A força dos ERPs em tempos de inteligência artificial

Com a inteligência artificial se tornando prioridade nas estratégias corporativas, um ponto fundamental para determinar o sucesso ou fracasso dessas iniciativas é a qualidade da base de dados que sustenta qualquer automação. Assim, o ERP (Enterprise Resource Planning ou Planejamento de Recursos Empresariais) deixa de ser um sistema de apoio à operação e volta a ocupar uma posição central na arquitetura das empresas.
Por muitos anos, o ERP foi associado à organização de processos internos, controle financeiro e integração de áreas. São funções que continuam existindo, mas já não explicam a sua relevância atual. Com a expansão da IA, o sistema de gestão passa a ser o principal responsável por estruturar, padronizar e garantir confiabilidade às informações que alimentam modelos analíticos e automatizações.
A inteligência artificial não cria consistência onde ela não existe. Ela aprende com os dados disponíveis, identifica padrões e reproduz decisões a partir de uma base. Quando os dados estão fragmentados, incompletos ou duplicados, o resultado tende a ser a amplificação de inconsistências em escala.
Ainda é comum encontrar empresas que operam com informações espalhadas entre planilhas, sistemas isolados e bases que não se comunicam. Essa fragmentação cria silos de dados que comprometem a visão integrada do negócio. A IA, quando aplicada sobre esse ambiente, não corrige o problema. Ela apenas torna seus efeitos mais visíveis.
O ERP atua justamente no ponto mais crítico dessa equação. Ele organiza processos, elimina redundâncias, padroniza cadastros e centraliza informações em uma estrutura única. Muito mais que eficiência operacional, isso representa governança de dados, um requisito básico para qualquer estratégia de inteligência artificial.
Na área da saúde, esse papel é ainda mais evidente. Operadoras, administradoras de benefícios, clínicas e hospitais lidam diariamente com grandes volumes de dados sensíveis, envolvendo beneficiários, contratos, prestadores, faturamento e indicadores assistenciais. Quando essas informações estão integradas em um ERP, a análise deixa de ser fragmentada e passa a refletir a operação de forma consistente.
Com isso, o ERP se torna a principal fonte de dados confiáveis para análises financeiras, operacionais e estratégicas. Ele também garante rastreabilidade e conformidade regulatória, pontos essenciais em um setor altamente regulado.
Esse desafio não é isolado. Segundo a consultoria NewVantage Partners, mais de 90% das empresas aumentaram seus investimentos em dados e IA nos últimos anos, mas apenas uma parcela consegue transformá-los em resultados consistentes. Entre os principais obstáculos estão justamente a qualidade, a integração e a governança dos dados.
A própria evolução da inteligência artificial reforça essa dependência estrutural. Segundo a Gartner, até 2028, mais de 20% das aplicações corporativas utilizarão algoritmos de personalização baseados em IA, ampliando a presença dessas tecnologias na rotina das empresas e aumentando a exigência por dados confiáveis e bem estruturados.
Na prática, significa que a corrida pela IA não será definida pela quantidade de ferramentas adotadas, mas pela qualidade da infraestrutura de informação que sustenta as soluções. E essa estrutura começa no ERP.
A IA seguirá evoluindo rapidamente, com modelos mais acessíveis e aplicações cada vez mais amplas. Ainda assim, a lógica central permanece a mesma, ou seja, as decisões dependem da qualidade dos dados. E essa qualidade não nasce da IA. Ela nasce da forma como as empresas estruturam suas informações dentro do ERP. A discussão sobre inovação, portanto, não substitui os fundamentos da gestão. Ela reforça a importância deles em um ambiente orientado por dados.
*Anderson Farias é CEO da TopSaúde Hub, parte do ecossistema da Interplayers, que é líder em soluções tecnológicas para a gestão da saúde suplementar, oferecendo uma plataforma especializada para operadoras, administradoras e autogestões de todos os portes.

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