A conversa sobre inteligência artificial já virou rotina. Toda empresa, de qualquer porte ou setor, já ouviu alguém prometendo que IA vai aumentar produtividade, cortar custos e transformar processos. E, de certa forma, é verdade. Mas existe um detalhe que quase ninguém fala e que vai separar quem vai conseguir usar IA de verdade e quem vai continuar preso no discurso: a qualidade dos dados. Em 2026, a TOTVS vai acelerar de forma agressiva a camada de inteligência dentro dos produtos, incluindo o Protheus. Não é achismo. Não é promessa de evento. É um movimento claro que já começou e que exige que as empresas se preparem antes que a onda chegue. E aqui está o problema central: muita empresa acha que já está “pronta para IA” só porque usa o Protheus há anos. Mas a verdade é outra. A maioria dos bancos de dados está desorganizada, com cadastros duplicados, integrações frágeis e parametrizações herdadas de versões antigas. E IA simplesmente não funciona em cima de dados confusos.
O que vai acontecer em 2026 é simples: empresas que organizarem seus dados agora vão conseguir extrair insights reais, previsões confiáveis, automações inteligentes e redução de retrabalho. Empresas que deixarem para depois vão gastar mais, atrasar projetos ou, pior, nem conseguir usar IA de forma consistente. Por isso, falar de protheus IA agora é falar de sobrevivência digital. É planejar antes da janela de oportunidade fechar. É exatamente aqui que entra a importância de organizar a base de dados do Protheus com antecedência e de forma estratégica.
Essa organização não tem nada a ver com limpar uma tabela ou atualizar um cadastro. Estamos falando de um processo estruturado, técnico, profundo e que envolve entender como os dados circulam, de onde vêm, para onde vão, quem alimenta, como alimenta e quais campos realmente impactam automações e modelos de IA. E, principalmente, como garantir que tudo isso fique sustentável, e não dependa de uma planilha, um colaborador-chave ou uma gambiarra criada anos atrás. Esse blog é exatamente sobre isso: como sua empresa pode se preparar agora para entrar em 2026 com um Protheus pronto para IA de verdade. E também por que a Geeker Company está em uma posição diferente para ajudar nessa jornada.
Este texto foi escrito para empresas que querem clareza, querem resultados práticos e querem se preparar antes do mercado inteiro se mexer. Se você busca um conteúdo direto, realista e que explica o que de fato precisa ser feito, está no lugar certo.
Por que todo mundo fala de IA, mas quase ninguém vai conseguir usar no Protheus em 2026
Essa é a pergunta que mais ouvimos. Se IA está tão acessível, tão presente em ferramentas do dia a dia, tão comentada em eventos, por que tantas empresas simplesmente não vão conseguir implementar IA dentro do Protheus? A resposta está nos bastidores. Para que IA funcione dentro do ERP, é preciso que os dados estejam íntegros, organizados, padronizados e historicamente confiáveis. Ou seja: IA não é só software. IA é preparação. E isso exige disciplina operacional que poucas empresas têm.
Grande parte dos problemas começa com algo que parece pequeno, mas destrói qualquer chance de prever comportamento: cadastro desatualizado. Um produto cadastrado três vezes com nomes diferentes é o suficiente para quebrar qualquer análise de previsão de demanda. Um cliente com CNPJ repetido gera inconsistências no fluxo de crédito. Um fornecedor sem CEP correto compromete estudos de entrega. E esses são exemplos simples.
Quando falamos de protheus IA, estamos falando de camadas mais profundas. Parametrizações antigas que nunca foram revisadas, campos não preenchidos, valores herdados de versões anteriores do Protheus, estruturas de TES antigas, processos de picking desalinhados, importações via planilha sem validação, integrações com sistemas externos que gravam dados de forma não padronizada, remessas de NF com campos vazios e relatórios que dependem de joins mal construídos. Tudo isso cria uma situação em que a IA simplesmente não consegue aprender. IA precisa de padrões. IA precisa de repetição. IA precisa de lógica no caos. E o Protheus, se não estiver ajustado, vira um terreno instável em que cada área trabalha com um tipo de dado, cada filial usa uma regra diferente e cada usuário preenche o sistema de um jeito.
Por isso, quando falamos que poucas empresas vão conseguir usar IA de verdade em 2026, não é pessimismo. É constatação técnica. Mas a boa notícia é: quem se preparar agora tem vantagem competitiva clara. E essa vantagem pode significar reduzir custos, ganhar eficiência e ter acesso antecipado a funcionalidades que concorrentes só conseguirão usar no futuro. A IA não vai premiar quem chegar primeiro. Vai premiar quem chegar preparado.
O que muda na TOTVS com IA em 2026 (e por que isso te afeta agora)
A TOTVS já deixou claro: a partir de 2026, a camada de inteligência e automação será prioridade em praticamente todos os módulos, principalmente no Protheus. A TOTVS vem investindo em IA generativa, análises preditivas, Smart View, automações nativas e novas ferramentas que dependem diretamente da qualidade dos dados. Isso significa que a TOTVS vai entregar IA para quem tem base pronta. Mas não vai conseguir compensar problemas estruturais de quem tem dados bagunçados.
A mudança é profunda. Não estamos falando de simples relatórios, mas de análises como previsão de compras, redistribuição de estoque entre empresas, sugestão de TES, análise preditiva de inadimplência, sugestão automática de fluxo de caixa, identificação de padrões de vendas, leitura automática de documentos, conciliação inteligente e muito mais. O Protheus vai ganhar uma camada de inteligência que se apoia diretamente na qualidade dos dados.
Isso afeta todas as áreas: compras, vendas, financeiro, fiscal, logística, manufatura, projetos. E o ponto mais crítico é que a TOTVS não vai conseguir “compensar” a bagunça do cliente. IA não corrige dado ruim. Ela apenas amplifica o padrão que recebe. Se o padrão é bom, ela te dá ouro. Se o padrão é ruim, ela te entrega erro. É por isso que organizar os dados agora não é luxo. É preparação. Quem chegar em 2026 com a base pronta vai aproveitar tudo. Quem chegar despreparado vai gastar mais tentando correr atrás do prejuízo.
O grande vilão: dados bagunçados no Protheus e por que isso trava qualquer IA
O maior sabotador silencioso de qualquer iniciativa de IA é o banco de dados. E eu não estou falando de banco de dados técnico. Estou falando de como sua empresa usa o sistema. O problema começa com coisas simples, como cadastros duplicados, códigos de produto criados sem padrão, clientes sem informações essenciais, fornecedores sem dados fiscais completos. Depois, isso escala para problemas maiores: processos desalinhados entre filiais, tabelas com campos obrigatórios que ninguém preenche, workflows criados de forma manual, parametrizações antigas, integrações feitas por planilhas. O Protheus vira uma colcha de retalhos em que cada setor funciona de um jeito. IA não entende improviso. IA não entende exceção constante. IA precisa de repetição confiável.
Outro problema crítico é a falta de histórico consistente. Muitos processos são alterados no meio do caminho sem reprocessamento, sem ajuste retroativo, sem atualização das regras. Isso cria rupturas no padrão, que dificultam análises de tendência e comportamento. Em ambientes assim, a IA não consegue prever nada com precisão porque os dados não refletem a realidade de forma constante. Também existe o grande vilão invisível: integrações mal feitas. Sistemas externos atualizando tabelas diferentes, alguns usando REST, outros CSV, outros planilhas importadas manualmente. Nada conversa com nada. E, pior, muitas empresas consomem o dado sem entender como ele foi gravado.
Por isso, organizar dados no Protheus não é burocracia. É o pré-requisito absoluto para qualquer modelo de IA funcionar. E, olhando para o cenário das empresas com que conversamos, essa é a etapa que quase todas pulam. Todo mundo quer o resultado, mas quase ninguém organiza o terreno. É exatamente essa falta de preparação que vai travar a adoção de IA em 2026 nas empresas que deixarem para depois.
O passo a passo para preparar o Protheus para IA de verdade (com o método da Geeker)
Agora vamos ao ponto que importa: como preparar seu Protheus para IA. Aqui entra a parte mais prática e, ao mesmo tempo, o maior diferencial da Geeker. Nós já fazemos esse processo hoje com clientes que precisam de previsibilidade, consistência e confiabilidade de dados. E fazemos sem fricção, sem promessas irreais e sem milagres. É trabalho técnico, estruturado e baseado em experiência real. A primeira etapa é o diagnóstico de dados. Antes de qualquer projeto, analisamos como o banco está estruturado, como as informações estão distribuídas, quais tabelas estão saudáveis e quais apresentam ruídos. Em paralelo, mapeamos processos para entender como o dado nasce e como ele circula. Isso permite descobrir não apenas o problema técnico, mas a raiz operacional.
A segunda etapa é a auditoria de cadastros. Aqui entramos nos produtos, clientes, fornecedores, TES, NCM, CFOP, centro de custo, natureza, unidades de medida e tudo o que alimenta o sistema. Criamos padrões, eliminamos duplicidades, corrigimos inconsistências e normalizamos estruturas. Com isso, o ERP passa a refletir a realidade com precisão. A terceira etapa é a limpeza e normalização. Esse ponto envolve alinhar regras, remover valores herdados, padronizar preenchimentos e corrigir dados que hoje quebram qualquer análise preditiva. A quarta etapa é validar integrações. Sistemas externos são um dos maiores pontos de distorção de dados. Validamos como esses sistemas gravam dados no Protheus, ajustamos fluxos, revisamos APIs, alinhamos parâmetros e garantimos que não haja registros fora do padrão.
A quinta etapa é revisar parametrização. TES antigas, regras fiscais que nunca foram revistas, workflow configurado de forma manual, processos de liberação desalinhados. Corrigimos tudo isso. A sexta etapa é criar a camada de sustentação para IA. Aqui estruturamos o ambiente para estabilizar dados ao longo do tempo. Sem isso, qualquer organização feita hoje se perde em poucos meses. Por fim, a sétima etapa é preparar os dados para ferramentas como Apollo Dash e Apollo Compass, que permitem análise limpa, monitoramento contínuo e acompanhamento em tempo real, garantindo que o ambiente se mantenha saudável ao longo do tempo.
Essa forma de trabalho é o que diferencia a Geeker das outras empresas. Não focamos apenas em resolver problema pontual. Nosso foco é entregar um Protheus preparado para o futuro. Isso significa que organizamos a base para IA, criamos estrutura para BI, conectamos processos e ajustamos operações. Construímos o terreno antes de falar de inteligência. E é exatamente isso que toda empresa vai precisar em 2026.
Como saber se o seu Protheus está pronto para IA
A pergunta que sempre vem depois de tudo isso é direta: como você sabe se seu Protheus está pronto? E a resposta, apesar de simples, pode ser surpreendente. Seu Protheus está pronto para IA se ele reflete a realidade da sua operação. Isso significa que os cadastros precisam estar completos, integrações precisam estar validadas, parametrizações precisam estar corretas e o histórico precisa ser consistente. Quando analisamos empresas que têm dificuldades, na maioria dos casos os problemas aparecem em pontos simples, mas críticos. Vendas que lançam produtos diferentes para a mesma coisa. Compras que usam TES variadas sem padrão. Financeiro que usa histórico de cliente de forma inconsistente. Logística que preenche campos por hábito, não por regra. Todos esses detalhes se acumulam e criam um ambiente onde IA não funciona.
Por outro lado, empresas que investiram em organização, padronização e validação conseguem se beneficiar muito mais rápido de qualquer camada nova de IA que a TOTVS introduza no Protheus. E mais: conseguem usar IA com segurança. Não existe IA boa sobre dado ruim. Existe IA ruim sendo alimentada por um dado que ninguém controla. Em outras palavras, a hora de preparar seu ERP é agora. Não é quando a TOTVS lançar a funcionalidade. Não é quando o mercado inteiro começar a correr. É antes.
Exemplos reais de onde IA começa a gerar valor dentro do Protheus
Para tornar isso mais palpável, vale olhar alguns exemplos de onde IA vai começar a gerar valor real dentro do Protheus. Previsão de compras baseada em padrões históricos combinados com sazonalidade, estoque mínimo, curva ABC e volumes por filial. Previsão de ruptura considerando vendas recentes, tendência de giro e disponibilidade no centro de distribuição. Análise de inadimplência utilizando dados de crédito, comportamento de pagamento, perfil do cliente e relação com campanhas de cobrança. Sugestão de TES para entradas e saídas com base em histórico, operações anteriores e regras fiscais. Automatização inteligente de conciliação financeira com reconhecimento de padrões de pagamento. E até insights de fluxo de caixa baseados em comportamento real e não em planilhas paralelas.
Todos esses cenários dependem de algo muito simples: dados confiáveis. Quando falamos de protheus IA, estamos falando exatamente desse tipo de inteligência aplicada ao dia a dia. E tudo isso já existe, em maior ou menor grau. Não é um futuro distante. É uma realidade que só precisa de uma base organizada para acontecer.
O diferencial da Geeker Company na preparação para IA dentro do Protheus
Agora, o ponto que mais importa: por que empresas que escolhem a Geeker conseguem chegar mais preparadas em comparação a concorrentes tradicionais do mercado? A diferença está na abordagem. Outras consultorias são excelentes para resolver problemas operacionais pontuais. Mas quando o assunto é preparar dados para IA, é preciso ir além do suporte técnico. É preciso metodologia. E é exatamente isso que a Geeker desenvolveu nos últimos anos.
Trabalhamos com uma visão 360º do ambiente do cliente. Não olhamos apenas para regras fiscais, ou para o módulo financeiro, ou para integração. Olhamos para tudo: dados, processos, pessoas, integrações, parametrizações, histórico e ferramentas complementares. Usamos o Apollo Compass para monitorar processos e garantir que os dados continuem confiáveis. Usamos o Apollo Dash para analisar padrões e ajudar a empresa a visualizar onde estão as inconsistências. E, principalmente, criamos um ambiente sustentável. Isso significa que não adianta limpar o dado hoje e deixar que ele se suje de novo em três meses. Criamos camada de sustentação, regras de preenchimento, fluxos de validação e mecanismos de proteção.
Esse é o tipo de trabalho que exige técnica, experiência e profundidade. É o tipo de entrega que prepara a empresa não apenas para IA em 2026, mas para qualquer evolução futura. IA é só o começo. A transformação real vem da organização.
Conclusão: 2026 está chegando — e só quem se preparar agora vai aproveitar o melhor da IA dentro do Protheus
A conclusão aqui é simples. A forma como sua empresa organiza os dados hoje vai definir o tipo de IA que você vai conseguir usar em 2026. Nada substitui base organizada. Nada compensa dado ruim. Nada segura um ERP despadronizado. A TOTVS está entregando uma das maiores evoluções do Protheus dos últimos anos. E quem entrar despreparado vai ficar para trás. É por isso que preparar agora é a estratégia mais inteligente.
Se você quer entrar em 2026 com vantagem competitiva real, o caminho começa antes da IA. Começa com organização. Começa com processo. Começa com preparação. E é exatamente aqui que a Geeker Company pode ajudar. A Geeker domina o Protheus no detalhe, entende profundamente como dados precisam ser tratados e tem ferramentas próprias que garantem a saúde do ERP ao longo do tempo. Não vendemos mágica. Vendemos preparo. E quem se prepara colhe os melhores resultados.
Se você quiser entender como está seu ambiente atual, podemos realizar um diagnóstico técnico, identificar inconsistências, montar um plano de ação e preparar seu Protheus para a próxima geração de inteligência. Basta entrar em contato.
