ANDRE REBELLO

Apesar de serem peças centrais na gestão das empresas, os ERPs tradicionais como SAP, Oracle e TOTVS se tornaram verdadeiros dinossauros: sistemas caros, lentos e difíceis de adaptar. Em um mundo acelerado, onde a Inteligência Artificial Generativa já permite interações em linguagem natural, automações inteligentes e configurações instantâneas, esses sistemas legados travam a inovação.

Enquanto a IA avança com velocidade, muitos ERPs ainda exigem longos projetos para pequenas mudanças. O descompasso é claro: estamos na era da agilidade, mas operando com ferramentas do passado. Este estudo compara os principais ERPs do mercado e mostra como a IA generativa está abrindo espaço para uma nova geração de sistemas mais inteligentes, flexíveis e acessíveis – prontos para substituir os gigantes do passado (será?).

Comparativo técnico entre SAP, Oracle e TOTVS Protheus

Inicio esta pesquisa apresentando um resumo das diferenças entre os principais ERPs (Enterprise Resource Planning) do mercado – SAP, Oracle (ERP Cloud/E-Business) e TOTVS Protheus – é importante comparar aspectos técnicos e operacionais. A tabela a seguir resume quatro critérios chave (custos, customizações, dependência de consultorias e flexibilidade) para cada fornecedor, com base em dados e fontes disponíveis:

Critério	SAP (ECC/S/4HANA)	Oracle (E-Business/Fusion/NetSuite)	TOTVS Protheus
Custo de licenciamento e manutenção	Elevado: Implementações SAP envolvem altos custos de licenças, consultoria, treinamento e infraestrutura​. Além do custo inicial, há manutenções anuais (~20% do valor da licença) e investimentos contínuos para atualizações.	Elevado (porém variáveis): Oracle ERP tradicional também exige grande investimento inicial e manutenção. Em modelos cloud (ex: Oracle Fusion ou NetSuite), cobra-se assinatura por usuário/módulo​, o que traz previsibilidade mas ainda assim com custo significativo para empresas maiores.	Mais acessível: TOTVS pratica preços voltados ao mercado local (Brasil), com licenciamento misto: é necessário adquirir a plataforma (ex. Fluig) uma vez + assinatura mensal por usuário​. Em geral, o custo inicial do Protheus é menor que o de SAP/Oracle, tornando-o popular em médias empresas. Porém, há taxas de manutenção e custos por módulo que podem crescer conforme a empresa expande.
Tempo e custo de customizações e atualizações	Customização complexa: SAP é altamente configurável, mas adequar completamente às necessidades específicas pode ser demorado e caro. Integrações com outros sistemas exigem especialistas e podem prolongar projetos. Atualizações de versão (ex: migração do ECC para S/4HANA) costumam ser projetos longos.	Relativamente ágil: A Oracle oferece ferramentas de customização mais amigáveis em suas soluções modernas. Por exemplo, clientes Oracle NetSuite aprendem na implantação e podem personalizar telas, campos, relatórios e fluxos de trabalho sem programar tudo do zero​. A plataforma permite código em linguagens comuns (JavaScript no NetSuite) e APIs abertas, reduzindo tempo e custo de ajustes. Atualizações em ERPs cloud da Oracle tendem a ser automáticas e transparentes para o usuário​.	Lento e oneroso se fora do padrão: Customizações no Protheus exigem desenvolvimento em ADVPL (linguagem proprietária)​. O cliente pode desenvolver internamente, mas o código precisa ser feito por desenvolvedor homologado e aprovado pela TOTVS (SLA ~1 semana por análise)​. Não há ferramentas gráficas de workflow (tudo via código) e integrações não contam com APIs abertas, o que aumenta esforço de desenvolvimento e teste. Atualizações de versão requerem especialistas Protheus e muitas horas: se o sistema estiver padrão, ~200h; com customizações, entre 260h e 400h​, praticamente um miniprojeto a cada upgrade de versão ou patch fiscal.
Dependência de consultorias externas	Alta: Projetos SAP normalmente dependem de integradoras e consultores especializados (funcionais, ABAP, Basis etc.), dada a complexidade do sistema​. Mesmo após go-live, muitas empresas mantêm consultorias de suporte ou AMS. A capacitação interna pode mitigar essa dependência, mas é comum precisar ajuda externa para melhorias significativas ou upgrades.	Moderada: A Oracle possui uma rede de parceiros, mas em soluções cloud modernas o objetivo é reduzir a dependência após a implantação. No caso do NetSuite, a consultoria implementadora configura o sistema e capacita o cliente, que passa a conseguir fazer muitas personalizações sem suporte externo contínuo​. Ainda assim, para projetos maiores ou módulos avançados (EBS, Fusion), consultores especializados são necessários.	Alta: Empresas usuárias de TOTVS frequentemente dependem fortemente de canais de consultoria ou do suporte da própria TOTVS. A necessidade de homologação de qualquer customização e a ausência de APIs públicas aumentam a dependência do fornecedor. A aplicação de patches ou mudanças legais exige profissionais Protheus experientes, muitas vezes terceirizados. Dessa forma, a autonomia do cliente é menor, levando a custos contínuos com consultoria para evoluir o sistema.
Flexibilidade para mudanças de regras de negócio	Média: O SAP incorpora “melhores práticas” padrão de mercado, o que traz robustez porém exige que a empresa geralmente adapte alguns processos ao sistema. É possível criar regras de negócio customizadas via ABAP ou módulos adicionais, mas isso eleva a complexidade e custo​. Muitas organizações preferem evitar customizações pesadas e alinhar seus processos ao padrão SAP para agilizar upgrades.	Alta (em ERPs cloud): As plataformas Oracle modernas são projetadas para serem mais configuráveis e modulares. Por exemplo, no Oracle Fusion/NetSuite é viável ajustar fluxos com configuração ou scripts, atendendo regras específicas sem impactar o núcleo. A existência de APIs e integração facilita alterar partes do processo ou conectar soluções complementares. Assim, há certa flexibilidade para adaptar regras de negócio rapidamente, comparada a ERPs legados.	Baixa: O TOTVS Protheus oferece diversos parâmetros para atender legislação brasileira e processos comuns, mas mudanças fora do escopo padrão requerem desenvolvimento. Implementar novas regras de negócio internas (ex: lógica específica de aprovação, cálculos customizados) implica codificar em ADVPL e submeter à TOTVS, o que inibe respostas ágeis a mudanças. Clientes reportam que processos não cobertos pelo sistema demandam customização com custo adicional, e caso algo não possa ser customizado, a empresa é forçada a mudar seu procedimento para se adequar ao sistema. Em suma, o Protheus tende a ser menos flexível diante de mudanças frequentes ou inovadoras no negócio.

Observação: SAP e Oracle possuem diferentes produtos de ERP (SAP ECC vs. S/4HANA; Oracle E-Business Suite vs. Oracle Fusion Cloud vs. NetSuite). Os dados acima focam em características típicas gerais, com destaque para as soluções mais recentes em nuvem no caso da Oracle (que privilegiam agilidade) e a realidade do ERP Protheus da TOTVS (muito usado no Brasil). Em resumo, SAP e Oracle oferecem suites robustas porém custosas e complexas de evoluir, enquanto o TOTVS Protheus foca no mercado local com menor custo inicial porém com arquitetura mais fechada, o que impacta customizações e flexibilidade.

Desafios atuais dos ERPs tradicionais

Apesar de seu papel crítico na gestão empresarial, os ERPs tradicionais enfrentam diversos desafios nos dias de hoje, sobretudo no que tange à agilidade e custo para evoluir conforme as necessidades do negócio:

• Lentidão para evoluir e se adaptar: Muitos ERPs legados são vistos como monolíticos e inflexíveis, dificultando ajustes rápidos. À medida que o ritmo da inovação nos negócios acelera e surgem novos modelos, muitas empresas acham desafiador que seu software de gestão acompanhe as mudanças do mercado. Sistemas de TI herdados altamente complexos acabam criando obstáculos – implementar novas funcionalidades ou alterar processos pode ser lento e caro, exigindo longos projetos de upgrade ou customização.
• Alto custo de modificação: Adaptar um ERP tradicional às demandas específicas implica investimentos consideráveis. Customizações extensas geram custos adicionais não só de desenvolvimento, mas também de manutenção (cada mudança precisa ser readequada a cada atualização do ERP). Estudos apontam que quando o sistema padrão não supre algum requisito, é possível resolver com customização, porém com custo extra para a empresa. Isso faz com que evoluir o ERP seja um processo oneroso, muitas vezes proibitivo para responder rapidamente a novas oportunidades de negócio.
• Atualizações e upgrades complicados: Diferentemente de softwares modernos em nuvem, muitos ERPs tradicionais (SAP ECC, Oracle EBS, TOTVS Protheus legados) não se atualizam automaticamente. Migrar de versão é quase um novo projeto, exigindo tempo significativo e às vezes paradas no sistema para aplicação de patches. Por exemplo, em um cenário relatado, a migração de versão do TOTVS Protheus com customizações demandou centenas de horas de trabalho especializado. Essa lentidão para aplicar melhorias deixa as empresas defasadas ou reticentes em atualizar, convivendo com sistemas desatualizados por medo do esforço de upgrade.
• Experiência do usuário e produtividade: Processos em ERPs tradicionais podem ser engessados, com interfaces pouco intuitivas, o que torna tarefas simples em operações morosas. Há casos de usuários reclamando de excesso de cliques e telas para realizar ações após adoção de ERP, comparado ao processo anterior. Essa menor usabilidade pode reduzir a agilidade do dia a dia e exigir mais treinamento dos funcionários para usar o sistema eficientemente.
• Pressão por redução de custos: Manter um grande ERP é caro – além das licenças e contratos de suporte, há gastos com infraestrutura (no caso on-premises) e pessoal especializado. Organizações com margens pressionadas veem a complexidade desses sistemas aumentar custos operacionais. Segundo um ebook que obtive da Oracle NetSuite, muitas empresas hoje precisam simplificar e automatizar para reduzir custos, mas seus ERPs legados dificultam essa simplificação devido à alta complexidade​. Assim, TI vira um centro de custo elevado, e alterações necessárias (por exemplo, para melhorar eficiência) são postergadas pelo custo e tempo envolvidos, o que impacta a competitividade do negócio.

Em suma, os ERPs tradicionais sofrem por ser pesados, rígidos e caros de evoluir (dinossauros?). No cenário atual de negócios dinâmicos, essa lentidão e custo alto para adaptação se tornaram um entrave à inovação. Isso abre espaço para repensar a arquitetura dos sistemas de gestão empresarial, buscando mais flexibilidade e rapidez – terreno onde novas abordagens, como uso de IA generativa, começam a despontar como solução.

Visão futura: um ERP orientado por IA generativa

Diante dos desafios mencionados, a indústria de software vislumbra uma nova geração de ERP potenciada por Inteligência Artificial (IA) generativa. Nesse futuro cenário, o “ERP” como conhecemos seria transformado por capacidades de IA que trariam: configuração mais simples (até conversacional), adaptação contínua e sistemas proativos que se auto-otimizam. Os principais aspectos dessa visão incluem:

• Parametrização via prompts (linguagem natural): Em vez de configurar o sistema através de interfaces técnicas ou programação, a ideia é que usuários possam “conversar” com o ERP para ajustar regras e parâmetros. Por exemplo, definir uma nova política de desconto ou fluxo de aprovação apenas descrevendo em linguagem natural, e o sistema ajustar-se automaticamente. Já vemos movimentos nessa direção: a SAP anunciou o Joule, um copiloto de IA generativa integrado ao seu ERP, que entende comandos em linguagem natural e fornece respostas e ações contextualizadas em tempo real. Da mesma forma, a Senior (empresa brasileira de ERP) introduziu Agentes de IA em seu sistema, permitindo aos usuários obter informações e executar atividades por meio de conversa natural, em vez de telas transacionais tradicionais​. Essa interação mais intuitiva reduz a curva de aprendizado e democratiza o uso do ERP, pois qualquer pessoa pode solicitar relatórios ou mudar uma configuração com um simples comando, como “mostrar fluxo de caixa do último trimestre” ou “alterar limite de crédito para o cliente X”, e o assistente inteligente executaria ou orientaria a mudança.
• Customizações rápidas e automatizadas (low-code/no-code): A IA generativa promete capacitar usuários a criar ou ajustar funcionalidades do ERP sob demanda, sem depender totalmente de programadores. Analistas preveem ERPs com assistentes de código que geram scripts ou módulos personalizados a partir de uma descrição de necessidade. Em outras palavras, um funcionário de negócio poderia pedir: “preciso de um campo extra no formulário de vendas que calcule comissão baseado em X”, e a IA gerar essa customização automaticamente. Ferramentas de IA co-piloto de programação já existem e podem reduzir drasticamente o tempo de desenvolvimento. Liz Herbert, analista da Forrester, comenta que a IA generativa permitirá aos próprios trabalhadores criarem funcionalidades especializadas do ERP por conta própria, usando esses assistentes de código. Assim, alterações que antes levavam semanas por consultores poderão ser implementadas em horas, com o sistema autocompletando boa parte do código/configuração. Essa abordagem aumenta a agilidade e diminui o custo de customização.
• Melhorias sugeridas proativamente via IA: Um ERP orientado por IA generativa não seria passivo, mas sim analítico e consultivo. Ele poderia monitorar constantemente os dados financeiros e operacionais da empresa e, usando IA, identificar oportunidades de otimização. Por exemplo, o sistema analisaria resultados mensais, indicadores de desempenho e até padrões de uso do sistema pelos funcionários para sugerir melhorias de processo ou alertar sobre anomalias. Decisões data-driven seriam facilitadas pela IA explicando cenários e recomendando ações. Já se vislumbra isso em softwares atuais: a IA generativa pode fornecer insights contextuais e recomendações baseadas em grandes volumes de dados, de forma proativa​. Um ERP com essas capacidades poderia, por exemplo, sugerir reajustar o nível de estoque de um produto com base em previsões de demanda, ou recomendar uma mudança no fluxo de aprovação para agilizar compras, tudo embasado pelos dados históricos e em tempo real. No caso da Senior, citada antes, suas aplicações de IA já identificam padrões em dados que antecipam falhas na cadeia produtiva e até otimizam alocação de recursos, liberando gestores para foco estratégico. Ou seja, o sistema passa de ferramenta transacional a um assessor inteligente, indicando onde a empresa pode melhorar eficiência ou reduzir custos.
• Reconfiguração automática de fluxos de negócio: Na visão futura, a IA generativa poderia conferir aos ERPs um grau de adaptação autônoma. O sistema aprenderia com o ambiente e ajustaria seus processos automaticamente conforme as condições mudam, sem precisar de intervenção manual. Por exemplo, se a empresa alterar sua política comercial ou estrutura organizacional, o próprio ERP ajustaria os fluxos de trabalho internos para refletir isso. Há discussões de que um ERP inteligente poderia “aprender e se adaptar” continuamente aos processos, não ficando mais limitado a tarefas pré-programadas. Em termos práticos, a IA monitoraria desempenho dos processos e, se detectasse gargalos ou mudanças no padrão de operações, reconfiguraria etapas para otimização. Um artigo de consultoria descreve que com IA generativa, os ERPs podem ajustar processos de negócios em tempo real com base nas informações coletadas e analisadas, criando uma experiência de gestão altamente personalizada e eficiente. Em suma, o sistema teria capacidade de auto-otimização: executa as operações e simultaneamente melhora a si mesmo, sem precisar esperar por um projeto de melhoria conduzido pelo time de TI.
• Mudança de nome ou conceito (além do “ERP”): Diante de transformações tão profundas, alguns especialistas até sugerem que essa futura geração talvez nem seja mais chamada de ERP, dado que ultrapassaria o planejamento de recursos tradicional. Poderia surgir uma nomenclatura que reflita seu papel mais inteligente e dinâmico – por exemplo, já houve quem propusesse ERO: Enterprise Resource Optimizer (Otimiziador de Recursos Empresariais) para enfatizar a otimização contínua via IA​. Essa sugestão, ainda que informal, indica a percepção de que o termo ERP (planejamento de recursos) é estático diante de um possível sistema que orquestra e melhora recursos de forma autônoma. Outra possibilidade é que esses sistemas passem a ser vistos não como um pacote único, mas como um conjunto de serviços inteligentes integrados (dentro de uma arquitetura de microserviços orientada por IA), diluindo o conceito tradicional de um software monolítico de gestão. Em qualquer caso, o futuro “ERP” orientado por IA generativa representará uma mudança de paradigma – a tecnologia passará a assumir parte do papel estratégico, e não apenas operacional, nos sistemas de gestão.

Discussões atuais sobre o futuro dos ERPs com IA generativa

A visão de um ERP reforçado por IA generativa não está restrita à imaginação – pesquisadores, executivos e analistas de mercado já discutem ativamente esse futuro. Abaixo, destacamos alguns autores e especialistas, bem como artigos relevantes, que abordam essa transformação:

• Liz Herbert (Forrester Research) – Vice-presidente e analista principal da Forrester, é autora do relatório “How Generative AI Will Transform ERP”. Em uma publicação, Herbert afirma que a IA generativa trará diversos benefícios aos ERPs, incluindo liberar funcionários de tarefas repetitivas (como relatórios e e-mails de cobrança) e permitir que eles próprios criem funcionalidades especializadas do ERP via assistentes de código. Ela enxerga até mesmo a possibilidade de um “ERP autônomo” no horizonte​. Suas análises indicam que fornecedores de ERP já investem para incorporar essas tecnologias, e ela reforça a importância de melhorar a experiência do usuário com interfaces inteligentes e personalização​.
• Rui Botelho (Presidente da SAP México) – Em evento recente (SAP House 2024), apresentou o SAP Joule, copiloto de IA generativa da SAP. Botelho destacou que o Joule assistirá até 80% das tarefas mais usadas nos sistemas SAP, agilizando trabalho diário e oferecendo recomendações estratégicas personalizadas para cada usuário​. A SAP posiciona essa IA como algo integrado em toda a sua suíte, capaz de entender o contexto do negócio e responder em linguagem natural​. Isso mostra que uma gigante do ERP já caminha nessa direção, e executivos como Botelho veem a IA generativa como peça central para tornar o ERP mais rápido, inteligente e propositivo.
• Jean Paul Vieira (Diretor de Produto, Senior Sistemas) – Profissional à frente de uma das maiores empresas brasileiras de ERP, vem divulgando uma visão de ERP “IA-first”. Em entrevista, Vieira afirmou querer “revolucionar a forma como utilizamos software de gestão, deixando de usar telas transacionais para executar atividades através de uma conversa natural”. Também enfatiza que a integração de IA nos ERPs gera impacto direto na produtividade, automatizando processos burocráticos e identificando padrões para antecipar problemas. Suas colocações refletem a estratégia da Senior de incorporar agentes inteligentes e mostram, na perspectiva de um fornecedor, os caminhos práticos para chegar ao ERP orientado por IA (foco em UX conversacional e analytics preditivo).
• Paulo Camara (CDO da CI&T) – Em artigo “IA Generativa: o futuro é aqui” no Portal ERP, Camara discute como a IA generativa mudará drasticamente o ambiente de negócios. Ele sugere que a IA generativa tornará obsoleta a forma de trabalho atual, “alterando significativamente a estrutura de custos e, por consequência, redefinindo a economia de escala” em diversos setores. Embora não fale exclusivamente de ERP, o ponto dele indica que sistemas de gestão baseados em IA generativa poderão operar em outra ordem de magnitude de eficiência e flexibilidade, mudando inclusive os modelos de custo (por exemplo, reduzindo necessidade de mão de obra em tarefas operacionais). É uma visão alinhada com a ideia de disrupção nos ERPs: não apenas farão o mesmo mais rápido, mas possivelmente mudarão como as empresas operam e escalam.
• Information Services Group (ISG) – A consultoria ISG publicou previsões indicando que até 2027 todos os fornecedores de software ERP terão IA integrada às suas plataformas, revolucionando a forma de operar processos complexos​. Essa incorporação massiva permitirá executar tarefas contábeis repetitivas de forma muito mais ágil via automação inteligente. A ISG destaca avanços esperados como personalização de processos (ERPs se ajustando automaticamente às necessidades de cada empresa) e melhoria da experiência do usuário com assistentes virtuais e interfaces intuitivas​. Essa visão, divulgada em relatório de tendências, reforça que a integração de IA ao ERP deixou de ser hipótese distante para se tornar um imperativo competitivo nos próximos anos, segundo especialistas do setor.
• Acadêmicos e pesquisadores: No meio acadêmico, estudos sobre IA em sistemas de gestão também ganham força. Por exemplo, trabalhos destacam que ERPs tradicionais podem se transformar em plataformas inteligentes que aprendem com os dados e se adaptam às condições de negócio. Há pesquisas explorando o uso de NLP (Processamento de Linguagem Natural) e agentes conversacionais para interface com ERP, bem como algoritmos de machine learning para otimização de planejamento. Embora ainda iniciais, artigos científicos apontam benefícios tangíveis, como melhoria de acurácia em previsões e detecção de fraudes em dados financeiros através de IA integrada ao ERP. Esses estudos corroboram as tendências vistas pela indústria, adicionando rigor e dados experimentais que demonstram o potencial de um ERP mais inteligente e adaptativo.

Em resumo, há um consenso emergente entre analistas de mercado, líderes de fornecedores e pesquisadores de que a IA generativa impulsionará uma transformação profunda nos ERPs. Os depoimentos acima ilustram expectativas de ganhos em produtividade, autonomia para usuários e sistemas capazes de se autoaprimorar. A discussão agora não é mais “se”, mas “como” e “quando” os ERPs tradicionais vão incorporar essas capacidades de IA para se manterem relevantes.

Soluções emergentes e startups com arquiteturas de ERP flexíveis e IA integrada

Diversas soluções novas – de startups a iniciativas de fornecedores tradicionais – já apontam caminhos para um ERP mais flexível, ágil e de baixo custo de manutenção, frequentemente combinando arquitetura moderna (nuvem, microsserviços) com recursos de IA. Alguns exemplos de destaque:

• Senior ERP (Brasil) – Embora não seja uma startup (empresa consolidada há décadas), a Senior se posiciona como pioneira em ERP com abordagem IA-first. Seu Senior ERP na nuvem traz integração nativa com módulos de Inteligência Artificial. Um diferencial é a rapidez de implantação e migração: a Senior oferece uma migração expressa em ~40 horas, enquanto concorrentes podem levar até 420 horas, e afirma concluir projetos completos em um tempo até 4 vezes menor que a solução similar mais bem posicionada. Essa agilidade decorre de arquitetura modular e ferramentas de conversão automatizada. Além disso, a Senior incorporou agentes de IA específicos (financeiro, logística, etc.) que permitem interação via chat e automatizam tarefas repetitivas, aumentando produtividade. Essas características mostram uma solução focada em facilidade de uso, adaptações rápidas e baixo custo de mudança – exatamente os pontos fracos dos ERPs legados.
• Acumatica (EUA) – É um provedor de ERP em nuvem para pequenas e médias empresas que pode ser considerado uma solução emergente no cenário global. O Acumatica diferencia-se por uma arquitetura cloud-native e orientada a APIs, permitindo aos clientes adquirir apenas os módulos necessários e integrar facilmente com outras aplicações. Nos últimos anos, a empresa adotou uma estratégia “AI-first”, adicionando uma nova interface alimentada por IA e mais de 100 funções de IA no sistema. Por exemplo, o Acumatica introduziu uma UI que aprende os hábitos do usuário e se adapta automaticamente às suas preferências, personalizando telas e fluxos. Também integrou IA em consultas e análises, detectando anomalias em transações e aplicando OCR inteligente para capturar dados de documentos​. Com uma comunidade ativa de 26 mil desenvolvedores contribuindo para melhorias​, o Acumatica exemplifica uma arquitetura aberta e evolutiva, onde updates semestrais entregam centenas de melhorias baseadas no feedback. Em resumo, é um ERP moderno focado em experiência do usuário, personalização e uso extensivo de AI/ML para tornar processos mais eficientes – alinhado ao que se espera de um ERP de nova geração.
• Odoo (Bélgica) – É um ERP de código aberto que vem ganhando tração mundial, especialmente entre pequenas e médias empresas, por oferecer extrema flexibilidade e baixo custo de manutenção. O Odoo possui arquitetura modular (mais de 40 módulos cobrindo várias áreas) e uma forte comunidade open-source. A qualquer momento, a empresa pode adicionar funcionalidades instalando novos módulos sem necessidade de migração complexa. Segundo um parceiro implementador, o Odoo oferece escalabilidade e flexibilidade para se adaptar às necessidades em evolução – à medida que o negócio cresce, é fácil customizar e expandir a implementação adicionando módulos, sem precisar de overhauls caros​. Isso garante que o sistema acompanhe o crescimento da empresa sem interrupções ou custos proibitivos. Embora o Odoo em si não seja vendido como “ERP de IA”, já existem iniciativas de integrar IA a ele – por exemplo, módulos de terceiros para automação de lançamentos contábeis usando aprendizado de máquina, assistentes virtuais para consulta de dados e até integração com APIs do ChatGPT para gerar documentos ou respostas automáticas. A filosofia do Odoo, de ser componível e aberto, facilita incorporar rapidamente essas inovações. Assim, o Odoo representa uma nova geração de ERP “plugável”, onde adaptações contínuas e melhorias impulsionadas por comunidade (inclusive recursos de IA) ocorrem a um ritmo muito mais rápido e com custo bem menor de licença (há até versão gratuita comunitária).
• Startups especializadas em IA para ERP: Além de sistemas completos, vale citar startups focadas em melhorar ERPs existentes através de IA. Por exemplo, a Toolzz (Brasil) oferece integrações inteligentes que conectam o ERP Omie a automações via IA em minutos. Outro caso é a Alegion e AppZen, startups no exterior que aplicam IA generativa para automatizar contas a pagar e reconciliações financeiras dentro do ERP, reduzindo drasticamente esforço manual. Há também iniciativas como a CRIA (CR.IA), que propõe um “IA co-piloto” acoplado ao ERP, permitindo acessar dados, gerar gráficos e automatizar processos via comandos rápidos em linguagem natural. Essas soluções não substituem o ERP, mas turbinam sua flexibilidade e experiência, atuando como camadas de IA sobre sistemas tradicionais. Muitas estão em estágios iniciais, mas indicam uma tendência: startups enxergam oportunidade em tornar a interação com ERPs mais inteligente (por exemplo, via chatbots corporativos) e em criar add-ons que trazem capacidades de aprendizado de máquina a módulos específicos (financeiro, RH, cadeia de suprimentos, etc.).

Em conclusão, o ecossistema de ERPs está passando por uma renovação impulsionada por novas empresas e arquiteturas. Seja via players emergentes como Senior, Acumatica e Odoo, seja por meio de startups de IA aplicada, o foco está em entregar mais agilidade, adaptação contínua e menor TCO (custo total de propriedade). Essas soluções mostram na prática caminhos para superar a lentidão e alto custo dos ERPs tradicionais: utilizando nuvem, oferecendo softwares mais modularizados e incorporando automação inteligente. À medida que essas inovações se provam, espera-se uma pressão competitiva para que todos os ERPs evoluam, beneficiando as empresas usuárias com sistemas de gestão mais rápidos de implementar, fáceis de modificar e sempre atualizados – possivelmente inaugurando uma nova era além do conceito clássico de ERP.

Fontes: sites de fabricantes, blogs de autores em tecnologia, revistas especializadas e um pouco de visão de futuro deste autor.