Por Que os Produtores de ERP Resistem à Inteligência Artificial? A Verdade Por Trás do Conservadorismo Tecnológico

Em um mundo onde a Inteligência Artificial (IA) transforma rapidamente quase todos os setores, um grupo surpreendente permanece na retaguarda: os desenvolvedores de sistemas ERP. Com apenas 18% dos principais fornecedores globais oferecendo módulos de IA maduros e 63% limitando-se a funcionalidades experimentais, é impossível não questionar: o que está impedindo essa integração?

A resistência não é mera teimosia corporativa. Trata-se de um complexo entrelaçamento de desafios técnicos, organizacionais, mercadológicos e regulatórios que transformam a adoção da IA em um quebra-cabeça multidimensional para os gigantes do ERP.

Vamos desvendar os fatores por trás dessa hesitação e explorar as estratégias emergentes que podem finalmente romper essas barreiras.

Barreiras Técnicas: A Armadilha dos Sistemas Legados

O primeiro e talvez mais formidável obstáculo é puramente técnico. Os sistemas ERP tradicionais foram construídos sobre arquiteturas monolíticas que simplesmente não foram projetadas para a integração com tecnologias de IA modernas.

Um estudo da Rimini Street (2024) identificou que 85% do código-base desses sistemas carecem de APIs para integração com modelos de machine learning, exigindo reconstruções parciais que custam em média US$ 25 milhões por provedor.

Para contextualizar a magnitude desse desafio:

• A SAP gastou três anos e US$ 2 bilhões para adaptar seu ERP S/4HANA à IA generativa
• Sistemas legados frequentemente utilizam linguagens de programação incompatíveis com bibliotecas modernas de IA
• A integração exige não apenas novos códigos, mas uma completa reformulação da arquitetura de dados

Essas barreiras técnicas não são apenas caras de superar – elas representam um dilema fundamental para empresas que construíram seus negócios sobre sistemas estáveis, mas tecnologicamente ultrapassados.

O Paradoxo da Compatibilidade Retrospectiva

Os provedores de ERP enfrentam um dilema quase impossível: modernizar suas plataformas sem quebrar a compatibilidade com décadas de customizações feitas por seus clientes.

Na Oracle, 64% dos módulos de IA em teste foram cancelados entre 2022-2024 devido a conflitos com customizações locais em sistemas legados. Apenas 8% das atualizações de ERP lançadas em 2024 incluíam IA operacional.

Este paradoxo cria um ciclo vicioso:

1. As empresas precisam modernizar para competir
2. A modernização ameaça a estabilidade dos sistemas personalizados dos clientes
3. O medo de perder clientes limita o escopo da modernização
4. A limitação da modernização reduz a competitividade

A compatibilidade retrospectiva não é apenas um desafio técnico, mas um compromisso com o passado que dificulta a adoção de tecnologias futuras.

Resistência Organizacional: Cultura e Lacunas de Competências

Além dos desafios técnicos, existe uma barreira humana significativa. A indústria de ERP é tradicionalmente dominada por engenheiros com pouca familiaridade com os paradigmas da IA.

Pesquisa do Instituto de Formação em Tecnologia e Liderança (2024) revelou que 69% dos líderes técnicos em ERP consideram IA “uma moda passageira”, preferindo investir em melhorias incrementais.

Essa resistência cultural se manifesta em vários níveis:

• Apenas 15% do orçamento de P&D dos 10 maiores fornecedores foi direcionado a IA em 2024
• 78% das equipes de desenvolvimento carecem de habilidades em Python e TensorFlow, essenciais para integração de IA
• Na Infor, 42% dos desenvolvedores veteranos recusaram treinamentos em IA em 2025, culminando em demissões massivas

A lacuna de competências não é apenas uma questão de treinamento, mas de transformação cultural em organizações com décadas de práticas estabelecidas.

Fatores Mercadológicos: Ceticismo dos Clientes e Pressão Competitiva

A resistência dos produtores de ERP também reflete, em parte, o ceticismo de seus próprios clientes. Muitas empresas questionam o retorno sobre investimento (ROI) de implementações de IA em seus sistemas ERP.

Pesquisa da Gartner (2025) com 500 empresas mostrou que 67% adiaram projetos de IA em ERP devido a preocupações com retorno financeiro – apenas 12% acreditavam em ROI dentro de três anos.

Esse ceticismo cria um dilema para os fornecedores:

• Investir pesadamente em IA que os clientes podem não adotar imediatamente
• Ou focar em melhorias incrementais com retorno mais previsível

Simultaneamente, startups como Workday e Zoho estão capturando mercado com ERPs nativamente construídos para IA. Enquanto a SAP levou 18 meses para integrar ChatGPT, a Deel (ERP para RH) implementou assistentes de IA generativa em três meses, conquistando 12% do mercado em 2024.

Riscos Regulatórios e Dilemas Éticos

O ambiente regulatório incerto em torno da IA cria outro nível de complexidade para os produtores de ERP. A falta de padrões globais torna arriscado o desenvolvimento de funcionalidades que podem enfrentar diferentes restrições em diferentes jurisdições.

Após o AI Act da UE (2024), a Microsoft retirou 23 funcionalidades de IA do Dynamics 365 em países europeus, temendo multas de até 7% do faturamento.

Além disso, questões de responsabilidade legal emergem quando algoritmos de IA tomam decisões com impacto significativo:

• Um tribunal californiano determinou que um fornecedor de ERP era parcialmente responsável por vieses em seu módulo de RH, mesmo usando modelos de terceiros
• Esse veredito levou a PwC a estimar aumento de 300% em prêmios de seguros para ERPs com IA até 2026

Esses riscos regulatórios e éticos aumentam os custos e incertezas associados à implementação de IA, reforçando a cautela dos fornecedores tradicionais.

Estratégias Emergentes para Superar a Resistência

Apesar desses desafios formidáveis, estratégias inovadoras estão surgindo para ajudar os produtores de ERP a navegar na transição para a IA:

1. Terceirização para Hyperscalers

55% dos provedores estão terceirizando IA para AWS, Google e Microsoft, reduzindo custos de P&D em 40%. Esta abordagem permite:

• Acesso a modelos pré-treinados sem investimentos massivos em infraestrutura
• Foco no desenvolvimento de interfaces e integrações em vez de algoritmos
• Transferência parcial de responsabilidade regulatória para parceiros maiores

2. Verticalização e Modelos Híbridos

ERPs setoriais lideram a adoção de IA: Veeva para farmacêuticas alcançou taxas de 34%, contra 9% em sistemas genéricos. Esta especialização permite:

• Desenvolvimento de modelos de IA otimizados para necessidades específicas do setor
• Melhor previsibilidade de ROI para casos de uso bem definidos
• Redução de complexidade ao focar em um conjunto limitado de processos de negócio

3. Integração Gradual e Aquisições Estratégicas

A IFS migrou 72% de seus clientes para IA em 18 meses via aquisições estratégicas, combinando inovação com estabilidade operacional. Esta abordagem equilibrada inclui:

• Implementação de IA primeiro em módulos não críticos
• Preservação de investimentos em sistemas legados enquanto introduz novas capacidades
• Aquisição de startups de IA para acelerar a curva de aprendizado organizacional

Entre o Legado e a Disrupção: O Caminho à Frente

A resistência dos produtores de ERP à IA não é simplesmente uma questão de aversão à mudança, mas um cálculo complexo entre risco tecnológico e sustentabilidade empresarial.

Dados de 2024-2025 indicam três vetores críticos para a evolução do setor:

1. Modernização Gradual

• Migração para arquiteturas cloud-native com interoperabilidade controlada
• Desenvolvimento de camadas de abstração entre sistemas legados e novas funcionalidades de IA
• Criação de sandboxes de IA que permitem experimentação sem riscos aos sistemas principais

2. Governança de Dados

• Implementação de data lakes unificados para alimentar modelos de IA sem comprometer sistemas transacionais
• Desenvolvimento de ferramentas de data quality para garantir que os dados corporativos estejam prontos para IA
• Criação de frameworks de segurança e privacidade específicos para operações de IA

3. Cooperação Regulatória

• Participação ativa no desenvolvimento de padrões globais para ética em IA
• Criação de consórcios industriais para compartilhar custos de compliance
• Desenvolvimento de modelos de responsabilidade compartilhada entre fornecedores e clientes

Como demonstra o caso da Siemens – que reduziu custos operacionais em 20% com IA integrada ao ERP –, o futuro exigirá equilíbrio entre inovação radical e respeito à herança tecnológica.

Conclusão: Transformação Inevitável, Ritmo Negociável

A integração da IA nos sistemas ERP não é uma questão de “se”, mas de “quando” e “como”. Os produtores que encontrarem o equilíbrio entre inovação e estabilidade, entre modernização técnica e preservação de investimentos, estarão melhor posicionados para liderar a próxima geração de sistemas empresariais.

Para os líderes de TI e tomadores de decisão, a mensagem é clara: a resistência atual dos produtores de ERP à IA não deve ser interpretada como negação, mas como uma fase necessária de adaptação a uma mudança tecnológica fundamental.

Ao compreender as múltiplas dimensões dessa resistência – técnica, organizacional, mercadológica e regulatória – as organizações podem desenvolver estratégias mais realistas para a transformação digital de seus sistemas críticos de negócio.

Qual aspecto da integração de IA em seu ERP representa o maior desafio para sua organização? A transformação pode ser complexa, mas com a abordagem certa, os benefícios superam significativamente os obstáculos.

Fonte: Resistência dos Produtores de ERP à Inteligência Artificial: Uma Análise Multidimensional. Data: 2024-10-02.