IA na linha de frente comercial: da promessa ao pedido fechado

A inteligência artificial já entrou definitivamente no vocabulário de vendas, marketing e Customer Success. O desafio agora é outro: entender como transformar toda essa promessa em resultado comercial concreto.

Afinal, usar IA não significa necessariamente vender mais. Criar um agente também não garante produtividade. E colocar inteligência artificial em todos os processos pode até aumentar custos se a empresa não souber exatamente qual problema pretende resolver.

Esse foi o centro da discussão de um episódio do Roda B2B, podcast da Econodata, apresentado por Paulo Krieser, CEO da Econodata, com a participação de Bruno Mascaro, Head of Data and Dev da IPTV, e Daniel Ferreira, Global IT Senior Manager da Unilever.

Ao longo da conversa, os participantes discutiram desde a fundação necessária para aplicar IA em vendas até questões mais avançadas, como agentes autônomos, governança, ROI, maturidade organizacional e o limite entre automação e relacionamento humano.

A principal conclusão é clara: a IA gera mais valor quando deixa o vendedor fazer menos trabalho operacional e passa a devolver tempo, informação e capacidade de decisão para que ele faça aquilo que continua sendo essencialmente humano — entender pessoas, construir relacionamentos e conduzir negociações.

Sumário

1. IA em vendas precisa começar pelo problema
2. Onde a IA realmente gera valor para a empresa
3. Sem dados confiáveis, não existe IA confiável
4. Da governança de dados à governança de agentes
5. Como medir o ROI da IA em vendas
6. Automação ou agente de IA: qual é a diferença?
7. Os níveis de maturidade da IA nas empresas
8. O que as empresas ainda enfrentam para adotar IA
9. A IA vai substituir vendedores?
10. Como tornar a operação comercial mais eficiente com IA
11. IA para prospecção e identificação de oportunidades
12. O papel da liderança na adoção da IA
13. Conclusão
14. Perguntas frequentes sobre IA em vendas

IA em vendas precisa começar pelo problema

Uma das mensagens mais importantes da conversa foi que a adoção de IA em vendas não deve começar pela tecnologia.

A empresa encontra uma nova ferramenta, vê uma demonstração de um agente ou descobre uma funcionalidade e imediatamente começa a procurar processos em que possa utilizá-la.

Essa lógica pode colocar a ordem das coisas de cabeça para baixo.

O ponto de partida deveria ser:

Qual problema queremos resolver?

Somente depois disso deveria surgir a pergunta sobre qual tecnologia é mais adequada.

Daniel Ferreira relacionou essa disciplina à evolução do Business Intelligence. Quando as empresas começaram a estruturar projetos de BI, tornou-se necessário responder primeiro qual pergunta de negócio aquele relatório ou conjunto de dados precisava solucionar.

Parte dessa cultura continua válida para inteligência artificial.

Existe, porém, uma diferença importante.

A IA se popularizou de maneira muito mais intensa. Ela deixou de ser assunto de áreas especializadas e passou a fazer parte do cotidiano de praticamente qualquer profissional.

Com isso, surgiu um novo risco: a IA virar uma resposta universal.

Nas palavras de Daniel durante a conversa, é preciso tomar cuidado para que inteligência artificial — e especialmente IA agêntica — não seja automaticamente considerada a solução para tudo.

Dependendo da natureza do problema, uma automação tradicional, um modelo matemático, machine learning ou até mesmo uma planilha podem ser opções melhores.

Paulo apresentou um exemplo da própria Econodata. Um dos dados fornecidos pela empresa é o faturamento presumido, cuja geração envolve um modelo de machine learning e componentes econométricos determinísticos.

Em determinadas situações, modelos desse tipo podem apresentar características mais adequadas ao problema do que uma LLM, que trabalha de maneira não determinística.

Por isso, antes de perguntar “como usar IA em vendas?”, vale reformular:

Qual problema comercial estamos tentando resolver e qual é a solução mais eficiente para ele?

Onde a IA realmente gera valor para a empresa

Se a iniciativa começa pelo problema, o segundo passo é entender se ela consegue efetivamente “mexer no ponteiro” da empresa.

Bruno Mascaro apresentou dois grandes caminhos para avaliar esse impacto.

O primeiro é a eficiência operacional.

Imagine uma atividade manual que ocupa várias horas de um profissional. Se a IA consegue reduzir drasticamente esse esforço, essa pessoa passa a ter disponibilidade para realizar outras tarefas e abrir novas frentes.

O trabalho não necessariamente desaparece.

A capacidade daquele profissional aumenta.

Bruno apresentou um exemplo da área de jornalismo da IPTV.

Segundo ele, determinados trabalhos de edição de vídeo que poderiam levar quatro ou cinco horas passaram a ser realizados em aproximadamente 30 ou 40 minutos com apoio de inteligência artificial.

Além disso, o conteúdo pode ser preparado para diferentes canais, como TikTok, Spotify, Facebook e Instagram.

O ganho, portanto, não aparece apenas no relógio.

Bruno explicou que a organização também consegue posteriormente observar métricas como aumento de seguidores e visualizações.

O segundo caminho é a monetização.

Nesse caso, a pergunta é:

Como a IA ajuda alguém a gerar mais negócio?

Um executivo comercial pode utilizar inteligência artificial para se preparar melhor para uma reunião, estruturar um pitch, reunir informações ou encontrar insights sobre determinada oportunidade.

É aqui que a discussão de IA em vendas começa a ficar realmente interessante.

Economizar uma hora é bom.

Mas economizar uma hora e usar esse tempo para aumentar a quantidade ou a qualidade das interações comerciais pode ter um impacto ainda maior.

Sem dados confiáveis, não existe IA confiável

Nenhuma camada sofisticada de inteligência artificial consegue compensar completamente uma base de dados ruim.

Durante o episódio, Bruno utilizou uma analogia simples.

Imagine utilizar o Waze quando o mapa está desatualizado.

O algoritmo pode ser excelente, mas você ainda poderá perder uma entrada, fazer uma rota pior ou gastar mais tempo e dinheiro.

O mesmo acontece com IA.

Se os dados de origem estiverem incompletos, desatualizados ou mal estruturados, a inteligência artificial trabalhará a partir dessa informação.

É a conhecida lógica do garbage in, garbage out.

No ambiente comercial, esse problema pode aparecer de várias maneiras.

Um CRM pode conter registros incompletos.

As mesmas empresas podem aparecer duplicadas.

Informações importantes podem estar espalhadas em diferentes sistemas.

Dados utilizados por marketing podem não estar disponíveis para vendas.

Regras de negócio podem existir apenas na cabeça das pessoas.

Quando um agente é colocado sobre essa estrutura, a tecnologia herda parte desses problemas.

Por isso, Bruno reforçou a necessidade de construir uma boa camada fundacional.

A organização precisa entender os dados que possui, como eles estão modelados, quais integrações existem e como as informações chegam até a aplicação de IA.

Também é preciso olhar abaixo do problema aparente.

Às vezes, a dor percebida pelo usuário é apenas a ponta do iceberg. A causa está em processos, integrações ou estruturas que precisam ser corrigidas antes.

Em outras palavras:

a IA não cria contexto organizacional que nunca foi estruturado.

Para receber boas respostas, a empresa precisa fornecer boas informações.

Da governança de dados à governança de agentes

Empresas mais maduras já trabalham há anos com governança de dados.

Daniel Ferreira destacou que organizações grandes procuram evitar que cada novo projeto precise construir novamente sua própria base do zero.

Quando existe uma estratégia de plataforma, os dados podem ser disponibilizados com maior qualidade e reutilizados por diferentes iniciativas.

Mas a popularização dos agentes está criando uma nova camada de complexidade.

A próxima discussão passa a ser sobre governança dos próprios agentes de IA.

Isso inclui questões como:

• catalogação;
• controle de custos;
• qualidade;
• melhoria contínua;
• reaproveitamento;
• escalabilidade.

A lógica é semelhante à utilizada com dados.

Se diferentes departamentos criarem dezenas de agentes isoladamente, a empresa poderá acabar com inúmeras provas de conceito que não conversam entre si.

Daniel chamou atenção justamente para esse risco.

Um agente é criado aqui.

Outro projeto surge em outra área.

Uma terceira equipe desenvolve uma nova solução.

Todos demonstram algum potencial, mas nenhum se transforma em uma capacidade organizacional escalável.

O verdadeiro salto começa quando essas soluções podem ser reaproveitadas.

Daniel apresentou o exemplo de um agente desenvolvido para determinada característica de um projeto no Brasil e que, dependendo do contexto, poderia ser reutilizado em outro país.

Essa capacidade de reaproveitamento é o que ajuda a transformar experimentos em plataforma.

Sem governança, a empresa pode permanecer eternamente no ciclo:

POC → novo piloto → outra POC → mais um piloto.

Com governança, aumenta a possibilidade de construir processos cada vez mais integrados e autônomos.

Como medir o ROI da IA em vendas

Poucas perguntas são tão importantes quanto esta:

A iniciativa de IA realmente está dando retorno?

Ganhar produtividade é importante.

Daniel, entretanto, chama atenção para a necessidade de olhar além desse indicador.

O impacto precisa chegar ao P&L da empresa.

Imagine que determinado processo custe R$ 200 mil por ano.

Ele é repetitivo, mas exige certo nível de interpretação, validação e decisão, o que impede que seja resolvido apenas com um algoritmo muito simples.

A organização estuda substituir parte desse processo por uma solução baseada em IA.

Nesse caso, precisa comparar o benefício com pelo menos duas dimensões de custo.

CAPEX

É o investimento inicial necessário para desenvolver e colocar a solução em funcionamento.

OPEX

É quanto a tecnologia continuará custando depois que estiver operando.

Essa segunda parte merece atenção especial.

Modelos, tokens, infraestrutura e integrações podem gerar custos crescentes conforme o uso aumenta.

Um projeto barato durante um piloto pode se transformar em uma operação cara em escala.

Daniel exemplificou:

se um serviço custa aproximadamente R$ 200 mil por ano e a solução tecnológica pode operar por algo como R$ 50 mil ou R$ 60 mil, existe uma diferença econômica que pode justificar o investimento.

Se os valores ficam muito próximos, a decisão muda.

Além disso, existe o risco da previsão estar errada.

Uma solução estimada em determinado valor pode acabar custando muito mais quando entra em produção.

Payback também importa

Daniel colocou outro ponto importante: projetos de inteligência artificial não deveriam depender de horizontes muito longos para gerar retorno.

Um payback de cinco ou sete anos é particularmente problemático.

A razão é simples.

Ninguém sabe exatamente como a tecnologia estará daqui a cinco anos.

Modelos mudarão.

Custos mudarão.

Novas soluções surgirão.

Aquilo que hoje exige um grande investimento pode se tornar muito mais simples no futuro.

Por isso, iniciativas com retorno relativamente rápido tendem a ser mais defensáveis.

O caso do agente de precificação da Econodata

Paulo apresentou durante o episódio um exemplo de resultado direto obtido pela Econodata.

Em contratos maiores, definir o preço de uma proposta exige considerar diferentes variáveis, orçamento, custos internos e customizações.

A empresa criou um agente de precificação para apoiar esse processo.

Segundo Paulo, depois da iniciativa, houve um aumento de 30% no volume de vendas, considerando o valor final desses contratos.

Esse é um exemplo em que o resultado da IA consegue ser conectado diretamente a uma métrica comercial.

Mas Paulo também reforçou o outro lado.

Nem todos os projetos internos avançam.

Existem iniciativas que começam pequenas e são interrompidas quando a empresa percebe que o custo de tokens ou da própria operação não compensa o benefício.

Esse talvez seja um dos aprendizados mais relevantes para quem pretende utilizar IA em vendas:

experimentar faz parte. Abandonar experimentos que não geram retorno também.

Automação ou agente de IA: qual é a diferença?

Nem tudo o que recebe o nome de agente realmente precisa ser considerado um agente.

Bruno propôs três critérios interessantes para avaliar iniciativas mais avançadas.

1. A solução toma decisões?

Se o sistema simplesmente recebe um dado, aplica uma regra fixa e executa uma sequência previamente estabelecida, existe uma automação.

Ela pode ser extremamente útil.

Mas o nível de autonomia é diferente daquele de um agente que precisa interpretar uma situação e escolher o que fazer.

2. A solução gera insights?

Outro critério é entender se a tecnologia produz insumos capazes de apoiar decisões.

Se o resultado é simplesmente um Excel ou um dado bruto, pode novamente existir uma automação eficiente.

Um agente passa a ganhar outra dimensão quando interpreta informações e produz algo que pode influenciar a decisão seguinte.

3. A solução amplia a capacidade do profissional?

O terceiro ponto está diretamente relacionado ao impacto humano.

A tecnologia consegue retirar demandas da rotina?

Libera aquele profissional para atuar em outras frentes?

Gera condições para aumentar resultados?

Para Bruno, iniciativas que combinam tomada de decisão, geração de insights e amplificação do profissional merecem maior atenção estratégica.

Essa distinção também evita um problema muito comum.

A empresa não precisa utilizar uma arquitetura sofisticada para resolver uma tarefa simples.

Se uma automação convencional entrega o resultado esperado, provavelmente não há vantagem em construir um sistema agêntico mais caro e complexo.

Os níveis de maturidade da IA nas empresas

Durante a conversa, Paulo apresentou cinco níveis de maturidade organizacional em inteligência artificial atribuídos à OpenAI.

Nível 1: chatbots

São aplicações orientadas principalmente à interação e geração de respostas.

Nível 2: reasoners

Começam a resolver problemas por meio de inferência e raciocínio mais elaborado.

Nível 3: agentes

Além de interpretar, passam a tomar decisões e executar ações com supervisão humana.

Nível 4: innovators

Utilizam o conhecimento acumulado pela organização para gerar ideias, abordagens e descobertas.

Nível 5: organizações autônomas

Representa o estágio em que sistemas seriam capazes de realizar trabalhos complexos, tomar decisões de alto nível e operar sem direção humana contínua.

Mas em qual nível estão as empresas brasileiras?

A resposta de Bruno mostra que talvez não exista uma única resposta.

A maturidade pode variar entre empresas, entre pessoas e até dentro da mesma organização.

Uma área pode estar utilizando IA de forma extremamente básica.

Outra pode ter agentes trabalhando de maneira autônoma.

Um exemplo avançado na IPTV

Bruno apresentou um caso do Núcleo de Jornalismo de Dados.

Segundo ele, a estrutura acompanha informações relacionadas a 319 municípios e mais de 40 fontes diferentes, envolvendo assuntos como saúde e segurança.

Agentes fazem capturas de informações e conversam entre si para validar os dados coletados.

Executar todo esse trabalho manualmente exigiria um número muito maior de pessoas.

Esse caso mostra que algumas áreas já conseguem operar em níveis bastante avançados.

Ao mesmo tempo, Bruno mencionou no episódio uma referência atribuída ao Gartner segundo a qual mais de 52% das empresas enfrentariam dificuldades para avançar devido à falta de acurácia dos dados.

O episódio não aprofunda a fonte desse número, mas ele foi utilizado na conversa para reforçar justamente o argumento central: muitas empresas ainda são impedidas de avançar porque o básico não está resolvido.

O que as empresas ainda enfrentam para adotar IA

As próprias enquetes realizadas durante o Roda B2B dão uma visão interessante sobre esse cenário.

Quando os participantes foram questionados sobre o estágio atual da IA em suas empresas, as respostas apresentadas foram:

42% — apenas pesquisando possibilidades;

26% — fazendo testes e pilotos;

23% — IA já aplicada em processos reais;

9% — IA já gerando impacto mensurável.

Isso significa que uma parcela importante ainda estava concentrada entre descoberta e testes.

Outra enquete perguntou qual era o maior obstáculo para transformar inteligência artificial em resultado.

Os números apresentados foram:

51% — falta de conhecimento interno;

26% — falta de casos de uso claros;

16% — dados ruins ou fragmentados;

7% — dificuldade para medir ROI.

É interessante perceber como as quatro respostas se conectam à conversa.

A falta de casos de uso remete diretamente à necessidade de começar pelo problema.

Dados ruins reforçam a importância da fundação.

A dificuldade de medir ROI exige conexão com métricas reais do negócio.

E o maior problema – conhecimento – aponta para algo que não pode ser resolvido apenas comprando novas ferramentas.

É preciso ensinar as pessoas a utilizar IA.

A IA vai substituir vendedores?

Essa foi uma das perguntas feitas pela audiência.

Bruno não acredita que a inteligência artificial substituirá completamente o vendedor.

Na visão dele, o papel mais provável é o de amplificador.

Pense na rotina de um executivo comercial.

Antes de entrar em uma reunião, ele pode precisar:

pesquisar o cliente;

entender quem participará;

reunir informações;

preparar uma pauta;

consultar dados internos.

Depois da reunião, surgem novas tarefas:

atualizar sistemas;

registrar informações;

preencher CRM;

criar propostas;

gerar relatórios;

organizar follow-ups.

Grande parte desse trabalho pode ser automatizada.

É justamente aí que existe um enorme espaço para IA em vendas.

O que Bruno considera muito mais difícil substituir é a capacidade de captar a dor do cliente, interpretar sentimentos e utilizar aquilo que chamou de feeling.

Daniel complementou com outro elemento: pensamento crítico.

Uma negociação real envolve nuances.

Às vezes, determinado desconto faz sentido porque existe uma estratégia mais ampla para aquela conta.

O cliente pode declarar uma objeção enquanto seu comportamento demonstra outra preocupação.

Uma reunião pode mudar de direção dependendo da reação de um interlocutor.

Esses elementos fazem parte da relação humana.

Isso não significa que nenhuma função será impactada.

Daniel também ressaltou que uma parcela significativa de trabalhos e serviços repetitivos poderá ser substituída.

Portanto, a transformação tende a acontecer mais nas tarefas do que necessariamente na função comercial como um todo.

A transcrição de uma reunião não substitui a presença

Paulo trouxe uma experiência da Econodata que ilustra muito bem essa diferença.

A empresa grava e transcreve reuniões dos vendedores para analisar questões como execução do playbook, demandas dos clientes e oportunidades de melhoria.

Essas transcrições fornecem bons insights.

Todo o conteúdo falado está ali.

Mesmo assim, Paulo decidiu acompanhar pessoalmente algumas reuniões online com potenciais clientes.

A percepção foi diferente.

Na avaliação apresentada por ele durante o programa, a transcrição fornecia algo como 20% da percepção da reunião, apesar de conter 100% do conteúdo verbal.

Por quê?

Porque existem sinais que não aparecem completamente no texto.

Quem é aquele interlocutor?

O que ele está realmente sentindo?

A abordagem despertou interesse?

O vendedor conseguiu impressioná-lo?

Faltou algum elemento para gerar o chamado “efeito uau”?

Mesmo que sistemas de IA evoluam na leitura de áudio, vídeo e outros sinais, a comparação mostra uma distinção fundamental.

Dados sobre uma relação não são necessariamente iguais à experiência da relação.

Como tornar a operação comercial mais eficiente com IA

Se a tecnologia não deveria substituir o relacionamento, então onde ela deve atuar?

Bruno propôs olhar para a rotina comercial e separar trabalho humano de alto valor de trabalho operacional repetitivo.

Imagine um vendedor que participa de uma reunião de 30 minutos.

Depois dela, pode gastar duas horas preenchendo informações, produzindo relatórios e atualizando sistemas.

Essa relação está invertida.

Idealmente, a tecnologia deveria reduzir as duas horas de burocracia para que o vendedor pudesse utilizar esse tempo em outras conversas.

Entre as atividades citadas ao longo da discussão estão:

preparação de propostas;

preenchimento de informações;

organização de documentos;

geração de relatórios;

levantamento de dados;

pesquisas pré-reunião.

O princípio é simples:

automatizar o que pode ser padronizado e proteger o tempo de relacionamento.

IA para preparar reuniões

Paulo apresentou um exemplo utilizado dentro da Econodata.

Antes de determinadas reuniões, a IA interna pode reunir informações sobre o cliente e montar rapidamente um dossiê.

O profissional consegue conhecer interlocutores, cargos e outros elementos relevantes sem realizar manualmente toda a pesquisa.

A diferença está no papel da tecnologia.

A IA não participa da reunião no lugar do vendedor.

Ela faz com que o vendedor chegue à reunião melhor preparado.

É um ótimo exemplo de amplificação.

IA para prospecção e identificação de oportunidades

Daniel também trouxe uma reflexão diretamente aplicável à prospecção.

Antes de utilizar agentes para encontrar leads, a empresa precisa saber exatamente quem deseja encontrar.

Algumas perguntas ajudam:

Qual é o público-alvo?

Qual porte de empresa interessa?

Que características essa organização deve apresentar?

Qual produto será oferecido?

Em que contexto essa oferta faz sentido?

Quando essas variáveis estão mais claras, a empresa consegue transformar o perfil desejado em instruções para sistemas de IA.

Daniel destaca que agentes também podem ampliar significativamente a capacidade de buscar informações disponíveis publicamente.

Comparada ao que uma equipe conseguia processar alguns anos atrás, a escala de pesquisa possível atualmente é muito maior.

Isso pode ajudar vendas a se tornar mais assertiva.

Em vez de o vendedor dedicar grande parte do tempo à busca manual, a tecnologia pode ampliar a investigação e ajudar a identificar oportunidades.

Quando o lead adequado aparece, começa outra etapa.

A partir daí, relacionamento, diagnóstico e negociação passam a ganhar importância.

O papel da liderança na adoção da IA

A transformação não depende apenas de software.

Depende de comportamento.

Paulo perguntou aos convidados como líderes podem incentivar suas equipes a utilizar inteligência artificial.

Daniel começou pela cultura.

Uma empresa não pode pedir inovação e punir imediatamente o primeiro erro.

Se o profissional entende que qualquer falha será mal avaliada, a tendência natural é reduzir a experimentação.

Isso é especialmente problemático em inteligência artificial.

As próprias empresas ainda estão descobrindo quais aplicações funcionam melhor.

Daniel defendeu uma cultura de aprendizado contínuo e de erros tratados como parte do processo de descoberta.

Ele citou iniciativas internas da Unilever voltadas à capacitação, incluindo cursos e plataformas de aprendizagem.

A mensagem para as equipes é usar a tecnologia com cuidado e parcimônia, mas efetivamente utilizá-la.

É preciso criar letramento em IA

Bruno relacionou essa questão diretamente à enquete do programa.

Se 51% dos participantes apontaram falta de conhecimento interno como principal barreira, o problema não pode ser tratado apenas como uma questão tecnológica.

Empresas precisam criar jornadas de letramento em IA.

O profissional precisa entender:

o que a tecnologia consegue fazer;

o que ela não consegue;

como avaliar informações;

onde existem riscos;

como identificar oportunidades dentro da própria função.

Quando as pessoas conhecem melhor as possibilidades, começam a enxergar aplicações que antes não percebiam.

Bruno trouxe justamente essa dinâmica.

O profissional aprende algo novo e pensa:

“Eu não sabia que isso funcionava. Talvez possa usar na minha rotina.”

É assim que a adoção começa a se espalhar.

Experimentar não significa colocar o negócio inteiro em risco

Criar uma cultura de experimentação não significa abandonar governança.

Bruno defendeu aquilo que Paulo resumiu durante a conversa como risco calculado.

Uma empresa não precisa colocar imediatamente uma tecnologia experimental em um processo crítico que opera 24 horas por dia.

Pode começar em áreas menos sensíveis.

O objetivo é escolher um trecho do processo em que a tecnologia possa atuar, observar seu comportamento e aprender.

Depois, a autonomia pode aumentar.

Essa lógica também se aplica aos níveis mais avançados de agentes.

Existe uma grande diferença entre permitir que uma IA envie uma campanha de marketing e autorizar um sistema a tomar decisões financeiras de enorme impacto.

Quanto maior a consequência da decisão, maior precisa ser a preocupação com risco, supervisão e governança.

Daniel chamou atenção justamente para esse ponto.

A tecnologia pode atingir um nível em que seja capaz de tomar determinadas decisões.

Mas uma pergunta continuará existindo:

até que ponto a organização está disposta a permitir que ela decida sozinha?

Conclusão

A discussão sobre IA em vendas está amadurecendo.

Durante algum tempo, grande parte do mercado se concentrou na novidade.

Agora, a conversa precisa chegar ao resultado.

Isso exige abandonar a lógica de utilizar inteligência artificial simplesmente porque ela está disponível.

O caminho apresentado ao longo do Roda B2B começa com perguntas muito mais básicas:

Qual problema queremos resolver?

Temos dados confiáveis para isso?

Uma automação simples seria suficiente?

Precisamos realmente de um agente?

Quanto essa solução custará em produção?

Qual métrica precisa mudar?

Quando o investimento se paga?

Também exige compreender onde o trabalho humano continuará sendo decisivo.

Pesquisa pode ser automatizada.

Relatórios podem ser gerados automaticamente.

Dados podem ser consolidados.

Dossiês podem ser criados.

Partes da prospecção podem ganhar escala.

Tarefas administrativas podem desaparecer.

Mas entender uma pessoa, interpretar uma negociação, construir confiança e perceber nuances continuam sendo elementos centrais da venda B2B.

A melhor IA talvez não seja aquela que tenta ocupar a cadeira do vendedor.

É aquela que elimina tudo aquilo que impede o vendedor de fazer o que deveria estar fazendo.

Conversar.

Entender.

Negociar.

Construir relacionamento.

E fechar negócios.

É nesse momento que a inteligência artificial deixa de ser apenas promessa e começa, de fato, a chegar ao pedido fechado.

Perguntas frequentes sobre IA em vendas

1. O que é IA em vendas?

IA em vendas é a aplicação de inteligência artificial em atividades do processo comercial, como pesquisa de contas, preparação de reuniões, organização de dados, geração de propostas, identificação de oportunidades, geração de insights e automação de tarefas repetitivas. A recomendação discutida no episódio é começar sempre por um problema comercial concreto.

2. Qual é a diferença entre uma automação e um agente de IA?

Uma automação pode simplesmente seguir regras previamente definidas. Já um agente mais avançado consegue interpretar informações, tomar determinadas decisões, gerar insights e executar ações de acordo com o contexto. Nem todo processo precisa de um agente: muitas atividades podem ser resolvidas de maneira mais simples e barata com automações.

3. Como medir o ROI da IA em vendas?

Além do ganho de produtividade, a empresa deve conectar a iniciativa a indicadores econômicos, como receita, redução de custos, CAPEX, OPEX e payback. Também é importante calcular quanto a solução custará quando estiver em produção, já que consumo de modelos, tokens, integrações e infraestrutura podem aumentar com a escala.

4. A inteligência artificial vai substituir vendedores?

Os convidados não acreditam em uma substituição completa. Tarefas repetitivas e burocráticas tendem a ser cada vez mais automatizadas, mas relacionamento, pensamento crítico, interpretação de contexto, negociação e percepção de nuances continuam sendo atividades fortemente humanas.

5. Quais tarefas de vendas podem ser automatizadas com IA?

Entre os exemplos mencionados estão pesquisa de clientes, preparação de dossiês antes de reuniões, consolidação de informações, preenchimento de dados, geração de relatórios, preparação de propostas e identificação de potenciais leads. O objetivo é liberar mais tempo para que vendedores possam interagir com clientes.

6. Por onde começar a implementar IA em vendas?

O primeiro passo é definir claramente o problema que precisa ser resolvido. Em seguida, a empresa deve avaliar a qualidade dos dados disponíveis, escolher a solução mais simples capaz de atender à necessidade, testar em um processo de risco controlado e medir o impacto. Somente depois faz sentido ampliar a autonomia ou transformar o experimento em uma iniciativa de maior escala.