A brasileira 4MDG lançou uma solução que usa a fotografia de um item como ponto de partida para o cadastro: a inteligência artificial reconhece o produto e sugere descrição, atributos obrigatórios, categoria, registros semelhantes e o NCM. A validação final segue com o analista.
O cadastro de produtos costuma ser invisível até o dia em que dá errado. É dele que saem as informações que alimentam sistemas fiscais, contábeis, de compras, de vendas e de comércio eletrônico. Quando o dado nasce inconsistente, o efeito aparece lá na ponta — em uma nota fiscal emitida com a classificação errada, em uma compra travada ou em um anúncio incorreto no e-commerce.
É nessa camada que a inteligência artificial começou a entrar. A própria Receita Federal já opera, dentro do Sistema Classif, uma funcionalidade auxiliada por IA que permite consultar mais de 30 mil decisões nacionais e internacionais sobre classificação fiscal de mercadorias a partir de descrições textuais.
No setor privado, a aplicação mais recente vem da 4MDG, empresa brasileira especializada em gestão e governança de dados mestres — a disciplina que organiza, padroniza e mantém cadastros de produtos, clientes e fornecedores.
Do disjuntor ao NCM
A solução parte de uma foto. Diante da imagem de um item — um disjuntor, por exemplo —, a IA identifica o produto e sugere o pacote de informações necessário para o registro: descrições, atributos obrigatórios, categoria, similaridade com cadastros já existentes e a classificação fiscal por NCM.
A tecnologia automatiza uma etapa que tradicionalmente exige consultas e validações manuais, mas a aprovação continua sob responsabilidade dos profissionais envolvidos.
"A IA não veio para substituir o analista de cadastro, ela não veio para substituir o ser humano. Ela entra para apoiar decisões, reduzir retrabalho e acelerar etapas que antes dependiam de muitas validações manuais." — Flávio Souza, CPO da 4MDG
O analista de cadastro mudou de função
A chegada da IA acompanha uma transformação da própria função dentro das companhias. O trabalho, antes associado principalmente à inserção de informações nos sistemas, passou a envolver regras fiscais, governança, integrações e conhecimento dos processos de diferentes áreas.
"Antes a atividade era associada à digitação. Hoje, o analista de cadastro precisa entender o processo de ponta a ponta, saber de onde vem o dado, quem vai consumir essa informação e quais integrações dependem dela." — Flávio Souza
Além do reconhecimento de imagem
A empresa aplica IA também à documentação de regras de negócio, à análise de integrações e ao acompanhamento de fluxos internos. Uma das frentes mapeia workflows, etapas de aprovação, integrações e fluxos de comunicação ligados aos processos de cadastro. A tecnologia é usada ainda em auditorias, diagnóstico de chamados, validação de planilhas e testes de qualidade.
A documentação dessas etapas ganhou peso à medida que os processos corporativos passaram a conectar mais sistemas e departamentos.
"A documentação do workflow, das regras, das etapas e das integrações precisa acompanhar a operação. Quando esse conhecimento fica apenas com as pessoas do projeto, a empresa perde rastreabilidade e aumenta o risco no go live e na sustentação." — Cesar Coelho, CTO da 4MDG
Outra frente é o monitoramento das integrações: a tecnologia acompanha consultas, erros, chamadas entre sistemas, movimentação de workflows e indicadores operacionais, permitindo identificar falhas antes que elas cheguem a outras áreas.
O próximo passo é conversar com o sistema
O avanço seguinte está na interação por linguagem natural. A companhia trabalha em aplicações nas quais o usuário inicia um cadastro descrevendo o que precisa, enquanto a IA interpreta a solicitação e propõe características do produto, descrições, unidades de medida e grupos de mercadorias para iniciar o fluxo.
A tendência apontada pela empresa é que as tarefas manuais sejam progressivamente absorvidas pela tecnologia, enquanto o profissional de cadastro concentra a atuação na validação, nas exceções e nas decisões que exigem conhecimento do negócio.
O movimento reflete a complexidade crescente da gestão de dados nas companhias. Quanto maior o número de sistemas, canais e áreas que consomem a mesma informação, maior a necessidade de garantir consistência desde a origem — e é nessa camada que a IA entra, automatizando o trabalho operacional sem retirar a governança e a validação humana do processo.
