{"id":458,"date":"2026-10-13T09:00:00","date_gmt":"2026-10-13T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/?p=458"},"modified":"2026-10-13T09:00:00","modified_gmt":"2026-10-13T09:00:00","slug":"orcamento-2027-ia-rascunho-erp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/orcamento-2027-ia-rascunho-erp","title":{"rendered":"Or\u00e7amento 2027 com IA: o ERP faz o rascunho, tu decides"},"content":{"rendered":"

\u00c9 outubro. O contabilista ou o banco pede o or\u00e7amento de 2027 e tu fazes o que fazes todos os anos: abres o Excel do ano passado, puxas as vendas do ERP para outra folha, colas, corriges as f\u00f3rmulas que se partiram e acabas por p\u00f4r "+5%" em tudo, porque j\u00e1 \u00e9 tarde e a semana tem mais coisas.<\/p>\n

O problema n\u00e3o \u00e9 o Excel. \u00c9 que o or\u00e7amento mistura duas coisas que n\u00e3o t\u00eam nada a ver: o que aconteceu<\/strong> (est\u00e1 no teu ERP, ao c\u00eantimo) e o que tu achas que vai acontecer<\/strong> (est\u00e1 na tua cabe\u00e7a). Quando ficam na mesma c\u00e9lula, ningu\u00e9m consegue distinguir um n\u00famero de uma aposta. Nem tu, em mar\u00e7o, quando o or\u00e7amento falhar e quiseres perceber porqu\u00ea.<\/p>\n

\u00c9 aqui que a IA serve, e tamb\u00e9m \u00e9 aqui que conv\u00e9m saber onde ela p\u00e1ra.<\/p>\n

\"Gestora<\/p>\n

O que a IA faz bem: o rascunho com os factos<\/h2>\n

Um rascunho de or\u00e7amento honesto come\u00e7a no hist\u00f3rico. Tr\u00eas anos de vendas mensais por fam\u00edlia de produto ou por cliente, compras, prazos m\u00e9dios de recebimento e de pagamento. Tudo isto j\u00e1 est\u00e1 no ERP, s\u00f3 que est\u00e1 espalhado e d\u00e1 trabalho juntar.<\/p>\n

Uma IA ligada ao ERP em modo de leitura<\/strong> consegue fazer este trabalho bra\u00e7al:<\/p>\n

    \n
  • tira 36 meses de vendas por fam\u00edlia e calcula quanto pesa cada m\u00eas no ano (a sazonalidade);<\/li>\n
  • aplica esse peso ao ano corrente (janeiro a setembro reais, mais o fecho que projetares para outubro a dezembro) e d\u00e1-te uma base para 2027, m\u00eas a m\u00eas;<\/li>\n
  • assinala os meses estranhos. Por exemplo: "mar\u00e7o de 2024 est\u00e1 muito acima dos outros dois mar\u00e7os; h\u00e1 uma \u00fanica fatura de 180 mil \u20ac de uma obra. Incluo ou excluo?";<\/li>\n
  • escreve ao lado de cada linha de onde veio o n\u00famero<\/strong>: a consulta, o per\u00edodo, os filtros.<\/li>\n<\/ul>\n

    Um pormenor t\u00e9cnico que faz toda a diferen\u00e7a: num sistema bem feito, n\u00e3o \u00e9 o modelo de linguagem que faz as contas<\/strong>. As somas e as m\u00e9dias saem de consultas \u00e0 base de dados ou de f\u00f3rmulas que consegues abrir e conferir. A IA escolhe o que vai buscar, organiza o resultado e explica-o em portugu\u00eas. \u00c9 a isto que chamamos IA grounded<\/em>: s\u00f3 responde a partir dos teus dados. Se o dado n\u00e3o existe, diz que n\u00e3o existe, em vez de inventar um n\u00famero plaus\u00edvel.<\/p>\n

    O que a IA n\u00e3o faz: os pressupostos<\/h2>\n

    Dar \u00e0 IA "faz-me o or\u00e7amento de 2027" e aceitar o que vier \u00e9 o erro cl\u00e1ssico. Ela n\u00e3o sabe que o teu maior cliente anda a pedir propostas \u00e0 concorr\u00eancia. N\u00e3o sabe que vais subir pre\u00e7os 3% em fevereiro, nem que est\u00e1s a pensar contratar um comercial para o Norte.<\/p>\n

    Um rascunho bem feito acaba com uma lista curta de perguntas que s\u00f3 tu respondes:<\/p>\n

    | Pressuposto | Base do ERP | A tua decis\u00e3o |
    \n|—|—|—|
    \n| Pre\u00e7os | varia\u00e7\u00e3o m\u00e9dia dos \u00faltimos 3 anos | sobes, mantens, por fam\u00edlia? |
    \n| Clientes | top 10 e peso de cada um | algum sai? algum entra? |
    \n| Pessoal | custo atual por m\u00eas | contrata\u00e7\u00f5es e aumentos |
    \n| Impostos | taxa efetiva dos \u00faltimos anos | o que fica da proposta de OE2027 |<\/p>\n

    Sobre esta \u00faltima linha: a proposta de Or\u00e7amento do Estado entregue na semana passada prev\u00ea o IRC a 18%, e a 15% nos primeiros 50 mil \u20ac de mat\u00e9ria colet\u00e1vel das PME. Ainda \u00e9 uma proposta. Por isso mesmo \u00e9 um pressuposto e n\u00e3o um facto, e deve ficar escrito como tal.<\/p>\n

    \"Dono<\/p>\n

    Exemplo: uma distribuidora com 2,4 M\u20ac de fatura\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

    Imagina uma distribuidora de material el\u00e9trico, com 14 pessoas, a faturar 2,4 milh\u00f5es por ano (\u00e9 um exemplo ilustrativo, n\u00e3o um cliente concreto). A gestora pergunta: "quanto pesa dezembro nas vendas da fam\u00edlia de ilumina\u00e7\u00e3o?". A resposta vem com os tr\u00eas anos lado a lado e o peso m\u00e9dio de cada m\u00eas. Junta-lhe o alerta de que uma das tr\u00eas campanhas de Natal teve um desconto extraordin\u00e1rio que inflaciona esse dezembro.<\/p>\n

    Em vez de "+5% em tudo", ela fica com uma base m\u00eas a m\u00eas, por fam\u00edlia, em que cada n\u00famero tem origem. As decis\u00f5es ficam numa tabela \u00e0 parte: ilumina\u00e7\u00e3o +3% de pre\u00e7o, o cliente B reduz para metade, entra um comercial em abril. Quando o contabilista perguntar "porque \u00e9 que maio cresce 12%?", a resposta est\u00e1 escrita: \u00e9 a base do hist\u00f3rico mais a decis\u00e3o do comercial.<\/p>\n

    A obje\u00e7\u00e3o: "a IA n\u00e3o adivinha o futuro"<\/h2>\n

    Exato, e nenhum m\u00e9todo adivinha. Compila\u00e7\u00f5es sobre previs\u00e3o de vendas apontam para erros m\u00e9dios na ordem dos 10% a 15%, conforme o setor, e s\u00f3 cerca de 40% das organiza\u00e7\u00f5es dizem confiar nas suas previs\u00f5es. Estes n\u00fameros s\u00e3o para tomar como ordem de grandeza, n\u00e3o como verdade absoluta. Mas a conclus\u00e3o aguenta-se: a IA n\u00e3o vai tornar o teu or\u00e7amento certo.<\/p>\n

    Torna-o mais r\u00e1pido de montar e muito mais f\u00e1cil de corrigir. Quando o ano come\u00e7ar a desviar-se, sabes se foi o hist\u00f3rico que te enganou ou se foi o teu pressuposto que falhou. Essa distin\u00e7\u00e3o vale mais do que meio ponto percentual de precis\u00e3o.<\/p>\n

    Como come\u00e7ar em 30 dias e medir se compensa<\/h2>\n
      \n
    1. Semana 1:<\/strong> exporta 36 meses de vendas e compras do ERP. Usa uma c\u00f3pia dos dados ou um acesso s\u00f3 de leitura, nunca a base de produ\u00e7\u00e3o com permiss\u00f5es de escrita. Anota quantas horas levou o or\u00e7amento de 2026: \u00e9 a tua linha de base.<\/li>\n
    2. Semana 2:<\/strong> faz o rascunho de uma linha s\u00f3, as vendas por fam\u00edlia. Confere tr\u00eas n\u00fameros \u00e0 m\u00e3o contra o ERP.<\/li>\n
    3. Semana 3:<\/strong> faz um teste ao passado. Aplica o mesmo m\u00e9todo a 2023\u20132025 para "prever" janeiro a setembro de 2026 e compara com o que aconteceu. O erro que deres aqui \u00e9 a tua margem realista.<\/li>\n
    4. Semana 4:<\/strong> acrescenta os pressupostos e fecha o or\u00e7amento.<\/li>\n<\/ol>\n

      O retorno mede-se com duas perguntas: quantas horas poupaste face ao ano passado e quanto erraria o m\u00e9todo no teste ao passado. Se poupaste pouco e o erro \u00e9 grande, para por aqui. N\u00e3o h\u00e1 vergonha nenhuma nisso.<\/p>\n

      \"Respons\u00e1vel<\/p>\n

      Custos, RGPD e onde n\u00e3o compensa<\/h2>\n

      Custos.<\/strong> Para um primeiro or\u00e7amento chega exportar dados agregados para uma ferramenta de IA que j\u00e1 pagas, desde que seja uma conta empresarial e n\u00e3o pessoal. Ligar a IA ao ERP \u00e9 um projeto \u00e0 parte. S\u00f3 se paga se esse acesso servir o ano inteiro: o relat\u00f3rio mensal, as perguntas do dia a dia, o fecho de trimestre. \u00c9 o que fazemos na Leiritech, por exemplo com o PHC: perguntas ao ERP em linguagem natural, no WhatsApp ou numa consola, com acesso s\u00f3 de leitura e cada pergunta registada.<\/p>\n

      RGPD.<\/strong> As vendas por cliente incluem dados pessoais se vendes a particulares ou a empres\u00e1rios em nome individual. Agrega por fam\u00edlia ou por segmento antes de enviar o que quer que seja. Prefere fornecedores com contrato de tratamento de dados e alojamento na UE.<\/p>\n

      Onde n\u00e3o compensa:<\/strong><\/p>\n

        \n
      • se tens menos de dois anos de hist\u00f3rico, n\u00e3o h\u00e1 sazonalidade para aprender;<\/li>\n
      • se o teu 2027 depende de um \u00fanico contrato, o or\u00e7amento \u00e9 essa decis\u00e3o e mais nada;<\/li>\n
      • se as fam\u00edlias no ERP est\u00e3o mal classificadas, a IA vai organizar lixo com muita confian\u00e7a. Limpa primeiro.<\/li>\n<\/ul>\n

        Em resumo<\/h2>\n

        Usa a IA para o que \u00e9 factual e repetitivo: ir ao ERP, calcular a sazonalidade, apanhar as anomalias e escrever de onde vem cada n\u00famero. Guarda para ti o que \u00e9 decis\u00e3o: pre\u00e7os, clientes, pessoas, impostos. E deixa as duas coisas separadas no documento. O or\u00e7amento de 2027 vai falhar algures, como todos falham. A diferen\u00e7a \u00e9 que vais saber onde.<\/p>\n

        Se quiseres experimentar isto sobre o teu pr\u00f3prio ERP, s\u00f3 de leitura e sem mexer no que j\u00e1 funciona, fala connosco em hello@leiritech.com ou em leiritech.pt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Tr\u00eas anos de vendas do ERP, um rascunho m\u00eas a m\u00eas numa tarde e uma lista clara do que s\u00f3 tu podes decidir. Como fazer o or\u00e7amento de 2027 sem inventar.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":454,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[631,629,40,628,627,630],"class_list":["post-458","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-literacia-de-ia-para-pme","tag-ia-erp-phc","tag-ia-para-orcamento","tag-literacia-de-ia-pme","tag-orcamento-2027-empresa","tag-orcamento-anual-pme","tag-previsao-de-vendas-com-ia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/458","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=458"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/458\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":519,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/458\/revisions\/519"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/454"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=458"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=458"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=458"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}