Artigo: IA acelera transformação do ERP nas empresas

Por décadas, os sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) sustentaram os processos críticos das organizações, do financeiro à cadeia de suprimentos. Mas a longevidade desses sistemas também trouxe um desafio: o legado tecnológico. Com a adoção de inteligência artificial, aprendizado de máquina, automação e uso de analytics, é possível automatizar, prever e aprender com os dados. 

Dessa forma, a IA transforma um passivo – o legado – em vantagem competitiva. E ao fazê-lo com segurança, governança e velocidade, viabiliza uma nova era em que o ERP não é mais um entrave, mas o coração digital da empresa.

O problema do legado: rigidez, custo e risco

Sistemas legados de ERP, como os implementados em on-premises desde os anos 1990 e 2000, foram projetados para operar sob lógicas muito diferentes das exigidas hoje. Segundo levantamento da EY, cerca de 70% das organizações que ainda operam com ERPs legados afirmam que a falta de interoperabilidade prejudica suas estratégias digitais. O que antes era sinônimo de eficiência e integração faz hoje com que as empresas enfrentem problemas como:

• Falta de flexibilidade para novos modelos de negócio (ex: e-commerce, omnicanalidade, ESG, tokenização).
• Custo alto de manutenção e suporte técnico.
• Risco de segurança cibernética por falta de atualizações e compliance.
• Baixa capacidade de integração com tecnologias modernas (ex: APIs, cloud, analytics em tempo real).
• Dificuldade para treinar ou substituir profissionais que dominam linguagens antigas como ABAP ou Cobol.

IA para modernizar sem paralisar

A inteligência artificial e o machine learning estão sendo aplicados em diferentes etapas da transformação de ERPs legados. O material da EY aponta três frentes principais:

1) Diagnóstico inteligente de processos

Antes de migrar, é necessário mapear quais processos são utilizados de fato, quais podem ser descontinuados e onde estão os gargalos. Com algoritmos de IA, é possível fazer isso de forma automática e com muito mais profundidade.

• Ferramentas de process mining baseadas em IA analisam logs e identificam pontos críticos, redundâncias e exceções que seriam invisíveis a um mapeamento manual.
• A IA também classifica dados e processos em categorias como “migrável”, “necessita adaptação” ou “obsoleto”.

2) Limpeza e padronização de dados

Um dos maiores entraves à migração para Cloud ERP é a má qualidade dos dados históricos. A IA é usada para:

• Deduplicar registros, padronizar campos, identificar erros e preencher lacunas.
• Realizar “matching inteligente” entre dados antigos e novos modelos (por exemplo, NCMs, códigos de produto, fornecedores).

Empresas que adotaram esse modelo relataram reduções de até 60% no tempo de preparação de dados para migração, segundo estudo do MIT Sloan Management Review.

3) Automação da migração e testes

Alguns fornecedores e parceiros de ERP já utilizam IA para automatizar partes do processo de migração:

• Geração automática de scripts de conversão de dados.
• Simulação de cenários para prever impactos de processos migrados.
• Identificação de falhas de compatibilidade ou regressão em testes integrados.

Além disso, a IA pode aprender com migrações anteriores, sugerindo caminhos mais eficientes para projetos similares.

*Esta é uma versão adaptada do artigo publicado inicialmente no The Shift. No próximo artigo, saiba como tornar o ERP uma plataforma inteligente.