A maioria dos ERPs “tradicionais” ainda trabalha num ritmo diferente do mundo real: o dado existe, mas está espalhado; o usuário sabe o que quer, mas não sabe exatamente onde procurar; e o tempo gasto para transformar informação em decisão continua alto. É aqui que entra uma arquitetura que faz sentido para quem já tem processos, dados e regras consolidadas: IA rodando localmente (on-premise), perto do banco, com governança e auditoria. No Posseidom ERP Web, o papel do Ollama é ser o “motor” de execução dos modelos de linguagem dentro da sua infraestrutura — com baixa latência, controle total e sem expor dados sensíveis para fora. Em vez de “mandar tudo para a nuvem e torcer”, você cria uma camada de inteligência que conversa com o SQL Server de forma segura, respeitando perfil de acesso, regras de negócio e trilha de auditoria. 1) O que o Ollama faz, na prática, dentro do Posseidom Ollama é, essencialmente, o runtime que permite servir modelos localmente com um fluxo simples de inferência: você envia um prompt, recebe uma resposta — com suporte a streaming, controle de contexto e gerenciamento de modelos. Dentro do ERP, o Ollama vira um serviço interno (no seu datacenter) que o Posseidom chama do mesmo jeito que chamaria uma API interna. A diferença não é “ter IA”. A diferença é onde ela roda e como ela se conecta ao seu domínio: Isso tira o ERP do modo “tela e relatório” e coloca no modo “pergunta e ação”. 2) GPT-OSS como cérebro: modelo privado, respostas consistentes O modelo GPT-OSS (ou qualquer LLM “open/ownable” que você hospede) vira o núcleo cognitivo. Mas um LLM sozinho é apenas linguagem: ele escreve bem, porém não “sabe” seus números, seus clientes, suas notas fiscais, seu estoque, suas regras de preço, seus centros de custo. Por isso, a arquitetura correta no Posseidom não é “prompt solto”. É modelo + contexto + política de acesso + fontes confiáveis. O GPT-OSS é chamado para tarefas como: A credibilidade da resposta depende de um ponto: o contexto precisa vir do SQL Server de forma controlada. 3) O SQL Server como fonte de verdade: como a IA usa dados de todas as áreas Aqui está a virada de chave: o Posseidom não “entrega o banco” para a IA. Ele entrega recortes do banco, com regras claras. Isso normalmente é feito com três pilares: (a) Camada de Dados Curada (Views / Stored Procedures / APIs internas)Em vez de permitir SQL livre, você define fontes oficiais por área, por exemplo: Isso é governança. E é isso que impede a IA de “inventar consulta” ou puxar dado sensível além do necessário. (b) Orquestração do Contexto (RAG/Context Builder)Quando o usuário pergunta algo, o Posseidom constrói um “pacote de contexto” com: Esse pacote é o que o modelo recebe antes de responder. (c) Segurança e Compliance (RBAC, mascaramento, auditoria)A IA só “enxerga” o que o usuário já poderia ver no ERP. E cada resposta gera log: Isso transforma a IA em algo auditável — e não numa “caixa preta”. 4) Como o fluxo funciona do clique ao resultado Um fluxo típico dentro do Posseidom, com Ollama + GPT-OSS + SQL Server, fica assim: Resultado: o usuário não recebe “texto bonito”. Recebe análise com rastreabilidade. 5) Casos de uso por área: o que muda na prática Financeiro Vendas CRM Estoque Compras Fiscal Operação/Industrial (se aplicável) O ponto comum: a IA deixa de ser “chat” e vira interface de decisão. 6) O risco real: “IA que inventa” — e como você evita isso Se você conectar um LLM diretamente ao banco sem controle, você cria dois problemas: segurança e alucinação. A solução madura é simples (e não negociável): Isso faz o usuário confiar. E confiança é o ativo central de um ERP. 7) Por que on-premise é vantagem competitiva Rodar Ollama + GPT-OSS no seu datacenter dá três vantagens que viram argumento comercial forte: No fim, o Posseidom vira um ERP que não só registra a operação: ele interpreta, alerta e orienta.
