# IA no PRIMAVERA ERP: guia para indústrias em Portugal > Source: https://netray.co/pt/primavera-erp-ia-industria-portugal > Language: pt > Publisher: Netray (netray.co) É possível pôr uma IA a responder a perguntas sobre o PRIMAVERA ERP sem tirar os dados da empresa: um modelo aberto corre em servidores seus, lê as bases de dados em modo só de leitura e mostra sempre a consulta que usou. Funciona bem para stocks, ordens de fabrico, compras e margens; não substitui a parametrização do ERP nem o trabalho do seu parceiro PRIMAVERA. Muitas PME industriais portuguesas têm o PRIMAVERA a funcionar há mais de uma década. Os dados estão lá todos: artigos, fichas técnicas, ordens de fabrico, encomendas a fornecedores, guias de remessa, faturas. O problema é o tempo que se perde a extrair informação: o responsável de produção pede uma lista ao administrativo, que exporta para Excel, filtra, corrige e envia por email. A IA aplicada ao ERP resolve esse passo intermédio. Em vez de construir mais um mapa ou relatório, a pessoa pergunta em português, por exemplo, quais as encomendas de clientes em atraso por falta de matéria-prima, e recebe a resposta com a tabela e a consulta SQL que a gerou. Este guia explica o que é realista, onde ficam os dados e como começar sem pôr em risco a faturação. ## Onde a IA ajuda de facto no PRIMAVERA Os melhores casos são perguntas que hoje exigem cruzar várias tabelas ou vários módulos: stock disponível contra necessidades de produção, preço médio de compra por fornecedor ao longo do tempo, margem real por cliente depois de custos de fabrico, ou documentos de compra que ainda não foram conferidos com a fatura do fornecedor. Um segundo grupo é o trabalho com texto: ler as descrições de artigos, as observações em encomendas e os emails de fornecedores para sugerir classificações, detetar artigos duplicados ou preparar a resposta a uma reclamação. Aqui a IA propõe e uma pessoa aprova; nada é gravado no ERP sem confirmação. - Consultas em linguagem natural sobre stocks, compras, vendas e produção. - Deteção de artigos duplicados e de fichas técnicas incompletas. - Alertas de ruturas prováveis com base em consumos e prazos de entrega reais. - Resumo de encomendas em atraso por cliente, para a equipa comercial. - Apoio à conferência de faturas de fornecedores com guias de receção. ## Arquitetura: o que corre onde A configuração típica usa um modelo de linguagem aberto (da classe Llama, Qwen, Mistral ou Gemma) servido com vLLM ou Ollama num servidor com GPU na sua rede, ou num cloud privado em território da União Europeia. A camada de acesso liga-se à base de dados do PRIMAVERA com um utilizador só de leitura e expõe apenas as vistas que a empresa autorizar. Os dados não saem para serviços externos de IA. O sistema regista cada pergunta, a consulta executada e o utilizador, o que ajuda em auditorias internas e em pedidos ao abrigo do RGPD. Se o PRIMAVERA estiver em cloud do fabricante, o desenho muda: a ligação passa pelas interfaces disponibilizadas e há que confirmar com o parceiro o que é permitido. ## Permissões, RGPD e informação sensível O ERP tem dados de pessoas: contactos de clientes e fornecedores, empresários em nome individual, por vezes recursos humanos. O assistente deve herdar os perfis de acesso do PRIMAVERA, para que o diretor de produção não veja salários só porque fez uma pergunta bem formulada. Na prática define-se uma lista de tabelas e colunas visíveis por perfil, mascaram-se campos como NIF e IBAN quando não são necessários e guardam-se os registos de utilização num sistema à parte. O tratamento deve constar do registo de atividades de tratamento da empresa e ser comunicado ao encarregado de proteção de dados, se existir. - Utilizador de base de dados só de leitura, por defeito. - Vistas autorizadas em vez de acesso à base inteira. - Registo completo de perguntas, consultas e respostas. - Aprovação humana antes de qualquer escrita no ERP. ## Como começar: avaliação e piloto Recomendamos começar por uma avaliação curta: perceber a versão do PRIMAVERA, se há personalizações, onde estão as bases de dados e quais as cinco perguntas que mais tempo roubam à equipa. Escolhe-se então um caso único, por exemplo stocks e compras, e faz-se um piloto de poucas semanas com um grupo pequeno de utilizadores. O sucesso mede-se com critérios simples definidos à partida: percentagem de perguntas respondidas corretamente em comparação com o resultado de um relatório conhecido, e tempo poupado por semana. Só depois se alarga a outros módulos ou se liga a documentos como fichas técnicas e certificados. ## Quando não vale a pena Se a empresa só precisa de três ou quatro mapas fixos, um bom relatório ou um painel de Business Intelligence custa menos e é mais previsível. Se o PRIMAVERA está com dados mal introduzidos, artigos sem custo ou stocks que não batem com o inventário, a IA vai amplificar o problema e o primeiro trabalho é limpar os dados. Também convém perguntar ao seu parceiro PRIMAVERA o que a própria solução já oferece em análise e automação. Se cobrir o que precisa, use-a. Uma camada de IA privada faz sentido quando as perguntas atravessam várias fontes, quando os dados não podem sair da empresa ou quando se pretende ligar o ERP a documentos e ao chão de fábrica. ## FAQ ### A IA altera dados no PRIMAVERA? Não por defeito. O acesso é de leitura. Se for desejável gravar algo, por exemplo criar um rascunho de requisição, a ação fica pendente até uma pessoa a aprovar. ### Os dados da empresa são enviados para a internet? Num desenho local, não. O modelo corre nos seus servidores ou num cloud privado escolhido por si, e as consultas ficam registadas. ### Precisamos de GPU própria? Para um grupo pequeno de utilizadores basta um servidor com uma GPU de gama profissional. Também é possível usar capacidade de GPU em cloud privado na UE. ### Serve para versões antigas do PRIMAVERA? Depende da estrutura da base de dados e das personalizações. Por isso a avaliação inicial mapeia primeiro tabelas, vistas e extensões existentes. ### Quanto tempo demora um piloto? Normalmente algumas semanas para um caso de uso, desde a avaliação até à primeira ronda de utilizadores. O prazo real depende do estado dos dados.