Diretor de Vendas e Treinamento da Escale explica como treinamento estruturado, base de conhecimento robusta e monitoramento contínuo tornam a tecnologia mais estratégica e eficiente

A inteligência artificial está transformando a forma como empresas vendem e se relacionam com clientes. Diferente dos chatbots tradicionais, que seguem roteiros rígidos e oferecem interações limitadas, os agentes de IA compreendem o contexto das conversas, atuam de forma autônoma e conduzem o cliente de ponta a ponta no funil. A Escale, sales tech especializada em jornadas de vendas complexas, registrou resultados expressivos com parceiros reais dos setores de telecom e energia: empresas que adotaram seus agentes registraram aumento de 40% nas taxas de conversão, além de avanços significativos na qualificação de leads, permitindo que as equipes comerciais se concentrem em decisões estratégicas.

Alcançar esses resultados, porém, depende de um treinamento cuidadoso e dados bem estruturados. Segundo Vander Bianchin, Diretor de Vendas e Treinamento da Escale, um agente de IA eficaz precisa ser alimentado com informações específicas do negócio, compreender a situação em que atua e passar por testes constantes. “Quanto mais dados e treino recebe, menor o risco de alucinação e melhor sua performance. Investir nessa tecnologia exige tempo e dedicação, mas, quando bem aplicado, o retorno é significativo — incluindo o aumento das taxas de conversão. Hoje, apenas 20% das soluções chegam a sair das fases de teste, justamente por exigir cuidado e investimento”, afirma.

Com base nessa experiência, o executivo compartilha cinco passos para criar um agente de IA preparado para vender:

1. Entenda o contexto do negócio e as principais dúvidas do seu cliente
Antes de implementar um agente de IA, é fundamental mapear profundamente o seu negócio e compreender quais são os principais pontos de dor e dúvidas dos clientes. Isso inclui identificar padrões de comportamento, etapas críticas do funil de vendas e os cenários mais comuns de interação. Quanto mais claro for o entendimento do contexto, mais assertivas serão as respostas do agente, garantindo uma experiência próxima à de um atendimento humano qualificado. Um mapeamento detalhado permite também antecipar objeções e melhorar a eficiência da conversão.

2. Construa uma base de conhecimento robusta
O desempenho de um agente de IA depende diretamente da qualidade das informações que ele acessa. É preciso criar uma base de conhecimento estruturada, com dados atualizados, precisos e segmentados por tipo de cliente, produto ou serviço. Essa base deve ser continuamente revisada e expandida com feedback das interações reais, para que o agente evolua e aprenda com cada conversa. Quanto mais completa e organizada for a base, menor o risco de respostas incorretas e maior será a confiança do cliente no atendimento.

3. Treine e teste continuamente o agente
Um agente de IA não atinge alta performance de forma instantânea; é essencial submetê-lo a ciclos constantes de treinamento e testes. Realizar simulações de conversas, aplicar testes A/B e avaliar o desempenho em diferentes cenários permite identificar falhas, corrigir respostas e aprimorar a assertividade do agente. Esse processo garante que a IA esteja sempre alinhada com os objetivos de conversão e seja capaz de lidar com situações complexas, reduzindo erros e aumentando a satisfação do cliente.

4. Monitore métricas de desempenho e feedback dos usuários
Apenas implementar o agente não é suficiente; é preciso acompanhar de perto indicadores como taxa de conversão, tempo de resposta, índice de resolução e satisfação do cliente. Além disso, o feedback dos usuários fornece insights valiosos para ajustes finos na abordagem do agente. Um monitoramento constante permite identificar rapidamente pontos de melhoria, ajustar fluxos de atendimento e garantir que a IA evolua junto com as necessidades do negócio e dos clientes.

5. Invista em governança e segurança da informação
Para que o agente de IA funcione de forma confiável, é fundamental estabelecer protocolos de governança e proteger os dados tratados. Isso inclui definir regras claras de uso, implementar mecanismos de auditoria e garantir que informações sensíveis estejam seguras. Uma governança sólida evita respostas incorretas, falhas de compliance e possíveis problemas legais, garantindo que o agente opere com segurança, confiança e eficiência, reforçando a credibilidade da empresa junto aos clientes.

Além de potencializar resultados, os agentes de IA reduzem custos e aumentam a eficiência operacional. “A ideia não é substituir vendedores humanos, mas permitir que eles foquem em decisões estratégicas e interações de mais impacto, enquanto a IA cuida das etapas mais operacionais do processo”, reforça Vander.