Imagine que um diretor comercial esteja procurando uma nova solução para melhorar a gestão do seu time de vendas.

Há alguns anos, provavelmente começaria procurando fornecedores no Google, visitaria alguns sites, baixaria materiais e, em determinado momento, aceitaria conversar com um vendedor.

Boa parte do diagnóstico aconteceria nessa primeira reunião.

O vendedor perguntaria sobre tamanho da equipe, processo comercial, principais dificuldades, ferramentas utilizadas, metas e objetivos. A partir das respostas, começaria a orientar o comprador.

Agora imagine a mesma situação hoje.

Quando esse comprador finalmente aceita conversar com um vendedor, ele pode chegar à reunião muito diferente do lead que chegava alguns anos atrás.

Ele já pesquisou.

Já criou critérios.

Já conhece alternativas.

Talvez já tenha uma shortlist.

A inteligência artificial começa a assumir parte de uma atividade que historicamente também cabia ao profissional de vendas: ajudar o comprador a entender o problema antes de escolher uma solução.

É como se a IA tivesse se tornado o primeiro pré-vendedor do comprador. Para empresas que trabalham com vendas consultivas, essa mudança merece atenção.

Não porque a IA vai substituir vendedores. Mas porque pode mudar profundamente o momento em que o vendedor entra na jornada e o tipo de valor que precisa entregar quando entra nela.

O comprador B2B está chegando diferente à conversa comercial

Vendas consultivas partem de uma premissa importante: antes de oferecer uma solução, é preciso compreender o contexto do cliente. Por isso, boas reuniões comerciais normalmente começam com determinadas perguntas:

  • Qual problema você está tentando resolver?
  • Como funciona hoje?
  • Qual impacto isso provoca?
  • Quem está envolvido?
  • Por que resolver isso agora?
  • Quais alternativas estão sendo consideradas?

Durante muito tempo, vendedores também exerciam outra função importante: educar o comprador.

Explicavam possibilidades, apresentavam critérios, mostravam diferenças entre abordagens e ajudavam o prospect a estruturar o próprio raciocínio.

Essa função não desapareceu.

Mas parte dela pode acontecer antes da reunião.

Ferramentas como ChatGPT, Gemini, Perplexity e Copilot permitem que qualquer profissional mantenha uma longa conversa sobre um problema empresarial antes de procurar fornecedores.

Isso significa que o comprador pode chegar ao vendedor já com hipóteses bastante estruturadas.

Em vez de perguntar:

“Como vocês podem me ajudar?”

Ele pode chegar perguntando:

“Estamos avaliando três formas de resolver este problema. Quero entender em qual cenário a solução de vocês faz mais sentido.”

Parece uma diferença pequena. Mas, para uma operação de venda consultiva, é enorme.

A IA pode antecipar cinco etapas da conversa comercial

1. Entender melhor o problema

Um comprador nem sempre sabe de qual solução precisa. O que ele percebe são sintomas: baixa produtividade, dificuldade de acompanhar oportunidades, previsões comerciais pouco confiáveis, poucos follow-ups, informação espalhada em lugares diferentes.

Até pouco tempo, parte do trabalho do vendedor consultivo era justamente organizar esses sintomas e ajudar o prospect a enxergar o problema por trás deles. Hoje, esse diagnóstico pode começar antes da reunião, numa conversa com uma IA.

Isso não significa que o diagnóstico esteja correto. Significa que o comprador chega com uma hipótese. E o vendedor deixa de partir de uma folha em branco: passa a validar, corrigir ou aprofundar o que já foi pensado.

2. Conhecer possíveis soluções

Depois de organizar o problema, o comprador pode dar o passo seguinte: perguntar quais alternativas existem. Implementar um CRM, redesenhar o processo, treinar o time, automatizar parte da operação, contratar mais gente, mudar a estratégia de prospecção. Em poucos minutos, ele monta um mapa inicial de possibilidades.

E esse mapa muda a conversa comercial. O vendedor passa a precisar discutir não só por que a sua solução funciona, mas quando ela é e quando não é a melhor escolha.

O que, no fim das contas, sempre foi a marca de uma venda consultiva.

3. Criar critérios de decisão

A IA também pode ajudar o comprador a formular critérios de escolha. Imagine alguém avaliando um CRM e fazendo a seguinte pergunta à inteligência artificial:

“Quais critérios devo analisar ao escolher um CRM para a minha operação B2B de vendas consultivas?”

Em segundos, terá uma lista envolvendo facilidade de adoção, gestão do funil, histórico de interações, automações, integrações, relatórios, acompanhamento de atividades, mobilidade e outros fatores.

Quando entra na reunião com o vendedor, aquele comprador pode estar muito mais preparado para avaliar o vendedor.

Isso muda o equilíbrio da conversa. Uma apresentação comercial genérica tende a perder valor, já uma conversa contextualizada ganha valor.

4. Encontrar e comparar fornecedores

Aqui acontece uma das mudanças mais relevantes. O comprador pode perguntar diretamente para a IA:

“Quais empresas oferecem soluções para este problema?”

Depois da resposta ainda complementar:

“Compare as cinco principais opções do mercado.”

E continuar refinando:

“Qual delas parece mais adequada para minha empresa?”

Essa pesquisa pode acontecer antes de qualquer formulário preenchido, acesso identificado ou oportunidade registrada no CRM.

A Fresh Lab analisou esse comportamento em um estudo sobre como a IA recomenda fornecedores durante uma jornada de compra. Um aspecto particularmente importante é que a primeira resposta da IA raramente representa o fim da pesquisa.

O comprador continua perguntando, compara, elimina opções, adiciona contexto e questiona recomendações até chegar a um grupo muito menor de alternativas.

Atenção: pode estar acontecendo uma verdadeira pré-venda invisível antes de sua equipe comercial sequer descobrir que aquela oportunidade existe.

5. Preparar a reunião com o vendedor

Depois de pesquisar fornecedores, o comprador ainda pode pedir para a ferramenta de inteligência artificial que analise os seguintes questionamentos:

  • “Quais perguntas devo fazer durante a reunião?”
  • “Quais pontos dessa proposta merecem atenção?”
  • “Quais riscos devo avaliar?”
  • “Que informações devo pedir antes de tomar uma decisão?”

Isso significa que o vendedor pode encontrar um prospect não apenas mais informado, mas também mais preparado para questioná-lo. Para vendedores consultivos, isso não deveria ser visto como ameaça e pode ser, inclusive, uma oportunidade.

Quanto melhor informado estiver o comprador, menor tende a ser o valor de uma apresentação comercial básica e maior o valor de uma conversa realmente estratégica.

Se a IA faz a pesquisa, para que serve o vendedor?

Essa talvez seja a pergunta mais importante, porque existe uma distância enorme entre ter informação e tomar uma boa decisão.

Uma IA pode apresentar dezenas de critérios. Mas ela não participa da rotina da empresa, não conhece as relações políticas que atravessam a organização, não sabe qual problema está de fato travando a mudança. Não sente a insegurança de quem vai assinar embaixo. E, principalmente: não vai implementar a solução depois, nem será cobrada pelo resultado.

Em uma venda complexa, boa parte das variáveis não cabe numa tabela comparativa. É exatamente nesse espaço que o vendedor consultivo ganha importância.

O trabalho deixa de ser simplesmente fornecer informação e passa a ser interpretar contexto e saber conduzir a conversa com o potencial cliente:

“Entendo por que você chegou a essa conclusão, mas pelo cenário que descreveu, acredito que seu principal problema esteja em outro ponto.”

Essa frase tem enorme valor e é o tipo de interação que transforma uma reunião comercial em consultoria.

O discovery fica ainda mais importante

Se o comprador está chegando mais informado, pode surgir uma tentação perigosa: acelerar a reunião.

O prospect já conhece a solução.

Já pesquisou.

Já comparou.

Então basta demonstrar o produto e enviar a proposta.

É justamente o contrário.

Quanto mais informação o comprador traz, mais importante se torna o discovery.

O vendedor precisa entender como aquelas conclusões foram construídas. Algumas perguntas ganham relevância:

  • “O que levou vocês a iniciar essa busca?”
  • “O que já pesquisaram sobre o problema?”
  • “Quais alternativas estão considerando?”
  • “Quais critérios parecem mais importantes hoje?”
  • “O que vocês já descartaram?”
  • “Quem participou dessa pesquisa?”
  • “Que riscos mais preocupam vocês?”
  • “O que faria este projeto ser considerado um sucesso?”

Há um detalhe importante aqui: a IA pode ajudar o comprador a formular respostas, mas somente uma boa conversa comercial consegue explorar suas implicações dentro daquele contexto específico.

A venda consultiva começa justamente onde a resposta genérica deixa de ser suficiente.

O CRM passa a receber um lead que já viveu uma jornada antes dele

Existe outra consequência importante, essa para os gestores comerciais.

Tradicionalmente, o funil começa a existir no momento em que o lead é identificado: primeiro contato, qualificação, diagnóstico, proposta, negociação, fechamento. Só que uma parte relevante da decisão pode estar acontecendo antes do primeiro registro.

O CRM segue sendo fundamental para acompanhar oportunidades, histórico, atividades, próximos passos e previsibilidade. O que muda é o ponto de partida: o lead pode entrar no sistema já carregando uma jornada invisível.

Por isso, algumas informações passam a ter ainda mais valor durante a qualificação:

  • “Quais fornecedores ele já conhece?”
  • “Quem está sendo comparado?”
  • “De onde surgiu essa lista?”
  • “Quais critérios já foram definidos?”
  • “Que percepção ele já criou sobre sua empresa?”

Essas informações ajudam o vendedor a entender não apenas onde a oportunidade está no pipeline, mas como o comprador chegou até aquele ponto. Para os gestores de vendas, esse aprendizado também pode melhorar o processo comercial.

Se muitos prospects chegam repetindo determinada objeção, comparação ou percepção incorreta, talvez exista um problema que precisa ser tratado antes da reunião. É aí que vendas e marketing precisam trabalhar juntos.

Sua equipe comercial pode não saber por que alguns leads estão chegando mais preparados

Considere outro cenário.

Nas últimas semanas, alguns prospects chegam dizendo:

  • “Já conhecemos vocês.”
  • “Vi que vocês trabalham bastante com determinado segmento.”
  • “Estamos comparando vocês com as empresas X e Y.”
  • “Pelo que pesquisamos, a principal diferença parece ser esta.”

É possível que parte desse trabalho de pesquisa tenha ocorrido em mecanismos de inteligência artificial. Isso cria um desafio interessante de atribuição para campanhas de marketing.

Afinal, nem toda influência digital necessariamente terminará em um clique facilmente identificável. Um comprador pode conversar durante vinte minutos com uma IA, conhecer uma empresa e só depois pesquisar diretamente pelo nome daquela marca no Google.

No Google Analytics, ferramenta que mede o comportamento do usuário digital, talvez aquele visitante apareça como alguém que chegou por busca orgânica ou acesso direto. Mas, na prática, a IA participou e foi uma das responsáveis pela geração da demanda.

Além disso, quando efetivamente ocorre um clique vindo dessas ferramentas, há ainda outro fenômeno interessante: esse usuário pode chegar mais avançado na jornada.

Benchmarks já começam a indicar diferenças relevantes no comportamento do tráfego originado por ferramentas de IA em comparação com o Google orgânico.

E isso faz sentido. Afinal, o visitante talvez não esteja chegando ao site da sua empresa para começar sua pesquisa. Ele pode estar chegando para validar uma recomendação que recebeu da IA alguns minutos antes.

Surge uma nova pergunta para marketing: a IA entende sua empresa?

Se compradores usam IA para pesquisar fornecedores, as empresas passam a enfrentar um desafio anterior ao trabalho do vendedor. Quando alguém pergunta “quais empresas resolvem bem esse problema?”, a sua aparece?

A resposta depende de sinais que a empresa vem construindo há bastante tempo: conteúdo publicado, clareza de posicionamento, cases, especialização, informação acessível no site, menções em outras fontes, comparativos, perguntas respondidas. Autoridade, no fim, é o nome que se dá ao acúmulo disso tudo.

É justamente nesse contexto que começa a ganhar relevância uma disciplina chamada GEO (Generative Engine Optimization), ou SEO para IA.

O GEO reúne práticas voltadas a aumentar a capacidade de mecanismos de inteligência artificial entenderem uma empresa, reconhecerem sua especialidade e utilizarem suas informações em respostas.

Para uma equipe comercial, porém, a sigla importa menos que sua consequência: quando um comprador pede ajuda à IA para montar sua shortlist, sua empresa participa da conversa?

Vendas pode ajudar muito mais nessa resposta do que você imagina

Pode parecer que GEO seja um assunto exclusivo de marketing.

Não deveria ser.

Quem conversa diariamente com compradores possui uma das matérias-primas mais valiosas para esse trabalho: as perguntas reais do mercado.

O vendedor sabe:

  • Quais dúvidas aparecem antes da contratação;
  • Quais objeções impedem negócios;
  • Quais concorrentes são comparados;
  • Quais critérios realmente influenciam a decisão;
  • Quais promessas geram desconfiança;
  • Quais resultados o comprador busca;
  • Quais perguntas surgem quando a negociação fica séria.

Tudo isso pode virar conteúdo.

Uma boa estratégia digital passa a transformar o conhecimento do time comercial em informações que compradores, e consequentemente mecanismos de IA, conseguem encontrar antes da reunião.

Essa integração cria um círculo interessante:

Vendas identifica dúvidas → marketing transforma dúvidas em conteúdo → compradores encontram respostas → leads chegam mais preparados → vendas identifica novas dúvidas.

É venda consultiva alimentando a própria pré-venda digital.

5 mudanças práticas para gestores comerciais

1. Pergunte como o prospect pesquisou

Inclua na etapa do discovery perguntas sobre fontes utilizadas durante a pesquisa. Você pode começar a descobrir que ChatGPT, Gemini e outras ferramentas aparecem com frequência.

2. Registre concorrentes no CRM

Se o comprador chega com uma shortlist prévia, registrar quais fornecedores estão sendo considerados ajuda a identificar padrões. Com o tempo, sua empresa passa a compreender contra quem realmente está disputando negócios e oportunidades.

3. Compartilhe objeções com marketing

Não deixe as melhores respostas presas em reuniões individuais. Se uma objeção aparece toda semana, ela já é conteúdo (só não foi publicada ainda).

Uma boa resposta dada em reunião convence uma pessoa. Publicada, ela continua trabalhando por meses — inclusive para quem ainda não falou com ninguém do seu time.

4. Evite apresentações comerciais genéricas

Um comprador que já fez vinte perguntas para uma IA provavelmente não quer passar trinta minutos ouvindo informações que já conhece. Use a reunião para descobrir o que ele ainda não conseguiu responder.

5. Treine vendedores para questionar conclusões

O prospect pode chegar trazendo convicções criadas durante a própria pesquisa. Nem todas estarão corretas. Um bom vendedor consultivo não confronta simplesmente o comprador. Ele investiga e questiona:

“Posso entender como vocês chegaram a essa conclusão?”

Essa pergunta pode abrir algumas das melhores conversas de uma negociação.

A IA pode tornar a venda consultiva mais consultiva

Existe uma leitura pessimista dessa transformação: se a IA explica produtos, encontra empresas e compara soluções, o vendedor perde espaço.

Existe outra mais interessante. Talvez a IA elimine justamente a parte menos valiosa da venda: explicar o básico, recitar características, apresentar aquilo que o comprador descobriria sozinho em dez minutos. O que sobra é bem mais difícil de fazer: diagnosticar, interpretar, questionar, priorizar, construir consenso interno e administrar risco. Ajudar alguém a tomar uma boa decisão e conseguir defendê-la depois.

É exatamente aí que as vendas consultivas sempre foram fortes.

O comprador vai continuar precisando de vendedores. Mas terá cada vez menos paciência para vendedores que funcionam como uma página de produto falante.

A nova pré-venda acontece antes do primeiro “olá”

Quando uma nova oportunidade aparece no CRM, é possível que aquela negociação já tenha começado dias atrás. O prospect pesquisou o problema, conversou com uma IA, aprendeu conceitos, comparou alternativas, descobriu fornecedores, criou critérios e eliminou opções.

Só então decidiu falar com a sua empresa.

Para gestores e profissionais de vendas consultivas, compreender essa etapa invisível pode se tornar uma vantagem competitiva importante.

Marketing precisa ajudar a empresa a participar dessa pesquisa, e vendas precisa estar preparada para continuar a conversa de onde o comprador parou.

Já o CRM precisa registrar não apenas aquilo que acontecerá dali em diante, mas também os sinais que ajudam a compreender a jornada que trouxe aquela oportunidade até ali.

Portanto, a inteligência artificial está se tornando um novo pré-vendedor do comprador, e quanto mais informação ela oferece, mais valiosa pode se tornar uma capacidade essencialmente humana: entender profundamente o contexto do cliente e ajudá-lo a tomar uma decisão melhor.

Este artigo foi escrito pela Fresh Lab, agência de marketing digital de Curitiba que atua desde 2008 com SEO, GEO (SEO para IA), conteúdo e performance para empresas de todo o Brasil.