Usar o ChatGPT para resumir textos, traduzir conteúdos ou escrever um email já virou rotina para muita gente.
Mas isso ainda está muito longe de significar fluência em inteligência artificial.
No novo episódio do Vamos de Vendas, Gustavo Pagotto conversa com Gio Mangoni, fundadora da Moglia e especialista em educação de inteligência artificial, sobre o que realmente significa desenvolver fluência em IA e como isso pode mudar a produtividade de vendedores, gestores e equipes comerciais.
A principal provocação é simples: a maioria das pessoas não está usando IA de verdade. Apenas transferiu para ela tarefas que já fazia antes.
O problema: todo mundo usa IA, mas quase ninguém explora o potencial dela
Quando o ChatGPT se popularizou, muita gente simplesmente substituiu ferramentas antigas pela IA.
Antes, você pesquisava no Google e traduzia no Google Tradutor, hoje, pergunta ao ChatGPT, pede uma tradução ou deixa a IA reformular um texto que antes faria sozinho.
São usos válidos, mas ainda superficiais.
Segundo Gio, a fluência em IA passa por três dimensões: entender as ferramentas e suas funcionalidades, saber se comunicar com uma máquina e desenvolver conhecimento sobre o próprio universo da inteligência artificial.
É como falar inglês.
Saber dizer “The book is on the table” não significa conseguir negociar, apresentar uma ideia ou conduzir uma conversa complexa em inglês.
Com IA, acontece algo parecido. Saber escrever um prompt não significa saber trabalhar com inteligência artificial.
IA não serve apenas para automatizar
Um dos pontos mais interessantes da conversa é a diferença entre automação e ampliação das capacidades humanas.
A automação serve para tirar da rotina aquilo que pode ser executado de forma previsível. Já a ampliação serve para fazer o profissional conseguir ir além do que faria sozinho.
Na rotina comercial, os dois caminhos podem coexistir.
Uma IA pode pesquisar informações sobre um cliente, cruzar dados e ajudar o vendedor a chegar mais preparado para uma reunião.
Também pode transformar uma reunião gravada em resumo e preencher automaticamente informações no CRM.
Pode ainda automatizar lembretes e follow-ups para reduzir esquecimentos e diminuir atividades operacionais.
O ponto não é simplesmente “fazer mais com menos”. É usar a tecnologia para liberar o profissional para fazer melhor aquilo que realmente depende dele.
O vendedor que pesquisa melhor pode vender melhor
Um dos exemplos mais claros do episódio está na preparação comercial.
Antes, entender profundamente um novo cliente exigia entrar em diferentes sites, pesquisar a empresa, buscar informações sobre pessoas, histórico profissional, mercado e outros sinais.
Agora, ferramentas com IA conseguem acelerar boa parte dessa investigação, cruzando informações e entregando uma visão mais compacta do cliente.
Isso muda uma parte importante da rotina do vendedor.
Menos tempo procurando informação significa mais tempo para interpretar essa informação.
E aí começa a conexão entre IA e resultado comercial.
Pesquisa melhor pode aumentar a qualidade da abordagem. Menos trabalho operacional libera agenda. Mais tempo disponível aumenta a capacidade de execução.
A tecnologia deixa de ser apenas uma ferramenta de produtividade e passa a fazer parte da própria máquina comercial.
O maior erro é confiar cegamente na IA
Existe, porém, um problema nessa história toda.
A IA pode errar.
E, em vendas, um pequeno erro pode virar um grande problema.
Durante o episódio, Pagotto conta um caso em que utilizou IA para interpretar uma ordem de compra e preparar um email para um cliente. A ferramenta indicou um endereço de email incorreto. O email não chegou ao financeiro e o pagamento acabou não acontecendo como esperado.
A lição não é deixar de usar IA, mas entender quando você precisa validar o que ela entregou.
Informações como telefones, emails, números, percentuais e outros dados específicos merecem uma revisão humana. Quanto maior a fluência, maior também a capacidade de perceber quando alguma coisa parece estranha.
A IA também pode deixar todo mundo igual
Existe outro risco menos óbvio.
Quando todo mundo começa a usar as mesmas ferramentas, os mesmos prompts e os mesmos modelos, existe uma tendência de produzir coisas cada vez mais parecidas.
Apresentações, relatórios, propostas e conteúdos podem começar a carregar a mesma “cara de IA”.
É aí que entra o valor da experiência humana.
Segundo Gio, em muitos desses materiais, o verdadeiro diferencial não está necessariamente no design, mas na interpretação, no contexto e na capacidade de transformar aquela informação em algo relevante para quem vai recebê-la.
A IA pode acelerar a produção.
Mas a experiência do profissional continua sendo o que dá contexto ao que foi produzido.
O novo profissional não precisa saber fazer tudo
Outro ponto importante da conversa é uma armadilha comum na adoção de IA: achar que, porque a tecnologia consegue fazer alguma coisa, todo profissional precisa aprender a fazer aquilo sozinho.
Um vendedor pode usar IA para acelerar apresentações, relatórios ou pesquisas.
Mas isso não significa que ele precise virar designer, especialista em automação ou engenheiro de IA.
Na visão de Gio, profissionais devem continuar fortalecendo aquilo em que já são bons e usar IA para potencializar essas competências.
Para um vendedor, isso pode significar desenvolver ainda mais comunicação, relacionamento, pensamento crítico e capacidade de negociação.
A IA não elimina o valor da especialização. Ela aumenta o valor de quem sabe combinar especialização com tecnologia.
Gestor precisa entender mais de IA do que apenas a equipe
Existe também uma responsabilidade que não pode ser simplesmente delegada.
O gestor não deveria entregar uma ferramenta para a equipe e esperar que ela descubra sozinha como usar.
Gio defende que líderes precisam entender o universo da IA para conseguir tomar decisões melhores sobre capacitação, ferramentas, integrações e iniciativas dentro da empresa.
Isso também envolve governança.
Se cada pessoa escolhe uma ferramenta diferente, os dados ficam espalhados, os processos ficam inconsistentes e a empresa perde capacidade de construir uma operação integrada.
IA não deveria ser uma decisão individual quando o impacto é coletivo.
O maior erro corporativo pode ser o FOMO
Existe uma ansiedade crescente para testar tudo, com uma ferramenta nova aparecendo atrás da outra. E, em pouco tempo, a empresa está pagando várias plataformas sem necessariamente dominar nenhuma.
Para Gio, um dos principais erros é justamente esse: tentar usar muitas ferramentas e não explorar profundamente aquelas que já estão disponíveis.
A velocidade do mercado cria a sensação de que sempre existe uma ferramenta melhor esperando para ser descoberta.
Mas profundidade pode valer mais do que variedade.
Talvez a próxima vantagem competitiva não esteja em conhecer 20 ferramentas, mas em extrair 100% de duas ou três.
IA precisa entrar no processo, não ficar na mão de cada pessoa
Para a adoção realmente acontecer, a empresa também precisa criar uma estrutura.
Uma das sugestões discutidas no episódio é criar squads de IA, reunindo pessoas que demonstram maior interesse e capacidade para explorar novas aplicações e disseminar conhecimento internamente.
Esses profissionais podem funcionar como multiplicadores.
Em vez de cada vendedor precisar descobrir sozinho como resolver um problema de automação, uma área especializada pode ajudar a construir soluções para diferentes times.
Foi esse tipo de estrutura que Gio vivenciou em uma empresa com uma área dedicada a automações, apoiando diferentes áreas do negócio e acelerando processos de back office.
A consequência é importante: a adoção deixa de depender da curiosidade individual e passa a fazer parte da operação.
Fluência em IA não se aprende só estudando
Talvez essa seja uma das principais mensagens do episódio.
A fluência não vem apenas de assistir a uma aula, ler sobre uma ferramenta ou decorar prompts. Ela vem do uso.
Gio conta que, em sua pesquisa sobre adoção de IA, percebeu que muitas pessoas começam pela necessidade, enfrentam problemas e só depois procuram entender melhor a tecnologia.
É justamente o erro que ensina: o teste que não funcionou, a informação que veio errada, a automação que não entregou o esperado e a ferramenta que parecia incrível, mas não resolveu o problema.
É colocando a IA dentro do trabalho real que a fluência começa a aparecer.
No fim, a pergunta talvez não seja “qual IA minha equipe deveria usar?”. Talvez seja, “O que minha equipe já faz bem e como a IA pode multiplicar isso?”
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