A IA nas empresas nem sempre chega com fogo de artifício. Às vezes chega para fazer o trabalho mais aborrecido do dia: ler emails de encomenda e passá-los para o sistema. Foi isso que a Sogrape, presente em mais de 100 mercados, fez em parceria com a consultora portuguesa DareData. O resultado é uma ferramenta que prepara cada encomenda e deixa a última palavra a uma pessoa.
Em resumo
A Sogrape e a consultora DareData criaram o AI Order Entry, uma ferramenta de IA que lê encomendas recebidas por email, identifica cliente, produtos e quantidades, cruza a informação com o SAP e deixa tudo pronto para uma pessoa validar. Nos testes iniciais acertou no cliente em 94% dos casos: um exemplo de IA nas empresas aplicada a uma tarefa repetitiva, sempre com validação humana no fim.
Para quem gere uma loja online e também vende a revendedores, restaurantes ou empresas, o caso é um bom espelho. Muitas dessas encomendas continuam a chegar por email, WhatsApp ou PDF, e alguém tem de as copiar, linha a linha, para o ERP ou para a loja.
O que revela o projeto da Sogrape e da DareData
A ferramenta chama-se “AI Order Entry” e foi apresentada pela Sogrape e pela DareData. Lê os emails de encomenda, extrai o cliente, os produtos e as quantidades, cruza tudo com o SAP e mostra o resultado numa tabela editável. Só depois de uma pessoa validar é que a encomenda entra no sistema. Os principais dados divulgados pelas duas empresas:
- Antes: cada encomenda por email era tratada à mão e demorava cerca de 15 minutos, com regras de negócio que não estavam escritas em lado nenhum.
- Primeiros resultados: 94% de acerto a identificar o cliente e entre 93% e 95% a identificar os produtos e os restantes campos.
- Escala: o sistema está dimensionado para mais de 300 encomendas por mês e corre na GenOS, a plataforma de orquestração de agentes da DareData.
- Humano no fim: a IA prepara e uma pessoa confirma. Ivo Bernardo, cofundador da DareData, defende que os modelos de linguagem só devem entrar onde acrescentam valor real.
| Indicador | AI Order Entry (Sogrape e DareData) |
|---|---|
| Tempo por encomenda tratada à mão | cerca de 15 minutos |
| Acerto na identificação do cliente | 94% |
| Acerto nos produtos e restantes campos | 93% a 95% |
| Capacidade prevista | mais de 300 encomendas por mês |
| Integração | SAP, na plataforma GenOS da DareData |
| Validação humana | Obrigatória antes de a encomenda entrar no sistema |
Ler com cuidado: resultados de uma fase inicial
Os números vêm dos testes iniciais da fase MVP (a primeira versão funcional do produto). Não foram publicadas a amostra nem a metodologia, e o anúncio é das próprias empresas. Vale a pena ler os 94% como um bom sinal, não como uma garantia de que qualquer projeto parecido chega ao mesmo valor.
Porque a IA nas empresas interessa ao e-commerce em Portugal
Copiar encomendas de um email para uma folha ou para o backoffice é exatamente o tipo de tarefa repetitiva em que a IA já acerta mais de 9 em cada 10 vezes, desde que alguém valide no fim. Numa loja portuguesa com um canal B2B, isto pode libertar horas por semana, sobretudo nas semanas de pico antes da Black Friday e do Natal.
O ponto mais interessante do caso não é a tecnologia, é o desenho. A IA não envia nada sozinha: prepara uma proposta e uma pessoa aprova. É o mesmo princípio que os grandes retalhistas estão a adotar, como explicámos no artigo sobre os retalhistas que exigem um humano a aprovar a IA. A automação de processos funciona melhor quando o erro é apanhado antes de chegar ao cliente.
Há ainda um efeito lateral útil. Para a IA acertar, alguém teve de pôr por escrito as regras que até aí só existiam na cabeça de quem processava as encomendas. Esse exercício, por si só, melhora a gestão de encomendas e reduz a dependência de uma única pessoa.
Checklist: como começar a automatizar encomendas na sua loja
- Junte 20 emails de encomenda reais de revendedores ou clientes empresariais e apague antes NIF, moradas e outros dados pessoais.
- Escreva as regras implícitas que hoje só a sua equipa conhece, como “uma caixa são 6 unidades” ou “o costume é a última encomenda”.
- Teste um assistente de IA a passar esses emails para uma tabela com cliente, produto, quantidade, preço e morada, e peça-lhe que marque como “a confirmar” tudo o que for ambíguo.
- Meça o acerto: compare a tabela com o que a sua equipa teria registado e anote que tipo de erros aparecem.
- Mantenha sempre a validação humana antes de a encomenda entrar no ERP ou na loja, pelo menos até ter semanas de resultados consistentes.
O caso da Sogrape mostra que a IA mais útil é muitas vezes a menos vistosa. Se a sua loja recebe encomendas fora do checkout, uma tarde de testes chega para perceber quanto trabalho de copiar e colar pode tirar da sua semana. Para mais exemplos de agentes de IA aplicados ao comércio, veja a nossa categoria Agentic ecommerce.
Pontos-chave
- A Sogrape e a DareData criaram o AI Order Entry, que lê encomendas recebidas por email e as prepara para validação humana.
- Nos testes iniciais, a ferramenta acertou no cliente em 94% dos casos e nos produtos entre 93% e 95%.
- Cada encomenda tratada à mão demorava cerca de 15 minutos.
- Para uma loja online com canal B2B, o mesmo princípio aplica-se: a IA prepara, uma pessoa aprova.
Perguntas frequentes sobre IA nas empresas
É uma ferramenta de IA criada pela Sogrape e pela consultora portuguesa DareData que lê encomendas recebidas por email, extrai o cliente, os produtos e as quantidades, cruza a informação com o SAP e deixa tudo numa tabela editável para uma pessoa validar.
Nos testes iniciais da fase MVP, a ferramenta identificou o cliente certo em 94% dos casos e os produtos e restantes campos entre 93% e 95%. São resultados de uma fase inicial, divulgados pelas próprias empresas.
Pode começar com um teste simples: junte 20 emails de encomenda reais sem dados pessoais, peça a um assistente de IA que os passe para uma tabela com cliente, produto e quantidade, e compare o resultado com o que a sua equipa registaria.
Não é recomendável. No caso da Sogrape, a IA prepara a encomenda e só entra no sistema depois de uma pessoa validar. Mantenha essa validação pelo menos até ter semanas de resultados consistentes.
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