O mid-market brasileiro na linha do tempo McKinsey: quem está em 2020, quem está em 2025, quem ainda está em 2010
Aplicamos o Quadro 2 do paper McKinsey (a evolução do ERP em seis eras) ao mid-market brasileiro real. Resultado: SAP/Oracle BR já em 2025-2030; TOTVS LYNN e Sankhya Deploy Agent puxando em 2025; metade do mid-market ainda em 2010 (cloud sem agente).
Esta é a terceira e última leitura da edição. Nas duas anteriores, resumimos o paper McKinsey sobre o fim do ERP e olhamos com lupa o experimento da Sankhya com Deploy Agent. Falta a peça que torna a tese McKinsey útil para a empresa brasileira: onde está cada fornecedor que atende mid-market BR, na linha do tempo que a McKinsey desenhou?
Esta tabela é uma proposta. Aceito (e quero) contraposição de quem ler. pauta@erpagentico.com.br.
A linha do tempo McKinsey, em uma linha
Recapitulando o Quadro 2 do paper, com as datas que a McKinsey atribui a cada era:
- 1960-70: controle de inventário.
- 1980: MRP, planejamento de materiais.
- 1990-2000: ERP integrado como sistema único de registro.
- 2010: real-time + cloud (NetSuite, Workday, S/4HANA).
- 2020: composable + AI augmented (microserviços + copilots, Camada 1 da nossa taxonomia, ERP Aumentado, copilot).
- 2030+: AI-native, agentic (Camada 2, ERP Agêntico, agentes em escopo; Camada 3, ERP Orquestrado, constelação coordenada; ERP decomposto).
A janela 2020-2030 é a era atual. A pergunta é: cada fornecedor BR está em qual ponto dessa janela?
O mapa: fornecedores de mid-market BR na timeline McKinsey
Esta é minha leitura. Ordenei por proximidade da fronteira atual (2025-2030):
| Fornecedor | Em qual era está, hoje | Evidência | O que falta para chegar a 2025-2030 plena |
|---|---|---|---|
| SAP (S/4HANA + Joule + Sapphire 2026) | 2025-2030 (entrada) | Autonomous Suite anunciada, 224 agentes nomeados, AI governance layer como camada de produto. | Maturidade operacional dos agentes em produção fora de demo. |
| Oracle (Fusion + AI Agent Studio) | 2025-2030 (entrada) | AI Agent Studio plataforma, agentes nativos por módulo. | Casos públicos brasileiros em produção. |
| Workday + NetSuite | 2025-2030 (entrada) | Workday Illuminate, NetSuite Next em maio 2026. | Adesão BR ainda baixa em mid-market. |
| Microsoft (D365 + Copilot Studio) | 2025-2030 (entrada) | Copilot Studio para construir agentes próprios. | D365 ainda penetra pouco mid-market BR; foco maior em enterprise. |
| Sankhya | 2020-2025 (saindo, com aposta em 2025-2030 via Deploy Agent) | Único caso BR de Camada 2 com clientes nomeados (MMarra, Luitex, CH Suprimentos). | Agente em operação contínua, não só setup. Auditoria externa. |
| TOTVS (Protheus/Datasul/RM + LYNN) | 2020-2025 | LYNN como foundation, ANI especializado, casos em classificação fiscal. Linx integrada. | Casos em Camada 2 plena com cliente nomeado, ainda sem publicar. |
| Senior Sistemas | 2020-2025 (Camada 1 madura) | SARA (Senior Agent for Recommendation & Analysis) com 50+ agentes em 9 áreas. Atualizado pós-Edição 4: SARA Studio (lançado em 21/mai/2026) move Senior também para 2025-2030 via Camada 4 emergente. | Confirmar adoção de SARA Studio em produção em clientes nomeados. |
| ContaAzul / Omie / Conta Simples | 2020-2025 (Camada 1) | Copilots de classificação, OCR avançado. | Camada 2 plena: ainda não. SMB exige preço, não maturidade. |
| Nasajon | 2020-2025 (Camada 1 indo para Camada 2 em fluxos específicos) | Folha + financeiro + fiscal com IA aplicada em classificação e auditoria. | Casos em Camada 2 publicáveis. Trabalho em curso. |
| ERPs verticais menores (Bling, Tiny, etc.) | 2010-2020 (cloud sem IA agêntica significativa) | Cloud, multi-tenant, sem agente operando. | Avanço maior, depende de aquisição ou OEM de tecnologia. |
| ERPs legados on-premise customizados (vários nomes regionais) | 2010 (cloud), alguns ainda em 2000 (on-prem) | Empresas que rodam ERP customizado de 2008-2012, sem cloud. | Recompra de ERP, não há atalho. |
Em resumo: SAP, Oracle, Workday, NetSuite e Microsoft estão em 2025-2030. Sankhya é o primeiro candidato BR; Senior agora também (ver atualização da Edição 4 sobre SARA Studio). TOTVS na sequência. Nasajon, ContaAzul, Omie e Conta Simples estão em Camada 1 sólida com ambição em Camada 2. Verticais menores estão em 2010-2020. Quem ainda roda customização sem cloud está em 2000.
A pergunta para o leitor é: onde está sua empresa hoje, na ponta cliente desse mapa?
A distribuição real do mid-market brasileiro
Não há survey público específico, então vou propor uma estimativa baseada em conversas, dados do mercado, e leitura cruzada com o levantamento Deloitte que analisamos na edição passada:
| Faixa de faturamento | Onde a empresa típica está | Quantas empresas (estimativa BR) |
|---|---|---|
| R$ 1Bi+ | 2020-2025 (composable, alguns copilots em produção) | ~600 |
| R$ 500M – R$ 1Bi | 2020-2025 (cloud + alguns copilots) | ~2.000 |
| R$ 100M – R$ 500M | 2010-2020 (cloud, IA experimental) | ~8.000 |
| R$ 50M – R$ 100M | 2010 (cloud) | ~15.000 |
| menos de R$ 50M | 2000-2010 (on-prem ou cloud básica) | dezenas de milhares |
A maior parte do mid-market brasileiro (R$ 50M a R$ 500M, ~23 mil empresas) está hoje 15 anos atrás da fronteira McKinsey. É descrição, sem juízo de valor.
A boa notícia: não precisa atravessar todas as eras. Quem está em 2010 pode avançar direto para 2025-2030 numa única troca de ERP, se escolher fornecedor certo e tiver o clean core arrumado. McKinsey explicitamente diz isso: a IA agêntica reduz o custo dessa transição.
A janela de decisão
Se o paper McKinsey está aproximadamente certo (e acho que está), a janela 2026-2028 é onde o mid-market brasileiro toma a decisão que define os próximos 10 anos:
Cenário A, decisão proativa (15-20% das empresas): sobe um patamar agora, em vez de esperar mais um ciclo de ERP legado. Troca para fornecedor na fronteira 2025-2030 (SAP, Oracle, NetSuite, TOTVS+LYNN, Sankhya, ou consorte equivalente). Em 2030, está usando agentes em produção em metade da função financeira. Margem operacional sobe 3-5% pelo simples ganho de produtividade da área. Custo: investimento de R$ 1M-R$ 10M nos próximos 24 meses, dependendo do porte.
Cenário B, decisão reativa (50-60% das empresas): mantém o ERP atual, adiciona copilot pontual quando o fornecedor entregar, espera a poeira baixar. Em 2030, está em 2022 do ponto de vista McKinsey, três anos atrás da fronteira. Sem ser desastre, paga custo de oportunidade silencioso (concorrente pega vantagem que vira preço, prazo, ou margem). Custo direto: baixo. Custo indireto: difícil de mensurar.
Cenário C, decisão de não decidir (20-30% das empresas): ERP legado continua rodando, ninguém faz nada estruturado em IA, fornecedor pequeno não entrega ferramenta de Camada 1 nem 2. Em 2030, está em 2015 do ponto de vista McKinsey, dez anos atrás. Aqui o custo indireto vira problema de viabilidade. O concorrente que decidiu A em 2026 vai ter custo operacional 30-50% menor em 2030, e isso aparece em preço final ao consumidor.
A decisão que importa primeiro é "em qual cenário quero estar?" A escolha do fornecedor vem depois dessa.
A pergunta final, em formato concreto
Pegue a tabela do mapa de fornecedores no início desta leitura. Marque onde está sua empresa hoje. Marque onde está seu fornecedor atual de ERP. Faça uma terceira marcação: onde você quer estar em 2028.
Se as três marcações estão na mesma era (todas em 2010, todas em 2020-2025), você está coerente. Provavelmente não precisa mudar nada urgente.
Se a empresa está em 2010, o fornecedor está em 2010, e você quer estar em 2025-2030 em 2028, você tem uma decisão para tomar este ano, não no ano que vem. Troca de ERP é projeto de 12-18 meses para mid-market. Começar em maio de 2026 entrega em outubro de 2027. Começar em maio de 2027 entrega em outubro de 2028, e aí McKinsey já estará escrevendo o próximo paper.
Te encontro terça que vem para abrir a Edição 4. Nesse intervalo, se a sua empresa fizer essa marcação tripla, mande o resultado para pauta@erpagentico.com.br. Quero entender a distribuição real entre os leitores; vai virar dado para a edição de junho.
Fontes: McKinsey, The end of ERP as we know it (maio 2026) · Deloitte, 7% dos CFOs em produção (Q1 2026) · Tese desta edição: McKinsey traduzida para BR · Produto desta edição: Sankhya Deploy Agent · TOTVS LYNN · SAP Sapphire 2026 · Taxonomia de camadas