Como a Suzano reduziu consultas de materiais de 2 minutos para 8 segundos com IA generativa

O desafio era tornar dados operacionais de materiais mais acessíveis para colaboradores, sem exigir conhecimento técnico de SAP ou SQL. Em uma empresa industrial de grande escala, consultas lentas e repetitivas afetam compras, manutenção, planejamento e produtividade.

Com cerca de 50.000 colaboradores e dados descentralizados, a Suzano precisava reduzir sobrecarga operacional e evitar consultas recorrentes no SAP. Usuários dependiam de extrações, planilhas ou especialistas para obter respostas simples sobre insumos e materiais.

O VagaLúmen foi criado como uma interface de linguagem natural para dados de materiais. A solução permite que usuários façam perguntas comuns do negócio e recebam respostas rápidas, sem precisar acessar manualmente tabelas ou construir relatórios.

A solução usa Gemini Pro 1.0 para converter perguntas em SQL, BigQuery para execução de consultas e Cortex Framework para organizar dados de materiais vindos do SAP. Cloud Run e outros serviços Google Cloud apoiam automação e operação.

O colaborador pergunta em linguagem natural sobre materiais, insumos ou MRO. A IA interpreta a pergunta, gera a consulta SQL adequada e busca a resposta no BigQuery. O resultado retorna de forma simples e rápida, reduzindo dependência de planilhas e consultas manuais.

O pipeline conecta dados SAP ao BigQuery usando o Cortex Framework. O Gemini faz a camada de tradução entre pergunta humana e SQL. A arquitetura preserva governança e confiabilidade, ao mesmo tempo em que democratiza acesso a dados operacionais.

• 95% de redução no tempo de consulta de insumos e materiais MRO.
• Tempo médio caiu de 2 minutos para 8 segundos.
• 4.000 acessos desde o go-live em maio de 2024.
• 473 usuários únicos registrados.
• Potencial de democratização de informação para 50.000 empregados.

O case demonstra que IA generativa pode destravar valor em dados corporativos já existentes. Não é necessário substituir o ERP; o ganho vem de criar uma camada conversacional segura sobre dados confiáveis. A adoção tende a crescer quando a resposta é rápida e resolve uma dor cotidiana.