86% das equipes já utilizam inteligência artificial, mas apenas uma em cada quatro a alimenta com dados reais dos clientes. O novo relatório da HubSpot revela a distância que ainda existe entre incorporar a IA e transformá-la em melhores decisões para marketing, vendas e atendimento ao cliente.
A inteligência artificial já faz parte do dia a dia das empresas. Ela ajuda a criar conteúdos, preparar reuniões, redigir e-mails, analisar informações e responder a consultas. Mas incorporá-la não garante que o negócio funcione melhor.
O novo relatório da HubSpot sobre o uso da IA em equipes de go-to-market mostra uma diferença difícil de ignorar: 86% das equipes já a utilizam, mas apenas uma em cada quatro a alimenta com dados reais dos clientes para tomar melhores decisões. Apenas 7% a têm totalmente integrada e outros 18% avançaram parcialmente.
A adoção cresceu muito mais rápido do que a integração.
Isso explica por que uma empresa pode adicionar ferramentas, automatizar tarefas e gerar mais conteúdo sem melhorar na mesma proporção sua capacidade de atrair clientes, fechar negócios ou resolver dúvidas.
A IA vale tanto quanto as informações que recebe. Quando conhece o cliente, seu histórico e o contexto do negócio, ela pode ajudar a decidir e agir melhor. Quando funciona isoladamente, aumenta a atividade, mas também o ruído.
Para entender essa lacuna, a HubSpot entrevistou 720 líderes de marketing, vendas e atendimento ao cliente do México, Colômbia, Chile e Espanha. O relatório analisa o que está funcionando, o que continua prejudicando os resultados e como o desafio se apresenta em cada área.
Usar IA não é o mesmo que integrá-la ao negócio
Qualquer pessoa pode pedir a uma ferramenta que redija um e-mail, resuma uma conversa ou proponha ideias para uma campanha. Isso é usar IA.
Integrá-la ao negócio implica algo diferente: dar-lhe acesso ao contexto necessário para entender o que está acontecendo e agir de acordo com essas informações.
Uma IA integrada sabe com quem está falando, qual foi a interação dessa pessoa com a empresa, em qual produto ela está interessada, em que etapa ela se encontra e qual deve ser o próximo passo.
Ela também faz parte do processo. Não obriga a equipe a copiar respostas, transferir dados ou atualizar sistemas manualmente.
A diferença é simples:
- Uma ferramenta isolada ajuda a concluir uma tarefa.
- Uma IA integrada ajuda a melhorar todo o processo.
A adoção mostra o quanto a tecnologia é utilizada. A integração mostra o quanto se conhece sobre o cliente e quais resultados ela pode ajudar a transformar.
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Marketing: mais conteúdo não garante maior relevância
A IA reduziu o tempo necessário para criar uma campanha, escrever um artigo ou adaptar uma mensagem para diferentes canais. Mas também tornou a criação de conteúdo mais fácil para todos.
O resultado é um ambiente repleto de publicações, e-mails, anúncios e materiais que, muitas vezes, dizem a mesma coisa. Nesse cenário, publicar mais já não é suficiente para chamar a atenção nem gerar demanda.
O desafio volta a ser profundamente humano: entender o que o cliente precisa, qual pergunta ele está tentando responder e por que deveria prestar atenção a uma empresa em vez de escolher outra.
Para isso, a IA precisa de informações reais:
- quais temas despertam interesse;
- quais conteúdos geram oportunidades;
- quais perguntas surgem nas conversas comerciais;
- quais características os melhores clientes têm em comum;
- e quais sinais indicam uma intenção específica.
Sem esses dados, a personalização fica superficial. Muda-se o nome, o setor ou alguma frase, mas a mensagem continua genérica.
O relatório também mostra outra mudança importante: 84% dos líderes de marketing da região já estão se preparando para um cenário em que as pessoas consultam a IA para encontrar, comparar e avaliar soluções. Isso muda a forma de pensar sobre a visibilidade.
Seus clientes em potencial não dependem mais apenas de uma busca no Google ou de uma visita direta ao site. Eles podem pedir a uma ferramenta de IA que explique um problema, compare fornecedores ou recomende uma solução.
Por isso, o marketing enfrenta dois desafios ao mesmo tempo:
- Utilizar a IA para trabalhar melhor.
- Fazer com que a empresa seja compreendida e considerada pelos mecanismos de resposta.
É aí que entra o AEO, ou Answer Engine Optimization: a otimização de conteúdos para que os sistemas de IA possam encontrar, interpretar e citar as informações de uma empresa.
Não basta encher o site de artigos. O conteúdo deve explicar com clareza o que a empresa faz, para quem trabalha, quais problemas resolve e que experiência possui para abordar o assunto.
A IA pode acelerar a criação. A estratégia continua definindo se esse conteúdo será útil, visível e relevante.
 A IA entende e recomenda sua empresa?Seus clientes em potencial já utilizam a IA para pesquisar, comparar e escolher soluções. Baixe nosso guia de AEO e descubra o que sua presença digital precisa para aparecer nessas respostas.
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Vendas: mais suporte, mas ainda há trabalho demais que não é vender
60% dos vendedores dedicam mais de cinco horas por semana a tarefas que não envolvem vendas. Eles pesquisam contas, reúnem informações, preparam reuniões, atualizam registros e redigem mensagens de acompanhamento.
A IA pode ajudar em muitas dessas tarefas. Ela pode pesquisar uma empresa, resumir uma ligação, preparar um e-mail ou sugerir o próximo passo. Mas, quando funciona fora do CRM, o trabalho não desaparece completamente.
O vendedor ainda precisa explicar o contexto, copiar as informações geradas, atualizar o registro e verificar se os dados estão completos. A tarefa fica mais rápida. O processo continua fragmentado.
Isso também afeta quem dirige o negócio. Quando as conversas, atividades e sinais de intenção não são registrados, o pipeline deixa de mostrar com clareza o que está acontecendo.
O relatório apresenta isso de forma direta: quando o CRM não é atualizado, a previsão comercial fica comprometida.
Uma IA integrada muda essa dinâmica.
Ela pode acessar o histórico da conta, identificar sinais, preparar o vendedor antes de uma ligação, registrar a atividade e recomendar ações dentro do próprio processo comercial.
Um agente de prospecção, por exemplo, não se limita a redigir uma mensagem. Ele pesquisa a conta, identifica contatos relevantes, utiliza o contexto disponível e ajuda a priorizar onde vale a pena investir tempo.
O valor não está apenas em escrever mais rápido. Está em chegar mais bem preparado, responder mais rapidamente e dedicar mais tempo às conversas que podem levar a avanços.
Atendimento ao cliente: responder mais rápido nem sempre significa resolver melhor
Nove em cada dez equipes de atendimento ao cliente já utilizam IA. No entanto, 88% de suas preocupações estão relacionadas à experiência do cliente e não à tecnologia.
Essa preocupação faz sentido. Uma resposta imediata não adianta se for genérica, repetir informações que o cliente já recebeu ou ignorar o motivo real da consulta.
Para resolver bem, a IA precisa de contexto:
- quem é o cliente;
- qual produto ou serviço ele contratou;
- quais conversas ele teve;
- qual problema ele relatou;
- quais soluções já foram tentadas;
- e quando uma pessoa deve intervir.
Sem essas informações, a automação pode aumentar a frustração em vez de reduzi-la.
Mas manter toda a atenção manualmente também não é uma solução. À medida que as consultas aumentam, os tempos de espera crescem e a equipe dedica uma parte cada vez maior do dia a responder perguntas repetidas.
O objetivo do agente de atendimento não é automatizar todas as conversas. É definir quais podem ser resolvidas pela IA, quais informações ela precisa e em que momento o caso deve ser encaminhado.
O relatório apresenta o caso da Universidade Anáhuac, que reduziu em 80% seus tempos de resposta com um agente de atendimento que acompanha o aluno desde o primeiro contato até a matrícula.
O resultado não vem apenas da resposta automática. O agente faz parte de um processo específico, dispõe de informações sobre o aluno e sabe qual acompanhamento deve realizar.
Esse é o ponto de equilíbrio que as equipes de atendimento ao cliente buscam: ampliar sua capacidade sem perder o contexto nem o controle.
Três decisões para transformar a IA em resultados
Marketing, vendas e atendimento ao cliente enfrentam o mesmo problema a partir de perspectivas diferentes.
A IA trabalha com dados fragmentados, ferramentas separadas e processos que ainda dependem de tarefas manuais. Cada área avança por conta própria e nenhuma delas tem uma visão completa do cliente.
A solução não passa por adicionar mais uma ferramenta. Comece por tomar três decisões.
1. Definir qual resultado deve mudar
“Implementar IA” por si só não é uma meta de negócios.
Reduzir o tempo de resposta, melhorar a conversão, recuperar horas da equipe de vendas ou aumentar o número de consultas resolvidas, sim, são.
Antes de escolher uma ferramenta, a empresa precisa responder:
- Que problema queremos resolver?
- Que parte do processo queremos melhorar?
- Como saberemos se funcionou?
Um objetivo concreto evita projetos amplos que geram atividade, mas não permitem demonstrar resultados.
2. Fornecer à IA o contexto de que ela precisa
A próxima pergunta é: o que a IA precisa saber para atingir esse objetivo?
Onde estão os dados do cliente? Estão completos? São atualizados? As equipes de marketing, vendas e atendimento ao cliente trabalham com as mesmas informações?
Conectar a IA ao CRM é um passo fundamental, mas o CRM também deve refletir o que realmente ocorre. Um banco de dados duplicado, incompleto ou desatualizado não se torna confiável apenas por se adicionar inteligência artificial. A IA aprende e age com base nas informações disponíveis.
Por isso, preparar os dados não é uma tarefa prévia que se resolve uma única vez. É parte do funcionamento diário do negócio.
3. Integrá-la ao processo e avaliar o que mudou
A IA deve ter um lugar definido dentro do fluxo de trabalho.
A empresa precisa definir:
- quais tarefas ela pode executar;
- quais informações ela deve registrar;
- quais decisões exigem aprovação;
- quando uma pessoa deve intervir;
- e qual indicador permitirá medir o resultado.
Isso evita que a IA se torne mais uma ferramenta aberta em uma aba e faz com que ela se torne parte integrante da maneira como a equipe realmente trabalha.
Integrar também significa conectar as áreas. As informações que o marketing descobre devem ajudar as vendas. As conversas comerciais devem melhorar o atendimento. As consultas dos clientes devem gerar novos aprendizados para toda a empresa.
É aí que a IA deixa de realizar tarefas isoladas e passa a trabalhar com uma visão mais abrangente.
De que lado está a sua empresa?
O relatório da HubSpot deixa uma ideia clara: sua empresa pode estar usando IA todos os dias e ainda assim estar longe de uma integração real.
Essas perguntas podem ajudar você a identificar onde está hoje:
- A IA trabalha com dados reais e atualizados dos seus clientes?
- Ela está conectada ao CRM e aos processos diários?
- O marketing, as vendas e o atendimento ao cliente compartilham o mesmo contexto?
- As informações geradas retornam automaticamente aos sistemas?
- A equipe sabe quando deve intervir?
- Você consegue identificar qual resultado melhorou desde que incorporou a IA?
O acesso à tecnologia não faz mais a diferença. A maioria das empresas pode utilizar as mesmas ferramentas.
A vantagem estará em quem conseguir fornecer as melhores informações, integrá-las aos seus processos e utilizá-las para tomar decisões mais claras.
Na HAL Company, Elite Partner da HubSpot, ajudamos as empresas a conectar CRM, dados e processos para que a IA trabalhe com o contexto real do cliente e gere resultados mensuráveis em marketing, vendas e atendimento ao cliente.
Não começamos pela ferramenta. Começamos por entender o que está impedindo o avanço do negócio, quais informações estão faltando e onde a IA pode gerar uma mudança concreta.
Porque a questão já não é quanto de IA sua empresa utiliza.
E sim: o quanto ela funciona melhor graças à IA.
Este artigo baseia-se no relatório “IA e crescimento nas equipes de go-to-market da América Latina e da Espanha 2026”, da HubSpot, elaborado a partir de uma pesquisa com 720 líderes de marketing, vendas e atendimento ao cliente.
