PROJETOS NA PRÁTICA · IA & AUTOMAÇÃO
O Precificador IA nasceu porque eu não queria mais depender da memória para lembrar que uma mudança pequena de custo pode mexer em dezenas de produtos ao mesmo tempo.
Precificar um produto novo não é a parte mais difícil.
O problema é manter a precificação certa depois que muda o preço do leite, do chocolate, da embalagem, uma taxa de cartão, uma condição do iFood ou qualquer outro componente que aparece em várias receitas.
Antes, cada mudança me obrigava a voltar para planilhas, receitas, notas, preços e contas que eu já tinha feito. A sensação era de que a precificação nunca terminava.
Foi daí que nasceu o Precificador IA.
A pergunta que mudou o projeto
Em vez de perguntar “como eu faço uma planilha melhor?”, eu comecei a perguntar: como faço para uma mudança entrar uma vez e repercutir automaticamente em tudo o que depende dela?
Se o custo do leite muda, eu não quero procurar manualmente todos os produtos que usam leite.
Se uma receita muda, eu não quero reconstruir os custos daquele produto do zero.
Se uma taxa do iFood muda, eu não quero abrir um por um os itens do cardápio para refazer a mesma lógica.
A partir daí, o Precificador deixou de ser uma planilha isolada e virou uma estrutura permanente.
O FLUXO EM UMA LINHA
Notas, e-mails e documentos → custo é identificado e normalizado → Base de Custos → cruza com Receitas e Regras → Motor recalcula os produtos afetados → eu vejo somente o que merece decisão.
De onde vêm os custos
Na teoria, custo parece uma informação organizada: produto, unidade e preço.
Na vida real, ele chega em nota fiscal, XML, PDF, pedido, fatura, recibo, foto, anexo de e-mail e aviso de fornecedor.
Por isso o Precificador não depende de uma única fonte. Eu consulto Gmail, Outlook, Google Drive e também arquivos que entram manualmente quando necessário.
O primeiro trabalho é transformar esse material espalhado em uma informação comparável.
Uma caixa pode vir com doze unidades. Uma receita pode usar gramas. Uma embalagem pode mudar de peso. Um fornecedor pode chamar um item por um nome diferente do que usamos internamente.
Antes de recalcular qualquer preço, o sistema precisa entender exatamente o que foi comprado e quanto aquilo representa na unidade que a receita realmente usa.
Onde entra a inteligência artificial
É nessa entrada bagunçada que a IA mais me ajuda.
Ela consegue ler documentos, identificar fornecedor e item, interpretar descrições diferentes, organizar quantidades e me ajudar a relacionar a compra com o insumo correto da nossa base.
Também é útil para apontar quando alguma coisa parece fora do padrão.
Mas existe uma divisão importante: a IA ajuda a entender a informação; ela não inventa o preço do produto.
Depois que o custo foi identificado com confiança, a conta é objetiva. Receita, custo, taxa, margem e regras comerciais entram no motor de cálculo.
Isso é importante porque eu não quero que uma inteligência artificial “ache” que um cappuccino deveria custar determinado valor. Quero que ela me ajude a chegar aos dados certos para que a conta e a decisão comercial sejam rastreáveis.
A arquitetura, em português normal
Hoje o Precificador é separado em algumas partes que cumprem funções diferentes.
Base de Receitas: diz do que cada produto é feito e em que quantidade.
Base de Custos: guarda o custo válido de cada insumo numa unidade comparável.
Regras e Parâmetros: guarda aquilo que não é receita nem insumo, como impostos, taxas, margens, diferenças entre canais e políticas comerciais.
Motor Permanente: cruza essas três bases e recalcula os produtos afetados sempre que alguma delas muda.
Preços Aprovados: registra a decisão comercial final. É diferente do preço calculado e também é diferente do preço que está efetivamente cadastrado nos sistemas.
Essa separação foi uma das coisas que mais melhorou o projeto. Uma mudança de custo mexe na Base de Custos. Uma mudança de receita mexe na Base de Receitas. Uma mudança de taxa mexe nas Regras. Eu não preciso desmontar o resto para corrigir uma peça.
Um exemplo simples: o leite mudou de preço
Vamos imaginar que chega uma nova compra de leite.
O documento é lido, o preço é convertido para a unidade que usamos na base e o custo do leite é atualizado.
A partir daí, o sistema já sabe quais receitas usam leite e consegue recalcular somente os produtos afetados.
Eu não preciso lembrar de cabeça que aquele insumo aparece em cappuccino, chocolate, bebidas geladas ou qualquer outra receita cadastrada.
Depois do recálculo, o sistema compara o impacto com as regras vigentes e me entrega o que interessa: mudou, mas continua saudável? Está chegando numa faixa que merece atenção? Ou realmente existe uma decisão para tomar?
É isso que transforma uma alteração de fornecedor em uma decisão gerencial, em vez de uma tarde inteira de conferência.
Eu não quero ser avisado de tudo
Se o sistema me mandar uma mensagem cada vez que um insumo variar alguns centavos, eu troquei uma planilha cansativa por uma automação igualmente cansativa.
Por isso o resultado é classificado em três níveis simples.
Sem ação: houve mudança, a conta foi atualizada e não existe decisão necessária.
Monitorar: ainda não precisa mexer, mas existe alguma tendência ou dúvida que merece acompanhar.
Revisar: existe uma decisão de verdade. Pode ser reajustar preço, rever receita, porção, fornecedor, embalagem ou até questionar se o produto ainda faz sentido.
Para mim, esse é um dos maiores ganhos do projeto: o sistema processa muito mais informação do que eu preciso enxergar.
O preço local e o preço do iFood não são a mesma coisa
Outro aprendizado importante foi parar de tratar “o preço do produto” como se existisse uma única economia por trás dele.
No Precificador, trabalhamos com dois preços comerciais principais.
O preço local é o que usamos no TOTVS Chef e no Goomer.
O preço do iFood considera a economia própria do canal. Entrega e retirada usam o mesmo preço de catálogo; o que muda é a regra econômica usada para formar esse valor.
Isso deixa o raciocínio muito mais claro. Se uma taxa do canal muda, alteramos a regra uma vez e o motor consegue mostrar o impacto nos produtos sem editar item por item.
Onde entra cada ferramenta
Gmail e Outlook: são fontes de notas, XMLs, faturas, pedidos, reajustes e documentos enviados pelos fornecedores.
Google Drive: organiza as bases oficiais do Precificador e recebe entradas temporárias que precisam ser analisadas.
ChatGPT / IA: ajuda a ler documentos, organizar dados, conciliar descrições e apontar exceções que merecem atenção.
Motor Permanente: faz as contas e recalcula as dependências de forma previsível.
TOTVS Chef e Goomer: são referências do preço local efetivamente usado na operação.
iFood: é o canal com preço próprio, que precisa ser comparado separadamente por ter custos e regras diferentes.
Calcular não é a mesma coisa que publicar
Essa separação é essencial.
O Precificador pode calcular um novo preço, mostrar que ele faz sentido e até registrar que eu aprovei a mudança.
Isso não significa que o valor já está no TOTVS, no Goomer ou no iFood.
Eu trato preço calculado, preço aprovado e preço vigente como três estados diferentes.
Essa trava evita uma coisa perigosa: confundir uma recomendação interna com uma alteração que já foi executada na operação.
Automatizar a escrita nos canais é possível, mas precisa ser uma etapa separada, testada e autorizada.
O que eu realmente automatizei
Eu não automatizei a estratégia de preço.
Automatizei a parte trabalhosa que vem antes dela: procurar documentos, organizar custos, normalizar unidades, descobrir quais produtos foram afetados, refazer as contas e separar rotina de exceção.
A decisão final continua podendo ser minha. A diferença é que eu chego nela com muito menos trabalho manual e com um caminho claro para explicar de onde cada número veio.
Se no seu negócio você ainda recalcula preço manualmente toda vez que um custo muda, provavelmente existe um jeito melhor de estruturar esse processo. Se quiser trocar ideia sobre como eu montei o Precificador, pode me escrever pelo formulário de contato.
— Marco Pagliaroni