Todo mundo está falando de inteligência artificial. As timelines estão cheias de prints de prompts, cases de automação e promessas de produtividade infinita. Mas poucos falam da diferença entre IA genérica e IA corporativa.
Quando a conversa desce do palco das tendências para o chão da operação, a realidade ainda é bem menos glamourosa: boa parte das empresas não sabe, de fato, como transformar dados em decisões que movem o ponteiro de vendas.
No webinar “Como usar IA Corporativa para transformar dados em decisões que vendem”, Gustavo Gomes, líder de Vendas do Agendor, e Ana Paula Thesing, Diretora de Vendas e Marketing da BIMachine, trouxeram essa discussão para um lugar muito mais concreto.
Em vez de falarem de “futuro do trabalho” de forma genérica, eles olharam para a rotina do gestor comercial, para a vida real do vendedor em campo, para o time que precisa bater meta com estrutura enxuta, pouca gente e muita pressão por resultado.
Logo no início da apresentação, Gustavo trouxe um dado importante do Panorama do Uso de Inteligência Artificial nas Vendas B2B no Brasil, realizado pela Agendor: a IA já está presente no dia a dia de vendas, mas ainda é usada majoritariamente em tarefas operacionais. Ou seja: o problema não é adoção zero, e sim adoção rasa.
Para mergulhar na discussão completa, vale assistir à gravação do webinar na íntegra:
Por que IA sozinha não resolve nada
Um dos eixos centrais da fala da Ana foi a mudança no contexto em que os gestores tomam decisões. Ela lembrou que, há 15 anos, as empresas já geravam dados, mas sem uma utilização estruturada.
Existiam relatórios, planilhas, histórico de informações, mas quase tudo funcionava como “memória”. Era apenas um registro do que aconteceu, não uma alavanca para o que ainda poderia acontecer.
Com o tempo, vieram os ERPs, CRMs e sistemas de gestão, cada um com seus próprios relatórios, visões e regras de negócio. Isso trouxe avanço, mas também gerou um efeito colateral: a fragmentação.
A área de marketing olha para uma tela, o financeiro para outra, o comercial para mais uma interface e, em muitos casos, ninguém está falando exatamente do mesmo número.
Na prática, enquanto o volume de dados aumenta, o tempo disponível para interpretar tudo isso diminui. Ana sintetizou bem esse contexto quando comentou que “cada vez mais a gente tem decisões que são sob pressão”.
Ela lembrou que em equipes enxutas, é inviável depender de um batalhão de analistas para transformar dados em informação útil na velocidade que a operação exige.
Nesse cenário, a IA entra como um reforço importante, mas não como solução mágica:
- reduz o tempo entre o dado bruto e o insight acionável;
- aumenta a capacidade da equipe de lidar com complexidade;
- faz o trabalho pesado de varrer bases extensas e identificar padrões;
- resume conversas, destaca riscos e oportunidades.
Mas nada disso funciona se a empresa ainda estiver presa a uma lógica de dados desorganizados, bases incoerentes e decisões tomadas “no feeling”.
É por isso que, para a Ana, o discurso sobre IA precisa obrigatoriamente passar por BI e por governança da informação.
“O desafio nunca é tecnologia. O desafio é realmente fazer com que as decisões realmente sejam data driven.”
IA genérica e IA estratégica: a diferença entre “brincar” de prompt e construir ativos corporativos
Um dos pontos altos do webinar foi a dinâmica em que Gustavo provocou a Ana com cenários concretos: em cada um deles, a IA estava sendo usada de um jeito diferente, e a pergunta foi “Isso é IA genérica ou IA corporativa?”
A discussão começou justamente por um comportamento que virou lugar-comum: abrir o ChatGPT ou Gemini, escrever qualquer pedido rápido e, a partir daí, dizer que “usa IA no comercial”.
“As pessoas, no máximo, entram lá no ChatGPT ou no Gemini e fazem prompt bem meia boca e falam: ‘Nossa, eu uso inteligência artificial’”, provocou Gustavo.
A resposta de Ana foi construída em torno de um conceito-chave: ativo. Quando alguém usa IA de forma individual, para resolver uma demanda pontual, sem compartilhar, documentar ou integrar esse uso com o resto da operação, o conhecimento gerado ali morre na pessoa.
Já a IA corporativa é aquela que não pertence à pessoa, mas à organização. Ela nasce a partir de uma base de dados unificada, de um conjunto de regras de negócio, de objetivos claros e recorrentes.
Aprende com o tempo, com as interações de todo o time, com o retorno real das ações geradas a partir de suas sugestões. Ela deixa de ser “mais uma ferramenta” no navegador do vendedor e passa a ser uma camada de inteligência embutida nos fluxos principais da empresa.
Em termos práticos, isso significa ter agentes de IA conectados ao CRM, ao histórico de ligações, ao pipeline, aos dados de faturamento, ao comportamento de compra dos clientes e aos indicadores de performance.
Significa também receber feedback humano para que essa IA saiba se um follow-up funcionou, se um discurso converteu, se uma priorização fez sentido. Como reforçou Ana, “para que a IA seja funcional, precisa aprender com a gente, então eu preciso dar feedbacks para ela.”
Dados, governança e risco: por que nem tudo deveria ir para um chat aberto
Um tema delicado, mas necessário, foi a discussão sobre segurança dos dados. Em um momento em que muitas empresas copiam e colam planilhas inteiras em ferramentas abertas de IA, sem políticas claras, os riscos vão além de uma simples resposta errada.
Ana foi direta ao falar sobre casos em que informações sensíveis acabam sendo reutilizadas em contextos públicos, simplesmente porque foram inseridas em contas gratuitas sem controle de privacidade.
Ela citou um exemplo emblemático de um cliente que, ao analisar sua operação, recebeu como resposta da IA que uma determinada loja “ainda não está performando” em uma cidade onde a empresa sequer tinha aberto o ponto de venda, mas apenas cogitado isso em algum momento.
Essa intenção, registrada lá atrás, foi “aprendida” pela IA a partir de uma base pública e reapareceu como se fosse dado real.
Por isso, ela chamou a atenção para dois riscos principais:
- o vazamento (ou compartilhamento indevido) de dados estratégicos;
- a interpretação equivocada de planilhas complexas por ferramentas que não foram calibradas para aquele contexto.
“Toda vez que a gente trabalha com dados extremamente sensíveis, eu preciso ter um cuidado gigantesco sobre a governança dessas informações.”
A IA como copiloto de decisões comerciais
Outro conceito poderoso trazido por Ana foi a ideia de que estamos migrando de um BI de consulta para um BI de diálogo. Na lógica tradicional, a informação vive em dashboards: alguém acessa o painel, filtra, interpreta e, a partir daí, tira conclusões. Isso exige tempo, repertório analítico e certa familiaridade com a ferramenta.
Na nova lógica, a IA entra como uma camada conversacional sobre esses mesmos dados. Em vez de navegar por telas, o gestor pergunta.
Ele quer saber quais vendedores não estão batendo a meta, quais clientes estão em risco, quais regiões estão abaixo do potencial, qual produto está com maior índice de devolução.
Tudo isso pode ser respondido em linguagem natural, em segundos, desde que a infraestrutura de dados por trás esteja bem desenhada.
Ana mencionou esse movimento ao explicar como a BIMachine enxerga o papel da IA dentro do BI.
“Hoje a gente vive outro momento, que é esse BI de diálogo. A inteligência artificial entra para entregar uma inteligência corporativa para que vocês consigam interagir com o pipeline de dados e conversar. Por exemplo: ‘Eu quero saber como está a performance do meu time comercial’.”
Isso muda não só o uso dos dados, mas a cultura de decisão. O gestor deixa de depender de relatórios enviados de tempos em tempos e passa a ter acesso a respostas sob demanda.
O vendedor, por sua vez, consegue acessar insights diretamente, sem precisar de alguém da TI traduzindo tudo. E quando essa camada de diálogo com a IA se conecta ao CRM, o impacto é ainda maior.
Menos preenchimento, mais venda: IA para reduzir atrito no uso do CRM
Um ponto em que Gustavo e Ana convergiram rapidamente foi o papel da IA na adoção do CRM. Eles tocaram em uma dor conhecida de qualquer gestor comercial: o incômodo do vendedor com o preenchimento manual de campos, formulários e registros.
“Quem é vendedor há mais tempo sabe o quanto é chato ficar preenchendo o CRM. E o maior problema de adoção de CRM é porque, na ponta, ninguém utiliza. Para o CRM ser funcional, ele precisa ser preenchido”, pontuou Ana.
A IA, nesse caso, entra para “salvar” a operação, nas palavras dela, resumindo reuniões, capturando pontos-chave das conversas e jogando automaticamente essas informações no sistema.
Gustavo completou mostrando como esse tipo de recurso já faz parte da rotina no Agendor. Depois de uma ligação, a IA é capaz de organizar o resumo da conversa, destacar o problema do cliente e o resultado do contato, por exemplo.
Em vez de depender de memória, o time passa a contar com registros estruturados, ainda quentes, acessíveis para SDRs, closers, gestores e qualquer pessoa que entre depois no histórico daquele cliente.
IA não substitui o olhar humano; ela amplia o alcance dele
Ao longo de todo o webinar, tanto Gustavo quanto Ana reforçaram a ideia de que a IA não vem para substituir pessoas, e sim para acelerar processos e ampliar a capacidade de análise.
Ana foi direto ao ponto ao dizer que “a inteligência artificial está aqui para acelerar o nosso processo, está aqui para potencializar o nosso trabalho”. Ela destacou que o grande segredo está em quem faz as perguntas.
Quanto mais contexto, histórico, segmentação, detalhes de negócio e estilo de comunicação são oferecidos à IA, mais relevante se torna o retorno.
Um prompt genérico, do tipo “esse cliente parou de comprar, me ajuda”, tende a gerar respostas genéricas. Por outro lado, quando a empresa alimenta a IA com histórico de compras, sazonalidade, setor, eventos externos e informações específicas daquele relacionamento, os insights começam a ganhar corpo.
Com isso, a IA corporativa se torna uma espécie de copiloto: está ali para indicar caminhos, mostrar padrões, sugerir abordagens e antecipar riscos. Mas a decisão final continua sendo humana.
Agendor: o ecossistema que integra IA, dados e pessoas
No fim das contas, a corrida pela IA não é sobre quem usa mais ferramentas, mas sobre quem consegue integrar tecnologia, dados e pessoas em uma rotina comercial realmente orientada por informação.
O Agendor CRM oferece uma central de gestão comercial completa, com soluções integradas que utilizam IA para potencializar vendas e otimizar o tempo de vendedores e gestores.
Além disso, você também pode usar o Agendor Chat integrado ao Agendor CRM. A plataforma de comunicação do Agendor transforma conversas de WhatsApp em dados confiáveis no CRM.
E para contar em breve com uma assistente virtual de vendas 24/7, entre para a lista de espera da Ava. Ela organiza seu CRM, sugere ações de vendas e ajuda você a fechar mais negócios. Tudo sem sair do WhatsApp.
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BIMachine: a plataforma de gestão Data-Driven
O BIMachine é uma Plataforma de Business Intelligence para implementação de uma gestão Data-Driven. Seu objetivo é dar autonomia e controle às pessoas para empreender, criar suas oportunidades e prosperar seu negócio.
Com mais de 4.500 empresas atendidas e mais de 14.000 usuários ativos, o BIMachine transforma dados em insights de forma rápida e visual.
No webinar, Ana também apresentou a assistente virtual inteligente da BIMachine. A Ada.ia é uma inteligência artificial desenvolvida exclusivamente para atuar como assistente integrada na plataforma BIMachine, oferecendo suporte prático e eficiente ao usuário em suas atividades de análise de dados e Business Intelligence.
