Administrar uma empresa hoje não é um problema de falta de informação. O desafio é dar sentido ao que acontece no dia a dia. Vendas, custos, entradas e saídas, movimentações de estoque e contas a pagar e a receber. Quando esses dados ficam espalhados entre planilhas, anotações e sistemas isolados, a gestão vira esforço operacional, não análise.
É por isso que muitas empresas adotam um sistema de gestão ERP. Ele centraliza a operação em um único lugar, registra cada movimentação e organiza as informações de forma consistente. O financeiro se conecta ao estoque, que se conecta às vendas. O resultado é maior controle por meio de indicadores e relatórios confiáveis.
Mas o aumento de organização resolve apenas parte do problema.
Análise de Dados do ERP: Quando os Relatórios Não São Suficientes
Depois que os dados estão concentrados, surge uma nova demanda. Não basta ter relatórios. É preciso responder perguntas que ajudem a decidir rotas estratégicas para o negócio, por exemplo:
- O que mudou nas vendas este mês?
- Onde a margem começou a cair?
- Quais produtos estão ocupando espaço no estoque sem retorno proporcional?
- Como agir com base em uma análise da curva ABC?
- Como fazer uma análise de centros de custos por departamento ou por projeto?
É nesse ponto que muitas empresas travam. A informação existe, mas transformá-la em leitura rápida exige tempo, cruzamentos e análise manual (que geralmente é bastante demorada e propensa a erros).
A questão é que o dado está disponível, mas a interpretação não acompanha a velocidade da operação. Bom, pelo menos até um tempo atrás não acompanhava.
Isso porque hoje o empresário e os colaboradores não precisam perder tardes debruçados em intermináveis bancos de dados, cruzar informações em diferentes fontes, fazer cálculos avançados usando planilhas para, no fim, se depararem com inconsistências e passar outras horas em busca de erros manuais.
Certamente você já deve ter entendido que a alternativa para isso se encontra no universo das ferramentas de Inteligência Artificial (IA). Mas o papel da IA não é substituir os sistemas existentes, e sim ampliar a capacidade de análise sobre os dados já disponíveis.
Confira também: Gestão Ágil: Como Dados em Tempo Real Transformam Tomadas de Decisão
Inteligência Artificial na Análise de Dados do ERP
A IA não aparece como um sistema novo nem como substituta do ERP. Pelo contrário, ela funciona como uma camada de análise sobre a base já estruturada por meio do sistema de gestão, aperfeiçoando o trabalho humano de análise ao invés de simplesmente substituí-lo.
A tomada de decisão com base no trabalho sinérgico dessas ferramentas sempre deve recair em uma pessoa, pois nem a inteligência artificial nem o sistema ERP conseguem englobar por completo a complexidade da gestão empresarial.
Ao utilizar a IA como apoio na análise, torna-se possível trabalhar a partir de perguntas diretas e obter respostas consolidadas em poucos segundos.
A mudança não está em produzir mais informação, mas em reduzir a distância entre o que acontece na rotina empresarial e a decisão que precisa ser tomada para mitigar problemas ou potencializar oportunidades.
Mas como tirar isso do papel sem complicar a operação? A ideia é organizar essa jornada em três frentes práticas, começando pelo básico: a qualidade do que você alimenta no sistema.
Pilar 1: A Base da Análise: Dados Confiáveis no ERP
Antes de qualquer análise com Inteligência Artificial, existe uma condição básica: dados empresariais organizados, completos e centralizados. Quando informações ficam espalhadas entre planilhas paralelas, controles informais ou lançamentos incompletos, a dificuldade não está na ferramenta de análise. O problema começa na própria base.
O papel do ERP é garantir essa consistência. Ao concentrar financeiro, vendas, estoque e demais operações em um único ambiente, o sistema passa a registrar a rotina da empresa de forma contínua e integrada. Indicadores, históricos e relatórios refletem o que de fato aconteceu, sem dependerem de consolidações manuais ou conferências frequentes.
Mas essa organização, por si só, não resolve tudo.
A qualidade da análise depende também da forma como os dados podem ser consultados. E, principalmente, da liberdade para combiná-los conforme a necessidade.
Análises avançadas no ERP
É nesse ponto que entram recursos de análise mais avançados dentro do próprio ERP, como o módulo TotalAnalytics do TotalERP. Com ele, é possível construir relatórios personalizados a partir das informações já registradas no sistema, definindo filtros, agrupamentos e colunas de acordo com cada situação. Com isso, é possível gerar relatórios a partir de diferentes módulos do sistema, como comercial, financeiro, estoque e administrativo, reunindo essas informações em uma única análise.
Para que você tenha uma ideia concreta, isso permite ir além dos relatórios pré-definidos do sistema. Em vez de depender apenas de modelos padrão, o usuário pode montar análises específicas conforme a necessidade, definindo os campos, os filtros e os agrupamentos mais relevantes para cada situação.
Dessa forma, torna-se possível cruzar informações de diferentes áreas, comparar períodos, acompanhar resultados por vendedor, produto, cliente ou centro de custo e ajustar a análise sempre que surgir uma nova dúvida, sem a necessidade de exportar dados ou montar planilhas externas.
Como os módulos do sistema estão integrados, todas essas análises partem da mesma base de dados. As informações permanecem atualizadas, rastreáveis e alinhadas à operação da empresa.
Sem essa estrutura, qualquer tentativa de aprofundar a análise, seja em planilhas mais complexas ou com o apoio de Inteligência Artificial, tende a produzir conclusões frágeis. A qualidade das respostas depende, inevitavelmente, da qualidade das informações de origem.
Com os dados organizados, integrados e acessíveis, a empresa deixa de gastar tempo preparando informações e passa a concentrar o esforço em interpretá-las. É a partir desse ponto que o apoio da Inteligência Artificial passa a fazer sentido.
Pilar 2: Inteligência Artificial na Análise de Dados do ERP
Com a base organizada e os relatórios estruturados no ERP, surge um novo desafio. Ter acesso aos dados não significa, necessariamente, conseguir interpretá-los com rapidez.
Relatórios personalizados, como os gerados pelo TotalAnalytics, permitem cruzar informações e chegar ao nível de detalhe necessário. Ainda assim, a etapa de análise costuma ser manual. Tabelas extensas precisam ser examinadas, comparações feitas e variações relevantes identificadas. Esse processo exige tempo e, muitas vezes, depende da experiência de quem está analisando.
É nesse ponto que a Inteligência Artificial generativa passa a atuar.
Em vez de percorrer os dados linha por linha, o usuário pode exportar um relatório do ERP e utilizá-lo como base para perguntas diretas. A IA analisa o conjunto de informações e ajuda a identificar padrões, exceções e relações que não são imediatamente (ou facilmente) visíveis.
Alguns exemplos práticos:
Identificação de desvios e oportunidades
Na prática, você pode abrir o relatório de vendas e perguntar direto para a IA:
- Dê uma olhada nesses números: tem algum produto vendendo mais, mas deixando menos lucro no bolso?
- Onde é que o “bicho está pegando” no prazo de pagamento?
Análise de relações entre variáveis
Com dados de custos e faturamento por região, a consulta pode ser:
- “Há relação entre o aumento de custos logísticos e a queda no volume de pedidos em determinada região?”
Síntese para tomada de decisão
Diante de um conjunto de indicadores financeiros ou operacionais:
- “Resuma os principais pontos de atenção deste relatório e indique os fatores que mais impactaram o resultado do período.”
O papel de cada ferramenta se complementa. O ERP registra e organiza as operações. O TotalAnalytics ou outros relatórios empresariais permitem montar as análises necessárias. A Inteligência Artificial apoia a etapa seguinte, ajudando a interpretar o conteúdo desses relatórios.
Confira também: Como a Inteligência Artificial ajuda empresas a otimizarem processos e ganhar competitividade?
Pilar 3: Ferramentas de IA para Análise de Dados do ERP na Prática
Com os dados organizados no sistema de gestão empresarial e os relatórios estruturados, o uso da Inteligência Artificial pode ser incorporado à rotina sem a necessidade de projetos complexos. Na maioria dos casos, basta exportar relatórios do sistema e utilizá-los como base para perguntas diretas.
A seguir, exploramos algumas ferramentas que podem ser utilizadas nesse processo, cada uma com aplicações específicas para análise de dados e apoio à gestão.
ChatGPT: Análise exploratória e síntese de relatórios
O ChatGPT é uma das ferramentas mais populares de IA e uma das primeiras a popularizar o termo “IA generativa”.
Pense nele como um “estagiário de luxo” para seus dados. Você exporta o relatório do TotalAnalytics ou alguma outra base de dados, joga lá e pede um resumo dos três principais gargalos. Ele é ótimo para limpar o excesso de informação e te entregar o que realmente importa.
Além disso, alguns usos comuns para análises de informações empresariais são:
- Identificar produtos ou clientes com comportamento fora do padrão.
- Pedir um resumo dos principais pontos de um relatório financeiro ou comercial.
- Solicitar hipóteses para explicar uma variação de resultado.
- Transformar números em um texto claro para comunicação com a equipe.
O ganho está na velocidade de leitura inicial, especialmente quando o volume de dados é grande.
Microsoft Copilot: Análise direta em planilhas
Se você não sai do Excel, o Copilot é o seu braço direito. O ganho aqui é não precisar sofrer com fórmulas complexas (ou com vídeos tutoriais que apenas te ensinam a passar raiva); você pede o gráfico em linguagem comum e ele monta a visualização na hora.
Entre as aplicações práticas:
- Criar análises automáticas sobre tabelas de vendas ou custos.
- Gerar gráficos a partir de comandos em linguagem natural, sem precisar dominar habilidades técnicas específicas.
- Identificar tendências ou anomalias em séries de dados.
- Resumir o conteúdo de uma planilha em linguagem executiva.
Esse tipo de integração reduz o tempo entre a exportação do ERP e a análise. A análise já vem “mastigada”, cabendo ao empresário tomar a ação que julgar melhor.
NotebookLM: Análise de fontes e relatórios complexos
O NotebookLM é muito útil quando a análise envolve múltiplos documentos ou relatórios mais extensos. Em vez de trabalhar com dados isolados, a ferramenta permite carregar arquivos como PDFs, planilhas ou textos e tratá-los como uma base de consulta.
Isso permite:
- Comparar relatórios de períodos diferentes dentro do mesmo ambiente.
- Fazer perguntas específicas sobre o conteúdo dos documentos.
- Gerar resumos executivos a partir de várias fontes.
- Identificar padrões ou mudanças relevantes ao longo do tempo.
Para quem precisa analisar relatórios recorrentes ou consolidar informações de diferentes áreas, o NotebookLM funciona como um repositório de análise, mantendo o contexto das fontes utilizadas.
Adoção gradual e cuidados com o uso de dados em ferramentas de IA no mundo empresarial
Essas ferramentas possuem versões gratuitas ou planos de entrada que permitem testar suas funcionalidades sem investimento inicial. Isso facilita uma adoção gradual, começando por análises exploratórias e avaliações pontuais antes de incorporar o uso à rotina da empresa.
Um ponto de atenção importante: cuidado com o que você “sobe” para a nuvem. Não precisa expor o CPF de cada cliente ou o lucro líquido exato. O segredo é trabalhar com dados consolidados ou remover nomes e documentos antes de pedir a análise. Segurança e LGPD vêm sempre em primeiro lugar.
Também é importante verificar as políticas de privacidade de cada ferramenta e, quando houver necessidade de uso recorrente ou com informações mais críticas, considerar versões corporativas que ofereçam controles adicionais de segurança.
Independentemente da ferramenta, o princípio permanece o mesmo. A Inteligência Artificial não substitui o julgamento do gestor. Ela reduz o tempo necessário para localizar padrões, organizar a leitura dos dados e estruturar uma interpretação inicial.
Com os dados consolidados no ERP e relatórios bem definidos, essas ferramentas passam a atuar como um apoio prático para transformar informação em decisão no ritmo da operação.
Confira também: LGPD – o que é e como sua empresa pode se adequar a ela
O próximo passo para uma gestão orientada por dados
Quando os dados estão organizados no ERP, as análises podem ser construídas com flexibilidade e a interpretação passa a contar com o apoio da Inteligência Artificial, a gestão muda de patamar.
No fim das contas, a tecnologia serve para você parar de brigar com planilhas e começar a olhar para o futuro do negócio. É trocar o tempo gasto digitando por tempo gasto “estrategizando”, com a segurança de que os dados do seu TotalERP estão trabalhando para você, e não o contrário.
Em um ambiente de negócios cada vez mais dinâmico, ter clareza sobre a operação não é mais uma vantagem. É uma condição básica para reagir rápido, corrigir desvios e aproveitar oportunidades no momento certo.
Se a empresa ainda depende de planilhas paralelas, controles informais ou análises demoradas, o impacto não é apenas na rotina. Decisões ficam mais lentas, problemas demoram a aparecer e oportunidades acabam sendo identificadas tarde demais.
Com os dados centralizados no ERP, relatórios personalizados no TotalAnalytics e o apoio da Inteligência Artificial na leitura das informações, a empresa passa a trabalhar com uma base mais sólida para decidir no dia a dia.
Se você quer ver como isso funciona na prática, a equipe do TotalERP pode apresentar o sistema e mostrar como estruturar seus dados e análises. Basta clicar no botão do WhatsApp e falar com um especialista para uma demonstração gratuita.
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