, na prática, as três tabelas
Um ERP português típico, seja PHC, Sage, Primavera ou Artsoft, guarda os teus dados em centenas de tabelas. A maior parte das perguntas que um dono faz numa semana normal cabe em três delas.
Um exemplo concreto: uma distribuidora com 20 pessoas e PHC. O dono quer deixar de pedir ao escritório, todas as segundas-feiras, o mapa de vendas. Para isso o caso precisa de:
- Clientes: quem são, a que zona e a que vendedor pertencem.
- Documentos de venda (cabeçalhos): faturas e notas de crédito, com data, cliente e total.
- Linhas desses documentos: que artigos, que quantidades e a que preço.
Só com isto, o dono pode perguntar pelo WhatsApp:
- "Quanto faturámos este mês ao Supermercado Ribeiro, comparado com outubro do ano passado?"
- "Quais são os 10 clientes que mais caíram este trimestre?"
- "Que artigos vendeu o Paulo na zona de Pombal esta semana?"
- "Há algum cliente que não compre nada há mais de 60 dias?"
Não são quatro perguntas. São centenas de variações da mesma pergunta de fundo, e nenhum relatório fixo responde a todas. Isto é o que distingue estas três tabelas de "fazer mais um mapa no Excel": o mapa responde a uma pergunta, as tabelas respondem às que te lembrares amanhã.
Ficam de fora os salários, os recursos humanos, a contabilidade analítica e os emails. Não é porque não interessem. É porque o primeiro caso não precisa deles.
Porque é que menos dados dão respostas mais fiáveis
Uma IA genérica, como o ChatGPT aberto num separador, responde com o texto mais provável. Se não sabe quanto vendeste em setembro, inventa um número com ar convincente. É isso que se chama "alucinar".
Uma IA ligada aos teus dados funciona de outra forma. Recebe a pergunta, consulta as tabelas, faz a conta e responde com o que lá encontrou. Quando o âmbito é pequeno e bem definido, consegue também dizer "não tenho esses dados", e essa é talvez a resposta mais valiosa de todas. Pede-lhe as margens por artigo sem lhe teres dado os custos e ela diz que não sabe, em vez de adivinhar.
Junta-lhe duas regras simples e o risco cai ainda mais. A primeira: só leitura, ou seja, o utilizador da base de dados não consegue alterar nada no ERP. A segunda: auditoria, ou seja, cada pergunta e cada consulta ficam registadas, e consegues ver de onde veio cada número.
Como medir o primeiro caso
O primeiro caso tem de se medir em dias, não em trimestres. Três indicadores chegam:
- Respostas certas à primeira. Na primeira semana, faz perguntas cuja resposta já conheces. Usa setembro, que já fechaste, e compara com o mapa que tens impresso. Se de dez perguntas oito batem certo, investiga as outras duas. Com três tabelas, encontras a causa numa tarde.
- Pedidos que deixam de chegar ao escritório. Conta quantas vezes por semana alguém pedia "manda-me as vendas do cliente X". Se esse número cair, o retorno está à vista.
- Tempo até à resposta. Antes eram horas ou "amanhã de manhã". Agora são segundos, a partir do carro ou do armazém.
"Mas com tão pouco a IA fica limitada"
É a objeção mais comum, e é justa. Sim, fica limitada, e de propósito.
O valor de cruzar vendas com stock, compras e cobranças existe. Mas só o vais confiar quando já confiares nas respostas sobre vendas. Cada tabela que acrescentas depois de o primeiro caso estar validado é um passo pequeno e verificável. Se começares por todas ao mesmo tempo, o primeiro erro deita abaixo a confiança no conjunto. E sem confiança ninguém usa.
Há uma segunda razão, menos óbvia. Segundo o Eurostat, entre as empresas europeias que pensaram em usar IA, quase 71% apontam a falta de competências como o principal travão. Um caso de três tabelas não precisa de uma equipa de dados. Precisa de alguém que saiba o que as vendas deviam dar, e isso tu já tens.
As três tabelas de cada função
O princípio é o mesmo para todos, só as tabelas mudam:
- Dono: clientes, documentos de venda, conta corrente. "Quem me deve mais de 90 dias e quanto me comprou este ano?"
- Comercial: clientes, linhas de venda, artigos. "O que é que este cliente comprava há um ano e deixou de comprar?"
- Armazém: artigos, stock por armazém, encomendas de clientes pendentes. "O que tenho para enviar amanhã que não está em stock?"
- Técnico ou assistência: clientes, equipamentos instalados, pedidos de assistência. "Quantas intervenções tivemos neste equipamento nos últimos 12 meses?"
Escolhe uma função. Não escolhas quatro.
Porquê agora
Outubro é a última janela calma antes da Black Friday, do Natal e do fecho do ano. Um caso de três tabelas arranca em horas, porque a camada que traduz "vendas do Paulo em Pombal" para as tabelas do PHC, Sage, Primavera ou Artsoft já está construída, e valida-se numa semana. Assim chegas a novembro com um caso que funciona e não com um projeto a meio.
Se quiseres fazer isto connosco, começamos exatamente assim: três tabelas, só leitura, tudo auditado, e as primeiras perguntas feitas sobre um mês que já fechaste. Fala com a equipa que escreve o código em leiritech.pt.
