Eu já ouvi de vários líderes de vendas, marketing e até founders: “IA não passa de moda, né?” Ou o clássico “isso aí só serve pra multinacional gigante, não pra startup brasileira”. Você também já pensou assim? Até algum tempo atrás, confesso que também levantava uma sobrancelha para essas promessas de robôs revolucionando vendas. Mas depois de ver, literalmente de perto, times enxutos usando dados, automação e IA para gerar oportunidades reais, tudo mudou para mim.
A grande dúvida: IA funciona mesmo ou só complica?
Quando a inteligência artificial virou buzzword, muitos colegas reportaram frustrações:
- Ferramentas caras, que não entregavam resultado.
- Soluções plugadas “do nada” que só criavam confusão no stack.
- Expectativa de reduzir custo – resultado, processo engessado.
O que eu percebi, depois de testar e conversar com vários times, é que o impacto da IA depende menos da tecnologia e mais de como ela é desenhada, conectada e colocada a serviço do processo comercial. Isso vale ainda mais em startups e empresas B2B, onde a aplicação de IA não é milagre, mas pode mudar o jogo.
Mas brasileiros estão mesmo usando IA no B2B?
Se você acha que IA ainda está longe das empresas brasileiras, eu te entendo. Também pareceu ficção científica por um bom tempo, até que, em 2024, a Pesquisa de Inovação Semestral mostrou que 41,9% das empresas com mais de 100 funcionários já utilizavam IA no Brasil, aumento de 25% desde 2022. O dado me surpreendeu, mas me surpreendi ainda mais com o uso: administração (87,9%), comercial (75,2%) e desenvolvimento de projetos (73,1%).
IA já saiu dos laboratórios e está no coração do negócio brasileiro.
A indústria também embarcou de vez. De acordo com reportagens recentes, o uso de IA na indústria cresceu 163% em dois anos! Grande parte aplicado à mineração de dados, geração de linguagem, automação de processos e reconhecimento de voz e imagem.
E as startups? Talvez o cenário mais animador: levantamentos do Google for Startups apontam que 71% das startups brasileiras que usam IA generativa focam no B2B, sendo 55% delas com até 15 funcionários. Ou seja, times pequenos já conseguem criar soluções antes exclusivas de grandes empresas.
Agora, cuidado: pesquisas do FGVcia apontam que, apesar de 80% das empresas declararem usar IA, 75% aplicam de forma muito superficial, normalmente apenas chatbots ou biometria. Aqui vejo o risco do modismo: implementar sem propósito, só para “dizer que tem”.
Casos reais de IA gerando vendas e inteligência no B2B
Agora vou contar histórias reais, que acompanhei ou estudei de perto, de startups B2B brasileiras usando IA, dados e automação de maneira prática, bem longe do discurso vazio.
- Sinalização inteligente para SDRs: Um time de vendas trabalhava com listas frias, gastando horas em cadência manual sem saber quem estava de fato pronto para conversar. A virada foi treinar uma IA simples, que identificava sinais de intenção nos e-mails, visitas no site e pequenas interações nos canais digitais. Resultado? Redução de 30% no tempo perdido com prospects “frios” e aumento visível no pipeline. O segredo estava na conexão entre dados do CRM, plataforma de marketing e automação—nada mirabolante, mas tremendamente eficaz.
- Orquestração de demos automáticas: Uma empresa de SaaS escolheu criar um fluxo automático que, ao detectar uma empresa-alvo visitando páginas estratégicas, disparava uma sequência personalizada de conteúdos e ofertas de demo em real time. A IA ajustava o tom e o tempo da abordagem, com base em histórico e engajamento. O efeito mais perceptível? Times de vendas menores, focados só no que tem chance real de converter. Menos desperdício, mais precisão.
- Stack local e automação: Startups nacionais começaram a integrar ferramentas locais, com APIs abertas, para criar pipelines automatizados. Do enriquecimento de dados à priorização de leads, a soma de IA + automação transformou pilhas de cadência automática em sistemas inteligentes, que “aprendem” o perfil ideal e sinalizam oportunidades reais.
Você pode ver exemplos detalhados em temas como cases reais de pipeline de vendas B2B com IA no Brasil ou aplicações práticas de IA no ciclo de receita.
O papel do GTM Engineer para IA sair do hype
O que liga todos esses casos? Não foi só a tecnologia. Ter alguém que entende não só de código, mas da lógica de vendas, unindo dados, sinais de intenção e automação ao objetivo de gerar receita, foi o pulo do gato. Na prática, o papel do engenheiro de go-to-market está justamente em:
- Mapear sinais relevantes (dados de uso, interação digital, e-mails, etc.)
- Integrar e orquestrar ferramentas que já existem no stack—sem reinventar a roda
- Criar sistemas que aprendem e evoluem, priorizando leads e tarefas automaticamente
- Traduzir caminhos técnicos em resultados facilmente entendidos por vendas e marketing
Do contrário, o risco é cair no uso superficial da IA—aquele chatbot “para inglês ver” ou pipelines automáticos empurrando prospects errados, como já documentado na categoria de inteligência artificial do blog.
Eu já vi times se perderem tentando encaixar uma IA pronta em um processo mal desenhado. Mas, quando alguém conecta a tecnologia ao objetivo do negócio, aí sim as máquinas começam a trabalhar de verdade a favor do pipeline.
Bons sinais de aplicação prática (e escalável)
Depois de tudo que aprendi, algumas características se repetem nos melhores exemplos de IA no B2B:
- Foco em ganhar tempo dos times, não só substituir pessoas
- Automação de tarefas que ninguém quer fazer – ex: scored de leads, follow-up repetitivo
- Feedbacks constantes entre vendas, produto e engenharia
- Stacks conectados, com dados “falando a mesma língua” (ninguém precisa de mais 5 painéis pra checar por dia...)
Essas lições estão bem detalhadas também na página de automação B2B e no artigo sobre aquisição de clientes unindo dados, sinais e automação.
Conclusão: IA é moda ou resultado?
Hoje, se alguém pergunta se IA no B2B é só promessa, respondo sem hesitar: é resultado para quem faz direito e moda para quem só faz de conta. Os números mostram que o Brasil está entre os países que mais aceleraram adoção corporativa de IA (indústria cresceu 163% em dois anos), mas poucos tiram o máximo proveito.
O diferencial? Escapar do modismo e construir sistemas de aquisição realmente conectados a dados, sinais de intenção e automação—papel em que o profissional de engenharia de GTM se tornou indispensável. Se você quer sair do discurso para a prática, comece pequeno: conecte duas ferramentas, desenhe o fluxo, teste. O hype passa, mas os resultados bem medidos ficam.
Perguntas frequentes sobre IA no B2B
O que é IA no mercado B2B?
IA no mercado B2B significa o uso de algoritmos, automação e sistemas inteligentes para apoiar vendas, marketing, atendimento e tomada de decisão entre empresas. No B2B, a IA foca principalmente em priorizar oportunidades, personalizar abordagens e automatizar tarefas repetitivas.
Como a IA pode ajudar empresas B2B?
A IA pode automatizar tarefas manuais, identificar oportunidades de negócio com mais precisão e tornar processos de aquisição mais rápidos e assertivos. Isso libera times para se dedicar a atividades realmente estratégicas e aumenta a previsibilidade do pipeline.
Quais são exemplos reais de IA no B2B?
Entre os principais exemplos, estão a automação de qualificação e pontuação de leads, chatbots para atendimento inicial, sistemas que personalizam e-mails conforme o perfil do cliente e fluxos automáticos de demonstração. Muitos desses exemplos podem ser vistos no artigo sobre pipeline de vendas com IA no B2B.
Vale a pena investir em IA no B2B?
Vale, sim, especialmente para quem busca escalar operações sem aumentar proporcionalmente o time ou o custo. Mas o investimento só vale de verdade quando a IA é integrada ao processo, e não apenas uma “perfumaria” adicional.
Como começar a usar IA no B2B?
O melhor caminho é identificar onde o time gasta mais tempo com tarefas manuais ou onde há muito retrabalho. Depois, vale buscar soluções com API aberta e integração fácil. No começo, o simples já muda o resultado. E se quiser se aprofundar, veja conteúdos sobre aplicações práticas de IA no GTM B2B.
