Por que sua estratégia de IA não está gerando ROI e como consertar isso

Todo mundo está falando sobre como estão usando a IA. Os vendedores resumem as ligações, os profissionais de marketing escrevem e-mails, as equipes de produtos discutem novos recursos. Parece que a forma como o trabalho é feito está mudando. Mas pergunte como a IA se encaixa em seu dia de trabalho real e a maioria dirá: “Eu copio minhas anotações no ChatGPT, recebo uma resposta e colo de volta em meu documento”.

Isso não é transformação – isso é tradução. O equivalente digital de imprimir um e-mail apenas para lê-lo. Os vencedores não serão os melhores instigadores. Serão eles que projetarão sistemas que pensam com eles.

Sua estratégia de ROI de IA não está funcionando – aqui está o porquê

A pesquisa da McKinsey mostra que quase oito em cada 10 empresas relatam o uso de IA generativa – mas muitas delas não relatam nenhum impacto significativo nos resultados financeiros. Respire fundo e deixe isso penetrar – o que você está fazendo hoje não está funcionando.

O potencial para genAI em equipes GTM é enorme, mas o atalho do chatbot atrasa esse valor. Ele substitui o design do sistema por perguntas e respostas superficiais, adiando a verdadeira transformação. Existem duas desconexões principais na conversa AI-ROI:

• Os CEOs assumem que o valor da IA ​​reside na eficiência através da redução do número de funcionários.
• As equipes de GTM buscam as ferramentas erradas ou não conseguem reimaginar os aplicativos certos que proporcionam ROI.

Os CMOs muitas vezes se apoiam no mandato da eficiência, mas a eficácia é o que gera valor. Seu CEO precisa de ambos. Veja como fundamentar essa abordagem:

• Melhores insights (eficácia): A IA comprime a distância entre o conhecimento e a decisão, permitindo que as equipes girem mais rapidamente, detectem padrões mais cedo e aproveitem oportunidades que outros perdem.
• Otimização de processos (eficiência): A IA reforça fluxos de trabalho vencedores, elimina variações e reduz as taxas de erros, melhorando a conversão e liberando capacidade estratégica.

Tradução do CEO: O AI ROI não se trata apenas de economia de mão de obra. Trata-se de sistemas mais rápidos, mais inteligentes e estruturalmente alinhados ao crescimento. Simplifique sua mensagem em duas alavancas: eficiência e eficácia.

Aprofunde-se: os profissionais de marketing relatam um aumento no ROI à medida que a genAI passa do piloto à prática

A dualidade das estratégias de IA

A eficiência otimiza o processo. A eficácia escala a inteligência. Os chatbots não fazem nada disso. Eles são úteis para perguntas e respostas ad hoc, mas desconectados da execução do GTM. Em vez de fragmentar as equipes com chatbots ad hoc ou gêmeos digitais que parecem impressionantes, mas oferecem pouca economia de custos ou desempenho, concentre-se no ROI tangível – economia de custos por meio da eficiência e aumento do desempenho por meio da eficácia.

• A ideia certa: Automatize cargas de trabalho operacionais para reduzir o esforço manual e melhorar a precisão, velocidade e consistência na execução.
• A ferramenta certa: GenAI (não chatbots) configurado com regras de negócios e conhecimento rico que agilizam processos e melhoram a qualidade das decisões.

GenAI como otimização de processos: estratégia de eficiência

Procure maneiras de automatizar tarefas operacionais para aumentar a velocidade e a produtividade. Quantos relatórios levam um dia inteiro por semana para um funcionário de operações compilar? Quantos relatórios de campanha sua equipe cria por mês? Essas são tarefas necessárias, mas consomem muito tempo – e quando alguém está doente ou de férias, o progresso fica paralisado.

Como CMO, certa vez exigi essa disciplina. Foi o que há de mais moderno. Agora está obsoleto. É aqui que a IA deve trabalhar. As funções operacionais centradas em processos rotineiros devem ser o primeiro alvo do CMO. Pode parecer abrupto, mas estas funções serão quase eliminadas dentro de dois a três anos. Se você ainda não implantou projetos nessa área, já está atrasado.

Enquanto escrevo isto, também estou construindo um fluxo de trabalho de IA de 30 etapas que faz a engenharia reversa da estratégia GTM de uma empresa a partir de seu site – mapeando públicos, capacidades, mensagens e muito mais. Ele roda em aproximadamente 1.000 linhas de Python e mais de 200 linhas de JavaScript, usando PNL, NER e clustering de entidades para extrair, validar e priorizar insights. Isso é possível hoje.

Como cheguei aqui? Segui um conselho: use o ChatGPT para esboçar uma especificação funcional e, em seguida, implante-a em uma ferramenta de automação de baixo código, peça por peça. O amplo conhecimento geral do chatbot é perfeito para este caso de uso.

Tradução do CEO: Reduz os custos operacionais, reduz o tempo de atraso nas decisões e aumenta a confiança nas decisões baseadas em dados.

GenAI como infraestrutura de conhecimento: estratégia de eficácia

Você começa com IA para obter velocidade, então algo dá errado (ou seja, uma alucinação, uma resposta errada ou uma sugestão genérica que ignora a realidade do seu negócio). Isso é normal – mas também é um sinal.

Este é o momento em que você percebe que rápido não é o objetivo. Você precisa correto. Você precisa de contexto. E você precisa que tudo seja dimensionado com precisão. É aí que você gira — de assistente para estrategista, de velocidade para veracidade.

Como isso funciona na prática? Pense na frequência com que as equipes recriam a mesma apresentação, campanha ou sequência de mensagens porque a última versão está enterrada na pasta de alguém. As vendas usam um insight, o marketing outro, as equipes de produto ainda outro. E muitas vezes, pegamos o botão fácil, apresentando ideias erradas a um cliente em potencial ou ancorando um novo conteúdo em suposições desatualizadas.

Essa é a lacuna de eficácia – quando o insight organizacional é isolado e distribuído de forma desigual entre equipes críticas de GTM. Só piora à medida que a complexidade aumenta. Vários produtos, indústrias, personas e geografias tornam as permutações do que “certo” parece quase infinitas.

É aqui que a genAI pode realmente brilhar, embora poucas equipes ainda não tenham percebido isso. O conhecimento de um LLM é genérico e amplo – mas sua estratégia GTM é estreita e profunda. Para desbloquear a eficácia, você deve substituir o conhecimento genérico do LLM por sua própria estratégia GTM.

Assim como os radiologistas usam IA treinada em milhões de imagens médicas – e não chatbots genéricos – para detectar tumores e anomalias, os líderes de GTM precisam de IA treinada em sua estratégia, mensagens e insights do cliente para criar uma verdadeira eficácia.

IA como IP para sua estratégia GTM

Seu conhecimento sobre GTM não é apenas conteúdo – é propriedade intelectual. À medida que a IA transforma em commodity o valor do amplo conhecimento, os modelos de IA treinados por especialistas tornam-se seu fosso de propriedade intelectual – sua principal alavanca para gerar valor e ROI. Trate esse conhecimento como um produto: selecionado, mantido, versionado e implantado em toda a sua organização.

Quando você faz isso, a IA se torna um copiloto em tempo real – não um chatbot, mas um mecanismo de conhecimento que se adapta a aplicações estratégicas e preenche a lacuna entre as necessidades do cliente e do cliente potencial e os elementos GTM que eles precisam entender. Isso se parece mais com a biblioteconomia do que com a ciência da computação – uma lacuna que fica entre o conhecimento técnico e o conhecimento empresarial.

Por mais de dois anos, desenvolvi LLMs treinados por especialistas que transformam o conhecimento organizacional em ativos institucionais para capacitação de vendas e criação de conteúdo. Muitas vezes abrangendo mais de 20.000 linhas de código, esses modelos substituem o entendimento amplo e genérico de um LLM pela inteligência estreita e profunda da estratégia GTM de uma empresa. O resultado: sem engenharia imediata, sem alucinações. As equipes simplesmente conversam com o LLM como fariam com um colega.

Aprofunde-se: a dura verdade sobre o que a IA fará com o GTM

Construindo sua infraestrutura de conhecimento

Este não é o ChatGPT lendo um PDF. É a camada de infraestrutura do seu GTM. O conhecimento proprietário é contextualizado e surge no momento em que suas equipes precisam dele. Você pode começar agora. Reúna os principais elementos da estratégia GTM e coloque-os em um local compartilhado.

Os ativos comuns incluem:

• Objetivos
  • O que você deseja de seus investimentos em GTM?
• Mensagens e posicionamento
  • Comunicação da proposta de valor: Articulação clara do valor exclusivo que sua solução oferece aos públicos-alvo.
  • Posicionamento de mercado: Como se posicionar frente aos concorrentes, enfatizando características e abordagens exclusivas.
• Capacidades e diferenciação
  • Destaque das capacidades do produto: Concentre-se nas principais funcionalidades que se destacam.
  • Análise competitiva: Insights comparativos que mostram onde suas soluções se destacam.
• Personas e seus desafios
  • Solução baseada na necessidade: Aborde os pontos problemáticos e conecte as necessidades aos valores e capacidades.
  • Propostas de valor: Maneiras comprovadas de expressar soluções para cada persona.
  • Segmentação específica por segmento: Adapte as mensagens aos desafios únicos de cada função.
  • Estágios do ciclo de vida: Identifique como as necessidades evoluem ao longo da jornada do cliente.
• Exemplos de conteúdo de sucesso
  • Formato e estilo de escrita: Voz e tom que refletem sua marca.
  • Contexto: Compreensão do público e aplicação de sua estratégia no mundo real.

A abordagem mais eficaz é alimentar esse conteúdo em um armazenamento de vetores (banco de dados semântico) e apontar seu LLM para essa fonte. Eu uso a infraestrutura OpenAI Assistant, que fará a transição para a API Responses em meados de 2026.

Mesmo uma configuração simples usando o File Search cria uma fonte de conhecimento 30-40% mais forte do que um chatbot genérico. Embora sua meta deva ser uma melhoria de 90%, não deixe que a perfeição atrase o progresso. Dados de maior qualidade melhoram a adoção e a confiança — embora exijam uma gestão ativa do conhecimento.

Seus objetivos neste exercício são ter:

• A ideia certa: Codifique a experiência e torne-a utilizável em qualquer lugar.
• A ferramenta certa: Conhecimento proprietário de GTM incorporado em sistemas de IA.
• O resultado certo: Ciclos estratégicos mais rápidos, personalização mais nítida, maior conversão e um mecanismo de execução escalável.

Olhando para o futuro, dentro de três a cinco anos, esta infra-estrutura de conhecimento tornar-se-á padrão em aplicações comerciais B2B. É um ativo portátil — que se conecta a fluxos de trabalho, sistemas CRM e MAP — acessível a todos. Se você ainda não iniciou esse caminho, já está ficando para trás.

Tradução do CEO: Não se trata de reduzir o número de funcionários – trata-se de maior qualidade de sinal, ciclos de insights mais rápidos e maior aproveitamento do GTM.

O ciclo da IA: processo e conhecimento convergem

O processo impulsiona a velocidade. O conhecimento impulsiona a relevância. Juntos, eles redefinem o que é possível no GTM. Quer você comece com processo ou conhecimento, os dois convergem inevitavelmente.

Automatize o básico: formatação, relatórios e higiene de dados. Deixe que as lacunas estratégicas orientem os investimentos em conhecimento e deixe que esses investimentos alimentem uma automação mais avançada. Processos fortes criam insights melhores, e insights mais inteligentes impulsionam uma automação mais inteligente.

Aprofunde-se: como a IA virou o funil e tornou as táticas de GTM obsoletas