Chat com o ERP em linguagem natural (TOTVS Protheus)

Imagine abrir uma conversa e perguntar: "qual o faturamento da filial 01 em junho, comparado com maio?" — e receber o número certo em segundos, com a origem do dado. Isso é o chat com o ERP em linguagem natural: uma camada de Inteligência Artificial que traduz perguntas em português para consultas ao banco de dados do seu ERP, como o TOTVS Protheus.

Não é mágica nem substituição do ERP. É uma interface nova para dados que já existem — e que hoje só saem por relatório manual, planilha ou chamado para a TI.

Como funciona por dentro

A arquitetura típica tem três camadas:

• Modelo de linguagem (LLM): interpreta a pergunta e decide qual consulta fazer. Pode ser Claude, GPT ou Gemini — a solução bem construída é desacoplada do modelo.
• Camada de acesso a dados: consultas SQL parametrizadas ou webservices REST do Protheus, sempre com credenciais de leitura restritas. A IA não escreve no banco.
• Camada de segurança e auditoria: todo acesso é logado, dados sensíveis podem ser mascarados e o usuário só enxerga o que o perfil dele permite.

O ponto crítico é o conhecimento do dicionário de dados. Saber que faturamento vive na SF2/SD2, títulos na SE1 e estoque na SB2 é o que separa uma resposta confiável de um número inventado. Por isso, chat com ERP construído por quem conhece o ERP por dentro funciona — e demo genérica de IA quebra no primeiro caso real.

O que muda no dia a dia

Em operações que acompanhamos, o padrão se repete: perguntas simples que viravam chamado para a TI (e esperavam horas ou dias na fila) passam a ser respondidas na hora, pelo próprio gestor. Como estimativa, uma equipe que gastava de 2 a 3 horas por dia extraindo relatórios pode reduzir esse tempo para minutos.

Perguntas que o chat responde bem

• Faturamento por filial, período, cliente ou produto;
• Títulos a vencer, vencidos e posição de cobrança;
• Saldo e giro de estoque por armazém;
• Pedidos em aberto e status de liberação.

E a segurança dos dados?

É a pergunta certa a se fazer. A resposta séria envolve credenciais de leitura, escopo restrito por perfil, logs de toda consulta e conformidade com a LGPD — tema que detalhamos no artigo sobre LGPD e IA no ERP. Nenhum dado deve ir para treinamento de modelo público, e isso precisa estar em contrato.

Por onde começar

O caminho de menor risco é começar com um escopo pequeno: um conjunto de perguntas de alto valor (faturamento e cobrança, por exemplo), em ambiente controlado, com dados reais. Em 2 a 4 semanas dá para colocar uma prova de valor no ar e medir o resultado antes de expandir — combinando o chat com painéis de KPI com IA para a diretoria.

Se a sua operação roda um ERP como o TOTVS Protheus e ainda depende de relatório manual para decidir, conheça as soluções de ERP × IA da Totusia. O seu ERP já tem as respostas — falta só uma interface que fale a sua língua.

Perguntas frequentes

O que é um chat com o ERP em linguagem natural?

É uma camada de Inteligência Artificial que traduz perguntas em português para consultas ao banco de dados do ERP, como o TOTVS Protheus. Você pergunta algo como qual o faturamento da filial 01 em junho comparado com maio, e recebe o número em segundos com a origem do dado. Não substitui o ERP: é uma interface nova para dados que já existem e que hoje só saem por relatório manual, planilha ou chamado para a TI.

O chat com o ERP grava ou altera dados no Protheus?

Não. O padrão é acesso somente leitura, com consultas SQL parametrizadas ou webservices REST do Protheus e credenciais restritas — a IA não escreve no banco. Todo acesso é logado, dados sensíveis podem ser mascarados e o usuário só enxerga o que o perfil dele permite no ERP.

Que perguntas o chat com o Protheus responde bem?

As de maior volume no dia a dia: faturamento por filial, período, cliente ou produto; títulos a vencer, vencidos e posição de cobrança; saldo e giro de estoque por armazém; e pedidos em aberto com status de liberação. O que separa uma resposta confiável de um número inventado é o conhecimento do dicionário de dados — saber que faturamento vive na SF2/SD2, títulos na SE1 e estoque na SB2.

Os dados da empresa vão para treinar o modelo de IA?

Não devem, e isso precisa estar escrito em contrato, com cláusula de não-treinamento. O desenho correto envolve credencial de leitura, escopo restrito por perfil de usuário, mascaramento de dado sensível e log de toda consulta, em conformidade com a LGPD.

Quanto tempo leva para colocar um chat com o ERP no ar?

Com escopo pequeno — um conjunto de perguntas de alto valor, como faturamento e cobrança — dá para colocar uma prova de valor no ar em 2 a 4 semanas e medir o resultado antes de expandir. É uma estimativa: o prazo real depende do ambiente e da qualidade do cadastro. O diagnóstico gratuito de 30 minutos da Totusia serve justamente para fechar esse escopo antes de escrever código.