A Gartner entrevistou 413 líderes de martech no ano passado. 89% esperavam um benefício significativo para o negócio com agentes de IA. Apenas 45% disseram que seus fornecedores atuais realmente entregaram esses resultados.
Essa lacuna não é aleatória. Depois de conversar com milhares de líderes de GTM que testaram IA e se queimaram, percebi que as falhas quase sempre se resumem aos mesmos quatro erros, e todos acontecem antes da implantação. Escolhem a ferramenta errada. Esperam mágica no primeiro dia. Pulam o alinhamento entre stakeholders. Ou definem metas que nunca foram realistas.
A solução não é uma IA melhor, é fazer perguntas melhores antes de comprar.
A avaliação óbvia (e por que ela não funciona)
A forma como a maioria dos times avalia IA para GTM é rodar um teste, olhar o resultado e comparar com o que o time faz manualmente. Alimentar com algumas contas, deixar enviar alguns e-mails, avaliar a qualidade. Escolher a que tem a melhor demo.
Isso parece razoável e justo. Mas deixa de fora quase tudo o que importa.
Não testa se suas expectativas são realistas para o seu estágio. Não revela o desalinhamento entre stakeholders que vai matar o projeto na revisão de três meses. Não diz se o seu processo está sequer pronto para a IA acelerar. E não ajuda a descobrir se você está resolvendo uma tarefa quando deveria estar resolvendo um sistema.
Já conversei com times que rodaram pilotos impecáveis com seus fornecedores e mesmo assim fracassaram em produção porque nunca fizeram as perguntas que ficam por baixo do teste. Estas são as quatro com que eu sempre começo (até com nossos próprios clientes).
Pergunta 1: Como é, de fato, o "bom" para nós?
É aqui que a maioria dos times erra primeiro. A resposta depende inteiramente de onde você está.
Se você é uma empresa pequena montando outbound ou inbound pela primeira vez, a IA pode parecer um resultado 10x. Mas seja honesto sobre o que está por trás disso: você está indo de zero a um. Qualquer programa estruturado, mesmo totalmente manual, produziria ganhos dramáticos. A IA só leva você até lá mais rápido.
Se você é uma organização madura, com um processo de GTM que funciona, 10x está fora de cogitação, e quem promete isso está vendendo fantasia. O que é realista é uma melhora de 20 a 30% com melhor processo, melhor cobertura e mais velocidade. Isso ainda é enorme em escala e vale um investimento sério. Mas exige que você entre com o número certo na cabeça.
Os times que têm sucesso definem metas com base no ponto de partida real, não no case de um fornecedor sobre uma empresa em um estágio completamente diferente.
Pergunta 2: Em quanto tempo isso deveria realmente dar resultado?
Se você já tem um processo de GTM que funciona (mensagens que convertem, listas que performam, um processo que os vendedores seguem), é possível ver resultados da IA em cerca de duas semanas. É mais ou menos o tempo necessário para montar a infraestrutura, como caixas de e-mail, sequências e templates, e deixar o sistema começar a rodar.
Se o seu processo está quebrado, ou se você está construindo um do zero, a IA não vai consertar isso. Ela só vai executar o playbook errado mais rápido e em maior escala. Você ainda precisa descobrir o que funciona, e essa fase de testes leva tempo. Geralmente até três meses.
Isto é o que a maioria das pessoas não quer ouvir: a IA acelera um processo que funciona. Ela não cria um. Os times que aceitam isso e se comprometem com a fase de iteração são os que vencem. Os que esperam milagres na primeira semana abandonam depois de 90 dias e culpam a ferramenta.
Pergunta 3: Todos os envolvidos concordam, de fato, sobre o que significa sucesso?
Já vi isso matar mais implantações de IA do que tecnologia ruim jamais matou.
Esta é uma versão que já vi acontecer várias vezes: Vendas é dona do projeto de IA. Implantam um SDR de IA, ele começa a entregar leads em duas semanas, o trabalho manual cai. Sucesso, certo?
Aí chega a revisão de três meses. O sponsor executivo queria uma transformação estratégica, não um único caso de uso. O Marketing está incomodado com mensagens de e-mail que não aprovou. O RevOps vê aquilo como mais uma ferramenta empilhada em uma stack inchada.
Cada um tinha uma definição diferente de sucesso. Ninguém escreveu essas definições. O projeto é encerrado mesmo estando funcionando.
Antes de comprar qualquer coisa, reúna todos os stakeholders em uma sala: vendas, marketing, RevOps, seu sponsor executivo. Escreva o que "sucesso" significa para cada um deles. Volte a esse documento em cada check-in. Isso parece gestão básica de projetos porque é. Mas quase ninguém faz, e é o motivo mais comum para programas de IA serem cancelados.
Pergunta 4: Estamos resolvendo uma tarefa ou melhorando um sistema?
Olhe para as suas respostas às perguntas de um a três. Aposto que nenhuma delas diz "nosso objetivo é enviar um e-mail melhor".
Se você quer crescer o pipeline em 25%, precisa de mais do que um texto outbound melhor. Precisa encontrar os compradores certos, engajá-los no momento certo, qualificá-los antes que esfriem e entregá-los a um vendedor com todo o contexto. Isso é um sistema, não uma tarefa.
Quando as peças ficam em silos (uma ferramenta inbound, outra outbound, outro fluxo de qualificação), elas quebram de formas difíceis de diagnosticar. Um prospect fala com o seu chatbot e depois recebe um e-mail outbound sem nenhum contexto. Leads são encaminhados errado. O desempenho cai e ninguém sabe dizer qual parte do fluxo falhou.
Quando o sistema funciona em conjunto, ele melhora em conjunto. Cada ponto de contato enriquece o próximo. Os vendedores chegam às ligações com todo o contexto. Os follow-ups fazem referência à demo. Dá para traçar uma linha reta do primeiro contato ao pipeline e à receita.
A maioria dos times de GTM não precisa de mais uma ferramenta pontual. Precisa que o processo funcione como uma coisa só, conectada.
O ponto de partida, não a linha de chegada
Se você responder honestamente a essas quatro perguntas, vai chegar a algo assim:
"Somos uma organização madura que busca crescer o pipeline de 20 a 30%. Temos um processo que funciona, então esperamos resultados iniciais em 2 a 3 semanas. Nosso sponsor executivo quer crescimento de pipeline, o RevOps quer menos ferramentas, vendas quer menos trabalho manual e o marketing quer resposta mais rápida aos leads. Precisamos de um sistema, não de uma solução pontual."
Isso não é uma estratégia, é mais um esboço. Mas é o esboço certo. Um que define expectativas realistas e dá a você uma estrutura para avaliar se uma ferramenta de IA realmente vai funcionar para o seu time.
O pior que você pode fazer é comprar com base em uma demo, definir metas com base no melhor case de um fornecedor e pular o trabalho de alinhamento. É assim que os 55% de líderes decepcionados do estudo da Gartner chegaram lá.
Se você quer conversar sobre como isso fica para a sua organização especificamente, teremos prazer em ajudar.
