Um vendedor passa só 40% da semana de trabalho vendendo de fato. O resto do tempo some em cotação, planejamento, entrada manual de dados e outras tarefas que não fecham negócio nenhum. É nesse cenário que os agentes de IA em vendas são cada vez mais uma opção dentro das operações comerciais.
Esses dados são do State of Sales, levantamento com 4.050 profissionais de vendas em 22 países, incluindo o Brasil. E o dado mais direto do estudo é categórico: mais de 90% das lideranças de vendas que já usam agentes de IA dizem que essa tecnologia é essencial para dar conta das demandas operacionais do negócio.
Neste artigo, vamos entender o panorama completo que esse estudo revela: por que a pressão sobre o vendedor aumentou, como a adoção de agentes de IA está crescendo, onde os dados ruins sabotam tudo isso, quais outras frentes de crescimento estão andando em paralelo e o que a tecnologia, sozinha, ainda não resolve.
Principais aprendizados deste artigo
- A adoção de agentes de IA está perto da maturidade total: 54% das equipes já usam e outras 34% pretendem adotar em até 2 anos, o que coloca o mercado de vendas em ~90% de adoção até 2027;
- Um agente de IA só rende resultado de vendas se os dados por trás dele forem confiáveis, e a maioria das empresas ainda usa 8 ferramentas diferentes sem integração nenhuma entre elas;
- A prospecção de vendas é onde a IA já entrega resultado mais claro: 92% de quem usa agente nessa etapa diz que ele ajuda a destravar o cold calling, apontado por 47% dos vendedores como a pior parte do trabalho;
- Tecnologia não resolve tudo: treinamento personalizado, transparência de comissão de vendas e participação em comunidade continuam sendo decisão de gestão, não de ferramenta;
- A Ava, assistente de IA do Agendor, já cobre boa parte desses gargalos: atualiza o CRM sozinha, sugere o próximo passo da negociação e funciona direto no WhatsApp. Fale com a Ava agora e veja como ela se encaixa na sua rotina.
O vendedor está sobrecarregado: entenda os dados sobre tempo, capacidade e exigência do cliente
De acordo com os profissionais de vendas ouvidos na pesquisa:
- 69% dizem que um ROI mensurável é mais importante para o cliente hoje do que era no ano passado;
- 67% afirmam que a personalização ficou mais relevante;
- 67% dizem que os clientes exigem muito mais informação antes de comprar;
- 57% relatam que os clientes estão demorando mais para tomar a decisão de compra.
O ciclo de vendas está mais longo, mais detalhado e mais difícil de prever. Esse é exatamente o tipo de cenário em que um time sobrecarregado de tarefas operacionais começa a perder competitividade.
Se a pressão é o problema, os agentes de IA são uma das soluções que o mercado está testando em escala. E os números mostram que isso não é mais nicho. A curva de adoção, segundo o estudo:
- 54% das equipes de vendas já usam agentes de IA;
- 34% esperam usar em até 2 anos;
- 8% esperam usar em até 5 anos;
- 3% não esperam usar;
- 1% não sabe.
Some os dois primeiros números e dá 88%. Isso significa que nove em cada dez equipes de vendas já usam agentes de IA ou vão passar a usar dentro de dois anos. Pegando o período da pesquisa (2025) como referência, isso coloca a maioria do mercado adotando a tecnologia até 2027.
Os casos de uso que mais aparecem hoje são entrega de pedidos, monitoramento de uso do produto, criação de cotações, gestão de comissões e prospecção. Já os setores mais avançados nisso são gestão patrimonial, bancos, tecnologia, seguros e mídia/entretenimento.
Como os agentes de IA impactam na prospecção de novos clientes
Se tem um ponto em que o agente de IA já provou valor prático, é na prospecção. E não é coincidência: cold calling é, disparadamente, a tarefa mais odiada da rotina comercial.
- 47% dos representantes dizem que cold calling é uma das piores partes do trabalho;
- 47% afirmam que o time simplesmente não tem tempo hábil para fazer essa prospecção como deveria;
- 34% das equipes já usam agentes de IA especificamente para prospecção;
- 92% dos profissionais que usam agentes de IA dizem que a tecnologia ajuda nessa etapa;
- Profissionais de alta performance são 1,7x mais propensos que os de baixa performance a usar agentes na prospecção.
Deixar o agente cuidar do primeiro contato como, por exemplo, receber visitantes do site, fazer a triagem inicial, qualificar quem realmente tem potencial, libera o vendedor para entrar na negociação só quando a conversa já vale a pena.
E o impacto não fica só na produtividade. Entre quem usa agentes de IA, 90% dizem que a tecnologia ajuda a entender melhor o cliente, 88% dizem que aumenta as chances de bater meta, 88% relatam mais produtividade e 83% dizem que aumenta a satisfação com o próprio trabalho.
Tem ainda um efeito colateral interessante para carreira: 82% dos representantes que usam IA acreditam que saber lidar com a tecnologia amplia as próprias perspectivas profissionais e quem tem mais tempo livre por causa da IA relata mais oportunidades de mentoria, de assumir liderança e de atuar em projetos multidisciplinares.
Como a falta de dados de qualidade impacta as vendas com IA
Ainda de acordo com a pesquisa, 84% das lideranças de dados e análises dizem que, sem reformular a estratégia de dados, não vão alcançar as metas de IA.
Os problemas mais citados pelas equipes que já usam agentes são, em ordem: erros manuais, dados duplicados, preocupações com segurança, dados incompletos e dados corrompidos.
Além disso, 76% dos profissionais que usam agentes recebem perguntas minuciosas de clientes sobre segurança de dados, 51% dizem que essas preocupações atrasam a adoção de IA, e 46% afirmam que problemas de qualidade dos dados já afetaram vendas diretamente.
Apenas 1 em cada 3 equipes de vendas tem uma plataforma de dados unificada
A raiz do problema, na maioria dos casos, é estrutural:
- A equipe de vendas usa, em média, 8 ferramentas diferentes no dia a dia;
- Apenas um terço das equipes trabalha com uma plataforma realmente integrada;
- 42% dos representantes de vendas se sentem sobrecarregados com esse excesso de ferramentas.
Quando os dados ficam isolados entre sistemas, o agente de IA simplesmente não tem com o que trabalhar. O estudo mede esse impacto em cinco frentes: funcionalidades de IA reduzidas, oportunidades de receita perdidas, decisões prejudicadas, ausência de visão unificada do cliente e personalização reduzida. E em todas elas, mais da metade das equipes relata pelo menos algum grau de impacto negativo.
Os 19% de dados que ninguém consegue acessar
As lideranças de dados estimam que 19% das informações de uma empresa não podem ser acessadas e a maioria delas acredita que é justamente aí que estão os insights mais valiosos.
Em outras palavras, o dado que faria a diferença na próxima negociação provavelmente está trancado em algum sistema que ninguém mais consulta.
Não é coincidência que as equipes de alto desempenho estejam atacando esse ponto de frente: elas têm 1,3x mais chance de migrar para uma plataforma única e 1,5x mais chance de priorizar a higiene de dados como estratégia para melhorar resultados de IA.
No geral, 84% das equipes que ainda não têm plataforma unificada já planejam consolidar a tecnologia, e 74% das equipes que usam IA colocaram a limpeza de dados como prioridade.
Precificação por uso, planejamento e parceiros lideram o crescimento ao lado da IA
Um erro comum é tratar IA como a única aposta de crescimento. O estudo mostra que as equipes mais maduras estão trabalhando em paralelo em três outras frentes e cada uma delas resolve uma dor diferente.
Precificação baseada em uso
A precificação baseada em uso, por exemplo, é prioridade para 76% dos líderes de vendas, mas difícil de prever receita.
Entre todos os modelos de receita avaliados, a precificação baseada em uso lidera em contribuição para o crescimento e está na frente de modelos híbridos, vendas recorrentes, vendas avulsas e up-sell/cross-sell.
Os benefícios relatados por quem já trabalha com esse modelo: fica mais fácil demonstrar ROI, melhora a retenção de clientes e simplifica a venda em si.
O problema é a execução: entre os desafios mais citados estão a previsão de receita (40%), a previsão de uso futuro (39%) e o monitoramento do uso atual (37%). Sem visibilidade clara sobre o consumo do cliente, fica mais difícil até gerar a cotação certa na hora certa.
Planejamento de vendas acelerado pela IA
O planejamento é a segunda tática de crescimento mais usada entre os setores pesquisados e está atrás apenas do investimento geral em IA.
Além disso, o planejamento de vendas consome, em média, 16% a 20% da semana de trabalho de um profissional de vendas, entre lideranças desenhando o blueprint de receita, representantes montando planos de conta e operações ajustando tudo conforme o mercado muda.
A boa notícia é que 91% dos profissionais de vendas afirmam que a IA já ajuda nesse processo ao simular cenários hipotéticos e prevendo o impacto de mudanças em variáveis como design de território ou segmentação de clientes antes que a decisão seja tomada de fato.
Parceiros equipados com agentes de IA
A venda com parceiros deixou de ser estratégia de nicho. Em apenas um ano, o percentual de empresas que vendem por meio de parceiros saltou de 86% (2024) para 94% (2025), e 89% dos profissionais de vendas acreditam que essa modalidade é cada vez mais importante para bater a meta de receita.
O detalhe interessante é o nível de acesso que esses parceiros recebem às ferramentas internas: 40% têm acesso integral à IA da empresa, 55% acesso parcial e só 5% ficam de fora.
Outro ponto é que 90% das equipes que trabalham com parceiros já usam ferramentas específicas para gerenciar esse relacionamento. Isso é um sinal de que o parceiro, hoje, é tratado como extensão do próprio time.
Treinamento, comissão, comunidade e carreira: como se relacionam com IA e impactam na performance de vendas
O estudo também aponta quatro fatores fora da adoção de agentes de IA que influenciam diretamente no desempenho do vendedor. Em alguns, a tecnologia já entra como apoio e, em outros, a solução depende só da decisão da liderança.
Vamos entender melhor cada um desses fatores? Confira:
Treinamento personalizado
Mais da metade dos representantes não acredita nos materiais tradicionais de capacitação. O que falta, segundo eles:
- 75% dizem que teriam mais chance de bater meta com um coach ou mentor de verdade;
- 52% afirmam que a capacitação tradicional não desenvolve as habilidades que precisam;
- 46% quase nunca recebem feedback sobre suas próprias conversas de vendas;
- 41% não têm oportunidade de simular uma conversa difícil antes da chamada real;
- 40% apontam a falta de tempo do próprio gestor como o principal obstáculo.
É aqui que o agente de IA começa a entrar como ponte: 33% das equipes já usam IA para simular chamadas e dar dicas personalizadas de treinamento, e profissionais de alta performance são 1,4x mais propensos a recorrer a esse recurso.
Transparência na comissão
Remuneração continua sendo ponto sensível: 76% dos representantes gostariam de mais transparência no cálculo do próprio salário, e o mesmo percentual sabe que existem oportunidades de aumentar o que recebe, mas não tem clareza de como chegar lá.
O estudo também revela que 73% dos entrevistados sabem quanto ganham de comissão por negócio fechado, mas o problema é estrutural: 32% das lideranças admitem que o stack de tecnologia da empresa nem tem funcionalidade dedicada à gestão de salários, o que só aumenta a confusão.
Comunidade de vendas
Talvez o dado mais subestimado de todo o relatório: comunidade de vendas externa à empresa correlaciona direto com performance. Entenda:
- 81% dos representantes dizem ter desempenho melhor por participar de uma comunidade de vendas;
- 79% querem mais acesso às práticas recomendadas de colegas mais experientes;
- 83% das lideranças acreditam que as empresas deveriam aproveitar melhor essas comunidades para gerar insight e treinamento;
- No geral, 44% dos representantes participam de comunidades externas, mas entre os de alta performance esse número sobe para 48%, contra apenas 15% entre os de baixa performance (uma diferença de 2,5x a 3,2x, dependendo do recorte).
Progressão na carreira de vendas
Independente da geração pesquisada (Z, Y, X ou Baby Boomers), o principal motivo para um profissional de vendas querer mudar de emprego é sempre o mesmo: falta de oportunidade de progressão na carreira.
É um dado que conecta diretamente com a IA: dar acesso à tecnologia não é só ganho de produtividade, é também estratégia de retenção, já que profissionais que desenvolvem habilidades com agentes de IA relatam mais perspectiva de crescimento dentro da própria empresa.
Como aplicar esse panorama na rotina comercial com o ecossistema Agendor
Recapitulando o que vimos durante o artigo, o vendedor perde tempo com tarefa operacional, o cliente exige mais, os dados estão espalhados e o time quer crescer na carreira sem depender só de curso engessado.
É exatamente nesses pontos que a Ava, assistente de IA do ecossistema Agendor, entra para atacar esses gargalos que o estudo apontou Isso significa:
- Menos tempo em entrada manual de dados: a Ava atualiza o CRM sozinha com base nas conversas do WhatsApp, sem que o vendedor precise digitar nada depois da reunião. É só ele pedir e ela executa;
- Prospecção menos travada: basta mandar um áudio ou mensagem pedindo uma ação e a Ava atualiza o CRM por você. Ou seja, cadastra contato, agenda retorno ou atualiza uma negociação;
- Dados num lugar só: como a Ava trabalha integrada ao Agendor CRM, a informação que normalmente ficaria perdida entre WhatsApp, planilha e bloco de notas passa a alimentar o mesmo histórico, reduzindo aquele problema dos 19% de dados inacessíveis que o estudo aponta;
- Sugestões de próximos passos: a Ava aponta a próxima ação da negociação e lembra de compromissos agendados. Isso é uma forma simples de levar o “coaching” que 75% dos representantes dizem que falta, direto para a rotina.
FAQ: perguntas frequentes sobre agentes de IA em vendas
1. O que diferencia um agente de IA de um chatbot comum?
Um chatbot segue um roteiro fixo de perguntas e respostas: ele conversa, mas não executa nada além disso.
Um agente de IA em vendas vai além: ele toma ação de fato, como atualizar um cadastro no CRM, agendar uma tarefa ou qualificar um lead e direcioná-lo ao vendedor certo.
A diferença central é a autonomia para agir dentro dos sistemas da empresa, não só responder mensagens.
2. Times pequenos também conseguem usar agentes de IA em vendas?
Sim, e os dados do próprio estudo mostram isso: 30% das empresas pesquisadas têm entre 21 e 200 colaboradores, ou seja, a adoção de agentes de IA não está restrita a gigantes corporativos.
O ponto de partida para um time pequeno costuma ser mais simples do que parece: começar por um único caso de uso bem definido, como prospecção ou atualização automática de CRM, em vez de tentar automatizar tudo de uma vez.
3. Agente de IA substitui o trabalho do SDR ou de pré-vendas?
Não substitui, redistribui o esforço. O uso mais comum hoje é o agente assumir o primeiro contato (dar boas-vindas a um visitante do site, fazer a triagem inicial de interesse) e só então encaminhar o lead qualificado para o profissional humano.
O SDR continua essencial para a parte que exige julgamento e construção de relacionamento. Ele só deixa de gastar tempo com a triagem repetitiva.
4. Por que minha equipe não vê resultado com IA mesmo usando a ferramenta?
Na maioria dos casos, o problema não é a ferramenta, é a base que normalmente está dividida entre dados bem estruturados e processos bem definidos.
Implementar um agente de IA sobre um stack de tecnologia fragmentado, com dados duplicados ou incompletos, é como pedir a alguém para tomar uma boa decisão com informação incompleta: a resposta vai ser tão ruim quanto os dados disponíveis.
Antes de expandir o uso de IA, vale auditar se os dados de clientes e negociações estão realmente centralizados e atualizados.
5. Vale mais investir em IA ou em treinamento e planejamento primeiro?
Se o problema é prospecção parada e cold calling sem resultado, o agente de IA tende a dar retorno rápido. Se o problema é previsão de receita instável ou dificuldade em prever metas, o ganho maior costuma vir de arrumar o planejamento de vendas e os dados antes.
As equipes de alto desempenho do estudo não escolhem uma coisa só: elas atacam dados, planejamento e IA ao mesmo tempo, só que com prioridade clara sobre o que resolver primeiro.
