IA no centro da estratégia comercial: O novo normal em tech

IA, dados e automação estão redefinindo vendas. Conheça o papel do GTM Engineer e as novas leis do Go-to-Market na era da inteligência artificial. (Imagem: gerado por IA - Qwen)

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No mês passado tive oportunidade de estar no evento de uma das empresas mais valiosas de inteligência artificial (IA) no momento: a Clay, que já vale mais de US$ 3 bilhões, é uma plataforma voltada para times de growth e vendas que atua como uma camada de orquestração de dados e automação dentro da stack comercial, conectando CRMs, ferramentas de campanha e provedores de dados para construir pipelines de prospecção mais eficientes.

Seu diferencial está em recursos como o enriquecimento em cascata, que preenche informações de contato a partir de múltiplas fontes, no uso de automação e IA para personalização e na criação do conceito de GTM Engineer, uma função híbrida que combina competências técnicas em integrações e APIs com foco direto em geração de receita, o que deu à empresa uma narrativa única e forte no mercado de Growth e Sales Ops.

O evento deu luz a diversos casos de uso der IA no processo de jornada dos clientes com os maiores players de tecnologia: OpenAI, Cursor, Anthropic, Canva e Vanta.

As três leis do GTM na era da IA

Na visão da Clay, o sucesso em Go-to-Market na era da IA depende de três leis fundamentais. Primeiro, é preciso ser único, encontrando um diferencial claro que defina quem é o cliente certo, quando abordá-lo e como se conectar de forma relevante.

A segunda lei prevê reconhecer que nenhuma vantagem é permanente, já que qualquer playbook bem-sucedido será rapidamente copiado ou perderá efeito, exigindo reinvenção constante; e a terceira, entender que a velocidade de interação é o verdadeiro fator de liderança, quem experimenta, aprende e adapta mais rápido conquista e sustenta a vanguarda no mercado.

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O papel emergente do GTM Engineer

O mercado de tecnologia está testemunhando o surgimento de uma nova função essencial: o GTM Engineer. Diferente dos papéis tradicionais de marketing, vendas ou operações, o GTM Engineer atua como um arquiteto de crescimento, unindo visão estratégica de negócios com habilidades técnicas para transformar dados e inteligência artificial em receita previsível.

Ele conecta sistemas (CRM, dados de produto, automações de marketing, dentre outros), cria fluxos de prospecção automatizados, treina agentes de IA para personalizar interações em escala e, principalmente, elimina o atrito entre a geração de demanda e a execução comercial.

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Se antes o diferencial estava em ter bons vendedores ou boas listas de prospecção, agora a vantagem competitiva está em quem sabe construir workflows inteligentes e iterar rápido. O GTM Engineer é, portanto, o “engenheiro de vendas” da era da IA, capaz de transformar sinais dispersos em oportunidades reais. No fim, o papel traduz um movimento maior: a convergência entre dados, tecnologia e estratégia de mercado. Empresas que já apostam nesse perfil, especialmente em SaaS e fintechs, tendem a acelerar ciclos de vendas, reduzir custos de aquisição e criar operações muito mais resilientes.

No caso da Vanta, por exemplo, uma plataforma de compliance, o GTM Engineer foi responsável por criar uma fonte única de verdade, combinando dados de diferentes fontes via lógica inteligente de cascata e filtragem, para que apenas os valores mais confiáveis sejam inseridos nos campos do CRM, além de aplicar um agente de IA para realizar pesquisas automáticas de contas quando um vendedor “reclama” de um cliente como, por exemplo, escanear sites, identificar indicadores técnicos (maturidade em compliance, ferramentas usadas) e gerar resumos dentro do CRM para o vendedor.

O desafio da venda enterprise é gigante para todos

Nas vendas B2B enterprise, o maior desafio é lidar com a complexidade dos ciclos de compra. Cada negociação envolve múltiplos decisores que vão desde o time técnico ao financeiro e jurídico, o que torna os processos longos, cheios de etapas de aprovação e altamente sensíveis a riscos. Mais do que vender uma solução, é preciso conquistar confiança e demonstrar resiliência, compliance e ROI claro para justificar um investimento de alto impacto.

Outro ponto crítico é a diferenciação em mercados saturados. Como muitas soluções parecem similares, a disputa não acontece apenas em torno de funcionalidades, mas da narrativa, da clareza de resultados e da capacidade de provar valor estratégico para o negócio do cliente. Isso exige não só personalização e profundidade técnica, mas também forte coordenação interna entre vendas, produto, jurídico e customer success para entregar consistência.

A venda enterprise para grandes empresas é um jogo de orquestração e credibilidade: alinhar diversos stakeholders, eliminar atritos internos e posicionar a solução como um parceiro de longo prazo. No caso de Antropic e OpenAI havia um desafio claro de diferenciação no mercado: a saída foi usar Inteligência Artificial para dobrar e até triplicar a base de leads, qualificar os mesmos através de um scoring próprio e assim focar na seniorização do time comercial, tirando a parte de pesquisa e direcionando os mesmos para pitchs mais arrojados e “pinçados” de acordo com as dores de cada classificação de leads.

Na Canva, a realidade não era diferente: como identificar, dentre tantos usuários no modo freemium os qualificados para contratarem produtos enterprise e realizar o upsell? A saída foi unificar dados, aplicar sinais e gerar previsões e segmentações para direcionar o time de enterprise sales e não aumentar o CAC de forma desproporcional.

O futuro dos CRMs incumbentes

As plataformas de CRM incumbentes se tornaram gigantes corporativos: complexos, caros, cheios de customizações e, muitas vezes, mal utilizados (há estudos que mostram que menos de 30% dos dados em CRMs estão limpos e atualizados). O resultado é que, em muitas empresas, o CRM virou mais uma fonte de fricção do que um verdadeiro motor de crescimento.