Mirar antes de acelerar: como a IA amplifica a estratégia comercial

Por que a estratégia comercial precisa vir antes da inteligência artificial?

Implementar inteligência artificial tornou-se uma prioridade para muitas empresas. Entretanto, existe uma diferença importante entre utilizar a tecnologia e produzir resultados comerciais com ela.

Uma organização pode automatizar a criação de mensagens, desenvolver agentes para pesquisar clientes e acelerar atividades operacionais sem necessariamente melhorar suas vendas. Isso acontece porque a tecnologia atua sobre processos e informações que já existem.

Se uma empresa possui uma estratégia comercial pouco direcionada, a inteligência artificial pode ampliar esse problema ao permitir que atividades inadequadas sejam executadas em maior escala.

Durante o Roda B2B, Paulo Krieser levantou uma questão fundamental: antes de implementar inteligência artificial, as empresas precisam compreender por que desejam utilizá-la. A pergunta parece simples, mas muda completamente a perspectiva de implementação.

O objetivo não deve ser apenas adotar uma ferramenta. É necessário identificar qual problema comercial será resolvido e quais resultados poderão demonstrar que a iniciativa está funcionando.

Uma empresa pode buscar aumentar a produtividade dos vendedores, melhorar a qualidade das propostas, identificar clientes com maior potencial de compra ou ampliar o relacionamento com sua carteira. Cada um desses objetivos exige dados, processos e aplicações diferentes.

A experiência apresentada pelos convidados demonstra que a inteligência artificial funciona melhor quando está vinculada a necessidades concretas do negócio. Esse raciocínio também orienta o go-to-market de precisão, que prioriza o mercado e as contas certas antes de ampliar a prospecção.

A IA amplifica tanto os acertos quanto os erros

Amauri Gennari destacou que a velocidade proporcionada pela inteligência artificial exige atenção especial à qualidade das decisões.

Uma campanha de marketing direcionada ao público errado, por exemplo, pode alcançar milhares de empresas sem produzir oportunidades relevantes. Da mesma forma, uma operação comercial pode utilizar IA para criar mensagens personalizadas, mas continuar oferecendo produtos que não fazem sentido para o perfil dos destinatários.

Nesse cenário, o problema não é a velocidade da execução. É a falta de precisão.

A inteligência artificial pode ajudar a encontrar oportunidades, organizar informações e executar atividades, mas a definição dos objetivos permanece sob responsabilidade dos profissionais.

“A IA não define a estratégia da empresa, a estratégia está com a gente.”

Amauri Gennari, CEO da Gimba, no Roda B2B

Essa reflexão resume um dos principais aprendizados do episódio: antes de acelerar, é necessário escolher corretamente a direção.

Vendas por canais: como adaptar a IA a diferentes operações comerciais

Um dos exemplos mais interessantes apresentados no podcast envolve a utilização de inteligência artificial em diferentes modelos comerciais.

A experiência da Gimba demonstra que vendas por canais exigem estratégias específicas, pois cada operação possui características, objetivos e formas de relacionamento com os clientes.

Amauri explicou que a empresa atua em três frentes comerciais. A primeira corresponde às vendas consultivas para grandes organizações, com soluções de abastecimento e distribuição de materiais de uso e consumo. A segunda envolve cotações de preços, nas quais as negociações apresentam características mais transacionais. A terceira é o comércio eletrônico, em que a experiência de compra, a atração de visitantes e a facilidade de encontrar produtos possuem grande relevância.

Embora todas essas operações compartilhem o objetivo de gerar receita, a aplicação da inteligência artificial precisa considerar suas diferenças.

Importante: neste caso, “canais” se refere às diferentes frentes comerciais da Gimba, e não especificamente a redes de revendedores ou parceiros indiretos. Para aprofundar esse outro modelo, conheça o artigo da Econodata sobre vendas por canais e parceiros no B2B.

IA nas vendas consultivas

Nas vendas consultivas, a inteligência artificial pode contribuir para compreender melhor o cliente, analisar suas necessidades e identificar oportunidades relacionadas à proposta de valor da empresa.

Na Gimba, esse modelo envolve atender organizações com diferentes unidades e necessidades de abastecimento. Por isso, a abordagem comercial não está concentrada apenas na negociação de produtos individuais.

O vendedor precisa demonstrar como a solução oferecida pode contribuir para a gestão, a organização e a distribuição dos materiais utilizados pelo cliente. A inteligência artificial apoia esse processo ao organizar informações e produzir sugestões relacionadas às características de cada empresa.

IA nas negociações por cotação

No modelo de cotações, os clientes buscam informações sobre produtos, preços e condições de fornecimento. Amauri descreve essa operação como uma frente comercial marcada por negociações cotidianas.

Nesse contexto, o papel da tecnologia deve ser avaliado considerando as necessidades específicas do processo. A experiência da Gimba reforça que não basta replicar a mesma estratégia de IA utilizada nas vendas consultivas.

Uma operação orientada por cotações possui uma dinâmica diferente de outra baseada em projetos de abastecimento corporativo.

IA no e-commerce B2B

No comércio eletrônico, o desafio inclui facilitar a jornada de compra e apresentar ofertas relevantes aos visitantes.

A Gimba utiliza inteligência artificial para reduzir o esforço necessário na seleção de produtos e personalizar experiências de navegação. Esse modelo demonstra como informações sobre o perfil dos clientes podem contribuir para uma experiência de compra mais contextualizada.

O aprendizado é que uma boa estratégia de vendas por canais precisa respeitar o comportamento de compra de cada público. A IA pode ser aplicada em diferentes etapas, mas sua função depende do que cada operação precisa melhorar.

Como a Gimba utiliza inteligência artificial para melhorar suas vendas

A Gimba possui uma operação comercial de grande dimensão. Segundo os números apresentados por Amauri Gennari durante o podcast, a empresa atende mais de 45 mil clientes mensalmente, trabalha com mais de 500 fornecedores, comercializa aproximadamente 20 mil SKUs e conta com mais de 200 vendedores.

Essa estrutura exige capacidade de organização de informações e coordenação de processos. A inteligência artificial passou a apoiar diferentes atividades da companhia, desde a experiência de compra até a gestão de estoques e o desenvolvimento de oportunidades comerciais.

Quota Fácil: IA para simplificar a experiência de compra

Um dos exemplos apresentados por Amauri foi o Quota Fácil, uma funcionalidade utilizada no e-commerce da Gimba.

A solução permite que clientes enviem listas de produtos em diferentes formatos, como PDF, fotografias e planilhas Excel. A inteligência artificial interpreta essas informações e monta automaticamente um carrinho de compras com os itens identificados.

Segundo o executivo, a ferramenta apresenta aproximadamente 95% de assertividade.

Antes desse recurso, o cliente ou um operador precisava localizar individualmente os produtos e adicioná-los ao carrinho. A automação contribui para reduzir o tempo necessário para realizar essa atividade.

O caso demonstra como a inteligência artificial pode melhorar a eficiência comercial ao atuar sobre dificuldades concretas da jornada de compra.

Inteligência artificial para reduzir rupturas de estoque

Outra aplicação apresentada envolve a gestão dos estoques da Gimba. Com aproximadamente 20 mil SKUs, a organização precisa manter níveis adequados de produtos para atender seus clientes sem comprometer desnecessariamente o capital investido em mercadorias.

A empresa já possuía processos tradicionais de reposição baseados em médias de consumo. Entretanto, a análise da demanda média nem sempre conseguia identificar os momentos de maior concentração de pedidos.

Para melhorar essa avaliação, a Gimba passou a utilizar inteligência artificial sobre um histórico de seis meses de vendas, considerando a movimentação diária dos produtos.

A tecnologia ajuda a identificar padrões de consumo e momentos em que determinados itens apresentam maior risco de ruptura. Com essas informações, a empresa consegue antecipar decisões de compra em situações específicas.

O objetivo é complementar os processos existentes com uma análise mais detalhada sobre a demanda. A experiência demonstra que a IA pode produzir benefícios comerciais mesmo quando aplicada a áreas que não estão diretamente envolvidas na negociação com clientes. Afinal, a disponibilidade de produtos também influencia a capacidade de atender pedidos e manter relacionamentos comerciais.

Personalização do e-commerce conforme o CNAE

A Gimba também utiliza informações sobre o segmento econômico dos clientes para personalizar sua experiência de compra.

Segundo Amauri, quando um cliente cadastrado acessa o site, a empresa pode identificar seu perfil de atuação a partir do CNAE. Com isso, o e-commerce apresenta produtos, ofertas e comunicações relacionadas ao segmento identificado.

O executivo utilizou como exemplo uma clínica, que pode visualizar produtos adequados às necessidades de sua operação. Além disso, a Gimba desenvolveu uma experiência de navegação que representa ambientes físicos de diferentes negócios.

O cliente pode explorar espaços como salas de atendimento, banheiros e escritórios para encontrar produtos associados àqueles ambientes.

A proposta combina personalização com uma experiência de compra mais intuitiva. Essa aplicação demonstra que inteligência de mercado e dados cadastrais podem ajudar a transformar a maneira como empresas apresentam seus produtos.

IA na Gallagher: automação, produtividade e qualidade

Enquanto a Gimba apresentou aplicações relacionadas ao comércio e à gestão de produtos, a Gallagher trouxe experiências ligadas à prestação de serviços e à gestão de riscos.

André Scudiere explicou que a empresa utiliza inteligência artificial em processos internos e atividades que contribuem para melhorar suas entregas aos clientes. Como a Gallagher atua em um mercado que exige responsabilidade sobre recomendações e documentos, a supervisão humana permanece essencial.

A estratégia apresentada busca combinar automação, produtividade e qualidade.

Cinco agentes de IA para apoiar a elaboração de RFPs

Um dos casos envolve a preparação de RFPs, documentos utilizados em processos comerciais de solicitação de propostas.

André relatou que a Gallagher implementou cinco agentes de inteligência artificial para apoiar essa atividade. Os agentes ajudam a organizar a construção dos documentos, verificar sua aderência às necessidades dos clientes e consultar informações de propostas anteriores.

Isso permite aproveitar conhecimentos já acumulados pela empresa e reduzir o esforço necessário para preparar novas entregas. A aplicação também contribui para verificar se os documentos contemplam adequadamente aquilo que foi solicitado.

Nesse caso, a inteligência artificial não substitui o processo comercial, mas oferece suporte para executá-lo com maior eficiência.

Automação que dobrou a produtividade na conferência de apólices

Outro exemplo apresentado envolve a conferência de documentos de seguros.

A Gallagher precisa verificar se as apólices emitidas pelas seguradoras correspondem às condições solicitadas pelos clientes. Para apoiar essa atividade, a empresa implementou um agente de inteligência artificial.

Segundo André, a produtividade diária relacionada ao número de conferências realizadas praticamente dobrou após a implementação.

O resultado mostra como uma tarefa específica pode apresentar ganhos relevantes quando existe clareza sobre seu funcionamento e critérios de verificação. Também evidencia uma diferença importante entre automatizar um processo e delegar integralmente uma decisão.

Na experiência descrita, a IA apoia a conferência documental, enquanto a responsabilidade sobre a entrega permanece vinculada à operação da empresa.

Inteligência de mercado: como encontrar os clientes certos

Uma das maiores dificuldades de uma operação comercial é identificar quais empresas realmente possuem potencial para se tornar clientes.

Esse desafio foi destacado em uma enquete apresentada durante o podcast. Entre os participantes que responderam à pergunta sobre a principal dificuldade de suas empresas, 55% apontaram encontrar os clientes certos. Outros 22% escolheram gerar mais vendas, 15% mencionaram transformar dados em decisões e 8% indicaram implementar inteligência artificial.

Os números representam as respostas da audiência daquele episódio, sem indicação da quantidade total de respondentes. Apesar dessa limitação, a enquete ajudou a reforçar uma questão presente em toda a conversa: a tecnologia comercial precisa ser direcionada para oportunidades relevantes.

Por que conhecer o mercado é mais importante do que simplesmente aumentar o volume de contatos?

Quando uma empresa amplia o volume de prospecção sem compreender seu público, corre o risco de abordar organizações que não possuem aderência à sua solução. Isso pode gerar desperdício de tempo comercial, mensagens irrelevantes e dificuldade para converter oportunidades.

A inteligência artificial pode ajudar a analisar informações, mas a organização precisa estabelecer quais critérios representam uma oportunidade adequada. Para entender esse processo em maior profundidade, leia o guia da Econodata sobre inteligência de mercado B2B aplicada à prospecção.

Na Gallagher, por exemplo, André explicou que a empresa possui uma estratégia de especialização por indústrias, denominada Specialties. Essa estrutura permite contar com profissionais que compreendem características e necessidades de determinados setores.

A IA contribui para pesquisar mercados, identificar particularidades e avaliar quais produtos de seguro possuem maior aderência aos clientes de cada segmento.

André ressaltou que nem todas as oportunidades de venda cruzada fazem sentido. Oferecer um produto adicional apenas porque o cliente ainda não o contratou não significa que exista uma necessidade real.

O ponto central é compreender se aquela solução possui relevância para o perfil da empresa. Essa avaliação aproxima a inteligência comercial de uma atuação consultiva, em que a qualidade da oferta se torna mais importante do que a quantidade de produtos apresentados.

Lookalike e ICP: como identificar empresas com maior potencial comercial

Uma das estratégias discutidas no podcast foi a identificação de novos clientes a partir de características observadas na carteira atual.

Esse processo está relacionado à definição do Perfil de Cliente Ideal, conhecido pela sigla ICP, e à utilização de modelos de similaridade, chamados de lookalike. Na prática, a proposta consiste em analisar empresas que já apresentam bons resultados comerciais e identificar atributos compartilhados entre elas.

Essas informações podem orientar a busca por outras organizações com características semelhantes. Saiba mais sobre como definir o Perfil de Cliente Ideal (ICP) na prática.

Como a Gimba utiliza o perfil de seus clientes para encontrar oportunidades

Amauri explicou que a Gimba analisa características relacionadas ao porte, ao segmento e à estrutura das empresas que atende. Entre os indicadores utilizados estão número de funcionários, quantidade de CNPJs e características do consumo de materiais.

Uma organização com muitas unidades operacionais, por exemplo, pode apresentar necessidades relevantes para o modelo de abastecimento e distribuição oferecido pela Gimba.

A empresa utiliza esses conhecimentos para identificar organizações semelhantes às de sua carteira. Segundo Amauri, esse trabalho também conta com soluções externas, incluindo uma parceria com a Econodata.

A estratégia permite que a prospecção seja orientada por informações sobre empresas que já possuem aderência ao modelo comercial.

Como aplicar o conceito de lookalike na prospecção B2B?

Durante o episódio, Paulo Krieser explicou a lógica do lookalike utilizando exemplos de empresas de consultoria.

A ideia é identificar características comuns entre os melhores clientes de determinado segmento. Entre os critérios possíveis estão número de funcionários, setor de atuação e outras informações empresariais relevantes para a operação comercial.

Depois de identificar esses padrões, a empresa pode buscar organizações que compartilham características semelhantes. Isso ajuda a orientar os vendedores para contas que apresentam maior compatibilidade com a proposta de valor.

Entretanto, encontrar empresas parecidas não significa garantir que todas tenham o mesmo potencial de compra. A análise precisa considerar também as necessidades de cada organização e a adequação da oferta.

O principal benefício está em utilizar o conhecimento sobre clientes existentes para tornar a identificação de oportunidades mais direcionada.

Como utilizar IA para ampliar vendas na carteira de clientes

Conquistar novos clientes é uma das prioridades de muitas operações comerciais. Entretanto, a experiência da Gimba mostra que inteligência artificial também pode ajudar a identificar oportunidades dentro da própria carteira.

Amauri explicou que a empresa começou a utilizar IA para comparar clientes semelhantes e avaliar quais produtos ou serviços poderiam ser oferecidos adicionalmente. O processo considera características como segmento, porte e estrutura organizacional.

A partir dessas informações, a tecnologia ajuda a preparar apresentações comerciais com sugestões de ofertas.

A importância de identificar oportunidades na base existente

Um cliente que já possui relacionamento com a empresa pode apresentar necessidades que ainda não foram exploradas comercialmente.

Na Gimba, a análise de organizações semelhantes permite identificar categorias de produtos que poderiam ser oferecidas a determinados clientes. Isso contribui para que vendedores iniciem novas conversas e apresentem possibilidades de ampliar o relacionamento.

Segundo Amauri, a iniciativa começou a demonstrar resultados em termos de novas oportunidades e ampliação das linhas de produtos discutidas com clientes recorrentes.

Na ocasião do episódio, o acompanhamento ainda era recente, com aproximadamente duas ou três semanas de avaliação. Portanto, não foram apresentados números consolidados de crescimento de faturamento atribuíveis especificamente a essa iniciativa.

Ainda assim, o exemplo demonstra uma aplicação relevante de inteligência artificial para a gestão comercial. Em vez de direcionar todos os esforços para a aquisição de novas empresas, a organização também utiliza informações para compreender melhor o potencial de sua carteira atual.

Dados confiáveis e contexto: os fundamentos de uma estratégia comercial com IA

A qualidade dos dados foi um dos assuntos mais importantes discutidos durante o episódio.

André Scudiere destacou que informações mal estruturadas comprometem os resultados dos processos que utilizam inteligência artificial. Isso acontece porque a tecnologia depende das informações disponíveis para produzir análises e apoiar decisões.

Quando os dados estão incompletos, inconsistentes ou desatualizados, a confiança nos resultados pode ser prejudicada.

Por que a qualidade dos dados influencia a prospecção?

Em uma operação comercial, informações empresariais são utilizadas para identificar clientes, compreender segmentos e organizar oportunidades.

Se os critérios de segmentação estão incorretos, a equipe pode direcionar esforços para empresas que não correspondem ao perfil desejado. Da mesma forma, informações inconsistentes sobre clientes existentes podem comprometer análises destinadas a identificar padrões de compra.

A inteligência artificial pode acelerar essas atividades, mas não elimina automaticamente os problemas presentes nas bases utilizadas.

Por isso, a organização precisa garantir que suas informações sejam adequadas para os objetivos comerciais definidos. Para aprofundar o tema, confira o conteúdo sobre dados ruins, decisões ruins e o desafio da IA corporativa.

A importância de oferecer contexto para a inteligência artificial

Além da qualidade dos dados, André ressaltou que a inteligência artificial precisa receber contexto suficiente para executar tarefas adequadamente.

Solicitações genéricas podem produzir respostas pouco aderentes às necessidades do negócio. Quanto mais clara for a definição do problema, dos objetivos e das informações relevantes, melhores são as condições para obter resultados úteis.

O executivo também recomenda dividir atividades complexas em etapas menores. Em vez de solicitar que uma ferramenta execute diversas tarefas simultaneamente, a organização pode estruturar processos e utilizar agentes específicos para determinadas etapas.

Essa abordagem permite acompanhar os resultados com maior controle.

Por que uma fonte da verdade é fundamental?

Outro problema discutido envolve a existência de diferentes versões da mesma informação dentro das organizações.

Paulo Krieser apresentou a experiência da Econodata, que desenvolveu uma solução interna denominada Econodata Brain. A iniciativa reúne informações de diferentes sistemas em um ambiente centralizado, permitindo que profissionais utilizem o conhecimento acumulado pela organização.

Amauri explicou que a Gimba também está trabalhando para concentrar suas bases de dados e padronizar informações. O executivo demonstrou como diferentes perguntas feitas à inteligência artificial podem produzir interpretações distintas sobre os mesmos registros.

Por isso, além de centralizar dados, as empresas precisam estabelecer critérios comuns de análise. A definição de uma fonte confiável para indicadores e informações comerciais contribui para que diferentes equipes trabalhem com referências consistentes.

Por que a inteligência artificial precisa de supervisão humana?

Um dos riscos discutidos no podcast é a tendência de aceitar automaticamente informações produzidas por ferramentas de inteligência artificial.

Amauri destacou que respostas bem apresentadas podem parecer convincentes mesmo quando contêm interpretações inadequadas.

Durante uma experiência interna, ele utilizou dados de um grupo de clientes para solicitar apresentações com perspectivas diferentes. Primeiro, pediu uma análise concentrada em resultados positivos e boas práticas. Depois, utilizando os mesmos dados, solicitou uma apresentação sobre problemas e situações críticas.

As duas respostas produziram narrativas bastante diferentes. O exemplo demonstra que a maneira como uma pergunta é formulada pode influenciar a interpretação apresentada pela ferramenta.

O senso crítico continua sendo indispensável

Para Amauri, profissionais precisam questionar os resultados produzidos pela IA e confrontá-los com seu conhecimento sobre o negócio.

Uma recomendação automatizada não deve ser aceita apenas porque foi apresentada rapidamente ou possui uma estrutura aparentemente convincente.

É necessário verificar as informações, compreender os critérios utilizados e avaliar se a conclusão faz sentido. Na Gallagher, essa preocupação também aparece na decisão de manter supervisão humana sobre atividades que podem influenciar recomendações aos clientes.

O uso responsável da tecnologia exige compreender seus limites. A IA pode ampliar a capacidade de análise e execução, mas não elimina a responsabilidade das pessoas sobre decisões empresariais.

Como medir o retorno da IA em vendas?

Um dos desafios apresentados por Paulo Krieser é transformar ganhos de produtividade em resultados financeiros.

Muitas organizações conseguem demonstrar que a inteligência artificial reduz o tempo necessário para executar determinadas atividades. Entretanto, isso não significa necessariamente que houve aumento proporcional de receita ou margem.

Para compreender o retorno, é necessário relacionar a tecnologia aos objetivos definidos antes de sua implementação.

Produtividade não é o único indicador

André explicou que o retorno da IA pode ser avaliado por diferentes métricas. Uma delas é a produtividade, medida pela quantidade de atividades realizadas em determinado período.

O caso da Gallagher, em que a conferência diária de apólices praticamente dobrou, demonstra esse tipo de resultado.

Outra possibilidade apresentada é acompanhar a receita por FTE, indicador que relaciona o faturamento à força de trabalho. Quando a receita aumenta sem crescimento proporcional da equipe, pode existir um sinal de melhoria de produtividade.

Entretanto, esse indicador não demonstra isoladamente que a inteligência artificial foi responsável pelo crescimento. Também é necessário considerar os custos envolvidos na implementação e operação das ferramentas.

IA aplicada diretamente às oportunidades comerciais

A experiência da Gimba demonstra uma abordagem voltada para a geração de oportunidades comerciais.

Ao utilizar inteligência artificial para identificar produtos adicionais que podem ser oferecidos a clientes existentes, a empresa direciona sua aplicação para atividades relacionadas à ampliação da receita.

Essa estratégia conecta o uso da tecnologia a objetivos de negócio mais próximos do resultado financeiro. Mesmo assim, é importante diferenciar oportunidades identificadas, vendas realizadas e crescimento efetivo de faturamento.

O episódio apresentou resultados iniciais promissores, mas não divulgou uma mensuração financeira consolidada dessas iniciativas. O principal aprendizado é estabelecer indicadores compatíveis com cada aplicação.

O impacto da inteligência artificial nas equipes comerciais

A transformação provocada pela inteligência artificial também envolve a maneira como as empresas organizam suas equipes.

Durante o podcast, os convidados discutiram a possibilidade de crescimento da produtividade e as consequências da automação para diferentes funções profissionais.

André demonstrou preocupação com profissionais em início de carreira. Segundo ele, algumas atividades tradicionalmente executadas por estagiários e profissionais juniores podem passar a receber maior apoio de agentes de inteligência artificial.

Isso pode aumentar as exigências de conhecimento técnico e capacidade analítica para quem está começando no mercado de trabalho.

Capacitar profissionais para trabalhar com IA

Amauri apresentou a estratégia adotada pela Gimba para desenvolver competências relacionadas à inteligência artificial.

A empresa iniciou um programa com aproximadamente 20 gestores de diferentes áreas. Cada profissional recebeu uma missão para explorar aplicações da tecnologia em atividades relacionadas ao negócio.

Posteriormente, os participantes passaram a compartilhar experiências e apresentar o que conseguiram desenvolver.

A iniciativa busca transformar a utilização da IA em aprendizado organizacional. Em vez de concentrar a discussão apenas na substituição de tarefas, a empresa procura capacitar profissionais que já conhecem seus processos e sua cultura.

A experiência demonstra que desenvolver competências internas também faz parte de uma estratégia de adoção tecnológica.

Como prospectar CEOs e diretores com inteligência artificial?

Uma das perguntas apresentadas pela audiência envolveu a dificuldade de estabelecer contato com CEOs e diretores de empresas.

O desafio é especialmente relevante em vendas B2B, nas quais diferentes profissionais participam dos processos de avaliação e contratação de soluções.

André explicou que uma abordagem comercial precisa demonstrar conhecimento sobre a realidade do executivo. Para isso, é necessário compreender a empresa, o setor econômico, os desafios enfrentados e a aderência da solução oferecida.

A inteligência artificial pode apoiar a pesquisa e a organização dessas informações.

Personalizar a abordagem de acordo com o decisor

Amauri destacou que a comunicação deve considerar as responsabilidades de cada profissional. Um comprador pode avaliar determinada proposta com critérios diferentes daqueles utilizados por um diretor financeiro. Por isso, o argumento comercial precisa ser adaptado.

Nas vendas consultivas da Gimba, por exemplo, a proposta para grandes organizações envolve soluções de abastecimento, gestão e logística. A abordagem precisa comunicar esse valor, em vez de se concentrar apenas nas características de produtos individuais.

O mesmo raciocínio pode ser aplicado a diferentes operações B2B. A comunicação se torna mais relevante quando demonstra conhecimento sobre os problemas que o potencial cliente precisa resolver.

Como usar IA para preparar uma abordagem comercial?

Paulo apresentou uma aplicação da inteligência artificial na operação da Econodata.

A empresa utiliza informações de diferentes sistemas, incluindo CRM, automação de marketing e outras fontes internas, para reunir dados relevantes sobre clientes. Essas informações contribuem para preparar um dossiê que pode ser consultado pelo vendedor antes do contato.

Com maior conhecimento sobre a empresa, o profissional possui melhores condições para elaborar uma mensagem adequada ao contexto do potencial cliente.

Entretanto, a tecnologia não elimina a necessidade de definir uma proposta de valor. O vendedor precisa compreender qual problema pretende resolver e por que sua solução pode ser relevante.

Mensagens curtas e personalizadas

Outro ponto destacado durante a conversa foi a importância da objetividade. Paulo recomendou que mensagens comerciais iniciais, especialmente no WhatsApp, sejam curtas e direcionadas a uma necessidade específica. A sugestão apresentada foi construir abordagens de aproximadamente três linhas.

André relatou que recebe muitas mensagens comerciais genéricas pelo LinkedIn. Segundo ele, frequentemente essas abordagens não demonstram conhecimento sobre a empresa ou sobre a viabilidade de contratação da solução oferecida.

O problema não está apenas na extensão do texto, mas na ausência de contexto. Uma mensagem comercial precisa mostrar rapidamente por que aquele contato faz sentido.

A inteligência artificial pode ajudar a personalizar comunicações em escala, mas a relevância depende da qualidade das informações utilizadas e da escolha correta do público. Confira também aplicações práticas no guia como usar o ChatGPT em vendas B2B.

Os riscos de acelerar uma estratégia comercial equivocada

Embora o episódio apresente diversas oportunidades de utilização da inteligência artificial, os convidados também destacaram a necessidade de cautela.

André alertou para os riscos de implementar soluções apenas porque existe pressão para acompanhar as tendências tecnológicas. Uma empresa pode investir em ferramentas sem compreender adequadamente o problema que pretende resolver.

Isso dificulta a avaliação dos resultados e pode gerar custos sem benefícios proporcionais.

O risco da dependência tecnológica

Uma das preocupações apresentadas por André envolve a continuidade operacional.

Quando uma organização automatiza integralmente determinada atividade, precisa considerar o que acontecerá caso a ferramenta utilizada fique indisponível. A ausência de alternativas pode comprometer processos importantes.

Por isso, a implementação de inteligência artificial também exige avaliação de dependências e responsabilidades. A decisão sobre o nível adequado de automação precisa considerar os riscos associados ao processo.

O equilíbrio entre inovação e cautela

Amauri observou que empresas possuem diferentes ritmos de adoção tecnológica. Algumas preferem experimentar soluções rapidamente, assumindo o risco de enfrentar problemas ainda pouco conhecidos. Outras optam por observar experiências anteriores e implementar tecnologias de forma mais gradual.

Na visão do executivo, ambas as abordagens envolvem vantagens e riscos. Avançar rapidamente pode gerar oportunidades competitivas, mas também exige maior capacidade de lidar com incertezas.

Por outro lado, esperar excessivamente pode dificultar a adaptação às mudanças do mercado. O desafio está em encontrar um equilíbrio entre inovação, segurança e resultados.

Conclusão: a IA deve acelerar a estratégia, não substituí-la

A inteligência artificial está ampliando as possibilidades de automação, análise e personalização das operações comerciais. Entretanto, as experiências apresentadas no Roda B2B demonstram que a tecnologia não elimina a necessidade de compreender o mercado e tomar decisões estratégicas.

Na Gimba, a IA é utilizada para melhorar a experiência de compra, apoiar a gestão de estoques, personalizar ofertas e identificar oportunidades comerciais. Na Gallagher, os exemplos envolvem a preparação de propostas, conferência documental e utilização de informações para aumentar a qualidade das entregas.

Apesar das diferenças entre os negócios, existe um ponto comum: as aplicações foram relacionadas a atividades e necessidades concretas.

O mesmo princípio pode orientar empresas que desejam melhorar suas estratégias de prospecção B2B. Identificar o perfil de cliente ideal, compreender as características dos segmentos e utilizar dados confiáveis são etapas fundamentais para direcionar o trabalho comercial.

Nas operações de vendas por canais, essa atenção se torna ainda mais importante, pois diferentes modelos de relacionamento com clientes exigem abordagens específicas.

A inteligência artificial pode contribuir para executar essas estratégias com maior velocidade. Entretanto, cabe às empresas definir quais oportunidades merecem prioridade, quais processos devem ser automatizados e quais indicadores demonstram resultados reais.

A principal mensagem do episódio é clara: antes de acelerar com inteligência artificial, é preciso saber exatamente onde se deseja chegar.

A tecnologia pode aumentar a velocidade da operação comercial. Mas é a estratégia que determina se essa velocidade está levando a empresa na direção correta.