A frase de efeito veio do próprio CIO: "Somos atrasadores de IA, não negadores", disse Steve O'Connor, chief information officer da Aston Martin (abre em nova aba), durante o Infor Velocity Week, em conversa com o programa theCUBE. A fórmula resume uma posição que soa contraintuitiva no mercado atual: uma montadora de luxo aplicando inteligência artificial apenas onde ela toca o lucro e a operação, e fechando a porta para chatbots voltados ao cliente. Para quem trabalha com integração, ERP e automação de processos, o caso vale mais pelo método de decisão do que pela lista de ferramentas.
O critério vem antes da tecnologia
A Aston Martin não começa perguntando o que a IA consegue fazer. Começa perguntando o que o caso de uso faz no profit and loss, a demonstração de resultado que consolida receitas e custos. Só depois vem a segunda peneira: ganho de eficiência. O'Connor descreveu essa ordem explicitamente, e ela muda a leitura do projeto: não é uma iniciativa de inovação apadrinhada pelo marketing, é um filtro financeiro aplicado a ideias de automação.
Isso tem consequência direta para arquitetos e desenvolvedores que desenham propostas de IA corporativa. O caso aprovado precisa se encaixar em processos já mensuráveis, e o primeiro exemplo citado pelo CIO foi configure-price-quote, o fluxo de CPQ que traduz uma configuração de produto em preço e cotação. Em uma montadora com dezenas de milhares de combinações de personalização, o CPQ é exatamente o tipo de processo onde erro de precificação e retrabalho manual aparecem no P&L. A IA entra como redutor de custo e de risco operacional, não como vitrine.
A base: CloudSuite Automotive e o ERP LN
Nada disso roda sobre uma pilha genérica. A Aston Martin é cliente antiga da Infor (abre em nova aba) e usa o LN, o ERP núcleo de manufatura dentro do CloudSuite Automotive, o pacuto vertical da Infor para a indústria automotiva. Ao redor do LN estão o Warehouse Management (gestão de armazém), o Supply Chain Planning (planejamento de cadeia de suprimentos) e o Infor CPQ, segundo O'Connor em entrevista de novembro de 2024 ao Computer Weekly.
A palavra que importa nessa lista é "vertical". O CloudSuite Automotive chega com modelos de dados, regras e processos que já entendem montadoras, o que encurta o caminho até casos de uso de IA. Max Fisher, diretor de product management da Infor, afirmou no mesmo evento que os agentes setoriais da Infor são empurrados diretamente para dentro desses fluxos operacionais, e que o cliente recebe capacidades novas quase assim que são lançadas, nas palavras de O'Connor. Em terms práticos: o ganho não vem de construir um agente do zero, vem de consumir agentes que já conhecem o schema do ERP.
Há uma mudança de escala escondida aqui, e ela é o argumento central do modelo de SaaS vertical. Um clique em um configurador de site parece trivial. Esse clique atravessa o CPQ, o Salesforce, o LN e o planejamento de cadeia antes de virar ordem, peça e cronograma de produção. Quando a personalização é o produto, como na Aston Martin, cada camada dessa cadeia carrega custo manual de rastreamento de peças customizadas, trabalho que O'Connor espera reduzir com automação. Nada mal para quem vende carros que passam dos seis dígitos.
O ecossistema conectado e a liberdade de customizar
Em 2024, O'Connor descreveu a transformação de TI da empresa como concluída, com um ecossistema que começa no configurador do site e integra CPQ e Salesforce (abre em nova aba) sem costura manual aparente. O detalhe técnico mais interessante para quem mantém ERP é a modularidade: a equipe de TI consegue fazer customizações no ERP sem afetar os processos nucleares do negócio. Em jargão de plataforma, isso é a promessa de extensibilidade sem fork, o santo graal de quem já sofreu com ERP customizado até o ponto de travar o upgrade.
A escolha tem peso na fase de IA. Extensões isoladas do núcleo significam que um agente pode ser adicionado, testado e, se necessário, retirado sem comprometer o processo produtivo. Também significam que a mesma base que sustenta o que O'Connor chama de "software-defined car of the future", o carro definido por software, pautou as decisões da empresa sobre dados, peças e gestão de ativos, conforme ele relatou. A narrativa conecta: o carro conectado exige a fábrica conectada, e a fábrica conectada exige dados limpos no ERP.
Governança: o freio que freou demais
Aqui o caso fica honesto, e é a parte que raramente aparece em release. O'Connor contou que a Aston Martin implementou uma estrutura ampla de governança de IA e que o resultado foi sufocar a inovação. A saída não foi abandonar o controle, foi trocar burocracia por responsabilidade nomeada: cada agente de IA tem uma pessoa do negócio como dona dos resultados que ele produz.
"Você nunca verá um agente de IA no front-end de um site da Aston Martin, porque essa não é a experiência que os clientes querem."
A frase, dita por O'Connor, funciona como política de produto e como declaração de identidade. A personalização artesanal é o ativo da marca; delegar o primeiro contato a um agente conversacional transferiria para software justamente a parte que o cliente paga caro para ser humana. E, pensando bem, há algo de coerente em vender exclusividade e recusar atendimento em massa automatizado.
O desenho de governança merece atenção de quem projeta programas corporativos de IA:
- Triagem de valor antes de triagem técnica: impacto no P&L primeiro, eficiência depois.
- Dono de negócio por agente, não por programa: accountability sobre o resultado de cada sistema autônomo.
- Escopo deliberadamente restrito ao back-end: agentes operacionais sim, agentes de fachada não.
O lado da Infor: agentes setoriais e o Adoption Hub
A Infor chega ao mesmo problema pelo outro lado. Segundo pesquisa da própria empresa citada durante o evento, mais da metade das empresas struggle para escalar IA, ou seja, têm pilotos que nunca viram produção. A resposta oferecida é o AI Adoption Hub, uma estrutura que monta o roteiro de adoção por cliente. Fisher afirmou que, com esse modelo, casos de uso passaram a levar semanas em vez de trimestres para sair do papel.
Há que se ler isso com o ceticismo adequado: a pesquisa é do fornecedor, o evento é do fornecedor e a métrica de "semanas" não veio com metodologia visível. Números de adoção relatados em palco não são medição auditada. O que sobra de sólido é o desenho estrutural, e esse é verificável na arquitetura: pacote vertical com ERP núcleo, agentes treinados para processos setoriais específicos e um roteiro de adoção que reduz o custo de entrada. Para o desenvolvedor, isso significa menos prompt engineering de bancada e mais integração, extensão e validação de dados.
Limitações e o que ainda não aparece
Duas lacunas permanecem abertas. A primeira: nenhum resultado quantificado foi divulgado, nem percentual de redução de retrabalho no CPQ, nem ganho de ciclo em cotação. O'Connor falou em payoff começando, não em payoff medido. A segunda: os planos futuros ficaram em nível de direção, com o software-defined car como horizonte declarado e sem cronograma público. Diferenciar o que foi observado do que foi prometido é, nesse caso, metade da análise.
Para o mercado brasileiro de ERP e manufatura, o caso ainda tem valor de referência. A adoção de agentes de IA em back-end com dono nomeado e filtro financeiro é um padrão replicável em qualquer indústria de engenharia sob pedido, de implementadoras de máquinas a montadoras de nicho. O que não se replica é a decisão de front-end: essa é da marca, e cada uma vai medir o quanto sua experiência de cliente aguenta de automação.
Perguntas frequentes
A Aston Martin usa agentes de IA no atendimento ao cliente?
Não. O CIO Steve O'Connor afirmou que nunca haverá um agente de IA no front-end do site da Aston Martin, porque não corresponde à experiência que os clientes buscam. A aplicação de IA fica restrita a sistemas de back-end, como o CPQ.
Quais sistemas da Infor a Aston Martin utiliza?
A empresa usa o ERP LN, núcleo do CloudSuite Automotive, além de Warehouse Management, Supply Chain Planning e Infor CPQ, formando um ecossistema integrado ao configurador do site e ao Salesforce.
Como a Aston Martin decide onde aplicar IA?
Cada ideia passa primeiro por uma triagem de impacto no P&L e depois por ganho de eficiência. Cada agente aprovado recebe uma pessoa do negócio como responsável pelos seus resultados, no lugar de uma estrutura ampla de governança que, segundo o CIO, chegou a sufocar a inovação.
O que é o AI Adoption Hub da Infor?
É a estrutura com que a Infor monta o roteiro de adoção de IA de cada cliente. Segundo Max Fisher, da Infor, com o modelo os casos de uso passaram a levar semanas em vez de trimestres, embora a empresa não tenha divulgado a metodologia dessa métrica.