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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 dado mais valioso da sua marca está na relação que ela já tem com o cliente

*Jonathan Pereira
Todo ano o mercado repete a mesma reclamação: verba desperdiçada, segmentação fraca, campanha entregue para quem nunca vai comprar de você. E todo ano a resposta é mais dados: mais uma plataforma, mais um relatório, mais uma fonte de terceiros. Nunca tivemos tanta informação, e nunca a distância entre marca e cliente pareceu tão grande.
O problema é essa distância. Fazer campanha sem entender de verdade quem está do outro lado, sem saber o melhor momento de falar com ele, é jogar dinheiro de mídia fora. Com cada real investido precisando provar retorno, a proximidade decide o resultado.
O first-party data, no entanto, muda essa conversa. Quando uma empresa constrói uma relação direta e contínua com uma comunidade, ela para de depender só do que terceiros dizem sobre aquela audiência. Ela aprende observando, e as pesquisas e os dados de mercado seguem sendo fundamentais. A diferença é que a marca não começa do zero a cada pergunta nova.
Na Gamers Club eu vejo isso de perto todo dia. Nossa comunidade não cabe numa faixa etária nem numa categoria de interesse: são pessoas que jogam, competem, assistem a campeonatos, compram e vendem skins, montam times. Numa pesquisa com a nossa comunidade, 34,9% jogam quatro horas ou mais por dia e 50,3% disseram que já deixaram de comprar um produto de melhor qualidade porque se identificavam mais com outra marca.
Esse é apenas um exemplo de um comportamento observado dentro de um ambiente no qual operamos há anos. O first-party data entrega contexto junto com a informação, e contexto é o que a segmentação comprada pronta não tem.
E esse contexto trabalha nos dois sentidos. De um lado, a campanha fica mais precisa porque a marca já conhece a audiência antes de colocar o primeiro real na mídia. De outro, o próprio comportamento da comunidade gera perguntas e até oportunidades novas. Uma mudança na forma de consumir conteúdo ou um interesse que começa a ganhar força, por exemplo, pode abrir caminho para uma ativação que nem estava no radar. O dado ajuda a executar melhor a ideia que já existe e, muitas vezes, mostra qual deveria ser a próxima.
A publicidade, no entanto, ainda trabalha numa lógica de primeiro criar a campanha e depois procurar a audiência para ela. Mas também é possível fazer o caminho inverso: observar o que a comunidade está fazendo, ler os sinais e construir a proposta a partir daí. Aqui na GC a gente chama esse modelo de B2C2B, e a ordem das letras importa.
Quando a plataforma funciona para o jogador, ele joga mais, compete mais, se envolve mais. Esse engajamento é o que entrega resultado para a marca que investe. E o dinheiro que entra das marcas volta para a plataforma na forma de campeonato, de servidor, de produto melhor, que mantém o jogador feliz. É um ciclo virtuoso: usuário satisfeito gera atenção, atenção gera resultado, resultado gera investimento, investimento volta para o usuário. Ele só funciona porque os dados alimentam os dois lados ao mesmo tempo, o produto para a comunidade e a performance para o cliente. Todo mundo ganha.
O valor do first-party data está em transformar uma relação em conhecimento, e conhecimento em decisão. Quando a empresa conhece a comunidade de forma contínua, ela corta etapas, desperdiça menos e passa a competir por relevância em vez de alcance.
A mídia digital passou anos evoluindo na capacidade de encontrar pessoas em escala. Acredito que o próximo salto é entender melhor quem já está na nossa frente. Se o desafio da publicidade é aproximar marcas e pessoas, a resposta é prestar atenção nos dados e nas relações que a gente já construiu.
*Jonathan Pereira – Diretor de marketing da Gamers Club
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O novo desafio do branding: ser lembrado quando a IA escolhe por você

*Samira Cardoso
Estamos vivendo a era da presença inteligente, um momento em que a antiga lógica do funil de vendas já não representa mais a realidade da jornada de compra, devido à sua complexidade. A decisão de compra, que antes era vista como uma sequência linear de etapas, hoje acontece em momentos simultâneos, onde o comprador, mais protagonista do que nunca, navega por um mar de informações e conta ainda com uma nova ferramenta de deliberação, que é a IA.
Agora, o desafio para as marcas não é mais aparecer no momento certo, como era na antiga lógica, e sim existir de forma relevante e autêntica dentro das constelações de pontos de contato que se formam, muitas vezes, longe dos olhos e dos sistemas de medição tradicionais das empresas.
Para ilustrar esse cenário, segundo o relatório do LinkedIn Sales Navigator de 2026, 94% dos compradores B2B já utilizam ferramentas de IA generativa em seu processo de compra, transformando-a em uma referência muitas vezes mais influente do que as fontes tradicionais. No entanto, a maioria das organizações, cerca de 96%, não aparece nas respostas dessas inteligências, tornando-se invisível para o novo comprador, conforme o 2X AI Visibility Index 2026. Isso significa que as marcas precisam construir uma logística de conteúdo para humanos e também para as máquinas.
Está claro que o processo de decisão não é mais individual, mas sim um trabalho de comitê, e a presença do time comercial acontece apenas uma fração do tempo, enquanto a maior parte da jornada se desenrola longe do contato direto. A IA se torna, então, uma extensão desse comitê, uma presença digital que filtra, compara e sugere com base em dados, alterando a “presença inteligente” da marca para uma questão de sobrevivência.
Para navegar nessa nova realidade, a estratégia de marketing precisa se afastar da lógica engessada de etapas e abraçar a fluidez dos momentos e comportamentos do comprador. A comunicação precisa começar muito antes de o comprador estar pronto para assinar um contrato, falando com a imensa maioria que ainda está pesquisando e amadurecendo sua escolha.
Enfim, o branding ganhou uma nova cara e a era da presença inteligente exige que as marcas se tornem arquitetas de sua própria visibilidade no mundo digital, criando conteúdos que conversem com as necessidades atuais do comprador em cada instante de sua jornada. Isso significa produzir materiais que gerem interesse e desejo ao longo de todo o ciclo de consumo, aprender a ouvir o que a IA já está dizendo e se posicionar para ser a resposta que ela dará, utilizando o blog, notícias e as relações públicas como motores de recomendação.
*Samira Cardoso – Co-fundadora e CEO da Layer Up.








