Com agentes de IA, taxas de conversão em vendas podem crescer mais de 30%, aponta Bain

A inteligência artificial (IA) está começando a mudar de forma concreta o setor de vendas. De acordo com estudo da consultoria Bain & Company, aplicações de IA generativa e agentiva podem liberar tempo dos vendedores e elevar em mais de 30% as taxas de conversão em vendas.

Segundo a pesquisa, embora a IA já esteja presente em diversas áreas, a área comercial ainda não conseguiu capturar todo o potencial da tecnologia. Hoje, os vendedores gastam apenas 25% do tempo realmente vendendo. Com o apoio de sistemas inteligentes, esse índice pode dobrar, já que tarefas administrativas e repetitivas passam a ser executadas por agentes de IA.

O avanço da IA agentiva

O diferencial está na chamada IA agentiva, que possibilita a criação de agentes autônomos capazes de seguir fluxos de trabalho complexos, definir metas, planejar, executar e aprender de forma contínua, com intervenção mínima de humanos. O resultado são processos mais ágeis, maior eficiência e mais tempo para que equipes comerciais se concentrem em atividades estratégicas.

O levantamento da Bain & Company identificou 25 casos de uso de IA em vendas, tanto em empresas B2B quanto em B2C, cobrindo várias etapas do ciclo comercial. Essa evolução pode reduzir de 30% a 40% o tempo gasto em testes manuais e gerar ganhos médios de 40% a 50% em produtividade nos testes unitários.

Apoio da tecnologia permite que vendedores dobrem o tempo dedicado ao que realmente importa: o cliente

Para Lucas Brossi, líder da prática de IA da Bain na América do Sul, o sucesso depende de uma transformação profunda. “Empresas que priorizarem o redesenho de seus processos comerciais com foco na IA terão uma vantagem competitiva duradoura. O sucesso passa por decisões estratégicas de dados, mudanças culturais e um compromisso claro da alta liderança”, explica.

A consultoria recomenda que as organizações priorizem casos de uso de maior valor, reinventem processos críticos em vez de apenas automatizá-los e refinem a gestão de dados, garantindo qualidade e padronização. Além disso, é essencial iniciar com áreas de maior impacto, como a prospecção e qualificação, e executar pilotos rápidos com aprendizado contínuo.