McKinsey: o fim do ERP como o conhecemos, traduzido para o mid-market brasileiro
Cinco partners da McKinsey publicaram este mês um paper afirmando que a arquitetura clássica do ERP está acabando. Cinco forças, três quadros, e uma tese que muda o cálculo de compra de quem ia trocar de ERP em 2026 ou 2027.
Saiu este mês um paper da McKinsey assinado por cinco partners (Bjørnar Jensen em Zurique, Darwin Deano em Chicago, Florian Bauer e Nicolas Roth em Viena, Joe Boden em Berlim) com um título nada modesto: The end of ERP as we know it: Five ways AI is disrupting ERP.
A frase que abre o paper:
"A pergunta não é se a IA vai afetar o paradigma conhecido de ERP, mas com que radicalidade e rapidez essa mudança vai acontecer."
Quando cinco partners de uma das três consultorias mais conservadoras do mundo assinam juntos um texto com a palavra "end" no título, vale parar e ler com calma. Foi o que fiz no fim de semana. Este texto é meu resumo e tradução para a realidade do CFO brasileiro de empresa entre R$ 50M e R$ 500M de faturamento, ou seja, o leitor médio desta publicação.
A tese central, em uma frase
O ERP como caixa monolítica integrada (Protheus, S/4HANA, NetSuite, Datasul, Nasajon, Oracle Fusion como sistemas únicos de registro) está sendo decomposto em cinco camadas, e a camada de valor está migrando de baixo (banco de dados, módulos transacionais) para cima (agente, processo, decisão). Quem detém a camada superior vai capturar o valor; quem segue vendendo a camada de baixo vira commodity.
A imagem da McKinsey é clara: o ERP que conhecemos não vai desaparecer; vai virar infraestrutura invisível, igual ao que aconteceu com o data center na era cloud. Você ainda precisa dele, mas ninguém mais conversa sobre ele.
A arquitetura nova: cinco camadas, sobrepostas a um "mission control"
Esta é a tabela que reconstrói o Quadro 1 do paper:
| # | Camada | O que faz | Quem vende isso hoje |
|---|---|---|---|
| 5 | Value mission control | Define metas de negócio, prioridades, KPIs. É onde o humano decide. | Ninguém, ainda. Espaço novo. |
| 4 | Agentic operating model | Agentes especializados executam tarefas, conversam entre si, escalam exceções. | SAP Joule, Microsoft Copilot Studio, Salesforce Agentforce, NetSuite Next, TOTVS LYNN. |
| 3 | Human and agent processes | Fluxos híbridos: humano decide o quê, agente faz o como. | Camada que cada cliente desenha sozinho. Espaço de consultoria. |
| 2 | Business ontology | Linguagem comum: o que é "cliente", "pedido", "receita" nesta empresa. | Workday, SAP Business Data Cloud, NetSuite Smart Data. Foco de investimento atual. |
| 1 | Clean core + data foundation | O ERP transacional clássico. Reduzido, padronizado, sem customização excessiva. | SAP S/4, Oracle Fusion, NetSuite, Protheus, Datasul, RM, Nasajon. |
Por cima das cinco camadas, atravessando todas, fica o "mission control": a camada de governança, auditoria, observabilidade dos agentes. Foi exatamente o que a SAP nomeou de "AI governance layer" no Sapphire 2026 (e que comentamos na tese da edição passada).
As camadas 4 e 5 são onde está o crescimento de valor. As camadas 1 e 2 viram commodity bem precificada. O fornecedor que entender isso e se posicionar nas camadas superiores ganha. O que insistir em vender só camada 1 vira utility provider.
A história em uma linha do tempo
A McKinsey também propõe (Quadro 2) uma linha histórica que vale reproduzir, porque ela enquadra a urgência:
| Era | Período | O que era ERP | O que a IA fazia |
|---|---|---|---|
| Inventory control | 1960-70 | Sistemas de estoque. | Nada. |
| MRP | 1980 | Planejamento de materiais. | Nada. |
| ERP integrado (sistema de registro) | 1990-2000 | Tudo num banco só (SAP R/3, Oracle EBS). | Nada relevante. |
| Real-time + cloud | 2010 | NetSuite, Workday, S/4HANA. | Analytics descritivo. |
| Composable + AI augmented | 2020 | Microserviços + APIs + copilots. | Augmentação (Camada 1). |
| AI-native, agentic | 2030+ | ERP decomposto, com agentes nativos. | Execução autônoma (Camada 2 e 3). |
A janela 2025-2030 é onde o mid-market vai decidir se acompanha. Quem investe agora numa arquitetura preparada para Camada 2 colhe entre 2027 e 2030. Quem espera "até a poeira baixar" provavelmente vai trocar de ERP duas vezes nessa janela em vez de uma.
As cinco forças (e o que cada uma significa)
O paper detalha cinco efeitos da IA sobre ERP. Resumo de cada, com tradução:
1. A IA está mudando a arquitetura do ERP, não só os módulos. O ERP vira headless, o front é um agente, o back é o ERP clássico. O cliente final pode nem saber qual ERP roda por baixo. Lembra de "todo site rodar Apache" nos anos 2000? É a mesma lógica chegando em ERP.
2. Mesmo assim, empresas vão continuar investindo em modernização. A camada 1 ainda precisa estar limpa para que a camada 4 funcione. O "clean core" virou pré-requisito, não opcional. Quem tem Protheus de 2008 customizado em 800 lugares vai precisar limpar antes de instalar agente em cima.
3. Transformações de ERP devem ficar 2x mais rápidas e baratas. Aqui o paper traz números: o ciclo de implementação típico (6-9 meses para fluxo principal) cai para 2-3 meses. Testes passam a consumir 80%+ menos esforço. Preparação de treinamento, 90% menos.
4. Fornecedores ganham mais controle sobre o ecossistema. Em vez de um mercado de mil consultorias customizando, o agente do fornecedor faz o trabalho. Margem volta para SAP, Oracle, Microsoft. Consultoria sobra com o trabalho de pensar processo, não de configurar tela.
5. Criação de valor migra de "build" para "buy". Antes, vantagem competitiva via ERP era customização própria. Daqui em diante, vantagem é compor agentes prontos no fluxo certo. O moat passa a ser o dado e a ontologia, não o módulo.
A força 5 é a mais consequente. Se for verdade (e provavelmente é para 80% dos processos de uma empresa média), o orçamento de TI de mid-market brasileiro vai mudar de "consultoria + customização" para "licença + dado próprio". Sai serviço, entra produto.
Os três casos de uso onde a IA já paga a si mesma
O paper traz como Quadro 3 três casos onde o ganho já é mensurável hoje:
| Caso | Tempo/esforço antes | Tempo/esforço com agentes | Onde aparece primeiro |
|---|---|---|---|
| Design + build da implementação | 6-9 meses | 2-3 meses | Reconciliação de dados, modelagem de processo. |
| Testes do ERP novo | Centenas de pessoa-semana | Redução de 80%+ | Test automation + agente que escreve casos de teste. |
| Preparação de treinamento | Material manual exaustivo | Redução de 90% | Manuais gerados por agente, baseados no fluxo configurado. |
Esses três casos não são especulação. Já estão acontecendo. A pergunta para o leitor brasileiro: o seu próximo projeto de ERP vai ter o "design + build" feito como em 2018 ou como McKinsey está descrevendo agora?
Os números do paper que vale memorizar
Espalhados pelo texto, alguns dados que merecem citação:
- Migrações de ERP em grandes empresas custam entre US$ 100M e US$ 1B. Sim, com B.
- Apenas 25-35% delas atingem o EBITDA prometido no business case original.
- Entre 65% e 80% ultrapassam orçamento, prazo, ou os dois.
- Empresas que executam bem a modernização capturam melhora de EBIT superior a 5%. É margem de empresa inteira, não de área.
Os custos absolutos são de mundo Fortune 500. Os percentuais (25-35% atinge meta, 65-80% ultrapassa prazo) provavelmente são piores no Brasil, onde a complexidade fiscal adiciona variável que o paper não mede.
A pergunta para o leitor brasileiro
Se você é diretor financeiro de empresa entre R$ 50M e R$ 500M, estas são as três perguntas práticas:
1. Em que camada está seu ERP atual? Se a resposta é "Camada 1 com algumas customizações" (caso mais frequente), você está bem. Se é "Camada 1 com 600 customizações que ninguém documentou", você tem um problema de clean core antes de pensar em agente.
2. Seu fornecedor está investindo em qual camada? Pergunte ao account manager. Se a resposta é "estamos trazendo IA para todos os módulos", a resposta verdadeira provavelmente é Camada 1 melhorada. Camada 4 plena exige investimento de arquitetura, e poucos fornecedores brasileiros estão fazendo (TOTVS via LYNN é a aposta mais visível; falaremos do experimento Sankhya na próxima leitura desta edição).
3. Você tem ontologia de negócio? A camada 2 da arquitetura McKinsey (business ontology) é onde 90% das empresas brasileiras estão atrasadas. É projeto de governança de dado, sob mandato do CFO e do COO, não cabe ao time de TI sozinho. Quem investir nisso em 2026 colhe em 2028 quando a Camada 4 chegar pronta dos fornecedores.
O que NÃO está no paper (e merece ser dito)
Honestidade obriga: o paper da McKinsey é global, escrito por partners europeus e norte-americanos, com clientes Fortune 500. Algumas coisas que ele subestima ou ignora:
- Complexidade fiscal brasileira. SPED, NF-e, eSocial, reforma tributária 2026 (IBS, CBS). Nenhum fornecedor global tem isso resolvido por completo. Mid-market BR ainda precisa de camada local forte.
- Custo de licença em dólar. Toda a discussão McKinsey assume tickets de ERP em USD. Para empresa BR de R$ 100M faturamento, US$ 500K/ano de licença é proibitivo. Player brasileiro continua sendo escolha econômica.
- Soberania de dado. Reforma tributária e LGPD criam pressão para dados financeiros ficarem em território nacional. Fornecedor global hospeda onde? Vale perguntar.
Em outras palavras: a arquitetura McKinsey é válida; a tradução para a realidade brasileira passa por um filtro adicional que não está no paper.
A previsão (que pode estar errada)
Minha opinião pessoal: acho que a McKinsey acerta em 70% e exagera em 30%. Acerta no diagnóstico de que a arquitetura mudou. Exagera no ritmo: "2x mais rápido em 2030" provavelmente é cenário otimista. Mid-market brasileiro vai estar uns 18-24 meses atrás do que o paper sugere, por questão de fornecedor disponível, custo, e maturidade de implementação local.
Mesmo assim, o paper força uma conversa que o CFO brasileiro precisa ter com seu fornecedor agora, não em 2027 ou 2028.
Te encontro terça que vem. Nas próximas duas leituras desta edição: o experimento da Sankhya (a única aposta BR de Camada 2 com casos publicados) e o mapa do mid-market brasileiro aplicado à linha do tempo McKinsey.
Fontes: McKinsey, The end of ERP as we know it: Five ways AI is disrupting ERP (maio 2026) · SAP Sapphire 2026, AI governance layer · Tese da edição passada: SAP redefine "agêntico" · TOTVS LYNN, foundation B2B brasileiro · Nossa taxonomia de camadas