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O elo entre Inteligência Artificial e eficiência em vendas

*Jansen Moreira
O mundo dos negócios foi tomado nos últimos meses por um tema controverso e quase preternatural: Inteligência Artificial (ou, simplesmente, IA).
Antes limitada ao alto escalão das empresas tech do planeta, o uso da IA é cada vez mais frequente na vida de pessoas “comuns” e de muitas empresas. Em se tratando deste tema é sempre arriscado cravar algo, mas enxergo que a tecnologia em questão se encaminha a passos largos para alcançar, em um futuro breve, o status de commodity, ou seja, deixará de ser um diferencial e estará intrínseco nas mais diversas atuações. Essa (r)evolução pode ser melhor compreendida e aproveitada se estivermos alertas a seus riscos e oportunidades, alguns dos quais abordaremos na sequência.
Em todo o mercado, independente da atuação, empresas estão ávidas na corrida pela incorporação da nova tecnologia (IA) e ganhar vantagem competitiva em seus negócios. Contudo, em meio a esse movimento, o que tenho percebido é que muitos usos estão sendo feitos de forma precipitada, resultando em aplicações pouco produtivas e até perigosas, especialmente do ponto de vista informacional. A sensação que dá é que este viés de “corrida do ouro” está preterindo a excelência e abrindo espaço para efeitos colaterais pouco saudáveis.
À medida que a tecnologia se torna mais acessível, há uma tendência de aplicá-la indiscriminadamente, sem entender suas limitações e consequências. Assim como a “corrida do ouro”, o entusiasmo em torno da IA pode levar a um uso inocente e descuidado. Avaliando a curva de adoção do Gartner e correlacionando com o “uso precipitado da IA” mencionado, percebe-se que podemos estar no chamado “Pico das Expectativas Exageradas”.
Retornando ao raciocínio, um ponto que precisamos ter em mente é que o uso mais popularizado da IA, que se apresenta hoje principalmente por meio de ferramentas como o ChatGPT e o Google Bard, acontece por meio de modelos treinados quase que exclusivamente para a sustentação de diálogos. Ambas as plataformas foram construídas tendo esta premissa como objetivo.
Obviamente que chama a atenção o alto índice de responsividade dos aplicativos, no entanto, ainda é preciso ter cautela, uma vez que fatores como autenticidade, veracidade e coerência dessas respostas não fazem parte, pelo menos ainda, do cerne do seu funcionamento. Ao se apropriar e compartilhar desses outputs das IAs as empresas assumem uma imensa responsabilidade e vem desta responsabilidade meu questionamento.
Em outras palavras, sim, a IA é bastante poderosa, mas não é uma solução milagrosa para todos os problemas, como tem sido o discurso muitas vezes repetido dentro do meio corporativo. Por outro lado, isso não quer dizer também que essas plataformas já não possam trazer algumas melhorias importantes em sua comunicação, produtos e mesmo em processos internos.
Podemos trazer como exemplo a área comercial das empresas. Uma grande dor desse setor está na estruturação de um cálculo assertivo para a remuneração variável e a automatização destes. Cálculos complexos, hiper personalizados e em grande volume gastam muito tempo para serem feitos e são passíveis de erro humano, muitas vezes resultam em prejuízos de ordem financeira para as empresas.
Graças ao uso da IA, porém, hoje já é possível parametrizar um cálculo de forma muito mais simples, com base apenas em um texto descritivo, que aponte quais métricas farão parte desta operação. Com as integrações e bases consumidas de forma correta conseguimos automatizar essas premissas economizando tempo, minimizando erros e dando visibilidade para colaboradores individuais e gestores. Isso nos leva ao propósito maior de maximizar o potencial comercial das equipes.
Resumindo, se anteriormente a estruturação desse cálculo gerava um trabalho espinhoso para os analistas financeiros, que precisavam se debruçar sobre inúmeras abas de Excel, agora pode ser feito de forma simplificada. Dessa forma, esses colaboradores economizam tempo de trabalho e ficam livres para atuar em funções mais estratégicas para a empresa.
Vale ressaltar, no entanto, que a capacidade da IA não passa pela execução do cálculo em si, uma vez que o seu potencial técnico, pelo menos ainda, não produz resultados precisos. O verdadeiro papel estratégico dela atualmente está no alto índice de sintetização ou cumprimento de atividades complexas, como mostrado no próprio exemplo da estruturação do cálculo de remuneração variável.
Além do exemplo acima, outro bastante relevante é o uso da IA de forma consultiva para alavancar vendas com o uso de campanhas de incentivo. Como dito por Charlie Munger, “Me mostre o incentivo e te mostrarei o resultado”
Campanhas de incentivo são tradicionalmente utilizadas para alavancar resultados de vendas, especialmente no varejo. Nestas ações a inteligência artificial, munida do treinamento correto, possibilita viabilizar uma comunicação personalizada e assertiva com cada indivíduo, com objetivo de otimizar o comportamento e consequentemente o desempenho deste vendedor.
Por exemplo: vendedores do varejo podem receber valiosos insights estratégicos e super individualizados, ou notificações sobre campanhas em curso, e assim, ser orientado a maximizar seus resultados.
A verdade é que por mais que ainda esteja longe do seu ápice técnico, a IA promete ser uma peça-chave nas corporações. A prova disso é que algumas empresas já estão implementando projetos piloto que incorporam o uso dela em suas campanhas de incentivo e remuneração variável. Essa introdução da tecnologia tem sinalizado resultados promissores como redução de tempo gasto com cálculos de comissão e melhoria de desempenho das equipes de vendas.
Uma coisa é certa: a IA veio para ficar, seu uso responsável já pode gerar frutos para aqueles que compreenderem seu potencial e limitações, e a evolução será exponencial com limites imprevisíveis.
*Jansen Moreira – CEO e fundador da Incentive.me
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O futuro do marketing não é performance vs branding: é autenticidade com resultado

*Ali Maurente
Por muito tempo, executivos e agências trataram performance e branding como lados opostos de uma mesma estratégia. De um lado, métricas como cliques, CPL e CAC. Do outro, narrativas aspiracionais que constroem reputação no longo prazo. O resultado dessa visão fragmentada foi a criação de uma falsa dicotomia, responsável por desperdício de energia e orçamentos divididos.
O futuro do marketing não será definido por “mais branding” ou “mais performance”. Ele já está sendo construído em torno de algo mais simples e, ao mesmo tempo, mais desafiador: autenticidade com resultado. Autenticidade porque consumidores, clientes e colaboradores aprenderam a identificar quando uma campanha não passa de fórmula. Não há algoritmo capaz de sustentar o que não é genuíno. Resultado porque, em última instância, conselhos e acionistas continuam cobrando ROI, crescimento e previsibilidade.
O incômodo cresce à medida que o mercado revela uma nova realidade: estamos diante de profissionais de marketing que muitas vezes não entendem de negócio. Há quem fale apenas de postagens, curtidas e seguidores, esquecendo o que realmente importa — receita e marca. Um marketing que olha só para receita morre, assim como aquele que olha apenas para marca. Uma marca sem receita é vaidade. Uma receita sem marca é commodity.
Marketing não é apenas branding. Também não é apenas performance. É o processo de criar, capturar, converter e expandir demanda, fortalecendo a marca ao mesmo tempo em que gera resultados concretos. Isso exige um entendimento profundo do negócio, e quem não souber traduzir essa equação perde espaço rapidamente. O profissional que restringe seus KPIs a seguidores perde relevância. Quem ignora receita se torna apenas mais um criador de conteúdo passageiro.
Esse desafio também não é exclusivo da área de marketing. Ele envolve o alinhamento de todas as áreas, do ICP à conversão. A marca abre portas. A receita mantém as luzes acesas. O alinhamento entre marketing e negócio sustenta o crescimento verdadeiro.
É por isso que CMOs e conselhos precisam abandonar a disputa entre awareness e conversão, entre conteúdo e CTR. O jogo atual é outro: transformar cada KPI em reflexo de uma narrativa verdadeira, capaz de construir comunidade e, ao mesmo tempo, entregar crescimento.
Autenticidade com resultado não é uma tendência. É questão de sobrevivência. Marcas que não compreenderem essa equação continuarão presas à armadilha da vaidade ou da comoditização. E profissionais que não souberem traduzi-la para o negócio perderão espaço para aqueles que entendem que marketing sempre será o motor que une significado e crescimento.
Ali Maurente – Chief Marketing Officer na PSA – Profissionais S.A.
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O quanto a inteligência artificial pode impulsionar o ROI das empre

*José Fleury
A inteligência artificial (IA) já transforma modelos de negócios, operações internas e estratégias de relacionamento com clientes. Um dos efeitos mais tangíveis dessa revolução tecnológica aparece no retorno sobre investimento (ROI). Todos desejam, mas poucos estão dispostos a fazer o que é exigido. Porque o retorno real não vem da ferramenta, e sim da forma como a empresa decide usar. E isso muda tudo.
Na prática esse o uso de IA pode representar, em média de 20% a 25% de aumento no lucro líquido, quando comparadas a concorrentes que ainda operam com processos tradicionais (dados da McKinsey).
O ROI, nesse contexto, não se limita à geração direta de receita. Ele também considera reduções significativas de custos operacionais, ganhos de eficiência, melhor alocação de recursos e decisões baseadas em dados. A IA impacta todos esses pontos de forma mensurável. O uso de IA para segmentação de audiência, personalização de campanhas e automação de mídia programática tem aumentado drasticamente o ROI em marketing digital. A Salesforce afirma que 80% das empresas que usam IA no CRM relatam aumento significativo na conversão de leads. A consultoria Boston Consulting Group apontou que campanhas personalizadas com IA chegam a gerar até 200% mais ROI que campanhas tradicionais.
Além disso, chatbots e assistentes virtuais reduzem custos com call centers e aumentam a satisfação do cliente. O Gartner estima que, em 2025, 95% das interações com clientes serão gerenciadas por IA, com redução média de 30% nos custos operacionais.
Empresas como a Amazon usam IA para otimizar rotas de entrega, prever demanda e gerenciar estoques. A McKinsey calcula que essas aplicações podem reduzir em até 50% os custos da cadeia de suprimentos.
Bancos e seguradoras utilizam IA para detecção de fraudes, avaliação de crédito e automação de relatórios. Um estudo do Bank of America mostra que o uso de IA para análise preditiva aumentou em 40% a precisão na concessão de crédito, reduzindo a inadimplência e otimizando o capital de giro.
Apesar dos benefícios, nem todas as empresas conseguem extrair ROI positivo imediatamente com IA. A maturidade digital, cultura organizacional e qualidade dos dados são fatores críticos para o sucesso.
Segundo o relatório AI Index 2024 da Universidade de Stanford, apenas 14% das organizações globais estão em estágio avançado de adoção de IA. Essas empresas são justamente as que colhem os maiores retornos, com aumentos de receita até cinco vezes maiores em relação às que estão apenas começando.
A consultoria Accenture aponta que empresas com maior maturidade digital conseguem acelerar o tempo de retorno dos investimentos em IA de 3 anos para menos de 12 meses. Isso ocorre porque essas organizações já possuem infraestrutura tecnológica adequada, governança de dados e equipes capacitadas para operar com machine learning e automação.
No entanto, medir o ROI da inteligência artificial exige mais do que simplesmente observar o lucro obtido com um projeto. É fundamental considerar uma série de indicadores complementares que ajudam a revelar o impacto real da tecnologia nos resultados da empresa.
Assim, um dos principais é o tempo de retorno do investimento (payback), que indica em quanto tempo o valor investido é recuperado a partir dos ganhos gerados pela solução de IA. Também se mede o ganho em produtividade, verificando quanto tempo ou esforço humano foi economizado com a automação de tarefas ou melhoria de processos.
De acordo com um relatório do MIT Sloan Management Review, as empresas que acompanham esses indicadores com regularidade têm 50% mais chances de obter ROI positivo em seus projetos de IA, justamente por alinharem tecnologia com metas de negócio de forma estruturada.
Entre os setores que mais se beneficiam com a aplicação da IA, o varejo e o e-commerce se destacam com a personalização de ofertas, previsão de demanda e atendimento automatizado.
Na saúde, a tecnologia contribui com diagnósticos mais precisos por imagem, otimização de agendamentos e redução de custos hospitalares. A manufatura aplica IA na manutenção preditiva de máquinas, controle automatizado de qualidade e robótica.
No setor de educação, surgem sistemas adaptativos de ensino e plataformas que personalizam conteúdos conforme o desempenho dos alunos. Já na agropecuária, a IA ajuda a prever safras, analisar o solo com precisão e automatizar processos no campo, otimizando a produção agrícola.
Desse modo, a expectativa é que, com a evolução dos modelos generativos (como GPT, Claude e Gemini), o ROI da IA se torne ainda mais visível, especialmente em áreas criativas, atendimento ao cliente, desenvolvimento de software e análise de dados em larga escala. Segundo a Deloitte, 70% dos executivos esperam que o retorno sobre investimentos em IA generativa supere os métodos tradicionais até 2026.
Portanto, empresas que integrarem IA de forma estratégica e mensurável sairão na frente em eficiência, competitividade e inovação. A IA não é um custo. É um investimento e, quando bem implementada, um dos que oferecem o maior retorno possível na economia digital.
*José Fleury – CFO da Fintalk