Sua IA conhece os números da sua empresa?

Rodrigo Boni, diretor de inovação

Quem trabalha com gestão conhece a rotina: acessar o ERP, aplicar filtros, exportar uma planilha, conferir os números e montar uma análise. Quando surge uma nova dúvida, muitas vezes é preciso voltar ao sistema e começar outra vez. 

A inteligência artificial pode ajudar nesse trabalho. Mas, quando depende de arquivos enviados a cada conversa, parte dessa rotina continua existindo. Alguém precisa extrair os dados, explicar o conteúdo das colunas e garantir que aquela seja a versão correta. Se houver uma atualização no ERP, o arquivo enviado anteriormente já pode estar desatualizado. 

Para usar a IA na gestão, vale olhar para duas questões que precisam caminhar juntas: como fazer uma boa pergunta e como dar acesso às informações necessárias para respondê-la. 

Uma boa pergunta começa pelo conhecimento do negócio 

“Como está o financeiro da empresa?” é uma pergunta comum, mas que pode ter respostas bem diferentes dependendo do que se quer avaliar. 

Estamos falando do saldo disponível hoje, das contas que vencem na próxima semana ou da capacidade de pagamento nos próximos três meses? Devemos considerar recebimentos previstos? E os títulos vencidos, entram com qual expectativa de recuperação? 

Definir essas condições faz parte da engenharia de prompts: estruturar uma solicitação para que a IA entenda o objetivo, os critérios e o resultado esperado. 

No faturamento, acontece o mesmo. Perguntar “quanto vendemos neste mês?” exige uma definição do que será considerado venda. Pedidos emitidos, notas fiscais faturadas e valores efetivamente recebidos representam momentos diferentes da operação. Devoluções e cancelamentos também podem mudar a leitura. 

Uma pergunta mais bem construída seria: “Compare o faturamento líquido deste mês com o mesmo período do mês anterior, descontando cancelamentos e devoluções. Mostre quais clientes e produtos mais contribuíram para a variação.” 

O valor está em saber o que pedir e quais regras precisam acompanhar o pedido. É por isso que o conhecimento das equipes financeira, comercial e contábil tem tanto peso nesse processo. São essas pessoas que sabem como os números da empresa devem ser interpretados. 

O profissional que trabalha com engenharia de prompts ajuda a transformar esse conhecimento em orientações claras, que possam ser testadas e reutilizadas. Seu trabalho também envolve conferir se a resposta faz sentido, identificar ambiguidades e ajustar o que ainda pode levar a uma interpretação errada. 

O arquivo resolve uma consulta. A conexão muda a rotina. 

Mesmo uma pergunta bem formulada tem alcance limitado quando a IA não dispõe dos dados necessários. 

Imagine um gestor que queira entender por que o faturamento cresceu, mas o caixa continua apertado. A análise pode exigir o cruzamento de notas fiscais, prazos de pagamento, contas a receber, inadimplência e compromissos financeiros. Enviar uma planilha isolada talvez mostre apenas uma parte da situação. 

Com uma conexão aos dados do ERP, a aplicação de IA pode consultar as informações disponíveis para aquela análise, dentro das permissões de acesso definidas pela empresa. Isso reduz a necessidade de preparar e enviar arquivos a cada nova pergunta. 

A conversa também pode ter continuidade: Depois de identificar um aumento no prazo médio de recebimento, o gestor pode perguntar quais clientes explicam essa mudança, quanto ainda está em aberto e quais vencimentos se concentram nas próximas semanas. 

Onde entram os MCPs 

Uma das formas de viabilizar essa conexão é o MCP (sigla para Model Context Protocol). Ele é um padrão aberto que permite conectar aplicações de inteligência artificial a fontes de dados e ferramentas externas. 

Na prática, uma empresa pode disponibilizar consultas específicas para que a IA busque, por exemplo, o faturamento por período, os títulos em aberto ou a posição financeira por filial. A integração precisa ser construída, e os acessos devem respeitar as regras da organização. 

Para o gestor, a sigla fica nos bastidores. O que interessa é conseguir fazer uma pergunta e receber uma resposta baseada nos dados da empresa, sem precisar reunir manualmente todas as informações a cada consulta. 

Esse acesso precisa vir acompanhado de definições consistentes. O conceito de faturamento líquido, a forma de calcular inadimplência e os critérios de projeção de caixa devem ser os mesmos utilizados pela gestão. Assim, a conversa com a IA preserva o significado dos indicadores. 

O que torna uma resposta útil 

Na gestão, uma resposta precisa permitir conferência. Saber quais dados foram utilizados, qual período foi considerado e como o indicador foi calculado é parte do trabalho. 

Também é necessário reconhecer os limites da análise. Uma queda no faturamento pode estar concentrada em determinado cliente, mas os números, sozinhos, talvez não expliquem o motivo. A IA pode apontar onde investigar; a equipe ainda precisa avaliar o contexto comercial. 

É nesse encontro entre perguntas bem construídas, dados acessíveis e conhecimento do negócio que a tecnologia ganha utilidade. 

Para quem usa o ERP todos os dias, a mudança pode ser bastante concreta: gastar menos tempo preparando informações e disponibilizar mais tempo para analisar e se dedicar a estratégia. A engenharia de prompts ajuda a conduzir essa investigação e a conexão com os dados permite que ela faça parte da rotina. 

Esses temas fazem parte do workshop online IA aplicada à gestão, que a InformAction realiza no dia 11 de novembro, às 10h, pelo Microsoft Teams. Em cerca de uma hora, vamos mostrar na prática como construir pedidos mais claros para a IA, o que são MCPs e como o contexto e os dados da empresa geram respostas mais alinhadas ao negócio, sempre com os cuidados necessários para um uso seguro e responsável. 

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