Do hype ao ROI: como usar IA no funil de vendas para vender mais e melhor 🚀

Do hype ao ROI: como usar IA no funil de vendas para vender mais e melhor 🚀

Assista a gravação aqui!

Se você perdeu o webinar “Do hype ao ROI: como usar IA no funil de vendas para vender mais e melhor”, calma 😄
Trouxemos aqui os principais destaques da conversa entre Pipefy e Giovanni Salvador, fundador da Saia e especialista em engenharia de Go-to-Market (GTM).

1. Por que falar de IA em vendas agora? ⏰

Giovanni trouxe um ponto chave: todo ciclo tecnológico cria FOMO (Fear of Missing Out – medo de ficar para trás).

• Lá atrás foi a nuvem ☁️

• Depois, o mobile 📱

• Agora, é a vez da inteligência artificial 🤖

O paralelo com o Nubank foi perfeito: enquanto os bancos tradicionais ainda patinavam em mobile, o Nubank nasceu nativo de mobile e virou o jogo em poucos anos.

👉 A mesma lógica agora vale para as empresas nativas de IA: elas estão crescendo numa velocidade que antes parecia impossível — e isso tem impacto direto em como marketing, vendas e CS vão trabalhar nos próximos anos.

2. Do hype ao ROI: a verdade dura sobre IA nas empresas 💸

Lá em 2023, as pesquisas mostravam algo curioso:

• As empresas estavam ganhando produtividade com IA (25% a 75% a mais de produtividade 📈)

• Mas ainda não havia correlação clara com retorno financeiro (ROI)

Ou seja:
Muita automação, muita prova de conceito, muito “olha que legal o que dá pra fazer com IA”… mas pouca conexão direta com receita, margem, conversão e retenção.

✨ A tese do Giovanni é simples e poderosa:

“Não dá pra ir do hype ao ROI sem fazer a lição de casa.”

3. O futuro próximo: super-agentes de IA “super-humanos” 🤯

Giovanni compartilhou uma visão de roadmap tecnológico onde:

• Em 2026, agentes de IA se tornam confiáveis para execução de tarefas.

• Em 2027, começamos a ter:

  • Agentes que escrevem código em nível super-humano 👨‍💻

  • Agentes com raciocínio equiparável a PHDs, rodando em altíssima velocidade 🧠⚡

E ao invés de “meia dúzia de agentes experimentais”, falamos de centenas de milhares de agentes super-humanos confiáveis, operando 57x mais rápido que um humano.

A pergunta não é se isso vai acontecer.
É: quem vai estar pronto quando isso acontecer?

Quem começou em 2027… ou quem apanha, erra, aprende e estrutura sua IA entre 2023 e 2026? 😉

4. A lição de casa: o que fazer antes de querer “IA em tudo” 📚

Para deixar a IA realmente gerar ROI em Go-to-Market, Giovanni organizou a “lição de casa” em três grandes frentes:

-Padronizar e centralizar dados 🧩

Sem dado bom, IA vira brinquedo – não máquina de crescimento.

Pontos críticos:

• Um CRM/base única para marketing, vendas e CS

• Nomenclaturas padronizadas (mesmos campos, mesmas definições, mesma linguagem)

• Stack integrada (as ferramentas conversam entre si)

• Coleta de conversas:

  • E-mails ✉️

  • Reuniões gravadas e transcritas 🎥

  • Trocas de mensagens 💬

“Não coletar reunião, e-mail e conversa hoje é jogar ouro fora.”

Com essas conversas transcritas, você consegue:

• Gerar propostas em minutos com base no que foi falado

• Construir análises profundas de motivos de ganho/perda

• Alimentar agentes de IA com contexto real de cliente, não só com suposição.

- Unificar a metodologia de Go-to-Market 🎯

Não importa se você usa SPIN, MEDDIC, GPCT, Challenger, BANT…
O que importa é:

• Ter uma só metodologia conectando:

  • Marketing

  • Pré-vendas

  • Vendas

  • Onboarding

  • CS / Retenção

• Essa metodologia ser:

  • Orientada a ROI (proposta de valor em cima de retorno, não só feature)

  • Extensivamente documentada

Agentes de IA aprendem em cima de documentação e dados estruturados.

Se cada time usa uma linguagem, uma abordagem e um fluxo diferente… Você vai ter:

• Um vendedor confuso 😵

• E uma IA tão ruim quanto ele 😅

Agora, se:

• Todo mundo fala a mesma língua

• O processo está registradinho, passo a passo

• Você constrói um RAG/agent em cima dessa doc

👉 A IA começa a executar igual (ou melhor) que seu melhor vendedor, e melhora com cada iteração.

- Criar a função de Go-To-Market Engineer 🧠⚙️

Aqui entra um dos conceitos mais fortes do webinar:
a figura do Go-To-Market Engineer.

Essa pessoa é responsável por:

• Entender profundamente como o time gera receita (vendas, marketing, parcerias, CS)

• Mapear gargalos do funil (teoria das restrições na veia)

• Desenhar automações e agentes de IA para destravar esses gargalos

• Embedar IA no fluxo do time sem aumentar fricção

Ponto chave:

Os melhores cases lá fora não pedem para o vendedor “virar expert em IA”.

O vendedor não tem que:

• Aprender a usar mil ferramentas

• Virar prompt engineer

• Ficar “brincando” em chat aleatório

Ele só percebe que:

• O CRM está mais fácil

• A proposta sai mais rápido

• O follow-up está mais organizado

• O pipeline anda com menos fricção

Quem faz essa mágica? 👉 Go-to-Market Engineer + uma liderança de receita que entende de processo e dados.

5. IA na prática com Pipefy: tirando a IA do desemprego 😅

Bruno trouxe um insight muito bom:

“A IA já existia, mas estava desempregada. O que a gente está fazendo é contratar essa IA para trabalhar dentro dos nossos workflows.”

Como o Pipefy entra nisso? 👇

• 4 mil empresas e milhões de workflows já rodando na plataforma

• A IA pode:

  • Olhar para o histórico de processos

  • Aprender com as políticas e regras da empresa

  • Agir dentro do fluxo, sem depender de “abrir o ChatGPT”

Alguns exemplos práticos no funil de vendas:

• Transcrever e analisar reuniões automaticamente 📝

• Gerar propostas e resumos pós-call em minutos ⚡

• Preencher CRM com os dados certos, sem esforço extra 🙌

• Identificar oportunidades de cross-sell / up-sell a partir das conversas 💡

• Automatizar aprovações internas (descontos, condições comerciais etc.)

No final, o vendedor foca em relacionamento e estratégia, não em tarefa operacional repetitiva.

6. O recado final: IA é sobre execução, não só sobre conceito 🧩

Fernanda fechou lembrando:

• A gravação estará disponível na comunidade e no YouTube da Pipefy 🎥

• Vale compartilhar esse conteúdo com:

  • Times de vendas

  • Marketing

  • CS

  • Lideranças de receita

E o convite implícito é:

Use esse conteúdo como ponto de partida para discutir, dentro da sua empresa,
como a IA pode ser embutida no dia a dia do funil de vendas – e não virar só mais um hype.

Próximos passos para você ✅

Se você chegou até aqui, algumas ideias para colocar em prática já:

1. Mapeie onde estão seus dados hoje

   • Quantos CRMs? Quais ferramentas? O que está desconectado?

2. Comece a gravar e transcrever todas as calls importantes

   • Nem precisa sair construindo agente ainda. Só coleto dado.

3. Defina (ou revise) sua metodologia única de vendas/CS

   • Se marketing fala uma coisa, vendas outra e CS outra… IA nenhuma salva.

4. Avalie a necessidade de um perfil de Go-to-Market Engineer

   • Alguém precisa ser dono da implementação de IA em GTM.

5. Teste casos de uso de IA dentro dos seus workflows no Pipefy

   • Deixe a IA trabalhar onde o processo já existe.