A transformação promovida pela inteligência artificial em vendas e atendimento ao cliente é menos uma promessa futurista e mais uma realidade operacional que está reposicionando funções, métricas e expectativas dentro das empresas. A adoção acelerada de modelos generativos e de soluções conversacionais têm permitido automatizar tarefas rotineiras, liberar tempo para que equipes humanas resolvam casos complexos e, ao mesmo tempo, elevar a personalização das interações em escala, fenômeno que já se traduz em uso massivo de IA por áreas de vendas e service desks.
Na prática, as tendências convergem em torno de alguns vetores claros: assistentes virtuais de nova geração, workflows de agente aumentados por IA, personalização preditiva e modelos de conhecimento que combinam busca com geração de respostas. Chatbots tradicionais vêm sendo substituídos por agentes baseados em modelos generativos integrados a bases de conhecimento corporativas via técnicas de Retrieval-Augmented Generation (RAG), que recuperam documentos relevantes e usam esses trechos para gerar respostas mais precisas e menos propensas a alucinações.
Do ponto de vista comercial, a IA está remodelando o funil de vendas ao apoiar prospecção automatizada, priorização de leads, geração de propostas e preparação de argumentos sob medida para cada cliente. Ferramentas que analisam sinais em tempo real o comportamento de navegação, histórico de compras, interações em canais digitais, passam a sugerir abordagens e até roteiros de negociação para vendedores, aumentando a eficiência do ciclo comercial.
A influência direta da IA no comportamento de compra também é perceptível: durante períodos promocionais e sazonalidades, ferramentas e assistentes digitais impulsionaram vendas online e mudaram padrões de conversão e devolução. Dados da Salesforce apontaram aumentos nas taxas de uso de chatbots pelos consumidores e uma parcela crescente de decisões de compra influenciadas por recomendações geradas por IA, o que reforça a necessidade de integrar modelos de atendimento e vendas com as camadas de e-commerce e CRM para fechar a cadeia de valor. Ao mesmo tempo, esses ganhos trazem desafios operacionais, como aumento de devoluções em alguns segmentos e a necessidade de ajustar políticas de logística e pós-venda diante de volumes maiores e de comportamentos de compra facilitados pela IA.
Entretanto, muitas organizações gastaram fortemente com pilotos de GenAI e ainda relatam dificuldades para transformar projetos em valor sustentável, seja por problemas de qualidade dos dados, por falta de integração com legados de TI, ou por lacunas de governança e competências internas.
Olhando adiante, as empresas que prosperarem serão aquelas que souberem delegar à IA o trabalho repetitivo e de escala, sem abrir mão do atendimento humano nos momentos de maior sensibilidade. Estratégias vencedoras combinarão modelos RAG para precisão de respostas, pipelines de dados robustos para alimentar personalização e programas de upskilling para vendedores e agentes, de forma que pessoas e máquinas atuem como um time coeso. Em 2025, vender e atender deixou de ser apenas um debate sobre tecnologia para tornar-se um exercício estratégico de arquitetura organizacional, onde a IA funciona como alavanca de eficiência, inovação e, quando bem governada, vantagem competitiva sustentável.
*Thiago Hortolan é CEO da Tech Rocket, uma spin-off da Sales Rocket dedicada à criação de soluções em Revenue Tech, unindo Inteligência Artificial, automação e inteligência de dados para escalar toda a jornada de vendas da prospecção à fidelização. Seus agentes de IA, modelos preditivos e integrações automatizadas transformam a operação comercial em um motor de crescimento contínuo, inteligente e mensurável.
