Valor
Nas últimas duas décadas, a área de Compras digitalizou requisições, cotações, pedidos e contratos. O resultado foi um volume inédito de informação registrada em sistemas.
Agora, a mudança começa a acontecer em outra camada: a forma de acessar esses dados. Em vez de navegar por módulos, aplicar filtros e exportar relatórios, profissionais de procurement passam a fazer perguntas diretamente às plataformas, em linguagem natural.
O movimento acompanha a aceleração da inteligência artificial na área. Segundo o estudo 2026 Procurement Key Issues, da consultoria The Hackett Group, 43% das organizações pesquisadas já buscam ativamente implantar IA em Compras, quase o dobro do registrado no ano anterior.
A tecnologia passou a figurar entre as três principais prioridades da função, em um contexto de carga de trabalho cerca de 8% maior e equipes e orçamentos em queda. Para Carolina Cabral, CEO da Nimbi, plataforma brasileira de eProcurement e Marketplace B2B, a mudança está menos na tecnologia em si e mais no ponto de partida do trabalho.
"Durante muito tempo, o profissional de Compras precisou saber onde a informação estava para conseguir usá-la. A consulta em linguagem natural inverte essa lógica: o ponto de partida passa a ser a dúvida de negócio, e não o caminho dentro do sistema", afirma Carolina Cabral, CEO da Nimbi.
Na prática, perguntas como o status de uma requisição, os pedidos pendentes de um fornecedor ou o volume comprado de uma categoria em determinado período podem ser respondidas sem que o usuário precise dominar relatórios ou ferramentas de BI. O ganho mais imediato está nas consultas operacionais, que consomem tempo das equipes e geram demandas recorrentes de outras áreas da empresa.
O tema também ganhou espaço nas principais pesquisas internacionais sobre a área. A Global CPO Survey 2025, da Deloitte, que ouviu mais de 250 líderes de Compras em 40 países, mostra que as organizações mais maduras digitalmente obtêm retorno médio de 2,8 vezes sobre seus investimentos em IA generativa, contra 1,6 vez das demais.
O avanço, no entanto, depende da base. Para o Gartner, líderes de Compras que constroem desde já uma fundação sólida em qualidade de dados, privacidade e gestão de riscos têm mais condições de capturar ganhos reais com a IA generativa.
"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", diz Cabral. Outro ponto de atenção é a governança.
Quando qualquer usuário pode fazer uma pergunta, a empresa precisa definir com clareza quem pode acessar quais informações, especialmente preços negociados, condições contratuais e dados de fornecedores. O próprio Gartner recomenda que líderes de Compras reforcem a governança de dados como ponto de partida para extrair valor da IA generativa.
A transformação também afeta as competências da área. "Quanto mais fácil fica chegar à informação, mais importante se torna 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", avalia a executiva. Na Nimbi, a consulta conversacional faz parte de um conjunto de aplicações de inteligência artificial que funcionam sobre a jornada de compras integrada na plataforma, ao lado da sugestão inteligente de fornecedores e de automação no processo de cotação.
"Não se trata de colocar uma caixa de chat no sistema. Trata-se de aplicar IA sobre dados conectados, com permissões e contexto, para que a resposta seja útil para a decisão", conclui Cabral.
