A IA em empresas B2B deixou de ser promessa para virar parte do dia a dia e já está mudando como as equipes comerciais atuam!

Dessa forma, entender como a inteligência artificial está sendo aplicada nas estratégias de lançamento de mercado (ou Go-to-Market, em inglês) pode ajudar você a identificar oportunidades e acelerar seus próprios resultados.

Neste artigo, vamos apresentar os principais dados e tendências do estudo Panorama da Adoção de IA em Estratégias Go-To-Market, da Copy.ai, e mostrar como aplicar esses aprendizados na sua rotina comercial. Vamos nessa?

Principais Insights deste artigo

  • O Go-to-Market (GTM) é uma estratégia essencial para empresas B2B, envolvendo desde o planejamento de um produto ou serviço até a entrega dele ao cliente.
  • Atualmente, 72% das empresas já utilizam IA em alguma etapa do negócio, com 81% das times de vendas experimentando a tecnologia no seu cotidiano.
  • Setores como serviços financeiros, tecnologia e indústria lideram a adoção prática da IA em estratégias comerciais.
  • Qualidade dos dados, integração de sistemas e capacitação das equipes são os principais desafios na implementação da IA.
  • Assistentes virtuais, como a Ava do Agendor, são uma grande tendência na hora de simplificar tarefas comerciais e ajudar equipes de vendas a serem mais estratégicas e produtivas.

O que é Go-to-Market e qual sua importância para empresas B2B

A expressão Go-to-Market (ou GTM) é o nome dado à estratégia que uma empresa utiliza para levar seus produtos ou serviços ao mercado.

Ela engloba todas as etapas necessárias para alcançar o cliente ideal — do planejamento de marketing e vendas até a entrega da solução.

Mais do que um plano de lançamento, o GTM é um modelo de operação comercial. Ele define:

  • Quem você quer atingir (persona, ICP);
  • Como você vai se posicionar (mensagem, canais);
  • Que recursos vai usar (equipe, ferramentas, processos);
  • Como vai medir sucesso (KPIs, metas, ROI).

Uma estratégia de GTM bem estruturada reduz riscos, aumenta a eficiência das equipes e acelera os resultados — especialmente em mercados B2B, onde o ciclo de vendas é mais complexo e consultivo.

Como a IA está transformando estratégias de Go-to-Market?

Não dá mais pra ignorar: a IA em empresas B2B está mudando a forma como as estratégias de Go-to-Market são planejadas e colocadas em prática.

Ao automatizar processos, prever comportamentos e personalizar interações, a IA ajuda times comerciais a agirem com mais inteligência e menos esforço.

De acordo com o relatório, empresas que usam IA em suas estratégias de GTM estão colhendo benefícios reais, como:

  • Redução no custo de aquisição de clientes com campanhas mais precisas e segmentadas;
  • Previsões de comportamento com até 85% de precisão, melhorando o forecast de vendas;
  • 72% das empresas usam IA em pelo menos uma função de negócio;
  • 81% dos times de vendas estão testando ou já implementaram IA nas rotinas;
  • 92% dos projetos de IA mostram retorno positivo sobre o investimento em até 14 meses;
  • 5% das empresas já reportaram ROI superior a 8x o valor investido.

Em outras palavras: enquanto muitas empresas ainda operam no modo manual, as que adotam IA ganham vantagem competitiva desde o primeiro contato com o cliente até o fechamento da venda.

Principais níveis de maturidade da IA nas empresas B2B

Apesar do avanço da implementação de IA em empresas B2B, a maioria das organizações ainda está em estágios iniciais ou intermediários da jornada.

Como veremos a seguir, há desafios importantes a serem superados para escalar a IA com eficiência.

O relatório propõe um modelo de maturidade dividido em cinco níveis — que ajudam a entender onde sua empresa está e o que precisa ser feito para evoluir:

  • Nível 1: sem IA – Processos manuais, decisões baseadas na intuição e nenhuma automação.
  • Nível 2: automação básica – Uso de IA em tarefas operacionais, como preenchimento de CRM ou envio de emails.
  • Nível 3: IA aumentada – Aplicação em fluxos de trabalho como prospecção, campanhas e análise de dados.
  • Nível 4: IA incorporada – A IA já faz parte da tomada de decisão e está presente no dia a dia de diferentes áreas da empresa.
  • Nível 5: IA como motor estratégico – A empresa opera com IA no centro do negócio, criando novas oportunidades e diferenciais competitivos.

Hoje, apenas 26% das empresas conseguiram escalar projetos de IA além da fase piloto.

Isso mostra o tamanho da oportunidade — e o quanto quem sair na frente pode se destacar no mercado.

Evolução da IA nas empresas B2B por setor

Mesmo que a IA em empresas B2B esteja ganhando força de forma geral, alguns setores estão avançando mais rápido na aplicação prática da tecnologia.

Segundo o estudo da Copy.ai, setores como serviços financeiros, tecnologia e indústria/manufatura estão entre os líderes em adoção de IA, com planos agressivos de expansão nos próximos meses.

Confira a seguir como cada um desses segmentos está utilizando IA para gerar mais eficiência, precisão e resultados comerciais.

1. Serviços financeiros

O setor financeiro é um dos que mais avançaram na adoção da IA em seus processos comerciais.

De acordo com o relatório, 67% das empresas do setor já utilizam IA em suas operações, e 90% pretendem expandir esse uso no próximo ano.

Nas estratégias de Go-to-Market, a IA tem sido aplicada para:

  • Automatizar análises de risco e modelos de segmentação de clientes;
  • Criar abordagens comerciais mais consultivas com propostas personalizadas de acordo com as informações fornecidas;
  • Identificar oportunidades de cross-sell e up-sell com base no comportamento do cliente;
  • Otimizar jornadas digitais, usando chatbots e assistentes virtuais para qualificação e suporte.

Para empresas financeiras B2B, a IA virou uma aliada para tornar a comunicação mais precisa e o relacionamento mais próximo — sem comprometer a escalabilidade.

2. Tecnologia

Empresas de tecnologia estão naturalmente entre as mais preparadas para incorporar IA às suas estratégias de GTM.

Segundo o estudo, 53% das organizações desse setor já usam IA, e 86% planejam ampliar o uso em 2025.

Nesse contexto, a IA está sendo usada para:

  • Otimizar campanhas de geração de demanda, com segmentações mais inteligentes;
  • Automatizar nutrição de leads com personalização baseada em comportamento;
  • Acelerar a qualificação de oportunidades com pontuação preditiva;
  • Criar conteúdo técnico sob demanda, como whitepapers, apresentações e artigos.

O diferencial está na velocidade de execução: empresas de tecnologia têm se destacado por criar ciclos de aprendizado rápidos, testando e ajustando o uso da IA em tempo real para melhorar a performance comercial.

3. Indústria e manufatura

Mesmo em um setor mais tradicional, a IA vem se consolidando como uma ferramenta-chave para melhorar a performance comercial. O relatório aponta que 50% das empresas de manufatura já adotaram IA e 80% planejam ampliar o uso.

Nas estratégias de Go-to-Market, os principais usos são:

  • Previsão de demanda e análise de comportamento de clientes B2B com base em dados históricos;
  • Automação de processos de pré-venda e follow-up, com fluxos inteligentes baseados em gatilhos;
  • Criação de materiais técnicos e apresentações comerciais para clientes com IA generativa, otimizando o tempo da equipe de marketing.

Para empresas da indústria, a IA não só melhora a eficiência comercial, como também ajuda a alinhar vendas com produção. Assim, evitando desperdícios e otimizando os recursos do time de vendas.

Benefícios reais da IA em processos Go-to-Market

Como você viu, a integração da IA em empresas B2B está gerando ganhos concretos em diversas frentes do Go-to-Market.

De acordo com o estudo, empresas que implementaram IA nas suas estratégias de prospecção relataram aumento de até 50% nas conversões. Em outro caso, um simples chatbot com IA gerou mais de US$ 10 milhões em receita adicional.

Desde a produtividade até a experiência do cliente, os impactos vão muito além da automação básica — e os dados do estudo da Copy.ai comprovam isso.

Confira abaixo os principais benefícios e como aplicá-los na prática:

Aumento da produtividade nas equipes de vendas e marketing

Um dos ganhos mais visíveis é o aumento da produtividade.

Com a IA assumindo tarefas repetitivas, os times têm mais tempo para atividades estratégicas e de alto valor, como o relacionamento com leads qualificados e o fechamento de negócios.

Como a IA ajuda nisso:

  • Automatiza follow-ups de vendas com base em gatilhos de comportamento (ex.: abertura de e-mails, visitas no site);
  • Gera rascunhos de e-mails personalizados com base no perfil do lead;
  • Organiza informações no CRM, preenchendo dados automaticamente;
  • Sugere próximos passos com base no estágio do lead no funil.

Dica prática: use ferramentas com IA generativa para redigir e-mails comerciais, propostas e até roteiros de call. Isso reduz drasticamente o tempo gasto em tarefas de pré-venda.

Redução no tempo de resposta e no ciclo de vendas

A IA permite respostas rápidas e automáticas, que mantêm o lead engajado e aceleram a movimentação no pipeline. Isso impacta diretamente o ciclo de vendas — que tende a ficar mais curto e eficiente.

Como colocar a IA em prática:

  • Chatbots com IA oferecem atendimento instantâneo e qualificado no primeiro contato;
  • Plataformas de IA detectam comportamentos de compra e disparam comunicações no momento certo;
  • Sistemas preditivos indicam quais oportunidades têm maior chance de fechamento, ajudando a priorizar esforços.

Dica prática: configure automações com IA para acionar mensagens personalizadas assim que o lead executar uma ação relevante (como baixar um material ou visitar uma página de produto).

Qualificação de leads mais precisa e escalável

Ao cruzar dados de comportamento, engajamento e firmográficos, a IA melhora a qualidade da qualificação. Isso evita perda de tempo com leads frios e aumenta as chances de conversão dos leads certos.

Como a IA atua nesse processo:

  • Classifica leads automaticamente com base em probabilidade de conversão;
  • Monitora interações em múltiplos canais (e-mail, site, redes sociais);
  • Identifica a intenção de compra a partir de sinais como tempo de navegação ou tipo de conteúdo consumido.

Dica prática: implemente um lead scoring inteligente com IA e integre ao seu CRM. Isso permite que o time de vendas foque nos leads com maior potencial — e com muito mais agilidade.

Personalização em escala: mais conversão, menos esforço

A IA permite entregar experiências altamente personalizadas para cada lead, mesmo em grande volume. Isso significa que você pode falar diretamente com o interesse de cada perfil, sem sobrecarregar sua equipe.

Aplicações práticas da personalização com IA:

  • Geração de conteúdos sob medida com base no setor ou cargo do lead;
  • Campanhas automatizadas que se ajustam em tempo real ao comportamento do usuário;
  • Recomendações de produtos ou serviços com base em histórico de navegação.

Dica prática: use IA para adaptar a linguagem de e-mails e páginas do seu site de acordo com o segmento ou cargo do visitante. Isso aumenta a taxa de cliques e reduz a taxa de rejeição.

Desafios que ainda limitam o avanço da IA

Apesar dos resultados promissores, o caminho até um uso estratégico da IA ainda exige atenção e preparo.

O estudo da Copy.ai aponta três grandes barreiras enfrentadas pelas empresas B2B:

  1. Qualidade dos dados: IA só funciona bem com dados consistentes. Empresas com bases desatualizadas ou desorganizadas têm dificuldade para obter insights relevantes;
  2. Integração entre sistemas: ferramentas isoladas limitam o potencial da IA. A falta de integração entre CRM, automação de marketing e outras plataformas é um gargalo comum;
  3. Capacitação dos times: muitos profissionais ainda não sabem como aproveitar a IA no dia a dia. Faltam treinamentos práticos e cultura de experimentação.

Superar esses obstáculos é essencial para transformar o uso da IA em um diferencial competitivo real.

E, como mostram os dados, quem já está investindo de forma consistente está colhendo os frutos — e se distanciando da concorrência.

Como implementar a IA em empresas B2B?

A implementação da IA em empresas B2B pode parecer complexa à primeira vista. Na prática, esse processo deve ser feito de forma gradual, com testes controlados.

Mais do que adotar ferramentas de última geração, o segredo está em alinhar tecnologia, dados e pessoas para transformar a IA em um motor de eficiência dentro da sua estratégia de Go-to-Market.

A seguir, você confere um passo a passo prático para iniciar essa jornada com o pé direito!

1. Mapeie os processos GTM que mais consomem tempo

Antes de sair testando ferramentas, é essencial identificar onde a IA pode gerar valor de verdade no seu processo comercial. Um bom ponto de partida é mapear atividades que:

  • São repetitivas e operacionais (ex: follow-ups, atualizações no CRM);
  • Demandam análise de dados e previsões (ex: forecast de vendas, lead scoring);
  • Dependem de conteúdo personalizado em escala (ex: e-mails, propostas, landing pages).

Dica prática: reúna líderes de marketing, vendas e RevOps para discutir gargalos operacionais. Isso ajuda a encontrar oportunidades reais para aplicar IA com foco em produtividade ou conversão.

2. Comece com pequenos projetos-piloto

O relatório aponta que 74% das empresas ainda estão em fases iniciais de adoção, justamente por tentarem implementar IA de forma muito ampla logo de cara.

Por isso, o recomendado é começar com um piloto simples, de escopo bem definido. Por exemplo:

  • Automatizar o envio de e-mails de prospecção;
  • Implementar um chatbot para captação e qualificação inicial de leads;
  • Usar IA para gerar conteúdos SEO otimizados com base em palavras-chave estratégicas.

Dica prática: escolha um projeto com baixo risco, mas que permita medir resultados claros (como conversão, tempo de resposta ou volume de leads gerados).

3. Garanta a qualidade dos dados

A IA só funciona bem quando os dados são limpos, atualizados e organizados. Segundo o estudo, esse é um dos principais gargalos enfrentados por empresas que tentam escalar o uso da tecnologia.

Sem uma boa base de dados, as sugestões da IA podem ser imprecisas — ou até prejudicar suas ações comerciais.

Ações recomendadas:

  • Revise e padronize os dados no seu CRM;
  • Elimine duplicidades, informações incompletas ou campos sem uso;
  • Crie uma rotina de atualização de dados (manual ou automatizada).

Dica prática: integre seu CRM com ferramentas de enriquecimento de dados para garantir que os leads e oportunidades estejam sempre com as informações corretas e completas.

4. Escolha ferramentas compatíveis com sua operação

Não faltam opções de ferramentas com IA no mercado — mas isso não significa que todas vão funcionar para o seu time.

O ideal é buscar soluções que complementem seus processos atuais, e não que exijam mudanças drásticas na operação.

Critérios para considerar na escolha:

  • Integração com seu CRM e plataformas de marketing;
  • Facilidade de uso para o time (como uma interface amigável);
  • Suporte e treinamento disponíveis em português;
  • Capacidade de personalização dos fluxos de IA;
  • Relatórios claros para acompanhar os resultados.

Dica prática: comece testando versões gratuitas ou testes grátis de ferramentas. Avalie a curva de aprendizado do time e só depois formalize a contratação.

5. Treine o time e crie uma cultura orientada à IA

A tecnologia por si só não resolve nada se o time não souber como usá-la.

Um ponto forte trazido pelo estudo da Copy.ai é a necessidade de capacitar as pessoas para interagir com a IA e extrair valor dela no dia a dia.

Ações para fomentar essa cultura:

  • Promova workshops internos com foco prático;
  • Compartilhe casos de uso e resultados do piloto com a equipe;
  • Nomeie um ou mais “embaixadores da IA” que possam liderar essa frente no time;
  • Estimule a experimentação — sem medo de errar.

Dica prática: comece usando IA para apoiar atividades que o time já executa (como sugestões de e-mail ou agendamento de reuniões). Isso ajuda a quebrar o gelo e gerar confiança na tecnologia.

6. Meça os resultados e otimize continuamente

Por fim, um dos maiores erros de quem implementa IA é esquecer de acompanhar os resultados.

O estudo mostra que empresas que monitoram KPIs de IA com frequência conseguem escalar seus projetos com mais rapidez e menos atritos.

Defina indicadores claros para cada projeto-piloto, como:

  • Taxa de conversão de leads;
  • Tempo médio de resposta ao cliente;
  • Redução de tarefas manuais por membro da equipe;
  • ROI direto das ações com IA.

Dica prática: crie uma rotina mensal de análise dos resultados do piloto e envolva líderes das áreas comerciais e de marketing. A partir disso, valide o que funcionou e vá expandindo o uso da IA de forma estruturada.

Comece a implementar IA na sua empresa B2B com a Ava: Assistente Virtual do Agendor!

Gerenciar negociações, priorizar leads, registrar atividades no CRM e ainda encontrar tempo para planejar os próximos passos — tudo isso faz parte da rotina de quem trabalha com vendas.

Mas e se uma inteligência artificial pudesse te ajudar com essas tarefas, de forma automatizada e inteligente?

Essa é a proposta da Ava, a nova assistente virtual de vendas do Agendor, que funciona 24/7 no WhatsApp.

Com a Ava, seu time comercial ganha uma verdadeira copilota, que:

  • organiza sua rotina de tarefas, reuniões e visitas;
  • sugere ações proativamente, com base no histórico de cada cliente; e
  • envia alertas sobre oportunidades importantes que não podem passar despercebidas.

Ela interpreta dados em tempo real e entrega recomendações práticas, ajudando vendedores e gestores a tomarem decisões mais rápidas e embasadas. Tudo isso integrado ao CRM mais fácil de usar do mercado.

E o melhor: a Ava aprende com o seu jeito de trabalhar, se tornando mais eficiente a cada interação.

Se sua meta é vender com mais estratégia e menos esforço operacional, está na hora de ter uma assistente virtual de verdade ao seu lado. Com a Ava, você ganha mais tempo, mais controle e, claro, mais resultados.

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