Coluna
Tecnologia

Como a inteligência artificial está redefinindo o Go-to-Market

30 ago 2025, 9:00 - atualizado em 29 ago 2025, 9:20
Inteligência artificial ri
A era da persuasão cede lugar ao GTM orientado por IA, onde compradores informados e ferramentas inteligentes redefinem a geração de demanda, vendas e suporte ao cliente. (Imagem: Canva Pro)

A Inteligência Artificial está mudando radicalmente as regras do Go-to-Market (GTM) no B2B. Áreas como marketing, vendas e customer success estão sendo profundamente transformadas, abrindo espaço para novos modelos e colocando em xeque funções antes consideradas essenciais.

CONTINUA DEPOIS DA PUBLICIDADE
CONTINUA DEPOIS DA PUBLICIDADE

O modelo tradicional de vendas sempre foi comparado a uma linha de montagem: SDRs, Account Executives, Sales Engineers e RevOps operando em silos, com pouca integração e baixa disseminação de boas práticas, gerando processos rígidos e de difícil escalabilidade.

Segundo um estudo recente da Iconiq Capital, empresas nativamente baseadas em IA as chamadas AI Native estão superando de forma consistente suas concorrentes tradicionais no crescimento de receita. O maior desafio ainda é converter oportunidades em estágios avançados em contratos fechados. Porém, quando observamos programas de teste gratuito ou provas de conceito, a diferença é gritante: empresas de tecnologia com ARR superior a US$ 100 milhões registram 56% de conversão, contra apenas 32% das demais.

Ainda assim, esse cenário indica que diversas funções do GTM, tal como conhecemos hoje, devem desaparecer ou ser profundamente modificadas. No primeiro artigo desta série sobre o futuro do go to market B2B, irei falar das possíveis mudanças processuais e de perfis de pessoas que já podem ser percebidas dado o suo massivo de ferramentas de IA.

Marketing: do controle do fornecedor ao protagonismo do comprador

A primeira grande transformação ocorre na geração de demanda. O modelo clássico baseado em conteúdos engessados e na nutrição de leads via MQLs já não se sustenta. Compradores munidos de ferramentas de IA não dependem mais de formulários ou funis artificiais: pesquisam soluções por conta própria, fazem suas próprias comparações e chegam mais informados à decisão.

CONTINUA DEPOIS DA PUBLICIDADE
CONTINUA DEPOIS DA PUBLICIDADE

O impacto é claro: os times de marketing perdem o controle sobre a jornada de descoberta e consideração. No lugar desse modelo, emergem a educação sob demanda orientada por IA e as redes de compartilhamento de conhecimento entre pares, validadas por experiências reais, e não por patrocínios.

Essa mudança reforça a importância da construção de comunidades como pilar estratégico. Em um mercado saturado, a notoriedade virá menos da narrativa da marca e mais da confiança estabelecida entre clientes, prospects e especialistas que compartilham experiências autênticas.

Outra função sob forte impacto é o SEO e a arbitragem de conteúdo. À medida que LLMs (Large Language Models) assumem o papel de intermediários de busca, o tráfego orgânico dos sites tende a colapsar. Em vez de clicar em links, compradores receberão resumos diretamente da IA, reduzindo visitas e esvaziando estratégias de conteúdo voltadas apenas para o Google.

Já o marketing de performance outbound também enfrenta seu declínio. A publicidade segmentada, que por anos foi a principal alavanca de escala, será neutralizada por bloqueadores e filtros baseados em IA. A descoberta de fornecedores acontecerá por meio de mecanismos inteligentes de busca e recomendação, e não mais por cliques em anúncios.

CONTINUA DEPOIS DA PUBLICIDADE
CONTINUA DEPOIS DA PUBLICIDADE

Vendas: do outbound à automação total

Em vendas, o impacto será ainda mais evidente. A função de SDRs e BDRs deve desaparecer: a prospecção fria perde relevância em um contexto em que a IA fará a triagem inicial de fornecedores e assistentes digitais de compras engajarão fornecedores de forma autônoma.

As discovery calls e demos guiadas também tendem a ser substituídas. Compradores configurarão testes de produtos por conta própria, em qualquer momento, e comparações entre soluções serão feitas automaticamente pela IA, reduzindo a necessidade de contato humano.

Até mesmo o papel do vendedor consultivo, historicamente associado a negociações complexas será desafiado: ferramentas de IA entregarão comparações técnicas, análises de risco e frameworks de decisão personalizados. O comprador terá condições de avaliar sozinho a adequação das soluções antes de interagir com um vendedor.

Customer Success: do acompanhamento manual ao suporte inteligente

No campo do customer success, a transformação também é inevitável. Onboarding e treinamentos manuais serão substituídos por sistemas de aprendizado adaptativo com IA, que guiarão o cliente desde o primeiro acesso, oferecendo tutoriais inteligentes e experiências autônomas.

CONTINUA DEPOIS DA PUBLICIDADE
CONTINUA DEPOIS DA PUBLICIDADE

O suporte de níveis 1 e 2 será absorvido por copilotos de IA, capazes de diagnosticar e resolver problemas comuns, enquanto assistentes de conhecimento digitais responderão à maioria das solicitações. Motores de resolução proativa irão ainda mais longe, antecipando problemas antes mesmo que o cliente os reporte.

A grande virada que se desenha até 2028 é a transição de um GTM baseado em persuasão para outro fundamentado em prova, transparência e impacto real de negócio. As empresas que permanecerem relevantes não serão as que apenas capturam leads ou escalam cadências de e-mail, mas as que provam seu valor de forma objetiva, constroem confiança por meio de comunidades e validação entre pares, oferecem experiências de produto claras e acessíveis e estruturam seu GTM em torno de evidências de resultado, e não de narrativas de marketing.

O tempo da persuasão está ficando para trás. O futuro pertence às empresas que transformarem dados, confiança e prova em sua nova moeda de crescimento.

CONTINUA DEPOIS DA PUBLICIDADE
CONTINUA DEPOIS DA PUBLICIDADE

Compartilhar

WhatsAppTwitterLinkedinFacebookTelegram
Cofounder & CBPO da Lerian, uma startup que desenvolve soluções financeiras open-source. Especialista em finanças e economia com bacharelado em economia pela Universidade Federal de Santa Catarina (2010); intercâmbio bilateral em Ciências Econômicas e Empresariais na University of A Coruña (2010); MBA em Gestão de Comércio Exterior e Negócios Internacionais pela Fundação Getulio Vargas (2012); MBA Executiva de Economia pela ExxonMobil Business Academy (2014); Mestre em Administração de Negócios pela Coppead UFRJ (2016) e Business Dynamics pela MIT Sloan School of Management. Atua desde 2014 no mercado financeiro e aborda temas como Banking as a Service, Open Banking, embedded finance, PIX, moedas digitais, finanças descentralizadas, fintechs, empreendedorismo feminino, entre outros.
marilyn.hahn@moneytimes.com.br
Linkedin
Cofounder & CBPO da Lerian, uma startup que desenvolve soluções financeiras open-source. Especialista em finanças e economia com bacharelado em economia pela Universidade Federal de Santa Catarina (2010); intercâmbio bilateral em Ciências Econômicas e Empresariais na University of A Coruña (2010); MBA em Gestão de Comércio Exterior e Negócios Internacionais pela Fundação Getulio Vargas (2012); MBA Executiva de Economia pela ExxonMobil Business Academy (2014); Mestre em Administração de Negócios pela Coppead UFRJ (2016) e Business Dynamics pela MIT Sloan School of Management. Atua desde 2014 no mercado financeiro e aborda temas como Banking as a Service, Open Banking, embedded finance, PIX, moedas digitais, finanças descentralizadas, fintechs, empreendedorismo feminino, entre outros.
Linkedin
As melhores ideias de investimento

Receba gratuitamente as recomendações da equipe de análise do BTG Pactual – toda semana, com curadoria do Money Picks

OBS: Ao clicar no botão você autoriza o Money Times a utilizar os dados fornecidos para encaminhar conteúdos informativos e publicitários.

Usamos cookies para guardar estatísticas de visitas, personalizar anúncios e melhorar sua experiência de navegação. Ao continuar, você concorda com nossas políticas de cookies.

Fechar