IA conversacional chega às compras, mas retorno real depende de dados integrados e governança

Da tela de filtros para a pergunta direta

Nas últimas duas décadas, a área de Compras digitalizou requisições, cotações, pedidos e contratos. O resultado foi um volume grande de dados registrados em sistemas de eProcurement, ERPs e plataformas de fornecedores. A mudança que está em curso agora não é mais sobre digitalizar: é sobre como esse dado é acessado.

Segundo reportagem publicada pela revista PEGN (Pequenas Empresas & Grandes Negócios), profissionais de Compras começam a trocar a navegação por módulos, filtros e exportação de relatórios por perguntas diretas em linguagem natural às plataformas que já usam. Carolina Cabral, CEO da Nimbi (plataforma brasileira de eProcurement e marketplace B2B), resume a virada: a dúvida de negócio vira o ponto de partida do trabalho, não mais o caminho dentro do sistema.

Para quem decide onde investir, essa diferença importa porque desloca o custo. Antes, a empresa pagava por licenças de BI (ferramentas de análise de dados) e por horas de analista montando relatório recorrente. Agora, parte desse custo se converte em uma camada de IA sobre os mesmos dados, o que exige reavaliar o que o time de Compras realmente precisa comprar: ferramenta de visualização ou capacidade de resposta.

Por que a procura por IA dobrou em um ano

O movimento aparece em número. O estudo 2026 Procurement Key Issues, da consultoria The Hackett Group, mostra que 43% das organizações pesquisadas já buscam ativamente implantar IA em Compras, quase o dobro do ano anterior. A tecnologia entrou nas três principais prioridades da função justamente num momento em que a carga de trabalho das equipes cresceu cerca de 8%, com orçamento e quadro de pessoal em queda.

Esse cruzamento de dados é o argumento de negócio mais direto para quem assina o investimento: times menores, fazendo mais, com menos gente para responder pergunta operacional repetida (status de uma requisição, pedidos pendentes de um fornecedor, volume comprado de uma categoria). Esse é o tipo de consulta que a IA conversacional resolve sem que o usuário precise dominar relatório ou ferramenta de BI.

O ponto cego para o gestor é separar dois tipos de ganho. Um é redução de tempo gasto em busca de informação, que é fácil de medir e de justificar em reunião de orçamento. O outro é melhoria de decisão, que depende de qualidade de dado e de julgamento humano, e não aparece automaticamente só porque a interface ficou mais simples.

O retorno medido: por que dado integrado rende quase o dobro

A Global CPO Survey 2025, da Deloitte, ouviu mais de 250 líderes de Compras em 40 países e chegou a um número que todo C-level deveria levar para a mesa de decisão: organizações mais maduras digitalmente têm retorno médio de 2,8 vezes sobre o investimento em IA generativa, contra 1,6 vez nas demais.

A diferença entre 2,8 e 1,6 não está na ferramenta escolhida. Está na base de dados sobre a qual a ferramenta opera. Cabral é direta sobre esse ponto:

A IA não cria os dados da operação. Se requisições, pedidos e contratos estão em sistemas que não conversam entre si, a resposta vai refletir essa fragmentação. Antes de conversar com os dados, os dados precisam conversar entre si.

Carolina Cabral, CEO da Nimbi

Isso muda a ordem do investimento. Comprar uma camada de IA conversacional antes de resolver integração entre ERP, sistema de cotação e cadastro de fornecedor é pagar por uma resposta rápida que pode estar errada, só que com mais velocidade e mais aparência de autoridade. Para o gestor, a pergunta certa antes de assinar qualquer contrato de IA para Compras é: nossos dados de requisição, pedido e contrato já estão num único lugar, ou ainda espalhados em planilha e sistema legado?

O risco que o gestor assume ao abrir a pergunta a todo usuário

O Gartner recomenda que líderes de Compras reforcem a governança de dados como pré-requisito, não como etapa posterior, para capturar valor real da IA generativa. O motivo é concreto: quando qualquer usuário pode perguntar qualquer coisa à plataforma, a empresa precisa ter definido antes quem pode ver o quê.

Em Compras, isso tem nome e sobrenome: preço negociado com fornecedor, condição contratual e dado cadastral de parceiro comercial. São informações que, nas mãos erradas (um comprador júnior, um fornecedor com acesso de portal, um estagiário de outra área), viram vazamento de vantagem competitiva ou, dependendo do dado pessoal envolvido no cadastro de fornecedor pessoa física, exposição à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Antes de liberar consulta em linguagem natural para a área de Compras, o board de governança (ou quem fizer esse papel na empresa) precisa responder a perguntas como:

• Quem tem permissão para perguntar sobre preço negociado com um fornecedor específico
• Se a resposta da IA é registrada e auditável, como qualquer outro acesso a dado sensível
• Se o fornecedor da plataforma de IA treina modelo com os dados da empresa ou os mantém isolados por cliente
• Quem responde, dentro da empresa, se uma resposta errada da IA embasar uma decisão de compra ou renegociação

Nenhuma dessas perguntas aparece no discurso de venda de uma ferramenta de IA conversacional. Todas deveriam estar no contrato.

O que a IA não substitui, e por que isso limita o ROI

Cabral também é clara sobre o limite da tecnologia: quanto mais fácil fica chegar à informação, mais importa saber o que perguntar e o que fazer com a resposta. A IA reduz o esforço de busca, mas negociação, análise de risco e decisão continuam dependendo do julgamento do comprador.

Isso define onde o investimento em IA conversacional para Compras faz sentido e onde não faz. Faz sentido para empresa que já tem dado integrado e volume de consulta operacional repetitiva alto o bastante para justificar a economia de tempo. Não faz sentido como primeiro projeto de IA para empresa que ainda tem requisição em planilha, contrato em PDF solto e cadastro de fornecedor duplicado entre sistemas: nesse caso, o dinheiro rende mais sendo gasto em integração de dados do que em camada conversacional por cima da bagunça.

Na Nimbi, a consulta conversacional aparece ao lado de sugestão de fornecedor e automação de cotação, como parte de um conjunto que opera sobre dados já conectados dentro da própria plataforma. É um desenho possível, não o único: mas ilustra o ponto central para quem decide o investimento. A pergunta que abre valor não é qual IA comprar, e sim se a casa de dados já está organizada o suficiente para que qualquer resposta que a IA der valha a pena ser usada numa decisão de milhões em compra ou renegociação de contrato.

Fonte: Pequenas Empresas & Grandes Negócios