Praticamente todos os grandes fornecedores passaram a incorporar IA às suas estratégias, mas nem sempre estão falando da mesma coisa. Enquanto alguns anunciam agentes capazes de executar processos, outros destacam inteligência artificial incorporada às aplicações, experiências orientadas por IA, integrações com modelos como ChatGPT e Claude ou ainda o suporte a protocolos como MCP (Model Context Protocol).
Para quem acompanha o mercado, o resultado pode ser uma sensação de que todas as soluções estão seguindo exatamente o mesmo caminho. Spoiler: não estão.
Embora compartilhem o objetivo de tornar as aplicações empresariais mais inteligentes, essas iniciativas representam etapas e propostas diferentes. Entender essa distinção tornou-se uma das discussões mais relevantes do mercado de ERP.
Durante anos, a evolução dos ERPs esteve concentrada em ampliar funcionalidades, integrar áreas da empresa e automatizar processos. A inteligência artificial adicionou uma nova camada a essa evolução. A questão deixou de ser apenas "o que o sistema faz" e passou a incluir "como ele faz" e qual papel a IA passa a desempenhar dentro da operação.
Uma das abordagens mais consolidadas é a incorporação da IA diretamente às aplicações empresariais. Nesse modelo, a inteligência artificial deixa de ser um recurso acessado separadamente e passa a fazer parte dos próprios processos de negócio.
É o caminho seguido por diferentes fornecedores do mercado, utilizando IA para apoiar previsões, identificar anomalias, recomendar ações ou automatizar atividades específicas sem que o usuário precise recorrer a ferramentas externas.
Essa abordagem também está relacionada à governança. Ao manter a inteligência artificial dentro do ambiente do ERP, as empresas conseguem estabelecer controles de acesso, políticas de segurança e mecanismos de proteção de dados, reduzindo a necessidade de que usuários utilizem ferramentas externas sem supervisão.
Outra frente que ganhou força recentemente foi a aproximação dos ERPs com grandes modelos de linguagem. Nesse caso, a IA passa a funcionar como uma interface entre o usuário e o sistema, permitindo consultas e comandos em linguagem natural.
Esse movimento ganhou visibilidade com anúncios de ERPs operáveis por modelos como ChatGPT e Claude. A proposta muda a experiência de uso, mas não necessariamente altera a lógica interna dos processos: a inteligência artificial atua como uma camada de interação que facilita o acesso às informações e funcionalidades do sistema.
Mais recentemente, uma terceira pauta entrou para a discussão: as aplicações agênticas.
Diferentemente de um assistente, que responde perguntas e auxilia o usuário, um agente de IA é desenvolvido para executar tarefas, coordenar fluxos de trabalho e tomar decisões dentro de regras previamente estabelecidas.
A mudança está no nível de autonomia. Enquanto um assistente depende de comandos humanos para conduzir uma atividade, um agente pode receber um objetivo, analisar informações, acionar sistemas e executar etapas de um processo.
Esse avanço, porém, também aumenta a necessidade de governança. Quanto maior a autonomia da IA, mais importantes se tornam mecanismos de supervisão, rastreabilidade e definição clara de responsabilidades.
Essa evolução ajuda a explicar o crescimento do conceito de "AI-first". A expressão não significa apenas adicionar recursos de inteligência artificial a um ERP existente, mas pensar aplicações e processos considerando a IA como parte central da experiência.
Enquanto essas transformações acontecem dentro das aplicações, outro movimento avança na infraestrutura tecnológica: o MCP (Model Context Protocol).
O MCP não é um tipo de inteligência artificial, mas um protocolo criado para facilitar a comunicação entre modelos de IA e sistemas corporativos. Na prática, ele funciona como uma ponte que ajuda diferentes aplicações e assistentes a acessarem informações e ferramentas de forma padronizada.
Essa capacidade ganha relevância em empresas que utilizam diversos softwares, como ERP, CRM, plataformas financeiras e sistemas específicos de negócio. Em vez de criar conexões isoladas entre cada ferramenta, protocolos como o MCP podem facilitar a integração entre diferentes ambientes.
A principal mudança trazida pela IA ao mercado de ERP talvez não esteja apenas na tecnologia, mas no vocabulário que passou a acompanhar essa transformação.
Expressões como "IA incorporada", "assistentes", "agentes", "AI-first", "MCP" ou "integração com ChatGPT" não são sinônimos. Elas representam formas diferentes de inserir inteligência artificial nas aplicações empresariais e refletem estratégias distintas adotadas pelos fornecedores.
Para as empresas, a pergunta já não deveria ser apenas se um ERP possui IA.
Mais importante é entender qual papel essa inteligência desempenha dentro da operação: ela responde perguntas, apoia decisões, executa processos ou redefine a forma como as pessoas interagem com o sistema? E quais mecanismos garantem que essa utilização aconteça de forma segura e alinhada às regras da organização?
A resposta ajuda a compreender não apenas as diferenças entre as soluções disponíveis, mas também o estágio de maturidade da própria transformação digital.
