A inteligência artificial deixou de ser promessa futurista para se tornar parte da rotina real de vendedores B2B. Nos últimos anos, especialmente após a popularização dos modelos de linguagem, o mercado começou a viver uma nova onda: a IA conversacional, capaz de atuar como copiloto de vendas, apoiar decisões e aumentar a produtividade comercial em diferentes etapas do funil.

No episódio 18 do Roda da Prospecção, o podcast da Econodata, Paulo Krieser, CEO da empresa, recebeu Juliano Triska, VP de Vendas SMB Latam na Salesforce, e Zé Lucas Fernandes, Líder Global de Sales Enablement no EBANX, dois executivos que vivem no cruzamento entre tecnologia, dados e desenvolvimento de times globais. 

Durante mais de uma hora, eles destrincharam o que realmente funciona em IA conversacional, o que ainda é mito e, principalmente, como as empresas podem preparar seus vendedores para tirar proveito dessa nova geração de copilotos.

Este artigo aprofunda cada ideia discutida no episódio, organizado por temas e enriquecido com exemplos práticos compartilhados pelos convidados. Se você quer entender, de forma clara e realista, como usar IA conversacional para vender mais, preparar seu time, ganhar eficiência e não ficar para trás, este conteúdo é para você.

Por que IA conversacional virou pauta obrigatória no B2B

Paulo Krieser abriu o episódio contextualizando o momento atual do mercado. Nunca se discutiu tanto o impacto da IA no trabalho dos vendedores, tanto na prospecção quanto no relacionamento com o cliente, no briefing, na preparação de reuniões e até na tomada de decisão. Com a chegada dos copilotos, a IA deixou de ser teoria e passou a ser prática diária.

Zé Lucas, do EBANX, reforçou esse ponto ao explicar que a empresa já trata IA como algo tão inevitável quanto a internet: em poucos anos, ninguém mais perguntará “como você usa IA?”, da mesma forma que ninguém pergunta hoje “como você usa a internet?”.

Do outro lado, Triska trouxe a visão da Salesforce, explicando que a companhia vem construindo a ideia de empresas agênticas, organizações operando com múltiplos agentes de IA pró-ativos.

A abertura já estabeleceu o tom da conversa: IA conversacional não é futurismo, é presente. E toda equipe comercial precisa entendê-la profundamente.

IA, IA agêntica, LLM e IA conversacional: as definições que todo vendedor precisa dominar

Zé Lucas explicou que IA é uma grande disciplina, dentro da qual estão o machine learning e a IA generativa.

Essa IA generativa, por sua vez, usa modelos como os Large Language Models (LLMs), que precisam ser bem treinados com dados limpos, documentação clara e linguagem consistente para evitar alucinações e respostas exageradas.

Mas é ao definir IA conversacional que ele abriu o entendimento: ela funciona como um copiloto de vendas, um assistente pessoal que atua em diversas etapas do funil. Ela ajuda na preparação de reuniões, escreve resumos, sugere argumentos, cria contextualizações e até oferece “battle cards” em tempo real quando o cliente apresenta objeções.

Triska completou explicando a diferença entre:

• chatbot tradicional: opera em árvore de decisão; se desviar do script, trava;
• IA conversacional: entende intenção, contexto, cargo da pessoa, dados do CRM e histórico.

Essa distinção é crítica para vendedores que acreditam estar usando IA quando, na verdade, apenas implementaram um bot de respostas.

A fronteira entre automatizar e compreender: quando a IA deixa de ser robô e vira copiloto

A conversa continuou reforçando o ponto essencial: IA conversacional não é automação, é inteligência contextual. 

Triska compartilhou que, se perguntar “qual é o status do meu pipeline?”, um chatbot perguntaria se você quer relatório A ou B. Uma IA conversacional, porém, já sabe seu cargo, suas contas e suas prioridades, trazendo insights completos.

Paulo reforçou que quem busca IA conversacional, mas instala chatbot, perde 95% do potencial da tecnologia e ainda acredita que o problema é o modelo.

Zé Lucas foi além ao explicar que a IA não cria, ela gera com base no que o humano direciona. Por isso, quem utiliza IA precisa saber perguntar, ter clareza do objetivo e entender que a tecnologia é um vetor, não um substituto da estratégia.

Como fazer a IA generativa trabalhar a seu favor: a tríade dos vendedores de alta performance

Zé Lucas apresentou três fundamentos indispensáveis para usar IA conversacional e IA generativa com eficiência:

1. Estruturação de dados

Sem CRM preenchido, sem histórico, sem reuniões documentadas, a IA não tem matéria-prima. Dados ruins geram respostas ruins. Ponto final.

2. Documentos centrais (“o anel do Senhor dos Anéis”)

Para que os copilotos acessem conhecimento correto, é preciso ter uma única fonte da verdade: manual de produto, processo, ICP, políticas, playbooks. Sem isso, a IA pega referências soltas.

3. Prompt design

O vendedor precisa dominar como perguntar. Zé recomendou:

• estruturar prompts como XML
• dividir contexto, situação, problema
• definir a persona da IA (“você é um VP de vendas com QI 180”)
• definir verbosidade (uma página, 2.000 caracteres etc.)

Paulo comentou que muitos vendedores não têm paciência para isso e Zé respondeu que cabe ao time de enablement pré-preparar prompts, além de treinar o time a construir seus próprios agentes personalizados.

Esse foi um dos trechos mais práticos da conversa e um dos mais negligenciados no mercado.

Produtividade turbinada: como a IA prepara reuniões, cria resumos, reduz retrabalho e aumenta eficiência

Quando Paulo perguntou como a IA pode aumentar produtividade de forma concreta, Triska abriu o jogo: na Salesforce, ele usa copilotos diariamente para preparar reuniões.

Em 10 minutos, o agente:

• lê o CRM
• analisa últimas conversas
• traz notícias da mídia
• explica histórico do cliente
• dá contexto sobre o interlocutor

O vendedor entra muito mais preparado e sem precisar ligar para colegas, buscar documentos ou correr atrás de informações.

Isso elimina uma das maiores causas de perda de vendas: vendedores mal preparados.

Depois, Zé trouxe um ponto ainda mais forte: a IA também acelera o ramp-up de novos vendedores. Hoje, copilotos conseguem avaliar pitchs com mais objetividade do que muitos gestores porque identificam padrões de entonação, estrutura de discurso, argumentação e comportamento.

E tudo isso sem depender da gravação da call com o cliente, algo que apenas 8% a 16% dos clientes enterprise aceitam, devido a políticas restritivas.

A IA, portanto, se torna um treinador disponível 24h, aumentando não só produtividade, mas também qualidade técnica.

Dados ruins, frustrações e expectativas irreais: por que muitos projetos de IA falham

A conversa entrou então em uma das críticas mais importantes do episódio. Paulo lembrou que os vendedores culpam a IA pelos erros, quando o verdadeiro culpado é o dado mal alimentado.

Triska concordou e diz que muitas empresas entraram na fase do hype, implementaram IA sem critério, não organizaram o CRM e não documentaram processos. Agora, o mercado está entrando na fase de maturidade onde os dados passam a ser prioridade.

Zé conectou esse ponto ao básico das vendas: ICP, funil, etapas, tipo de venda, processo. Nada disso some porque existe IA. A tecnologia amplia bons processos, mas também amplia os ruins.

Foi a parte mais “chão de fábrica” da discussão e a mais necessária para times que querem implementar copilotos com responsabilidade.

Segurança, ética e governança: como evitar catástrofes e vazamentos

Quando Paulo contou que já viu IA entregando salários internos da empresa em respostas, o clima ficou sério. Ele perguntou como a Salesforce lida com isso.

Triska explicou que a plataforma funciona com:

• permissionamentos
• barreiras (“guardrails”)
• LLMs diferentes para funções diferentes
• criação e manutenção de agentes dentro de ambiente seguro

Ele reforçou que segurança é pilar fundamental do uso da IA e que governança é parte intrínseca da tecnologia.

Zé ampliou o debate com um ponto ético difícil: anunciar ou não ao usuário que ele está falando com uma IA? Ele diz que depende do contexto e dos dados envolvidos, mas que, para evitar fraude, a tendência é que as regulações exijam transparência total.

Ambos concordaram que IA pode ser usada para fraude e que esse é um risco real. Mas também concordam que os benefícios superam os riscos, desde que exista governança.

Feedback, emoções e comportamento: a IA como espelho do vendedor

Um dos trechos mais fascinantes do episódio surgiu quando Zé explicou como IA pode analisar conversas e revelar insights comportamentais impossíveis de serem percebidos manualmente.

Ele citou o exemplo do Mercado Livre, onde a IA analisava:

• emojis
• entonação
• ritmo de fala
• variações emocionais
• indicadores de escuta ativa
• proporção de fala entre vendedor e cliente

Esses dados ajudavam os líderes a entender onde estavam os problemas reais e a desenvolver vendedores com base em fatos, não percepções.

Triska explicou como usa isso na Salesforce: embora a IA gere os dados, é o líder quem dá o feedback, interpretando e contextualizando. O objetivo não é substituir a liderança, mas aumentá-la.

Esse trecho mostrou como IA conversacional não apenas melhora processos, ela melhora pessoas.

O vendedor do futuro: relacional, estratégico e apoiado pela IA

Triska apresentou sua visão para o vendedor do futuro: um profissional que une empatia com disciplina. Mas a disciplina agora não significa preencher CRM manualmente, significa saber qual ferramenta usar em cada momento.

A IA tira do vendedor a parte operacional e o libera para o que realmente importa:

• ler o cliente
• criar rapport
• usar storytelling
• conectar emoções com dados
• navegar entre ferramentas
• conduzir a experiência

Zé Lucas reforçou essa visão com dados da UNESCO: as competências socioemocionais continuarão dominando a lista de habilidades do futuro do trabalho. Comunicação, criatividade, construção de narrativas e capacidade emocional seguirão essenciais.

E ele completou com uma frase que resume todo o episódio: 

“Vender não é para quem pode, é para quem quer.”

Liderança na era da IA: curadoria, letramento e novos papéis como o engenheiro de GTM

Quando Paulo leu uma pergunta da audiência sobre o futuro da liderança, Triska respondeu com clareza: não lideraremos apenas humanos, nem apenas agentes. Lideraremos uma simbiose entre ambos.

Ele explicou como, recentemente, reuniu sua equipe para compartilhar as melhores práticas de IA interna e como isso gerou aprendizado coletivo. A liderança passa a ser curadora: seleciona, valida, homologa e compartilha o que realmente funciona.

Zé complementou dizendo que treinamentos de IA e letramento serão obrigatórios. Ele contou que no EBANX estão criando agentes extremamente específicos para momentos críticos da venda e que esse trabalho exige líderes, não máquinas.

Ele também apresentou um novo papel de mercado: engenheiro de GTM, profissional que administra múltiplas IAs e automações, especialmente em empresas com orçamento reduzido. Um papel híbrido entre tecnologia e receita.

Experimentação, propósito e o começo de uma nova era

No fim do episódio, Triska disse algo importante: “Estamos apenas no começo.”

E recomendou que vendedores e líderes experimentem IA com propósito – resolvendo um problema real, não apenas “para testar”.

Zé encerrou com uma frase de Nelson Mandela: 

“A gente ou erra ou aprende. A gente nunca perde.”

E Paulo fechou o episódio com uma verdade incontestável: 

“O futuro das vendas não é humano ou artificial. É humano com inteligência artificial.”

DICA BÔNUS

Assista a íntegra do episódio 18 do podcast Roda da Prospecção

Perguntas frequentes sobre IA conversacional no B2B

1. O que é IA conversacional no B2B?

IA conversacional é uma tecnologia que entende intenção, contexto e dados do CRM para atuar como um copiloto de vendas, apoiando reuniões, análises de conta, resumos e interações comerciais.

2. IA conversacional substitui vendedores?

Não. Ela complementa o trabalho humano, assumindo tarefas processuais e liberando o vendedor para atuar no que a IA não consegue fazer: criar empatia, negociar, interpretar emoções e construir relacionamentos.

3. Qual a diferença real entre IA conversacional e chatbot?

Chatbots seguem scripts rígidos. IA conversacional entende intenção, contexto, cargo, histórico e dados do CRM, entregando respostas personalizadas e contextualizadas.

4. Quais são os pilares para usar IA conversacional com eficiência?

Três pilares: dados estruturados, documentos centrais atualizados e domínio de prompt design. Sem isso, o desempenho cai drasticamente.

5. IA pode ajudar a treinar vendedores?

Sim. Ela analisa pitchs, identifica comportamentos, mede escuta ativa, corrige rotas e acelera ramp-up. É especialmente útil quando clientes não aceitam gravações de chamadas.

6. Quais os riscos de usar IA sem governança?

Vazamento de dados, respostas inadequadas, acesso indevido a informações sensíveis e até fraude. É essencial implementar guardrails e permissionamentos.

7. Como preparar um time comercial para usar IA conversacional?

Treinamento contínuo, letramento em IA, criação de prompts estruturados, adoção de agentes confiáveis e cultura de experimentação segura.