A inteligência artificial começou a entrar nas empresas por tarefas mais visíveis, como escrever textos, resumir reuniões, organizar informações e ajudar funcionários a ganhar tempo. A próxima disputa, no entanto, deve acontecer em uma área bem mais sensível: o centro da operação.
É nesse ponto que a SAP posiciona sua nova aposta. Depois de acelerar a migração de clientes para sistemas em nuvem, a companhia alemã de software empresarial quer avançar no conceito de “empresa autônoma”. Na prática, a ideia é usar inteligência artificial para conectar áreas como compras, produção, estoque, vendas, finanças e recursos humanos.
A aposta acontece em um momento em que a nuvem já se tornou o principal motor de crescimento da SAP. No primeiro trimestre de 2026, a companhia registrou receita total de € 9,56 bilhões, alta de 6% em relação ao ano anterior. A receita com nuvem chegou a € 5,96 bilhões, avanço de 19%, enquanto a receita da suíte de gestão empresarial em nuvem cresceu 23%. A carteira contratada de nuvem, que mostra receitas futuras já vendidas, somou € 21,9 bilhões, alta de 20%.
Para 2026, a SAP projeta receita de nuvem entre € 25,8 bilhões e € 26,2 bilhões, crescimento de 23% a 25% em moedas constantes. A empresa também espera receita de cloud e software entre € 36,3 bilhões e € 36,8 bilhões e lucro operacional não IFRS entre € 11,9 bilhões e € 12,3 bilhões.
No Brasil, Rui Botelho, presidente da SAP, diz que essa nova fase não começa do zero. Segundo ele, a migração de clientes para a nuvem nos últimos cinco anos preparou parte relevante da base local para usar inteligência artificial em processos críticos.
“Essa nossa iniciativa de mover os clientes que estavam no modelo antes de on-premise para nuvem, sobretudo no Brasil, deu super certo”, afirma Botelho. “O Brasil é hoje uma operação das mais importantes da SAP no mundo em nuvem, sobretudo ERP.”
A virada para a nuvem, segundo ele, foi a base para a nova etapa. Para que a inteligência artificial ajude a tomar decisões de negócio, ela precisa acessar dados atualizados e conectados. No caso da SAP, esses dados estão em sistemas usados por empresas para controlar compras, produção, vendas, finanças, impostos, recursos humanos e fornecedores.
“Isso foi, na verdade, a grande base para a gente começar agora a oferecer a Business AI”, diz Botelho. “Ali a gente consegue capturar aqueles dados, aquela informação que está na nuvem, e transformar isso em ações que são acionáveis.”
Estratégia global foi apresentada no SAP Sapphire
A estratégia foi apresentada globalmente no SAP Sapphire, evento da companhia realizado em maio, em Orlando, nos EUA. Na ocasião, a SAP anunciou um pacote de soluções para levar inteligência artificial aos processos centrais das empresas. A companhia informou que terá mais de 50 assistentes Joule, voltados a áreas como finanças, cadeia de suprimentos, compras, gestão de pessoas e relacionamento com clientes, além de mais de 200 agentes especializados. Esses agentes são ferramentas de IA capazes de executar tarefas dentro dos sistemas da empresa.
A aposta da SAP é que a IA corporativa deixe de ser apenas uma ferramenta de apoio individual e passe a ajudar na execução de processos inteiros. Em vez de um funcionário abrir diferentes sistemas para consultar estoque, margem, produção e caixa, a IA poderia cruzar essas informações e apresentar caminhos possíveis para a empresa.
No Sapphire, a SAP também citou uma ferramenta voltada à área financeira que pode ajudar no fechamento contábil ao automatizar lançamentos, conciliações e correções de erros. Segundo a companhia, esse tipo de solução pode reduzir o fechamento financeiro de semanas para dias.
Na entrevista, Botelho usa outro exemplo para explicar o impacto esperado da tecnologia: um fornecedor estratégico que deixa de entregar uma matéria-prima. Hoje, uma empresa pode até encontrar rapidamente um substituto. O problema é saber, ao mesmo tempo, qual será o impacto dessa troca sobre custo, prazo de produção, armazenagem, pedidos de clientes, margem e geração de caixa.
Na visão dele, é aí que a empresa autônoma muda a forma de tomada de decisão. A IA poderia mostrar diferentes rotas: escolher um fornecedor mais caro, mas mais rápido, para preservar um cliente relevante; ou optar por um fornecedor mais barato, ainda que com prazo maior, caso a prioridade seja proteger margem.
“Para outra empresa, esse mesmo cenário, essa mesma decisão pode ser outra”, diz Botelho. “É um outro contexto. Então você vê que isso ajuda muito naquela realidade da empresa. A tomada de decisão fica totalmente diferente.”
O modelo aproxima a inteligência artificial de temas centrais para presidentes, diretores financeiros e conselhos de administração. Não se trata apenas de automatizar uma tarefa, mas de entender como uma decisão operacional afeta caixa, margem, custo e compromisso com clientes.
Para Botelho, o ganho maior aparece quando a IA consegue conectar diferentes áreas da empresa. Uma ferramenta isolada pode resolver uma etapa específica, como buscar um novo fornecedor. Mas o impacto é maior quando a empresa consegue enxergar os efeitos dessa troca sobre produção, venda, margem e caixa.
“Se você desenvolver e implementar inteligência artificial, agentes, separadamente, também não vai te dar esse benefício”, afirma. “Você vai ter o benefício pontual naquele processo, mas você nunca vai conseguir integrar ele total. Esse é o conceito nosso: uma empresa realmente autônoma.”
A Joule como porta de entrada
Dentro dessa estratégia, a Joule, assistente de IA da SAP, funciona como uma porta de entrada para o usuário. Em vez de navegar por diferentes sistemas, o funcionário pode pedir, por texto ou voz, que determinada tarefa seja feita.
“Ela é a grande coordenadora”, diz. “Ela tem duas funções, basicamente. Primeiro, ser a experiência do usuário com o sistema. A segunda função é ordenar a execução desses agentes.”
A promessa é reduzir o tempo gasto em processos que hoje dependem de várias áreas e diferentes sistemas. Mas Botelho afirma que isso não elimina as regras internas das companhias. Pelo contrário: a IA precisa obedecer aos mesmos controles de acesso, segurança e compliance já existentes.
Ele cita um exemplo de recursos humanos. Um gestor pode pedir à IA que identifique funcionários diretos que ainda não fizeram treinamentos obrigatórios de compliance e envie uma cobrança. Mas ele não teria acesso a informações de pessoas que não estão sob sua gestão direta. O mesmo princípio vale para dados financeiros, comerciais e operacionais.
“Mesmo que seja um agente de inteligência artificial, isso fica registrado”, afirma. “Toda essa inteligência de governança fica dentro das aplicações e os agentes também têm que se submeter a ela.”
Esse ponto é central para a SAP. A empresa tenta se diferenciar de soluções genéricas de IA ao vender uma inteligência artificial conectada aos processos de negócio e aos controles internos das companhias.
“O cliente não deixa de ter essa expectativa, que ele sempre teve da SAP, de governança, de controle, de compliance”, diz Botelho. “A gente tem que casar esses dois mundos.”
Por que o Brasil pode acelerar
Na avaliação de Botelho, o Brasil está bem posicionado para essa nova fase por dois motivos. O primeiro é a migração para a nuvem. O segundo é a pressão de mudanças regulatórias, especialmente a reforma tributária.
Segundo ele, empresas brasileiras têm se mostrado abertas à adoção de novas tecnologias. Além disso, a reforma aumenta a necessidade de sistemas mais flexíveis. Em sistemas instalados dentro das próprias empresas, as atualizações frequentes tendem a ser mais complexas. Na nuvem, a adaptação pode ocorrer com mais velocidade.
“Quando a gente fala de reforma tributária, no Brasil especificamente, foi e é um acelerador de adoção de soluções como essa, soluções para a nuvem”, afirma. “Quase todos os trimestres você tem coisas para entregar. E fazer isso num ambiente on-premise é muito mais difícil.”
A reforma tributária, nesse contexto, deixa de ser apenas um tema fiscal. Para fornecedores de tecnologia empresarial, ela virou também uma alavanca comercial. Empresas precisam rever documentos fiscais, integrações, regras de cálculo, cadastros e processos internos. Quanto mais complexa a transição, maior a pressão por sistemas atualizados e integrados.
No Sapphire, a SAP também anunciou ferramentas para acelerar migrações para seus sistemas de gestão empresarial. Segundo a companhia, essas soluções podem reduzir em mais de 35% o esforço necessário em projetos de migração, automatizando etapas como análise de sistemas, correção de códigos, configuração e testes.
O gargalo dos dados
Apesar do avanço, Botelho afirma que a adoção de IA nas empresas ainda enfrenta obstáculos claros. O principal é a qualidade e o contexto dos dados.
Durante décadas, diz ele, a lógica de uso dos dados corporativos foi tirar informações dos sistemas de origem e levá-las para outro ambiente, como relatórios, planilhas ou bases de análise. O problema é que, ao retirar apenas um recorte, a empresa pode perder a conexão original entre venda, produção, custo, campanha comercial, margem e caixa.
“Quando você tira esse dado dali, você perdeu esse conteúdo do negócio”, afirma. “Qual que era a conexão da venda que foi feita com aquela produção que foi feita? O custo da matéria-prima com aquela campanha que foi analisada. Você perdeu isso.”
A proposta da SAP é manter os dados nos sistemas em que eles são gerados e fazer com que a IA entenda o contexto por trás deles. Assim, a tecnologia não analisa apenas um número isolado, mas a relação entre áreas diferentes da empresa.
“A nossa proposta é outra. Mantenha os dados onde estão”, diz Botelho.
Esse ponto ajuda a explicar por que muitas empresas ainda têm dificuldade de sair dos testes com IA. Sem dados confiáveis, organizados e conectados, os ganhos tendem a ficar restritos a tarefas específicas. Para Botelho, a empresa autônoma exige integração de processos e não apenas experimentos isolados.
E os empregos?
A chegada da inteligência artificial também levanta uma pergunta inevitável: que tipo de profissional fica mais exposto? Botelho reconhece que há risco para quem não conseguir se adaptar, inclusive em camadas mais altas da hierarquia. Mas afirma que, no Brasil, a discussão ainda passa menos por demissões em massa e mais por produtividade.
Segundo ele, o setor de tecnologia no país convive com falta de profissionais. Nesse contexto, ferramentas de IA podem ajudar empresas a produzir mais com as mesmas equipes e evitar que o déficit de mão de obra aumente.
“O problema nosso não é que eu vou ter que demitir gente”, afirma. “Eu precisava cada vez mais ter mais gente disponível para poder fechar esse gap.”
Para o executivo, a questão é como liberar tempo de profissionais para atividades de maior valor. Ele cita projetos de tecnologia em que parte relevante do trabalho envolve levantamento de informações, documentação e desenho de solução. Com IA, essas etapas podem ser aceleradas, permitindo que a mesma equipe entregue mais projetos.
“O ganho de produtividade aqui é enorme”, diz. “Quando você reduz esse tempo do projeto, essa mesma equipe consegue entregar mais produtos.”
A mensagem, no fim, é que a IA corporativa entra em uma fase menos visível e mais estratégica. Depois dos assistentes de produtividade, a disputa passa a ser por quem consegue conectar os processos que definem margem, caixa, estoque e crescimento. Para a SAP, é nesse ponto que a empresa autônoma deixa de ser promessa tecnológica e vira agenda de negócios.
