São Paulo, Junho de 2026 – Para quem é de comex, explicar essa expressão é “chover no molhado”, mas para quem não tem tanta familiaridade com o termo, comex é uma abreviação de comércio exterior, ou seja, importações, exportações, câmbio e basicamente, benefícios fiscais como Drawback e RECOF, além de outros; e claro, IA – como todos já sabem – é uma sigla para Inteligência Artificial, mas a pergunta que fica é: o que é RAG e qual a importância para as negociações internacionais e operações de global supply chain, tributárias, contábeis, financeiras e de controladoria na Era da IA?
A IA já está instalada e enraizada nos profissionais. Segundo o Gartner, investimentos em IA ultrapassaram US$ 644 bilhões em 2025 e crescem enquanto empresas buscam transformá-la em eficiência operacional e vantagem competitiva real. No mundo de comex essa importância é vital por causa das guerras, alta dos fretes nacionais e internacionais, ainda mais em um ano com a nova lei do catálogo de produtos da DUIMP, migração da DI para DUIMP, reforma tributária e o CNPJ alfanumérico junto com copa e eleições!
Porém a pergunta que muitas organizações já fazem é: de que adianta ter a IA mais famosa, se ela não conhece meus dados? Profissionais de global supply chain perguntam: Onde está meu contêiner? Qual fornecedor atrasou no último ano? Qual o custo por SKU em cada etapa das importações? Quantos e quais processos podem ser classificados com canal vermelho? Qual invoice e packing list ainda estão pendentes e porque?
Inteligências Artificiais como Gemini, Copilot, Chat GPT, Claude IA, entre outros, não sabem responder, não porque sejam pouco inteligentes, mas porque não possuem – ou não poderiam possuir – acesso às suas informações e aí que o RAG entra: Sigla para Retrieval-Augmented Generation ou Geração Aumentada por Recuperação.
Explicando de uma forma ainda mais didática e direta – papo reto mesmo – RAG é a capacidade da IA de consultar todos os dados disponíveis na internet, como todas as IAs famosas, entre outras fontes de dados específicas e focadas para conectar e convergir com dados reais da própria empresa, incluindo históricos, processos, documentos, sistemas, bancos de dados, e-mails, ERPs, TMSs, planilhas e plataformas corporativas, antes de responder. Sem precisar que os profissionais tenham que criar prompts tecnicamente longos e precisos.
Uma IA tradicional responde: “Não tenho acesso aos seus dados.”; com RAG responde: “Seu fornecedor da China atrasou 17 embarques no último ano com impacto de R$ 2,3 milhões.” Estamos falando de duas categorias completamente diferentes de tecnologia e respostas, mas para isso acontecer é necessário que os dados internos das empresas estejam minimamente estruturados porque elas não precisam de respostas sobre tudo, elas precisam de respostas sobre elas mesmas, sem contar as “alucinações” das IAs generativas que respondem errado quando não possui contexto suficiente.
Resumindo, as informações existem, mas estão espalhadas, ou seja, são praticamente informações inexistentes. Nos últimos anos, o mercado passou a acreditar que o maior desafio da IA era aumentar a capacidade dos modelos, mas diversos estudos e experiências práticas estão mostrando outra realidade, principalmente para os processos de comex, onde a complexidade de gestão é visivelmente maior do que os negócios praticados em território nacional, tornando essa estratégia vital para os negócios internacionais porque segundo dados oficiais do Comex Stat, o Brasil movimenta centenas de bilhões de dólares em importações e exportações todos os anos, gerando milhões de documentos comerciais, fiscais, logísticos e regulatórios ao longo das negociações.
O próprio Gartner projeta que mais da metade dos modelos corporativos utilizados pelas empresas até 2027 serão especializados em determinados setores ou funções de negócio, abandonando a lógica de modelos totalmente genéricos, ou seja, o “passe dos especialistas cresce junto com a IA”, sem contar as empresas que se anteciparam em suas decisões e demitiram profissionais experientes que são os que teriam mais capacidade de “treinar a IA”. Para se ter uma ideia:
1. 55% das empresas admitem que erraram nas demissões ligadas à IA
Pesquisa global da Orgvue divulgada em 2025 mostrou que 39% dos líderes empresariais realizaram demissões relacionadas à adoção de IA.
Desses, 55% afirmaram posteriormente que tomaram decisões erradas sobre quem dispensar; 80% passaram a priorizar requalificação (reskilling) em vez de substituição pura e simples.
2. Forrester: mais da metade das empresas se arrepende dos cortes
A consultoria Forrester concluiu que 55% dos empregadores se arrependem de demissões motivadas por IA, e que cerca de metade desses cortes tende a ser revertida posteriormente.
A razão principal citada é exatamente a perda de: conhecimento institucional, contexto operacional, relacionamento com clientes, capacidade de supervisão humana sobre a IA.
3. Robert Half: quase 1 em cada 3 empresas já recontratou
Dados citados pela Forbes e Fast Company mostram que: 32% dos gestores afirmaram ter eliminado funções por ganhos esperados de IA ou automação, depois precisaram reabrir ou recriar essas mesmas posições.
Especialistas em tecnologia chamam “esse conhecimento de como as empresas realmente funcionam por dentro” de institutional knowledge (conhecimento institucional) e sua perda costuma gerar: aumento de erros, retrabalho, queda de produtividade e necessidade de recontratações, ou seja, muitas empresas descobriram tarde demais que a IA não aprende sozinha. Ao demitir os profissionais mais experientes, eliminaram justamente quem possuía o conhecimento necessário para ensinar, supervisionar e extrair valor da própria inteligência artificial.
Outro ponto bastante importante que merece ser destacado são os agentes de IA criados por profissionais da operação e gestão que não são homologados pelo time de TI, prejudicando o fluxo e a conexão dos dados, além de não seguirem um padrão de documentação, manutenção e evolução dos códigos, fazendo com que a empresa “se atrapalhe ou tropece nas próprias pernas” em um curto espaço de tempo porque esses agentes que não foram homologados pelos responsáveis de TI, se tornarão “planilhas de controles paralelos e customizações sem controle – até mesmo com vida própria, em alguns casos”.
A DigiComex atua exatamente diante de todo esse contexto, incluindo IA embarcada em todos os produtos e serviços, mas principalmente porque estrutura os dados internos dos processos de global supply chain da sua empresa, conectando-os de acordo com as suas regras de negócios e estratégias exclusivas com agentes de IA exclusivos, quaisquer fontes de dados e também com as IAs famosas, permitindo que sua empresa, seus negócios e profissionais tenham uma visão claramente privilegiada sobre seus objetivos e metas diante dos contextos nacionais e globais, alavancando ainda mais o poder de decisões rápidas e exatas para você obter os resultados que fazem parte das expectativas de business plans e dos alinhamentos com investidores, board, diretoria e C-Level!
Com a tecnologia de ponta da DigiComex é possível automatizar todos os processos da sua empresa, criando um diferencial único diante dos seus concorrentes e também das transformações do mercado que no caso dos processos de importação e exportação são ainda mais críticos por causa da complexidade das leis, das obrigatoriedades fiscais em um cenário mundial que está em mudanças constantes, rápidas e praticamente imprevisíveis, exponenciando ainda mais a necessidade de adoção de soluções que realmente inovam quando aplicadas de forma 100% aderente com os desafios percebidos e mapeados.
Embarque no futuro da IA para comex com uma tecnologia de ponta fabricada por executivos que são pioneiros há 3 décadas com comex-tech acessando www.digicomex.com
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[*] Alexandre Gera é Diretor-Executivo e um dos Fundadores da DigiComex-Geravalor. O executivo conta com mais de 30 anos de experiência no segmento de softwares de comex, incluindo passagens marcantes pela Vastera [ex Bergen], Softway [atual Thomson Reuters] e Sonda IT como um dos Gestores do aplicativo SAP-CE, 1o ADD-ON da SAP no Brasil e 1o Software de Comex homologado oficialmente pela Fabricante Alemã de ERPs.
Fontes:
1. Gartner – Worldwide GenAI Spending Forecast 2025.
2. Comex Stat (MDIC) e Balança Comercial Brasileira.
3. Gartner – Specialized GenAI Models Forecast.