Usar a IA para construir dentro do ERP, e não para correr nela: o caso Brennan Industries
O diretor de sistemas de um fabricante de peças hidráulicas usa Claude Code e Codex para criar ecrãs que correm dentro do NetSuite. A IA constrói uma vez; o ERP executa todos os dias, sem gastar tokens.
A 2 de novembro de 2026, o site diginomica publicou uma entrevista com Ryan King, diretor de sistemas (CIO) da Brennan Industries, um fabricante de peças hidráulicas que usa o ERP Oracle NetSuite. A conversa aconteceu na SuiteWorld 2026, a conferência da NetSuite, e mostra uma forma prática e económica de usar IA num ERP.
O que aconteceu
Ryan King usa ferramentas de programação com IA, o Claude Code e o OpenAI Codex, para criar pequenas aplicações para os colegas. O ponto essencial: o resultado é gerado como SuiteScript (a linguagem de extensão do NetSuite, baseada em JavaScript) e fica a correr dentro do ERP, não na plataforma de IA.
O exemplo já em produção é um ecrã para as chamadas de vendas. Os colaboradores respondem a clientes que perguntam preços e prazos de entrega e o ecrã regista cada chamada no CRM do NetSuite em segundo plano, sem mudar de janela. Antes, esse registo exigia navegação extra e muitas vezes ficava por fazer. "Fi-lo numa tarde", disse King. A empresa recebe centenas destas chamadas.
Porque importa
O argumento de King é sobre custos. Ter uma tarefa repetida sempre a correr num ambiente de IA consome tokens e fica caro. Se a tarefa se repete, faz mais sentido usar a IA para construir o programa uma vez e deixá-lo a funcionar no ERP. Nas palavras dele, quem diz que a IA é demasiado cara "não está a usar bem a IA".
Há ressalvas importantes, que o próprio artigo assinala. Os números (até cinco projetos por dia, maquetes em 45 minutos) são o relato do próprio CIO, sem dados de custos que os confirmem. King sublinha que é preciso alguém que conheça bem o ERP para guiar a IA: "é uma ferramenta". E o ERP News lembra que a empresa continua responsável por definir que registos um script pode alterar, como valida os dados, quem o usa e como testa alterações futuras.
O que isto significa para a sua empresa
- Separe o que é repetitivo do que é pontual. Tarefas que se repetem todos os dias devem, sempre que possível, virar uma automação ou extensão do seu ERP, e não uma conversa com um assistente de IA a cada vez.
- Pequenas melhorias de ecrã têm valor. Um formulário que poupa cliques pode fazer com que a informação passe a ser registada. Dados que antes se perdiam passam a existir.
- Conhecimento do ERP continua a ser decisivo. A IA acelera a programação, mas alguém tem de saber que processo está a mudar e validar o resultado.
- Controle e teste. Qualquer extensão criada com IA deve ter permissões limitadas, validação de dados e testes antes de entrar em produção.
Use AI to build inside the ERP, not to run in it: the Brennan Industries case
The CIO of a hydraulic parts maker uses Claude Code and Codex to build screens that run inside NetSuite. AI builds once; the ERP runs it every day, without burning tokens.
On 2 November 2026, diginomica published an interview with Ryan King, CIO of Brennan Industries, a hydraulic parts maker that runs the Oracle NetSuite ERP. The conversation took place at SuiteWorld 2026, NetSuite's conference, and shows a practical, cost-conscious way to use AI with an ERP.
What happened
Ryan King uses AI coding tools, Claude Code and OpenAI Codex, to build small applications for his colleagues. The key point: the output is generated as SuiteScript (NetSuite's JavaScript-based extension language) and runs inside the ERP, not on the AI platform.
The example already in production is a sales call screen. Staff answer customers asking about part prices and delivery dates, and the screen logs each call to NetSuite CRM in the background, without switching screens. Before, recording that required extra navigation and was often skipped. "I did it in an afternoon," King said. The company handles hundreds of these calls.
Why it matters
King's argument is about cost. Keeping a repeated task running continually in an AI environment consumes tokens and gets expensive. If the task repeats, it makes more sense to use AI to build the program once and let it run in the ERP. In his words, people who say AI is too expensive are "not using AI right".
There are important caveats, which the coverage itself points out. The figures (up to five projects a day, mockups in 45 minutes) are the CIO's own account, with no cost data to back them. King stresses that it takes someone who knows the ERP well to guide the AI: "it's a tool". And ERP News notes that the company remains responsible for which records a script can change, how inputs are checked, who can use it and how future changes are tested.
What this means for your company
- Separate the repetitive from the one-off. Tasks that repeat every day should, where possible, become an automation or extension of your ERP, not a conversation with an AI assistant every time.
- Small screen improvements have value. A form that saves clicks can mean information actually gets recorded. Data that used to be lost starts to exist.
- ERP knowledge is still decisive. AI speeds up coding, but someone has to know which process is changing and validate the result.
- Control and test. Any extension built with AI should have limited permissions, input validation and testing before it goes live.