07 maio Como a IA Generativa com RAG está revolucionando a produtividade no uso de ERPs
A inteligência artificial é, sem dúvida, uma das maiores revoluções tecnológicas da nossa era, comparável ao impacto da internet e dos smartphones. Entre os seus benefícios mais imediatos, destaca-se o aumento exponencial da produtividade. Modelos de IA generativa, amplamente utilizados em diversos setores, são capazes de criar respostas, resumos e análises com base em grandes volumes de dados previamente treinados. Isso reduz drasticamente o tempo de pesquisa, tomada de decisão e resolução de dúvidas.
No entanto, no ambiente corporativo, especialmente em empresas que utilizam ERPs robustos como o JD Edwards, surge uma necessidade mais específica: acessar respostas personalizadas com base em dados e contextos internos da organização. É nesse cenário que ganha protagonismo o conceito de RAG – Retrieval-Augmented Generation.
O que é RAG e por que ele transforma a experiência com o ERP?
O RAG permite que modelos de IA generativa sejam enriquecidos por bases de conhecimento personalizadas, sem necessidade de treinamento. Ou seja, a IA passa a responder com base em conteúdos definidos pela empresa: políticas internas, fluxos operacionais, manuais técnicos, procedimentos de exceção, entre outros.
Com essa abordagem, nasce uma poderosa aplicação: os agentes de conhecimento.
Agentes de conhecimento: a nova camada de inteligência nas operações corporativas
Agentes de conhecimento são assistentes digitais inteligentes, desenvolvidos com IA generativa e integrados a acervos de informações estratégicas da empresa. Eles operam como facilitadores no dia a dia dos usuários, oferecendo respostas contextualizadas e precisas a partir do conteúdo interno já disponível.
Aplicados ao ERP, esses agentes se tornam verdadeiros guias operacionais:
- Respondem dúvidas sobre processos internos (por exemplo, “como tratar uma
exceção fiscal no módulo de compras?”). - Oferecem instruções sobre a utilização de telas e relatórios (“qual relatório
utilizo para analisar divergência de estoque?”). - Reduzem drasticamente o tempo de aprendizado de novos usuários e a
dependência do suporte técnico.
Um caso real de aplicação: IA Generativa + RAG no JD Edwards
Empresas que utilizam o JD Edwards acumulam ao longo dos anos uma vasta documentação técnica e operacional. No entanto, esse conteúdo raramente está acessível de forma prática. É comum ver usuários perdendo tempo buscando informações em pastas, consultando colegas ou enviando e-mails ao suporte.
Com a aplicação de IA generativa + RAG, essa realidade muda. Um agente de conhecimento treinado com as informações do próprio ERP e dos documentos internos pode responder, em segundos, perguntas como:
- “Como realizo o fechamento contábil mensal?”
- “Quais são os passos para reabrir um pedido de compra com erro de
classificação?” - “Como configurar a alçada de aprovação no módulo financeiro?”
Ganhos diretos de produtividade
A economia de tempo é expressiva. O que antes exigia minutos (ou até horas), agora
é resolvido em segundos com autonomia, precisão e rastreabilidade.
Além disso:
- A curva de aprendizado de novos colaboradores é encurtada.
- O conhecimento é padronizado e democratizado.
- Os erros operacionais são reduzidos.
- A sobrecarga do time de suporte diminui.
Transformação digital baseada em inteligência aplicada
Integrar IA generativa, RAG e agentes de conhecimento a sistemas ERP não é apenas uma inovação técnica… é uma evolução estratégica. As empresas que adotam essas soluções não apenas ganham em produtividade, mas criam um ambiente onde o conhecimento é vivo, acessível e acionável.
Essa integração representa o próximo passo na jornada de transformação digital de empresas que buscam mais agilidade, inteligência operacional e excelência na gestão de seus processos.
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