Com o avanço da IA, startups e clientes têm direcionado o foco para capacidades inovadoras e produtos que estas tornaram possíveis, como agentes de voz, ferramentas de automação de processos e plataformas de texto para aplicação.
Apesar de existirem e continuarem a surgir negócios promissores nestas áreas (com investimentos nossos em alguns!), a IA está a transformar profundamente um aspeto menos vistoso, mas mais valioso: potenciar o software já utilizado pelas organizações. Para quem já passou uma semana numa Fortune 500, a questão impõe-se: porque é que ainda se utiliza o SAP (e o ServiceNow, e o Salesforce)?
A resposta é simples: o SAP, tal como qualquer sistema legado de registo, regista dados essenciais nas empresas que o adotam. Para além disso, cada empresa personaliza e constrói procedimentos e funções específicas sobre o sistema, muitas vezes sem documentação formal. A migração é dolorosa, cara e lenta – exige consultores, anos de trabalho e centenas de milhões de dólares. Atualizar de SAP ECC para SAP S4HANA pode custar 700 milhões $, demorar 3 anos e requerer uma equipa de 50 profissionais da Accenture. Após a migração, o software serve quase apenas para gerar relatórios de leitura, sem possibilidade de manipulação.
Até agora. A IA abre a possibilidade de atualizar, personalizar, substituir e, acima de tudo, aceder e utilizar melhor os dados destes sistemas de registo.
No fim de contas, o objetivo com a IA não será “substituir SAP/ServiceNow/Salesforce”, mas tornar estas plataformas mais programáveis e acessíveis. Os vencedores serão os que (1) se integram nos orçamentos de transformação, reduzindo riscos e prazos, e (2) expandem para as operações diárias como plano de controlo de confiança, desagregando gradualmente a interface legada em ações e aplicações governadas, assistidas por IA. Os sistemas de registo permanecem; a interface, automação e camada de extensão tornam-se a nova fronteira do software.
SAP é difícil, mas continua a ser utilizado
Para contextualizar, importa perceber o que é o SAP e o seu papel. Estes sistemas são complexos, difíceis de alterar e continuam a ser o suporte das maiores organizações. Veja-se o exemplo de utilização do SAP!
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Mas é precisamente esse “de alguma forma” que representa uma oportunidade.
A realidade é que, por trás da interface pouco apelativa e da configuração interminável, estes sistemas são extremamente robustos: codificam o modelo de dados da empresa, as permissões e controlos de conformidade, os fluxos de trabalho escaláveis e as integrações que ligam dezenas ou centenas de processos. Não são “aplicações” no sentido tradicional, mas memória institucional acumulada expressa em tabelas, funções, aprovações, lógica de registo e gestão de exceções.
Substituir estes sistemas é mais do que dispendioso; é arriscado. Quanto maior o investimento – campos personalizados, fluxos, regras de preços, lógica de relatórios – maior o fosso de custos de mudança e a vantagem competitiva. Por isso, a extensibilidade é fundamental: cada empresa é única, a mudança é constante (novos regulamentos, produtos, estruturas), e estas plataformas sobrevivem porque se adaptam à realidade. O problema é que essa extensibilidade também as torna frágeis: cada personalização é um obstáculo futuro, cada fluxo de trabalho um labirinto, cada ecrã um encargo para quem o usa.
Esta fragilidade é visível em todo o lado. A satisfação com o CRM é mista apesar da adoção generalizada, e a personalização excessiva do ERP está associada a atrasos e ultrapassagens de orçamento. Os trabalhadores digitais alternam entre aplicações cerca de 1 200 vezes por dia (4 horas semanais perdidas), e 47% têm dificuldade em encontrar informação essencial. Transformações de grande escala falham em 70% dos casos. O mercado de implementação de software/integradores de sistemas representou 380 mil milhões $ em 2023.
Este processo e a sua dificuldade representam uma oportunidade para a IA alterar a forma como o software é implementado e utilizado. O ciclo de vida da suite é claro: primeiro implementa-se ou migra-se, depois utiliza-se diariamente e, finalmente, constrói-se sobre ela à medida que o negócio evolui. Em cada fase, o objetivo é transformar a intenção humana em ação correta e auditável sobre os sistemas de registo.
Vejamos como a IA pode melhorar cada etapa na utilização de software legado.
Implementação
A implementação é a fase mais arriscada, sensível ao orçamento e com retorno mais evidente. Consiste em transformar descobertas desordenadas (reuniões, documentos, tickets) em requisitos estruturados e automatizar o fluxo de trabalho: mapeamento de processos e campos, configuração, código, scripts de teste, planos de transição e playbooks de migração, além da limpeza e validação de dados para produção. Não é fácil: o Lidl, gigante alemão, cancelou a migração para SAP após gastar 500 milhões $.
As empresas desenvolvem copilotos, ferramentas de gestão de projetos e software para apoiar migrações. Exemplos de startups nesta área (Andreessen Horowitz investiu em algumas):
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Axiamatic é uma camada de IA para ERP: constrói um grafo de conhecimento a partir de artefactos de projeto e identifica falhas ocultas em requisitos/gestão de mudanças via Slack/Teams, acelerando programas S/4HANA (parceria SAP Build; integrado em processos KPMG/EY/IBM).
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Conduct é um copiloto de mapeamento de código e processos, gerando documentação técnica entre ECC→S/4, com Q&A sobre tabelas/APIs personalizadas para acelerar a transferência interna.
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Auctor automatiza a entrega de implementação para SIs/serviços profissionais, capturando a descoberta em requisitos estruturados e tornando-se sistema de registo para SOWs, design, histórias de utilizador, configs e planos de teste.
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Supersonik apoia a capacitação de produtos com IA para canais/MSPs e clientes – agentes de visão e voz que ensinam na interface real, reduzindo necessidades de pessoal SE e permitindo implementações lideradas por revendedores.
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SI nativa em IA da Tessera gere transformações empresariais de ponta a ponta – conecta-se ao ERP existente, avalia a implementação e identifica/remedia automaticamente alterações durante a migração.
Estas empresas criam valor ao acelerar, reduzir custos e minimizar riscos nas transformações. Detetam problemas cedo, comprimem prazos, organizam dados de projeto para equipas internas assumirem o controlo rapidamente e reduzem a dependência de grandes equipas SI através da automação de mapeamento, documentação, testes e capacitação.
Há potencial para startups que desenvolvem ferramentas colaborativas com parceiros existentes. Especificamente:
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Agentes de implementação que partilham riscos e resultados (rastreio de requisitos, comparação de configurações, simulação de transição, geração de código, deteção de desvios)
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Ferramentas de documentação semântica para manter conhecimento atualizado e acessível
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Agentes de capacitação que transformam formação e lançamento de canais em produtos repetíveis
Ao aliviar encargos empresariais, as startups podem cobrar pelo atraso evitado e vender para orçamentos de transformação de CIO/CFO, substituindo contratos SI excessivos.
Utilização e manutenção
Após a implementação, usar o software implica navegar interfaces complexas. O trabalho diário envolve dezenas de ecrãs, rotatividade de funções, know-how perdido e fluxos de trabalho de exceção sem tratamento prioritário. Utilizadores procuram campos, espelham dados entre sistemas e solicitam relatórios às equipas de operações. Resultado: ciclos lentos, erros evitáveis, formação persistente.
A IA pode envolver sistemas legados numa “sistema de ação” mais amigável e eficiente.
Empresas nesta categoria desenvolvem ferramentas para maximizar o potencial dos sistemas em uso. Na prática, um copiloto no Slack ou navegador responde a perguntas (“Onde encontro X?”, “Como faço Y?”) com pesquisa semântica e executa ações seguras via APIs. Estas ferramentas encadeiam fluxos multiaplicação (“obter POs no SAP, verificar contratos no Coupa, redigir nota no ServiceNow”), com aprovações humanas, trilhos de auditoria e RBAC granular. As melhores monitorizam adoção, tempo poupado e taxas de erro.
Muitos processos relevantes não estão expostos via APIs – vivem em ecrãs, clientes pesados, sessões VDI e consolas pouco documentadas. Por isso, “agentes de utilização de computador” são essenciais: expandem a automação para os últimos 30–40% de fluxos sem endpoint fiável. A capacidade não é “clicar botões”, é fiabilidade no caos – agentes que percebem a interface, ancoram em elementos estáveis, recuperam de pop-ups e checkpoints para retomar a meio do fluxo. Com validação (diferenças, reconciliações, sandbox) e controlos empresariais (SSO, segredos, privilégio mínimo, auditoria), trabalho manual torna-se automação governada – triagem de tickets, fecho de período, atualizações de clientes, alterações de preços – mesmo nas partes do SAP/ServiceNow/Salesforce não concebidas para automação. APIs aceleram o caminho feliz; utilização de computador automatiza a longa cauda.
Empresas como Factor Labs e Sola já implementam estes agentes, substituindo gastos em BPO e automatizando tarefas em grande escala.
Extensões
Mesmo tornando SAP/ServiceNow/Salesforce mais fáceis, o negócio continuará a mudar e o sistema de registo terá de acompanhar. Novos produtos, políticas, aquisições, regulamentos e fluxos de trabalho que nunca justificam projetos de módulo central exigem trabalho constante para manter o software relevante. Historicamente, as equipas personalizavam a suite (herdando fragilidade) ou criavam aplicações pontuais (com dificuldades de integração e manutenção). A IA permite lançar experiências pequenas, governadas e rápidas sobre sistemas de registo, mantendo o núcleo limpo.
Construir novas ferramentas e automações sobre patrimónios legados torna-se a camada “adorável” sobre software pouco apreciado. O padrão começa com um plano unificado de dados e ação: leitura via APIs e eventos (ou captura de interface), normalização num modelo semântico de objetos de negócio, e exposição de ações governadas com RBAC, aprovações e auditoria.
Sobre esse plano, equipas lançam experiências modernas e focadas. Em vez de enviar um analista por 12 transações SAP para integrar um fornecedor, disponibiliza-se uma aplicação fina de “Integração de Fornecedor” para recolher documentos, verificar duplicados, encaminhar aprovações e registar dados no SAP. Em vez de pedir ao RevOps para abrir cinco ecrãs Salesforce, disponibiliza-se um editor rápido, tipo folha de cálculo, para editar em lote, validar contra política, pré-visualizar impacto e registar alterações com trilho de auditoria. Em vez de mais um “projeto portal”, equipas de linha de frente recebem uma paleta de comandos para responder a perguntas e executar ações diárias (“criar devolução”, “estender crédito”, “abrir Sev-2”, “lançar accrual”) em múltiplos sistemas, sem navegar por dezenas de separadores.
Estas extensões desbloqueiam fluxos e automações entre sistemas que nenhum fornecedor priorizaria: triggers baseados em eventos (“se fatura lançada e variação >3% → redigir explicação → encaminhar para aprovação”, “se ticket reaberto duas vezes → criar registo de problema → atribuir responsável → atualizar cliente”), com checkpoints humanos. Com o tempo, as implementações mais valiosas tornam-se “packs de intenção” reutilizáveis — quote-to-cash, integração de fornecedor, fecho de período — codificando não só o que fazer, mas como fazê-lo de forma segura no seu ambiente.
Plataformas como Cell da General Magic tornam tangíveis os blocos destes fluxos personalizados: upload de especificações OpenAPI para transformar endpoints em ações, barra de comandos nativa com uma tag de script para executar chamadas API reais, suportada por analytics, multitenancy, guardrails de segurança e RBAC, transferindo o esforço de reconstruir interfaces para compor ações e políticas sobre sistemas já confiáveis.
Como será o futuro?
Os sistemas legados vão persistir, mas deixarão de ser o espaço de trabalho. ERPs, CRMs e suites ITSM estão demasiado integrados para serem removidos com a cadência habitual de software; evoluem lentamente e mantêm-se como sistemas de registo. O que muda é a “sistema de ação” voltada para o utilizador: a IA será a interface padrão para descobrir o funcionamento do sistema, executar fluxos de trabalho e lançar experiências modernas que ignoram a interface legada. A ponte transforma-se na autoestrada.
O software duradouro nesta categoria será menos um chatbot e mais uma camada operacional: plano unificado de dados e ação, modelo semântico de objetos de negócio e guardrails que tornam a IA confiável em produção. O utilizador final, em vez de aprender ecrãs, campos e códigos de transação (e reaprender sempre que a interface muda), descreve o resultado pretendido e o sistema conduz até lá. Fará perguntas de esclarecimento, verá pré-visualização do processo e a ferramenta executa com aprovações e trilho de auditoria. Fechar o ciclo será “criar devolução e notificar cliente”, “abrir Sev-2 e obter incidentes relacionados”, ou “integrar fornecedor, recolher documentos, encaminhar aprovações e definir condições de pagamento” — ações que hoje exigem saltar entre SAP, Salesforce, ServiceNow e folhas de cálculo. Isto reduz erros e reversões, diminui dependência de conhecimento informal, acelera ciclos e reduz drasticamente formação, porque a interface é orientada por intenção, sensível ao papel e self-service.
O fosso aprofunda-se com uso real: cada fluxo bem-sucedido torna-se intenção reutilizável, cada exceção um guardrail, cada artefacto de migração uma linhagem viva, cada integração aprofunda o grafo do funcionamento empresarial. Com o tempo, a “camada de IA” será o espaço para avaliar impacto da mudança, prevenir desvios, medir ROI e lançar novos fluxos, mesmo com sistemas subjacentes constantes.
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