Valor
As áreas de Compras nunca tiveram tantos dados à disposição. Anos de digitalização deixaram registrados requisições, cotações, pedidos, contratos e cadastros de fornecedores.
Ainda assim, muitas empresas enfrentam dificuldade para transformar esse volume em inteligência artificial aplicada. O motivo, na maior parte dos casos, não é a falta de informação, mas a forma como ela está distribuída.
O interesse pelo tema é alto. Pesquisa do Gartner com líderes de procurement mostra que 72% deles apontam tecnologias de dados e analytics como prioridade de investimento, e 68% citam IA e IA generativa entre seus focos principais.
Mas a mesma consultoria, em seu Hype Cycle for Procurement and Sourcing Solutions 2025, indica que a IA generativa na área entrou na fase de desilusão, com empresas esbarrando em dificuldades de integração, qualidade de dados e expectativas acima do que a estrutura permite entregar.
"Existe um paradoxo em muitas empresas: elas têm dados demais e informação de menos. O registro existe, mas está em um sistema, a referência está em outro e o contrato está em uma pasta.
A inteligência artificial não resolve sozinha esse problema estrutural", afirma Carolina Cabral, CEO da Nimbi, plataforma brasileira de eProcurement e Marketplace B2B. Na rotina das empresas, a fragmentação costuma aparecer de formas conhecidas.
A requisição é aberta em uma ferramenta, a cotação acontece por e-mail, o pedido é emitido no ERP e o contrato fica armazenado em um repositório separado. O mesmo fornecedor pode aparecer com cadastros diferentes em sistemas distintos, e áreas diferentes chegam a números diferentes para a mesma pergunta.
Para a IA, essa dispersão representa falta de contexto. Uma pergunta como quanto a empresa comprou de determinado fornecedor no ano depende de pedidos de todas as unidades ligados a um cadastro único.
"O risco não é só a IA não responder. É responder com metade da informação e parecer completa.
Uma negociação preparada com um número parcial parte de uma premissa errada", diz Cabral. O estudo 2026 Procurement Key Issues, do The Hackett Group, reforça esse descompasso: 43% das organizações já buscam ativamente implantar IA em Compras, quase o dobro do ano anterior, mas a escala das iniciativas ainda é limitada, com predomínio de aplicações embarcadas em processos transacionais.
A diferença entre quem avança e quem fica para trás também aparece nos resultados. A Global CPO Survey 2025, da Deloitte, mostra que as organizações classificadas como "Digital Masters", que combinam maturidade tecnológica e equipes preparadas, obtêm retorno médio de 2,8 vezes sobre investimentos em IA generativa, contra 1,6 vez das demais.
Para a Nimbi, o caminho passa por três frentes: integrar as etapas da jornada de compras, unificar o cadastro de fornecedores e estabelecer regras claras de governança sobre quem acessa quais informações. "A empresa não precisa resolver tudo de uma vez nem trocar todos os sistemas.
Precisa garantir que requisição, cotação, pedido, contrato e fornecedor estejam ligados entre si. É essa ligação que dá à IA o contexto para gerar respostas confiáveis", avalia a executiva.
A Nimbi aplica inteligência artificial sobre a jornada de compras integrada em sua plataforma, em recursos como consulta conversacional de dados, sugestão inteligente de fornecedores e automações no processo de cotação. "Organizar a casa não é a parte mais visível da adoção de IA, mas é a que define se ela vai funcionar", conclui Cabral.
