IA para comparar cotações: como analisar propostas em PDF e planilhas com conferência humana

Usar IA para comparar cotações funciona quando a tarefa é dividida em quatro etapas e só a última depende de uma pessoa. Primeiro, a IA extrai de cada proposta, seja PDF, planilha ou corpo de e-mail, os mesmos campos: item, quantidade, unidade, preço, impostos, frete, prazo de pagamento, prazo de entrega e validade. Depois, os dados são padronizados contra o cadastro da empresa, com a mesma unidade e o mesmo código interno. Em seguida, regras automáticas conferem somas, unidades, faixas de preço e campos faltantes. Por fim, o comprador revisa apenas as linhas marcadas como exceção e decide. O ganho não está em a IA escolher o fornecedor, e sim em entregar ao comprador um mapa de cotação comparável, com cada número ligado ao trecho da proposta de onde ele saiu.

Por que comparar cotações dá tanto trabalho?

Cada fornecedor responde do próprio jeito, e quase nenhuma diferença está no preço unitário impresso. As que mais consomem tempo do comprador são estas:

• Formatos diferentes: um manda PDF gerado pelo ERP dele, outro uma planilha com abas, outro escreve os preços no corpo do e-mail, e há quem envie a proposta escaneada.
• Unidades e embalagens: um cota por unidade, outro por caixa com 12, outro por quilo. Sem conversão, o menor número na tela não é o menor preço.
• Impostos: IPI incluso ou destacado à parte, substituição tributária informada só no rodapé, alíquotas diferentes conforme a origem da mercadoria.
• Frete: CIF, com o frete embutido, ou FOB, com o frete por conta de quem compra e muitas vezes sem valor informado.
• Condições comerciais: prazo de pagamento, pedido mínimo, validade da proposta e prazo de entrega, cada um escrito em um lugar diferente.
• Itens faltantes ou alternativos: o fornecedor não cota um item, ou oferece um similar com outra especificação.

Como funciona o fluxo da proposta até o mapa de cotação?

1. 1.Recepção: as propostas chegam a uma caixa de e-mail ou pasta dedicada, ligadas ao número da solicitação de cotação. Sem esse vínculo, a IA não sabe a que pedido a proposta responde.
2. 2.Extração: um modelo de linguagem com leitura de documentos transforma cada proposta em uma tabela com campos fixos. Propostas escaneadas passam antes por reconhecimento de texto (OCR).
3. 3.Padronização: cada item do fornecedor é ligado ao código interno do material, e a unidade é convertida para a unidade de compra da empresa, usando uma tabela de-para que cresce a cada cotação.
4. 4.Normalização do custo: impostos não recuperáveis são somados, o frete FOB é estimado ou cobrado do fornecedor e o prazo de pagamento é ajustado por uma taxa de custo de capital definida pelo financeiro.
5. 5.Validação automática: regras conferem a proposta e marcam as exceções, cada uma com o motivo e o trecho original da proposta.
6. 6.Conferência humana: o comprador revisa as exceções, corrige o que for preciso e aprova o mapa.
7. 7.Registro: a decisão, o vencedor e os ajustes feitos à mão ficam gravados. Os ajustes viram exemplos para melhorar a extração das próximas cotações.

Onde a leitura automática costuma errar?

Modelos de linguagem leem bem documentos bagunçados, e esse é o motivo de eles superarem as ferramentas antigas baseadas em modelo fixo de layout. Os erros que sobram são previsíveis, o que permite criar uma regra para cada um:

• Tabelas que quebram de página: o item fica em uma página e o preço na seguinte, ou o cabeçalho não se repete.
• Separador decimal: 1.250 pode ser mil duzentos e cinquenta ou um vírgula vinte e cinco, conforme a origem do arquivo.
• Unidade escrita no texto: "cx c/ 12", "fardo 6x1" ou "pct 100 un" na descrição, e não na coluna de unidade.
• Condição no rodapé: frases como "preços sem IPI" ou "frete por conta do cliente" valem para a proposta inteira e ficam longe da tabela.
• Escaneado de baixa qualidade: o OCR troca 8 por 3 ou 0 por O, e o número sai plausível e errado.

Nenhum desses erros exige desistir da automação. Eles exigem que a IA mostre de onde tirou cada valor e que as regras de validação peguem o que foge do padrão antes de o número chegar ao mapa.

Quais regras de validação deixam a conferência rápida?

• Conta fechada: quantidade vezes preço unitário igual ao total da linha, e soma das linhas igual ao total da proposta, com tolerância de centavos.
• Unidade conhecida: toda unidade extraída precisa existir na tabela de conversão do material. Unidade nova vira exceção.
• Preço dentro da faixa: preço normalizado comparado com a última compra e com as outras propostas. Uma diferença acima de um limite, por exemplo 25%, é marcada para revisão.
• Campos obrigatórios: proposta sem prazo de entrega, sem validade ou sem informação de impostos não segue sem revisão.
• Item sem correspondência: descrição que não bate com nenhum código interno, ou item oferecido como similar.
• Validade vencida: proposta com validade anterior à data prevista do pedido.

Cada exceção aparece com o motivo e a imagem do trecho da proposta ao lado. O comprador não relê o PDF inteiro, olha só a linha em dúvida.

Como isso muda a conta em um exemplo?

Os fornecedores e os valores a seguir foram montados apenas para demonstrar a normalização. Não saíram de nenhuma compra real nem de cliente da Insight Pro. Uma indústria precisa de 600 rolos de filme stretch e recebe três propostas. Premissas: a empresa não recupera o IPI nessa compra, e o financeiro usa 1,5% ao mês como custo de capital para comparar prazos de pagamento, com 28 dias como prazo de referência.

• Fornecedor A: R$ 38,00 por rolo, IPI incluso, frete CIF, pagamento em 28 dias.
• Fornecedor B: R$ 420,00 por caixa com 12 rolos, ou R$ 35,00 por rolo. No rodapé: preços sem IPI, que é de 5%, e frete FOB, cotado em R$ 900 para o lote. Pagamento em 28 dias.
• Fornecedor C: R$ 36,50 por rolo, IPI incluso, frete CIF, pagamento antecipado.

Pelo número impresso, a ordem é B (R$ 35,00), C (R$ 36,50) e A (R$ 38,00). Depois da normalização, B soma 5% de IPI, chegando a R$ 36,75, e mais R$ 1,50 de frete por rolo (R$ 900 divididos por 600), fechando em R$ 38,25. C exige pagar 28 dias antes da referência, o que custa 1,4% (1,5% ao mês proporcional a 28 dias) e leva o rolo a R$ 37,01. A fica em R$ 38,00. A nova ordem é C (R$ 22.207 no lote), A (R$ 22.800) e B (R$ 22.950). A proposta que parecia R$ 1.800 mais barata que a de A no lote acaba R$ 150 mais cara.

No fluxo automático, essa cotação gera três exceções para o comprador: a unidade "CX" convertida em 12 rolos, a frase "preços sem IPI" encontrada fora da tabela e o frete FOB. As três aparecem com o trecho original da proposta. A conferência leva poucos minutos, e o mapa chega ao aprovador já com o custo comparável e a explicação de cada ajuste.

Onde a decisão continua sendo do comprador?

A IA organiza e confere, mas algumas escolhas não podem ser automáticas. Um item oferecido como similar precisa de avaliação técnica de quem conhece a aplicação. Um fornecedor novo precisa de homologação antes de ganhar uma cotação só por preço. Prazo de entrega, histórico de qualidade e dependência de fornecedor único pesam tanto quanto o custo e mudam o vencedor com frequência. E toda condição fora do padrão, como multa, reajuste atrelado a índice ou pedido mínimo alto, deve passar por alguém com alçada. Os critérios para separar o que um agente executa sozinho do que exige aprovação estão em agentes de IA no setor de compras: o que automatizar e quando exigir aprovação humana.

As propostas também são dado sensível: trazem preços negociados e condições comerciais. A extração deve rodar em um ambiente contratado pela empresa, com retenção de dados controlada, e não em contas pessoais de ferramentas de chat.

Quando vale automatizar a comparação de cotações?

• Volume: dezenas de cotações por mês, cada uma com vários itens e três ou mais fornecedores. Com poucas cotações simples, uma planilha padrão enviada aos fornecedores resolve com menos custo.
• Variedade de formatos: quanto mais os fornecedores mandam documentos diferentes, maior o ganho sobre a digitação manual.
• Cadastro de materiais confiável: sem código interno e unidade de compra bem definidos, a padronização não tem para onde apontar, e esse ajuste vem antes.
• Histórico de compras acessível: a regra de faixa de preço depende de consultar a última compra de cada item no ERP.
• Dono do processo: alguém precisa manter a tabela de conversões e as regras de validação. Sem esse responsável, a automação perde precisão em poucos meses.

Se o time de compras gasta horas por semana digitando propostas em planilha e ainda assim chega à aprovação com preços que não são comparáveis, vale medir o tamanho do problema antes de escolher uma ferramenta. No diagnóstico gratuito da Insight Pro, pelo serviço de Automação de Processos, avaliamos a viabilidade da automação com uma amostra das suas cotações recentes: contamos volume e formatos, testamos a extração em propostas reais, listamos as regras de validação necessárias e estimamos o tempo que o comprador deixaria de gastar. Se o ganho não justificar o projeto, a conclusão do diagnóstico diz isso também.