Inteligência artificial já está presente em ao menos uma função de negócio em 88% das companhias, segundo levantamento da McKinsey
Prever receitas futuras, identificar oportunidades de venda com maior potencial de conversão e antecipar riscos de perda de clientes são algumas das tarefas que as empresas vêm delegando à inteligência artificial.
O movimento acompanha a rápida disseminação da tecnologia no ambiente corporativo: segundo a pesquisa The State of AI, da McKinsey, 88% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma função de negócio e 62% estão ao menos experimentando agentes de IA. O estudo também aponta que marketing e vendas estão entre as áreas onde as empresas mais frequentemente relatam aumentos de receita associados ao uso da tecnologia.
É nesse contexto que cresce o uso de agentes inteligentes capazes de analisar grandes volumes de dados, automatizar processos comerciais e apoiar projeções de faturamento. Ao mesmo tempo, a busca por previsibilidade nos resultados tem ampliado a atenção das empresas à qualidade dos dados e à segurança das informações que alimentam esses sistemas.
A necessidade de estruturar melhor essas operações ainda é um desafio para parte do mercado. A pesquisa Pré-Vendas Brasil, realizada pela Receita Previsível em parceria com a Academia Rapport, mostra que 31% das empresas ainda dependem de planilhas ou sistemas improvisados em vez de plataformas profissionais de CRM. O dado evidencia lacunas na integração das informações, o que limita o potencial de automação e análise das equipes comerciais.
Agentes inteligentes ganham espaço na operação comercial
A nova geração de ferramentas de IA vai além dos tradicionais CRMs e dashboards de vendas. Os chamados agentes inteligentes conseguem executar tarefas de forma autônoma, analisar informações de múltiplas fontes e sugerir ações para vendedores e gestores.
Isso significa identificar quais oportunidades têm maior probabilidade de conversão, apontar riscos de perda de clientes e até recomendar o próximo contato mais adequado para cada etapa da jornada comercial.
“A grande mudança é que a inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de produtividade para se tornar um mecanismo de tomada de decisão. As empresas estão começando a usar a tecnologia para interpretar sinais do mercado e transformar dados em previsões mais confiáveis sobre receita”, afirma o especialista em vendas e tecnologia, professor da Fundação Getúlio Vargas (FGV) e CEO da Receita Previsível e da B2B Stack, Thiago Muniz.
Segundo ele, a principal diferença está na capacidade de consolidar informações antes dispersas em diferentes sistemas.
“Quando os dados de marketing, vendas e atendimento passam a conversar entre si, a empresa consegue enxergar tendências com antecedência e agir antes que os resultados apareçam nos relatórios financeiros”, diz.
Dados são fundamentais para a previsão de vendas
Apesar do entusiasmo em torno da inteligência artificial, especialistas apontam que o sucesso dessas iniciativas depende principalmente da qualidade dos dados utilizados, mais do que o funcionamento dos algoritmos em si.
Informações duplicadas, desatualizadas ou distribuídas em sistemas desconectados continuam sendo um dos principais obstáculos para a construção de previsões confiáveis. Isso tem impactado na preocupação das empresas em estruturar processos de governança de dados capazes de garantir consistência, rastreabilidade e atualização constante das informações.
“Muita gente acredita que a IA vai resolver problemas de dados, mas acontece justamente o contrário. Se as informações estão desorganizadas, incompletas ou espalhadas em diferentes sistemas, a tecnologia acaba potencializando essas falhas. Por isso, as empresas que primeiro estruturam seus dados e sua governança conseguem gerar resultados muito mais consistentes com os agentes inteligentes”, afirma o executivo.
A tendência acompanha um movimento mais amplo de transformação digital, no qual os dados deixam de ser apenas registros operacionais para se tornarem ativos estratégicos na geração de receita.
Cibersegurança entra na pauta das áreas comerciais
Conforme os processos comerciais passam a depender de inteligência artificial, cresce também a preocupação com a segurança das informações que alimentam esses sistemas. De acordo com o relatório Cost of a Data Breach 2025, da IBM, o custo médio global de uma violação de dados é de US$ 4,4 milhões. O levantamento mostra ainda que 97% das organizações que registraram incidentes de segurança envolvendo IA não contavam com controles adequados de acesso, reforçando a necessidade de incorporar governança e cibersegurança às estratégias de adoção da tecnologia.
Além dos impactos financeiros, especialistas alertam que falhas de segurança podem comprometer justamente os ativos que alimentam os sistemas de IA: os dados.
Por isso, a adoção de agentes inteligentes vem sendo acompanhada por investimentos em controle de acesso, monitoramento de informações sensíveis e políticas de governança voltadas ao uso responsável da inteligência artificial.
IA avança, mas maturidade ainda é desafio
Para muitas organizações, o objetivo vai além de apenas aumentar o volume de vendas, com foco em construir operações comerciais capazes de antecipar cenários e responder mais rapidamente às mudanças do mercado.
A partir da análise de dados comerciais e do comportamento dos clientes, a IA vem sendo utilizada para projetar cenários de vendas, identificar oportunidades e reduzir incertezas na tomada de decisão. Apesar dos avanços, especialistas destacam que a tecnologia funciona como uma ferramenta de apoio às equipes comerciais. A interpretação dos dados, a definição de estratégias e a construção de relacionamentos com clientes continuam dependendo da atuação humana.
Apesar do avanço da tecnologia, especialistas avaliam que os resultados mais consistentes tendem a surgir quando a IA é integrada a processos bem estruturados e a uma estratégia comercial baseada em dados.
“No ambiente comercial, a previsibilidade sempre teve um valor enorme. A diferença é que hoje existe uma capacidade inédita de transformar dados dispersos em inteligência para o negócio. Mas a tecnologia não substitui experiência, contexto ou conhecimento de mercado. Ela ajuda as empresas a tomar decisões com mais informação e menos incerteza”, conclui Thiago Muniz.