GPA · Varejo · GenAI · 2024
Case GPA: como conversar com o SAP em linguagem natural — e ganhar 7 dias de produtividade por consulta
O GPA (Grupo Pão de Açúcar), uma das maiores redes varejistas do Brasil, enfrentava um gargalo crítico: consultas financeiras complexas no SAP levavam até 7 dias para serem executadas. O time financeiro dependia de extrações manuais e análises sequenciais em planilhas, comprometendo a agilidade nas decisões estratégicas. A Sauter desenvolveu o GenAI4SAP — uma solução que integra IA Generativa diretamente ao núcleo de dados do SAP, permitindo que qualquer colaborador faça perguntas em linguagem natural e receba respostas instantâneas.
7d → 15s consulta financeira
O desafio
Consultas financeiras complexas no SAP do GPA levavam até 7 dias para serem executadas. O time financeiro dependia de extrações manuais e análises sequenciais em planilhas.
O que a Sauter fez
Integramos Gemini via Vertex AI ao núcleo de dados do SAP (Cortex Framework), modelamos com Vanna.AI para text-to-SQL contextual e expusemos via interface conversacional. Tudo orquestrado no Google Cloud, com governança e auditoria por design.
O resultado
Com o GenAI4SAP da Sauter, qualquer colaborador faz a mesma pergunta em linguagem natural e recebe resposta em 15 segundos, com dados sincronizados a cada 10 minutos.
Números
- 7d → 15s Consulta financeira (−99,98%)
- 10 min Sincronização SAP → BigQuery
- 100% Time financeiro liberado de extrações manuais
Tecnologias
Google Cloud, BigQuery, Cortex Framework, Vanna.AI, Vertex AI, Gemini
Depoimento
A integração do GenAI em contas a receber transformou nossa agilidade e a capacidade de resolver questões complexas que antes demandavam tempo e esforço significativos da equipe. Com o GenAI, temos acesso a informações financeiras de forma precisa e instantânea, trazendo maior transparência e controle ao processo.
Perguntas frequentes
Quanto tempo levou o projeto?
O projeto foi implementado em aproximadamente 8 semanas, desde o diagnóstico até a primeira consulta em produção.
Quais tecnologias foram usadas?
Google Cloud, BigQuery, Cortex Framework, Vanna.AI para text-to-SQL contextual, Vertex AI e Gemini como modelo de linguagem.
Esse modelo replica para outros varejos?
Sim. A arquitetura GenAI4SAP é modular e já foi projetada para ser replicada em outros ambientes SAP com ajuste de contexto.
A Sauter mantém o ambiente em produção?
Sim. A Sauter oferece sustentação contínua com SLA definido, incluindo monitoramento, evolução do modelo e governança de dados.
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