A crescente complexidade dos sistemas produtivos exige a integração entre gestão estratégica e tecnologias avançadas. Este trabalho analisa comparativamente a capacidade das ferramentas de Inteligência Artificial (ChatGPT, Gemini e DeepSeek) em aplicar a Modelagem Empresarial e a Pesquisa Operacional para avaliar o desempenho de um restaurante self-service em dois cenários distintos: pré-pandemia e durante a pandemia de COVID-19. Fundamentado na Teoria Geral dos Sistemas e na Teoria das Filas, o estudo de caso utilizou dados reais para simular fluxos operacionais, onde as IAs converteram prompts descritivos em variáveis matemáticas de taxas de chegada (λ) e atendimento (μ). Os resultados indicaram que o cenário pré-pandemia apresentava alta ociosidade produtiva, enquanto o modelo pandêmico (delivery) transferiu o gargalo para a montagem de pedidos, resultando em inviabilidade financeira. A síntese dos resultados demonstrou que, embora as três ferramentas tenham convergido no diagnóstico operacional de gargalos, apresentaram divergências significativas na interpretação dos dados financeiros (DRE). Conclui-se que a IA atua eficazmente como ferramenta de inteligência organizacional para simulação de processos, mas não prescinde da supervisão humana devido à variabilidade interpretativa dos algoritmos. Por fim, sugerem-se para trabalhos futuros a padronização da engenharia de prompt e o desenvolvimento de modelos híbridos para aumentar a precisão contábil.