Você abre o chat, descreve o seu problema em três linhas e recebe uma resposta em vinte segundos. Organizada, bem escrita, mais clara do que muita consultoria que você já pagou.
E aí bate aquela sensação boa de que o assunto foi resolvido.
Eu vejo isso toda semana. Empresário chega na mentoria com a resposta pronta na mão. Perguntou para a inteligência artificial por que as vendas caíram, ela respondeu, e ele já começou a executar.
Na maioria das vezes a resposta está correta. O problema é que ela está correta para uma empresa que não é a dele.
A resposta é certa em geral e errada no particular
A inteligência artificial responde muito bem sobre o que é comum a todas as empresas.
Se você perguntar por que uma equipe comercial perde venda, ela vai listar os motivos que de fato fazem equipes comerciais perderem venda. Nenhum deles é mentira.
Só que a sua empresa não é a média das empresas. Ela é uma, com a sua equipe, o seu histórico, o seu cliente e os seus vícios de operação. E a IA não viu nada disso.
Ela respondeu a partir de duas coisas apenas: o que você contou naquelas três linhas, e o que já foi escrito sobre o assunto em outros lugares. É por isso que a resposta chega tão bem redigida e tão genérica ao mesmo tempo.
O que ela sabe da sua empresa é só o que alguém contou
Essa parte confunde muita gente, então deixa eu ser claro.
Um agente de inteligência artificial é um programa que trabalha com três coisas: a informação que alguém colocou nele, as regras que alguém configurou e o histórico registrado em algum lugar. Um chatbot é mais simples, responde dentro do que foi escrito antes.
Nenhum dos dois passeia pela sua empresa.
O agente não observa a sua rotina. Não escuta a conversa do vendedor com o cliente. Não percebe que a sua recepcionista faz tudo certo às segundas e se perde nas sextas. Entrega exatamente o que foi configurado para entregar.
E ele não aprende sozinho com o uso. Quando um agente melhora, não foi ele que evoluiu. Foi alguém que olhou o resultado, entendeu o que estava saindo errado e reconfigurou.
Ou seja: a qualidade da resposta depende da qualidade da informação que entrou. Se o que entrou foi a sua percepção de que “as vendas caíram”, a resposta vai ser sobre vendas em geral.
Uma cena real de mentoria
Há poucos dias eu acompanhei uma mentoria em que a responsável pelo marketing fez algo que eu acho ótimo. Por conta própria, usou inteligência artificial para auditar a operação de anúncios e chegou com os achados na reunião.
E eram bons. Boa parte dos cliques pagos nem chegava a abrir a página de destino. O público recebia o mesmo anúncio repetidas vezes porque o alcance geográfico estava apertado demais. Existia uma plataforma relevante do setor em que a empresa sequer tinha perfil criado.
Tudo verdade. E tudo isso ela conseguiu ver porque o dado estava ali, na tela, disponível para ser lido.
Mas teve uma recomendação diferente das outras. A IA sugeriu abandonar a página de destino e mandar o anúncio direto para a conversa. Tecnicamente faz sentido. Menos etapa, menos perda no caminho.
E naquela empresa teria sido um erro. A página cumpria uma função que não aparecia em relatório nenhum: ela filtrava. Quem chegava do outro lado já sabia o que ia encontrar. Sem esse filtro, o volume de conversa sobe e a equipe passa o dia atendendo quem nunca ia fechar.
A IA não tinha como saber disso. Ninguém tinha contado para ela quem era aquele cliente e como aquela equipe trabalhava.
O mesmo sintoma, causas diferentes
Numa clínica de estética, a IA recomenda responder o cliente mais rápido. Impecável. Só que ali o problema não é velocidade, é que ninguém tem a função de responder. As mensagens chegam num aparelho que é de todo mundo, ou seja, de ninguém.
Numa empresa B2B, a IA devolve um modelo de proposta melhor do que o que está em uso. Também está certa. Só que ali não se perde negócio na proposta. Perde três semanas antes, quando o vendedor não entendeu o que o cliente precisava e apresentou a solução errada com uma diagramação linda.
Numa concessionária, a IA sugere uma régua de contato para quem já comprou. Faz todo sentido. Só que o histórico daquele cliente está na cabeça do vendedor que atendeu, e não em lugar nenhum consultável. A régua vai disparar mensagem sem contexto para quem esperava ser reconhecido.
Três empresas, o mesmo sintoma aparente, três causas diferentes. E a mesma resposta correta não serviria para nenhuma das três.
O problema não é usar IA. É pular a etapa anterior
Eu uso inteligência artificial todos os dias e não abro mão dela. Ela me poupa horas e me ajuda a enxergar padrão onde eu veria só volume. O que eu não faço é usar a resposta dela como diagnóstico.
Na Podium a gente trabalha com um princípio que atrapalha a vida de quem quer resposta rápida: não existe solução universal. Empresas parecidas têm causas diferentes para o mesmo sintoma. Por isso a compreensão vem antes da recomendação, sempre.
A inteligência artificial inverteu essa ordem para muita gente. Ficou tão fácil obter uma recomendação que entender o problema virou etapa opcional.
E aqui eu preciso ser honesto sobre o que eu não vou fazer neste texto.
Eu não vou escrever o passo a passo de como você deve usar IA na sua empresa. Não é por estar guardando o conteúdo bom para vender depois. É porque eu não faço ideia de qual é a sua situação. Se a informação do seu cliente não está registrada em lugar nenhum, ferramenta nenhuma resolve. Se o processo existe mas ninguém segue, é outro caminho. Se é seguido e mesmo assim o resultado não vem, é um terceiro. Publicar uma receita única para os três seria irresponsabilidade minha.
As perguntas que você precisa responder antes de agir
O que eu consigo fazer daqui é te entregar as perguntas. Elas valem mais do que a resposta que você recebeu.
A primeira: o que exatamente eu perguntei? Se você descreveu um sintoma, recebeu uma resposta sobre o sintoma. “As vendas caíram” é sintoma. “Os clientes que pediram orçamento em agosto não voltaram e ninguém ligou para eles” é informação.
A segunda: de onde veio o que eu contei para ela? Da sua impressão, da sua memória, ou de algo registrado que você conseguiria mostrar para outra pessoa?
A terceira: se essa recomendação estiver errada, o que quebra? Testar um texto de anúncio é barato. Mudar a forma como o cliente chega até você não é.
E a quarta, que costuma ser a mais desconfortável: existe alguém aqui dentro que sabe o suficiente sobre a nossa operação para dizer se isso serve para a gente? Se a resposta for não, o seu problema nunca foi de tecnologia.
Quando essas quatro têm resposta, a inteligência artificial vira uma ferramenta absurdamente boa. Ela para de dar palpite sobre a sua empresa e passa a trabalhar com o que ela realmente é.
Enquanto não têm, você continua recebendo respostas certas e aplicando no lugar errado. E o perigo é esse: resposta certa dá segurança. Você executa com convicção uma coisa que nunca foi para você.
Se você leu as quatro e percebeu que não sabe responder nenhuma com firmeza, isso não é defeito seu. É o retrato de uma operação que ainda não foi olhada de perto por alguém de fora.
É isso que a gente faz no diagnóstico comercial. Eu olho a sua operação, entendo onde o resultado está vazando e digo qual é a causa, antes de qualquer recomendação de ferramenta.
Andrey Ferraz, fundador da Podium 360 Empresarial.