Há mais de uma década que o software gFM-Business representa algo especial no mercado alemão de ERP: não se baseia num sistema pesado e difícil de manter, mas na plataforma FileMaker leve, personalizável e visualmente modelada. Isto tem muitas vantagens: o gFM-Business pode ser expandido individualmente, funciona em Windows, macOS e iOS e pode ser personalizado tanto por programadores como por utilizadores ambiciosos.
Com o advento da inteligência artificial (IA), nomeadamente através dos chamados modelos linguísticos, como o ChatGPT, estão a surgir novas oportunidades que vão muito além da automatização tradicional. O gFM-Business está a preparar-se ativamente para este futuro: com o objetivo não só de gerir dados, mas também de desbloquear conhecimentos.
Do ERP ao sistema de assistência inteligente
Os sistemas ERP tradicionais armazenam dados de clientes, facturas, níveis de stock ou projectos. Podem calcular, estruturar e gerir muitas coisas. Mas não "compreendem" verdadeiramente o que estão a fazer.
Um sistema ERP inteligente deve ser capaz de fazer isso mesmo: compreender o que o utilizador pretende fazer, por que razão faltam informações ou como um processo pode ser melhorado. E as ferramentas modernas de IA ajudam-no neste aspeto. Os modelos linguísticos, como o GPT-4 ou o Mistral, podem compreender e processar a linguagem natural. Isto significa que um utilizador pode perguntar: "Que clientes encomendaram mais no último trimestre do que no ano anterior?" - e o assistente não só apresenta uma lista, mas também explica como chegou a ela.
O papel da inteligência local: porque não apenas a nuvem?
Muitos sistemas modernos de IA funcionam na nuvem, o que significa que os dados são enviados para servidores através da Internet, aí processados e o resultado é devolvido. Isto tem vantagens (capacidade de computação, atualidade), mas também desvantagens:
- Proteção de dadosOs dados pessoais na nuvem são particularmente sensíveis na Europa.
- DependênciaSe o fornecedor cessar a sua atividade ou aumentar os preços, o sistema fica paralisado.
- Latência e controloO tempo de reação é maior, o controlo é menor.
É por isso que o gFM-Business está a adotar uma abordagem diferente: a IA deve ter lugar onde estão os dados. Localmente, no computador do utilizador ou na rede da empresa. Para o conseguir, os modelos linguísticos são installised localmente e preparados de forma a poderem lidar com as estruturas do gFM-Business. Trata-se de um processo tecnicamente exigente, mas extremamente eficaz: a IA passa a reconhecer não só a "língua", mas também o "conteúdo".
Conhece os nomes dos seus clientes, a estrutura das suas facturas e os campos disponíveis. Assim, o gFM-Business suportará tanto os sistemas de nuvem conhecidos, como o ChatGPT ou o Claude, como os modelos linguísticos locais, que podem ser iniciados diretamente a partir do gFM-Business com um simples clique do rato.
O assistente de IA gFM: mais do que um simples chatbot
O que é que isto significa para o gFM-Business? Estamos a trabalhar num assistente inteligente que está integrado diretamente na interface do utilizador. Este assistente irá substituir o sistema de ajuda existente no gFM-Business e:
- Respostas às perguntas para a operação ("Como é que crio um novo cliente?")
- Explica as funções ("O que é que este campo significa?")
- Analisar dados ("Mostre-me os clientes com o nível de cobrança mais elevado")
- apresenta recomendações de ação ("O que posso fazer se um cliente não pagar?")
- pode pesquisar documentação ("Existe um manual para facturas em série?")
E o melhor é que: quanto mais tempo o sistema é utilizado, mais ele aprende, porque também ligamos um Base de dados vetorial Qdrant como uma memória central. Lembra-se do que é importante, onde ocorrem os problemas e o que foi bem sucedido. Esta "memória" não é uma coleção de dados à la Google, mas sim uma estrutura de conhecimento armazenada localmente e controlada pelo utilizador.
Gráfico de conhecimento em vez de Excel: Como a IA compreende as estruturas
Um termo central para este desenvolvimento é o "Gráfico de conhecimentos". Em vez de ver os campos individuais ("Nome do cliente", "Montante") isoladamente, o gráfico liga estas informações:
- Um cliente tem Facturas
- Uma fatura referido a uma oferta
- Uma oferta foi criado de um empregado
- Um empregado trabalha em um departamento
Um gráfico de conhecimentos pode representar essas relações - e um sistema de IA pode navegar através delas. Isto permite consultas como:
- "Que projectos foram geridos por funcionários que já não estão na empresa?"
- "Que clientes voltaram a encomendar no prazo de 30 dias após uma reclamação?"
As perguntas que anteriormente só podiam ser respondidas com uma grande quantidade de scripts SQL ou Excel podem agora ser feitas em linguagem natural - e receber respostas precisas e compreensíveis.
Inquérito atual sobre o futuro do Claris FileMaker e da IA
O que é possível com o gFM-Business, o gráfico de conhecimentos e a IA local
Ao associar o gFM-Business a um modelo linguístico local e a uma rede de conhecimentos baseada em grafos (por exemplo, através do Neo4j), surgem na prática numerosos novos casos de utilização:
- Aconselhamento ao cliente e apoio às vendas com base no contexto
"Que clientes não efectuaram encomendas desde a última newsletter?"
"Quais dos meus clientes poderão estar interessados no produto X, com base em compras anteriores?"
"Quem foi a última pessoa a reagir negativamente a um aumento de preços e que não deve voltar a ser contactada?" - Suporte automatizado e consultas à base de dados de conhecimentos
Os funcionários podem fazer perguntas em linguagem natural: "Como é que crio uma fusão de correio?", "Que formatos de exportação são suportados pelo módulo X?" ou "Como é que configuro uma importação bancária?" A IA acede à documentação existente, às perguntas frequentes, aos tutoriais em vídeo e às descrições de processos internos e fornece ajuda direcionada no momento certo. - Gestão de vendas e otimização de processos
"Que ofertas foram criadas mas não tiveram seguimento no prazo de 30 dias?"
"Há algum cliente que sofra regularmente atrasos nas entregas?"
"Quais são os processos de vendas que falham com frequência em determinados pontos?" - Sistema de cobrança inteligente
A IA pode reconhecer padrões de risco: "Que clientes permitem regularmente que os lembretes cheguem ao 3º nível, mas depois pagam pouco antes de os entregar à cobrança de dívidas?" Com base nisto, os níveis de cobrança ou os objectivos de pagamento podem ser ajustados de forma direcionada. - Gestão de pessoal e de projectos
"Que projectos causaram muitas horas extraordinárias, apesar de o orçamento ter sido cumprido?"
"Quem recebeu classificações particularmente boas nos comentários dos clientes nos últimos 6 meses?"
"Existem funcionários que tenham estado envolvidos em vários projectos de sucesso?" - Análises históricas com inteligência contextual
"Como evoluíram os volumes de encomendas desde o aumento de preços em fevereiro de 2023?"
"Que campanhas (descontos, boletins informativos, eventos) resultaram em alterações mensuráveis nas vendas?" - Sugestões de reação e recomendações automáticas
"O cliente XYZ recebeu 3 avisos e não respondeu. Gostaria de gerar um modelo para uma carta de cobrança de dívidas?"
"Acabou de criar uma cotação para um cliente com uma elevada taxa de reclamações. Gostaria de ativar uma lista de verificação para a entrega?"
Estes casos de utilização seriam difíceis ou impossíveis de realizar com os sistemas ERP tradicionais. A combinação da flexibilidade do FileMaker, de contextos baseados em gráficos (Neo4j) e de um modelo linguístico local cria uma nova dimensão de inteligência de processos.
O que é que isto significa para as empresas em termos concretos?
Para as pequenas e médias empresas, esta evolução significa
- Mais independênciaPrecisa de menos apoio porque o assistente ajuda.
- Familiarização mais rápidaOs novos empregados orientam-se mais rapidamente.
- Melhores decisõesAs análises e recomendações estão imediatamente disponíveis.
- Proteção e controlo de dadosTudo fica internamente, sem obrigação de nuvem.
- Segurança futuraO software desenvolve-se com a empresa.
E tudo isto sem a necessidade de um enorme aparelho informático. Esta é uma verdadeira vantagem competitiva, especialmente para as empresas mais pequenas.
Riscos e desafios
Por muito grande que seja o potencial, existem também obstáculos:
- Foco técnicoA IA local precisa de bom hardware (RAM, CPU, possivelmente GPU)
- Qualidade dos dadosSe mantiver dados sujos, também obterá más respostas
- AceitaçãoOs trabalhadores devem confiar no sistema, caso contrário este será ignorado
- ManutençãoOs modelos devem ser actualizados, guardados e testados
No entanto, estes riscos podem ser minimizados com um conceito bem pensado - como o que está atualmente a ser desenvolvido pelo gFM-Business. O objetivo não é um supercomputador superpoderoso, mas um assistente inteligente que sirva os humanos e não os substitua.
gFM-Business 9 em curso, nova estrutura de vendas a partir de outubro
Atualmente, estão a ser realizados trabalhos intensivos próxima versão 9 do gFM-Business. Esta nova versão principal integrará, pela primeira vez, muitas das funções de IA e automatização descritas, nomeadamente a ligação a modelos linguísticos locais e o desenvolvimento de conhecimentos dinâmicos e baseados em gráficos das empresas com o Neo4j. O lançamento está previsto para o início de 2026.
Quem aderir agora não só garante condições atractivas, como também um caminho de atualização contínua para a próxima geração - e, assim, um acesso antecipado à solução ERP com IA, talvez a mais flexível do mundo germanófono.
Perspectivas: O ERP está a tornar-se mais humano, não mais técnico
Se pensarmos nesta evolução até ao fim, podemos dizer que o software ERP está a tornar-se mais humano. Responde à linguagem, pensa contextualmente, explica as relações, aprende e apoia as decisões. E o FileMaker como plataforma é ideal para isso: graças à sua estrutura visual, à sua arquitetura aberta, à sua forte comunidade e à capacidade de ligar dados, layouts e lógica num único ambiente.
Se quiser começar hoje, tem a oportunidade de pensar desde o início: manter os dados corretamente, documentar processos, nomear estruturas, formular perguntas. Porque, no final, o sistema ERP de amanhã já não será apenas um programa. Será um parceiro - com ouvidos, mente e memória. E o gFM-Business está no bom caminho para liderar esta mudança.
Perguntas mais frequentes
- O que é exatamente o gFM-Business e qual a sua diferença em relação a outros sistemas ERP?
O gFM-Business é um software ERP modular baseado na plataforma FileMaker. Ao contrário dos sistemas ERP tradicionais, é totalmente personalizável, funciona em várias plataformas (macOS, Windows, iOS) e também pode ser operado por empresas mais pequenas sem um grande departamento de TI. Graças ao desenvolvimento visual com FileMaker, pode ser expandido de forma particularmente rápida - e agora também está aberto à integração moderna de IA. - Porque é que o FileMaker é uma plataforma adequada para IA e ERP?
O FileMaker combina base de dados, interface de utilizador e lógica comercial num único ambiente de desenvolvimento. Isto permite integrar funções de IA diretamente em formulários, avaliações e diálogos sem ter de utilizar interfaces externas ou ferramentas adicionais. Essa estreita integração é uma grande vantagem para o uso da IA. - O que é um modelo linguístico e porque é que deve ser executado localmente?
Um modelo linguístico como o GPT-4 é uma IA que compreende e processa a linguagem natural. Se um modelo deste tipo for executado localmente, ou seja, diretamente no computador ou servidor da empresa, todos os dados permanecem internos. Esta é uma vantagem decisiva em termos de proteção de dados, independência e desempenho - especialmente para as empresas que não querem estar dependentes de serviços de nuvem externos. - O que é um "gráfico de conhecimento" e para que serve?
Um gráfico de conhecimento não liga os dados linearmente (como uma tabela), mas como uma rede de significados e relações. No gFM-Business, por exemplo, isto permite ver que clientes estão ligados a que projectos, empregados, documentos ou produtos. A IA pode fornecer respostas muito mais precisas porque compreende as relações e não apenas os campos individuais. - Que vantagens específicas tenho com a nova integração da IA no gFM-Business?
O utilizador pode comunicar com o sistema em linguagem natural, receber ajuda relacionada com o contexto, análises inteligentes, recomendações automáticas e assistentes adaptáveis. O software pensa por si próprio - com base nos dados reais da sua empresa e não no conhecimento geral da Internet. - Devo ter receio de que os meus dados sejam "divulgados" pela IA?
Não. A integração da IA do gFM-Business baseia-se numa abordagem local. Isto significa que o modelo linguístico é executado no seu próprio computador ou servidor. Não há acesso automático à nuvem, nem transferência de dados para terceiros, nem upload oculto - tudo permanece no sistema e sob o seu controlo. - De que requisitos técnicos necessito para utilizar a IA local?
Um computador moderno com pelo menos 16 GB de RAM é suficiente para funções simples de IA. Para modelos de linguagem mais sofisticados ou gráficos de conhecimento complexos, pode ser útil um poder de computação adicional (por exemplo, uma boa GPU). No entanto, estamos a trabalhar para permitir um desempenho sólido mesmo em hardware médio. - A IA será automaticamente integrada nos sistemas gFM-Business existentes?
Não. A integração da IA faz parte da próxima versão 9, cujo lançamento está previsto para o início de 2026. No entanto, quem estiver a trabalhar com uma versão existente pode contar com um percurso de migração sem problemas. Os primeiros compradores também beneficiam de condições mais favoráveis e de um desenvolvimento contínuo. - Como é que a IA "aprende" efetivamente quando funciona localmente?
A IA analisa quais as estruturas de dados, processos e padrões que ocorrem frequentemente na sua empresa. Este conhecimento é armazenado localmente como um chamado "gráfico de conhecimento". Isto cria um modelo interno da sua empresa que se torna cada vez melhor ao longo do tempo - sem necessidade de enviar dados para o exterior. - As empresas mais pequenas também podem tirar partido destas funções de IA?
Sim, sobretudo! As pequenas equipas, em particular, carecem frequentemente de tempo para formação, análises ou documentação. Um assistente inteligente que mostre, por exemplo, como criar corretamente uma cotação ou iniciar uma emissão de cobranças poupa imenso tempo - e evita erros típicos. Com o FileMaker, a barreira de entrada é agradavelmente baixa. - Qual é o preço atual do gFM-Business e durante quanto tempo se manterá válido o preço antigo?
Até 30 de setembro de 2025, o gFM-Business ainda pode ser adquirido na atual loja online gofilemaker aos preços conhecidos. A partir de 1 de outubro de 2025, o software será oferecido através de uma nova estrutura de vendas com condições revistas. Quem comprar agora beneficiará das condições de cliente existentes. - Será possível definir os seus próprios avisos ou comandos para a IA?
Sim, na planeada versão 9, deverá ser possível armazenar as suas próprias consultas, fluxos de trabalho e comandos de voz - tanto como uma mensagem de texto como através de funções de assistência visual. Isto significa que qualquer empresa pode personalizar a IA sem programação. - Que papel desempenha o Neo4j neste sistema?
A Neo4j é uma base de dados de grafos profissional, perfeita para mapear relações complexas entre conjuntos de dados. No gFM-Business, é utilizada como uma base de conhecimentos para a IA: Clientes, encomendas, produtos, comunicações, casos de serviço - tudo isto é capturado numa rede dinâmica de relações que a IA pode utilizar. - Existe uma opção de teste ou uma versão de demonstração das novas funções de IA?
A versão 9 com funções de IA está atualmente (em setembro de 2025) ainda em desenvolvimento. No entanto, haverá uma fase de teste aberta e possivelmente uma série de webinars de acompanhamento a partir do início de 2026. As partes interessadas podem registar-se antecipadamente através do boletim informativo gofilemaker, descarregando uma versão experimental ou através do sítio Web para obter acesso.