Transformação Digital, Inteligência artificial e gestão

Como a IA está turbinando as vendas nas empresas?

Alexandre Nascimento é um engenheiro empreendedor e professor da Singularity University, apaixonado por inovação desde a infância. Dedica-se à pesquisa científica aplicada e ao desenvolvimento de novos produtos. Tem passagem por prestigiadas universidades e empresas no Brasil, Ásia, Europa e EUA, com dezenas de publicações e patentes.

Compartilhar:

Uma das funções vitais de uma empresa é a área de vendas, uma das principais responsáveis por trazer o faturamento da empresa, essencial para manter o negócio funcionando. O processo de vendas varia dependendo da natureza do negócio e do mercado em que atua, mas independentemente disso, a inteligência artificial (IA) tem se tornado uma ferramenta importante para o apoio da atividade comercial, permitindo um aumento significativo nos resultados.

Seja em vendas B2B ou B2C, a IA pode ajudar das diferentes etapas do processo de vendas, como na prospecção, no contato, na negociação e fechamento, e, na gestão do relacionamento e acompanhamento pós-vendas. De forma geral, em qualquer atividade em que a IA é aplicada, ela ajuda a fazer mais com menos, ou seja, ela ajuda a obter mais resultados com a utilização dos mesmos recursos disponíveis, ou, algumas vezes, até reduzindo a utilização desses recursos.

Um dos casos clássicos é o da empresa Amazon, onde estima-se que 35% de seu astronômico faturamento seja gerado direta ou indiretamente através do uso de IA. Um dos destaques é o uso de sistemas de recomendação de produtos que analisam o comportamento de navegação e compras dos usuários. Ao perceber que um usuário se assemelha a um determinado grupo de usuários pelo seu comportamento e pelo tipo de oferta que o seduz, a Amazon otimiza os resultados de suas buscas para aumentar a assertividade daquilo que oferece, aumentando as chances de conversão das vendas. Além disso, ela utiliza o sistema de recomendação para mostrar que pessoas com o perfil semelhante compraram também alguns acessórios importantes, montanto alguns combos com maior probabilidade de agradar o usuário com aquele perfil, conseguindo com isso um upselling. A empresa utiliza IA também na otimização de preços em tempo real, ajudando a aumentar a probabilidade de converter as vendas, e ao mesmo tempo maximizando o resultado obtido com elas.

Amazon é um caso inspirador, mas não é a nossa realidade. Voltando para ela, em pesquisas e consultorias que atuo, temos obtido resultados importantes com o uso da IA no suporte às várias etapas do processo de vendas. Surpreendentemente esses resultados estão sendo obtidos em empresas tradicionais, não digitalizadas ainda, e, não apenas em empresas de grande porte, mas também de pequeno e médio portes. Para evitar um artigo muito longo, eu vou focar em apenas uma das frentes onde a IA tem ajudado na obtenção de resultados expressivos: qualificação de oportunidades.

Um banco de dados histórico das vendas de uma empresa que tenha utilizado uma ferramenta para gestão de vendas, como o Salesforce, pode ser utilizado para treinar um modelo de aprendizado de máquina. Esse modelo, basicamente aprende com base nos dados histórico a entender os padrões que estão associados a vendas concretizadas e não concretizadas. Ao aprender esses padrões, o modelo pode ser utilizado para a qualificação de novas oportunidades, identificando quais delas têm maior probabilidade de serem convertidas, permitindo que o time de vendas se concentre naquelas mais promissoras.

Além disso, se os dados usados no treinamento do modelo incluirem informações sobre negociações, como histórico de descontos, é possível criar um modelo que oriente o time de vendas na aplicação eficiente de descontos. Esse tipo de modelo aponta quais oportunidades necessitam do incentivo do desconto para serem convertidas e quais serão fechadas mesmo sem o uso de desconto, evitando assim a redução desnecessária de margem durante as negociações.

Essa “intuição” que a IA fornece ao time de vendas é geralmente exclusiva de vendedores bem experientes, e, uma habilidade dificil de escalar e repassar ao time, pelo menos num intervalo curto de tempo, pois trata-se do resultado do somatório de um período grande de experiência prática. Além disso, é muito difícil ter um time de vendas apenas com integrantes muito experientes, tanto por se tratar de um recurso caro e escasso, como de elevada rotatividade (turn over) em alguns setores, chegando algumas vezes em 40% ao ano. Portanto, a IA em vendas permite, de certa forma, escalar e complementar a “intuição” de todos os integrantes do time comercial.

Os resultados obtidos com esse tipo de modelo variam de acordo com a qualidade e o volume dos dados históricos, bem como o tipo de vendas e o mercado de atuação. Além disso, vale ressaltar algo muito importante e infelizmente esquecido nos artigos sobre aplicações de modelos preditivos em diversas áreas e que acabam criando hype e expectativas irreais: não existe mágica. Os resultados não são imediatos e nem de curto prazo geralmente. De fato, existe um período de amadurecimento do modelo que precisa de vários ajustes e testes, para que os resultados apareçam e se tornem mais consistentes.

No entanto, com paciência e visão de longo prazo, os resultados são interessantes. Apenas como um exemplo, estima-se que o uso desses modelos para apoiar o time comercial de um integrador de sistemas de tecnologia da informação chegou a aumentar em um período a conversão em 22% e a margem em 18% em relação aos períodos anteriores. Esses resultados são expressivos, e, se somados no longo prazo mudam significativamente o resultado do negócio. A IA não substituirá vendedores, mas eles serão substituidos pelos vendedores que a utilizarem.

Compartilhar:

Alexandre Nascimento é um engenheiro empreendedor e professor da Singularity University, apaixonado por inovação desde a infância. Dedica-se à pesquisa científica aplicada e ao desenvolvimento de novos produtos. Tem passagem por prestigiadas universidades e empresas no Brasil, Ásia, Europa e EUA, com dezenas de publicações e patentes.

Artigos relacionados

A IA vai pelo mesmo caminho do ERP e da transformação digital?

O entusiasmo com inteligência artificial segue um ciclo já visto antes. Este artigo mostra por que o próximo desafio das empresas não é implementar a tecnologia – mas transformar uso em resultado, superando velhos erros de gestão que já limitaram outras ondas de inovação.

Estamos aprendendo mais (e entendendo menos)

Este artigo propõe uma mudança de lógica na aprendizagem: mais do que acumular conteúdo, o diferencial passa a ser a capacidade de conectar conhecimentos, interpretar contextos e transformar informação em decisão e ação.

Lifelong learning, Inovação & estratégia
19 de junho de 2026 14H00
Por trás de um dos reconhecimentos mais cobiçados da AWS, este artigo mostra que o verdadeiro diferencial não está em acumular certificações, mas em construir conhecimento consistente a partir da prática, da comunidade e da evolução contínua.

Alceu Conerado Neto - COO da Dati

4 minutos min de leitura
Inovação & estratégia, Gestão de pessoas & arquitetura de trabalho, User Experience, UX
19 de junho de 2026 08H00
A partir de uma cena cotidiana, este artigo expõe um erro recorrente nas organizações: confundir treinamento com preparo e transferir a curva de aprendizagem para o cliente, com impactos diretos na experiência e nos resultados.

Marta Ferreira

5 minutos min de leitura
Inovação & estratégia
18 de junho de 2026 16H00
Entre a inovação e o risco, este artigo discute até onde se deve confiar na IA dentro do contexto clínico. A tecnologia, sem dúvidas, amplia capacidades, mas ainda depende de dados de qualidade, supervisão humana e confiança para cumprir seu potencial.

Adalene Tiso - Diretora da unidade Healthcare da Interplayers

5 minutos min de leitura
Gestão de pessoas & arquitetura de trabalho, Liderança, Lifelong learning
18 de junho de 2026 08H00
Por que empresas aprendem mais com fracassos analisados com honestidade do que com cases heroicos?

François Bazini - CMO e Consultor

5 minutos min de leitura
Inovação & estratégia, Tecnologia & inteligencia artificial
17 de junho de 2026 15H00
O entusiasmo com inteligência artificial segue um ciclo já visto antes. Este artigo mostra por que o próximo desafio das empresas não é implementar a tecnologia - mas transformar uso em resultado, superando velhos erros de gestão que já limitaram outras ondas de inovação.

Marcus Garcia - Diretor Comercial da Konia Tecnologia

3 minutos min de leitura
Lifelong learning
17 de junho de 2026 09H00
Este artigo propõe uma mudança de lógica na aprendizagem: mais do que acumular conteúdo, o diferencial passa a ser a capacidade de conectar conhecimentos, interpretar contextos e transformar informação em decisão e ação.

Daniel Luzzi - CEO Cognita Learning Lab

5 minutos min de leitura
Gestão de pessoas & arquitetura de trabalho, ESG
16 de junho de 2026 15H00
O mercado discute o futuro - mas continua ignorando quem já está pronto para trabalhar. Este artigo chama atenção para um movimento ignorado: a crescente presença da geração 60+, e o custo de continuar excluindo um dos recursos mais experientes e disponíveis da força de trabalho.

Rennan Vilar - Diretor de Pessoas e Cultura do Grupo TODOS Internacional

3 minutos min de leitura
Cultura organizacional, ESG, Gestão de pessoas & arquitetura de trabalho
16 de junho de 2026 09H00
Na estreia da coluna, as autoras, Cecília Seabra e Thais Giuliani, propõem uma mudança de paradigma na liderança: sair das explicações rápidas e dos julgamentos para construir relações mais consistentes por meio da escuta, da curiosidade e da integração de diferenças.

Cecília Seabra e Thaís Giuliani - Consultoras HSM e autoras do livro "O 'E' da questão"

7 minutos min de leitura
Bem-estar & saúde
15 de junho de 2026 15H00
Colesterol, cardiologista, academia. Tudo certo. Só falta mencionar o que, de fato, está tirando as pessoas de campo.

Rubens Pimentel - CEO da Trajeto Desenvolvimento Empresarial

2 minutos min de leitura
Gestão de pessoas & arquitetura de trabalho, Liderança
15 de junho de 2026 08H00
A liderança não cabe mais em rótulos e quem ainda pensa assim pode estar ficando para trás. Este artigo mostra como a valorização de perfis não lineares e a capacidade de integrar múltiplas experiências redefinem o conceito de talento nas organizações.

Maria Augusta Orofino - Palestrante, TEDx Talker e Consultora corporativa

4 minutos min de leitura

Baixe agora mesmo a nossa nova edição!

Dossiê #172

Missão China: No ano do cavalo e de fogo

Não basta olhar para a tecnologia chinesa; a grande diferença está em entender sua gestão

Baixe agora mesmo a nossa nova edição!

Dossiê #172

Missão China: No ano do cavalo e de fogo

Não basta olhar para a tecnologia chinesa; a grande diferença está em entender sua gestão