Perguntar ao ERP
Consultas em linguagem natural ao ERP
Resposta curta
Consulta em linguagem natural significa perguntar ao ERP em português e receber uma resposta baseada nos dados reais, com a consulta exibida para conferência. Funciona bem quando a leitura é somente leitura, respeita os perfis de acesso e o modelo roda no seu ambiente.
Todo gestor industrial já esperou dias por um relatório que era, no fundo, uma pergunta simples: quais pedidos estão atrasados, quanto compramos deste fornecedor, qual o estoque parado acima de noventa dias. O ERP tem a resposta, mas chegar a ela exige uma tela certa, um relatório pronto ou um analista disponível.
Os modelos de linguagem permitem fazer a pergunta como se fala. A diferença entre uma demonstração bonita e uma ferramenta confiável está nos detalhes: como a pergunta vira consulta, como se evita resposta inventada e como se protegem os dados. É isso que este guia explica.
Como a pergunta vira resposta
O fluxo típico tem quatro passos. O modelo interpreta a pergunta, a camada de recuperação identifica as tabelas e campos relevantes a partir de uma descrição do esquema do ERP, o sistema gera uma consulta de leitura e a executa sobre o banco, e por fim o modelo explica o resultado em português. A consulta gerada é mostrada ao usuário.
Esse desenho evita o erro clássico de pedir ao modelo que responda de memória. A resposta vem sempre do dado executado, e o texto apenas a descreve. Se a consulta não retorna nada ou o esquema não cobre a pergunta, o agente deve dizer que não sabe em vez de preencher a lacuna.
- Interpretação da pergunta e do contexto do usuário
- Seleção de tabelas e campos com base na descrição do esquema
- Geração e execução de consulta somente leitura
- Resposta em português com a consulta visível
- Recusa quando o dado não existe ou não é permitido
Exemplos de perguntas úteis na indústria
No dia a dia de uma fábrica, as perguntas mais valiosas atravessam módulos: quais pedidos de venda da próxima semana dependem de componentes ainda sem entrega confirmada; qual a variação de preço de determinado item nos últimos seis pedidos de compra; quais ordens de produção estão abertas há mais de trinta dias; qual o estoque por depósito de itens com giro baixo.
Para diretoria e finanças, aparecem perguntas sobre contas a receber vencidas por cliente, margem por família de produto e evolução de custo. Essas perguntas dependem de regras de negócio e definições claras, como o que significa margem na sua empresa, e é recomendável registrá-las numa camada semântica ou glossário que o agente consulte.
- Pedidos em risco por falta de material
- Histórico de preços e prazos por fornecedor
- Ordens de produção antigas e estoque de baixo giro
- Inadimplência e margem por cliente ou família
- Comparação de períodos sem montar planilha
Precisão: como evitar respostas erradas
O risco principal é uma consulta que parece certa e traz o número errado, por exemplo somando duas vezes por causa de um join, ou ignorando uma moeda. As defesas são conhecidas: descrição cuidadosa do esquema, glossário de termos de negócio, consultas de exemplo validadas, limites de tempo e linhas, e a exibição do SQL para quem sabe lê-lo.
No piloto vale montar um conjunto de perguntas com resposta conhecida e medir a taxa de acerto antes de liberar para os usuários. Nenhuma ferramenta honesta promete cem por cento. O que se promete é transparência: o usuário vê de onde veio o número e pode contestá-lo.
Permissões, privacidade e LGPD
O acesso deve usar os papéis do próprio ERP, de modo que cada pessoa só consulte o que já poderia ver. Uma conta de leitura genérica com acesso a tudo é um erro comum e arriscado, pois o comprador poderia perguntar sobre salários. A solução correta aplica filtros por perfil e registra quem perguntou o quê.
Em relação à LGPD, bancos de ERP contêm dados pessoais de funcionários, clientes e fornecedores. Rodar o modelo na sua infraestrutura evita enviar esses dados a terceiros, e campos sensíveis podem ser mascarados. Cabe à empresa definir base legal, retenção e transparência com os titulares, em conjunto com o encarregado de dados.
Implantação privada e como começar
A implantação usa modelos abertos servidos com vLLM ou Ollama nas suas GPUs ou numa nuvem privada, com o conector do ERP em modo somente leitura. Funciona sobre sistemas como SAP, TOTVS Protheus, Infor, Sankhya e NetSuite, além de bancos e pastas de documentos por meio do DataRay.
Para começar, escolha uma área, por exemplo compras ou PCP, liste vinte perguntas reais e meça acerto, tempo e adoção. Em poucas semanas fica claro se a ferramenta merece ser ampliada. Se o relatório que você precisa já existe pronto e é usado, não há motivo para trocá-lo por IA.
Quando uma BI ou o recurso do fornecedor basta
Se as suas perguntas se repetem e já estão em dashboards de BI bem mantidos, o ganho da linguagem natural é pequeno. Ela brilha nas perguntas únicas, que não valem um relatório novo, e quando o usuário não sabe qual tela abrir.
Alguns fornecedores de ERP já oferecem assistentes próprios. Se você aceita que os dados passem pelos serviços deles e o assistente cobre os seus casos, pode ser o caminho mais simples. A abordagem privada se justifica por requisitos de sigilo, ERP on-premise ou necessidade de cruzar várias fontes.
Perguntas frequentes
A IA pode alterar dados do ERP quando eu pergunto?
Não no padrão. A consulta é somente leitura, e qualquer escrita exige aprovação humana explícita.
Como sei que o número está certo?
O agente mostra a consulta executada, e o piloto mede a taxa de acerto contra perguntas com resposta conhecida. Você sempre pode comparar com a tela do ERP.
Cada usuário vê apenas o que seu perfil permite?
Sim, o acesso deve seguir os papéis do ERP. Isso precisa ser verificado na avaliação, pois contas de leitura genéricas são um risco comum.
Funciona em português do Brasil, com os termos da minha empresa?
Sim, e um glossário com os termos e definições internos, como o que é margem ou atraso, melhora muito a precisão.
Preciso enviar os dados para a nuvem?
Não. O modelo pode rodar nas suas GPUs ou em nuvem privada, inclusive sem acesso à internet.
Substitui o BI que já temos?
Em geral complementa. Dashboards continuam ideais para indicadores recorrentes, e a linguagem natural atende às perguntas pontuais.
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