Este trabalho apresenta um agente de Inteligência Artificial (IA) como ferramenta de suporte à decisão de suprimentos em uma empresa de fundações. O agente é baseado em modelos de linguagem de grande porte comerciais (Anthropic Claude e Azure OpenAI), operados por prompts estruturados, com regras de ponto de pedido e validação humana da equipe de suprimentos antes de qualquer decisão; não é um modelo treinado do zero, mas uma camada generativa de interpretação, diagnóstico e recomendação auditável sobre os dados do ERP. Aplicado a dados reais do almoxarifado da Geofix Engenharia (3.879 movimentações de janeiro/2026 e fichas de doze meses), corrigiu parâmetros de dois itens (arame MIG 1.2 e eletrodo 557), com economia estimada de cerca de R$ 11.888, e revelou um ciclo invisível de perda de cabo de cobre no setor de lama, resolvido por padronização e rastreabilidade. A proposta não exige integração complexa com o ERP e pode ser adotada de forma gradual.