AI para vender mais: Problemas de vendas e ferramentas de AI

O que AI vai fazer com a profissão mais antiga do mundo?

"Houve a revolução da agricultura, industrial, internet e agora da inteligência artificial." – Sam Altman, OpenAI (ChatGPT)

Este é o nível de transformação que especialistas preveem com o futuro da IA. O impacto da tecnologia deve gerar um valor superior a trilhões de dólares, adicionando o equivalente à economia da China ao mercado global. Empresas lideradas por fundadores que entendem e se adaptam rapidamente a essa nova realidade têm o potencial de capturar uma fatia significativa dessa riqueza.

É aqui que entra o foco desta newsletter: não é apenas sobre os caminhos que a IA está traçando ou ferramentas para começar a usar agora (embora você as encontrará por aqui). O verdadeiro objetivo é explicar o que você, como líder, precisa fazer para se preparar e aproveitar as oportunidades dessa revolução.

Pronto para a IA? (AI Ready)

Preencha o checklist e descubra o nível de preparação da sua empresa para aproveitar os maiores benefícios da inteligência artificial aplicada a vendas.

Lembre-se: essa newsletter é direcionada a fundadores, então as perguntas são formuladas para esse público, focando no que é crucial para o crescimento da empresa.

Se a resposta for não para a maioria dessas perguntas, é hora de considerar a integração de IA na sua operação. Embora muitas dessas questões exijam uma boa dose de interação humana, a IA pode começar a fornecer benefícios de curto prazo na sua rotina de vendas. O maior benefício, porém, será para quem já possui uma estratégia de Go to Market (GTM), ou estratégia de entrada no mercado sólida, que já conhece seus processos, tem boas ferramentas implementadas e já consolidou discursos de vendas que destacam sua solução no mercado.

Em resumo: no Brasil, vivemos uma realidade de ineficiência e baixa produtividade. Até agora, a diferença entre empresas bem gerenciadas e aquelas administradas de maneira mais informal era pequena. Com a AI, essa distância vai aumentar e a tolerância com a ineficiência, que já persiste há 525 anos, está com os dias contados.

Início do estudo da IA

Em 2020, Kai-Fu Lee, empreendedor e ex-presidente da Google na China, afirmou que a inteligência artificial foi fundada em 1950 com o objetivo de replicar a inteligência humana. Desde então, ela evoluiu em ondas, alternando entre períodos de rápida aceleração e outros de poucos avanços. Ao longo dessa trajetória, a IA se dividiu em duas vertentes: abordagem baseada em regras e redes neurais.

A abordagem baseada em regras utiliza automações do tipo "Se... então", muito poderosas, mas ainda dependentes da lógica e da necessidade de ensinar a máquina regra por regra. Já as redes neurais buscam simular o funcionamento do cérebro humano, aprendendo a partir de milhões de pontos de dados, sem seguir regras fixas.

O grande avanço das redes neurais foi impulsionado por dois fatores cruciais: o aumento da capacidade de computação e o volume de dados disponíveis a partir dos anos 2000. Hoje, um smartphone possui mais tecnologia do que o foguete que levou o homem à lua em 1969, o que demonstra o aumento exponencial da capacidade de processamento. Ao mesmo tempo, a internet e as empresas de tecnologia geraram volumes de dados imensos.

Foi quando surgiu uma maneira de treinar esses “neurônios” com velocidade que nasceu o conceito de deep learning (aprendizado profundo). Hoje, utilizando LLMs (Large Language Models), as máquinas podem aprender de forma autônoma. Essa capacidade foi comprovada em 2012, quando uma IA venceu um concurso de reconhecimento de imagens.

Esse marco abriu uma nova era na IA, onde a capacidade das máquinas se torna mais importante do que a aplicação em si. Agora, é o momento de encontrar uma aplicabilidade lucrativa para essa tecnologia e entender até onde ela pode nos levar.

As 3 fases da inteligência artificial

Na Inside, acreditamos que a aplicação da IA se divide em três fases estruturadas, que devem ser acompanhadas de perto para aproveitar o máximo dessa revolução tecnológica: Exploração, Qualidade e Interação.

Fase 1: Exploração

Em novembro de 2022, o lançamento do ChatGPT marcou um ponto de virada, alcançando 100 milhões de usuários em menos de três meses e desencadeando a revolução da IA no mercado. Esta foi a fase de exploração. Aqui, estamos descobrindo como a IA pode nos ajudar a resolver problemas de negócios e aumentar a eficiência. Começamos a utilizar agentes personalizados no ChatGPT, ferramentas de gravação de chamadas e mensagens inteligentes. Também desenvolvemos a primeira versão da nossa base de conhecimento com a ajuda de AI.

Objetivo da fase: Identificar agentes que tragam resultados reais para o negócio e impactem positivamente nos indicadores, estabelecendo uma clara correlação com o ROI.

Fase 2: Aprendizado

Em novembro do mesmo ano, participamos do evento “Inbound”, onde assistimos a uma palestra do Dharmesh Shah, fundador e CTO da HubSpot. Foi aí que entendemos o próximo passo: a qualidade dos dados que alimentam a IA. Se por um lado a economia de pessoas e agentes trabalhando juntos é inevitável, a qualidade desses agentes varia bastante. O que realmente define a capacidade de um agente não é apenas a potência da máquina, mas os dados de qualidade disponíveis para treiná-lo.

Investimos em integrações e criamos o Bond, um produto que conecta qualquer aplicativo ao HubSpot, gerando inteligência centralizada no CRM e permitindo que dados sejam direcionados para treinar AIs de forma eficaz. Esse processo também prepara o terreno para integrar IA diretamente, de forma que as mudanças nos protocolos não interrompam as integrações, acelerando os ciclos de vendas.

Objetivo da fase: Empresas com maior capacidade de treinar suas AIs serão mais rápidas e eficientes. A integração dos agentes com fontes de dados externas será fundamental, e centralizar e estruturar os dados é o primeiro passo para criarmos soluções próprias e aproveitarmos agentes de terceiros.

Criar protocolos onde IAs se comunicam entre si para transacionar dados entre sistemas será o futuro. No curto prazo, precisamos garantir que nossos dados estejam centralizados e bem estruturados para explorar essas oportunidades.

Fase 3: Interação

O futuro da IA está centrado na interação com a máquina. Em 2041, podemos imaginar cenários de guerras informacionais envolvendo deep fakes, copilotos de bem-estar com monitoramento de saúde em tempo real, avatares digitais replicando relacionamentos totalmente digitais, controle total da modificação genética e automóveis pilotados remotamente. As aplicações de IA serão vastas, acompanhadas de outras ondas paralelas, como a modificação genética, robótica e computação quântica, que aceleram a transferência de informações.

Na Inside, estamos nos preparando para essa fase, investindo em interfaces e políticas claras sobre como nossas IAs são treinadas e quais são as regras que regem suas interações. Em 2040, estaremos focados em entender como interagir com as máquinas para maximizar seus benefícios, com o mínimo de desgaste físico e mental das pessoas. Com agentes disponíveis a preços acessíveis, o futuro se desenha com experiências projetadas para que as pessoas queiram interagir com a máquina.

Como começar a aplicar a inteligência artificial em sua empresa

1. Conheça os Princípios

Existem cinco princípios cruciais que guiam a implementação de AI nas organizações, de acordo com o diretor de tecnologia e inovação da Accenture: modelo mental, experimentação, liderança, dados e habilidades integradas com AI.

Esses princípios são a base para uma implementação de IA bem-sucedida em sua organização e podem ser encontrados no livro Human + Machine, de Paul R. Daugherty e H. James Wilson.

2. Defina o Problema

Ao adotar novas tecnologias, é importante não aplicar a IA de forma genérica. Em vez disso, defina o problema que você deseja resolver. Com a IA, vale a pena aplicar a tecnologia para resolver questões de negócios específicas.

Alguns exemplos de problemas de vendas que podem ser resolvidos com IA incluem:

• Atendimento de Leads Inbound: A pesquisa já comprova que as IAs podem ser mais eficazes do que humanos no atendimento de leads inbound, garantindo respostas rápidas e qualificadas.

• Pesquisa de Leads: A IA pode realizar pesquisas profundas sobre pessoas ou empresas, reduzindo significativamente o tempo que sua equipe de vendas gasta buscando informações.

• Criação de Conteúdos: A IA pode ser usada para criar conteúdos, especialmente na personalização de mensagens e na geração de demanda para marketing e vendas.

• Capacitação e Treinamento: Ferramentas como Role Playing e agentes especializados em metodologias de vendas podem ajudar a treinar a equipe, enquanto ferramentas de call analytics avaliam a qualidade das interações de vendas.

• Economia de tempo: principalmente com o resumo de informações relevantes do cliente usando ferramentas como o Google Notetaker LM. É possível fornecer informações e obter resumos em áudio, facilitando o consumo rápido de conteúdo sobre o cliente.

Existem muitos outros problemas de negócios que podem ser abordados com IA. Escolha os mais importantes para o seu negócio e comece por aí.

3. Compre ou Crie Você Mesmo

Agora, você precisará decidir se vai comprar uma solução pronta ou criar seus próprios agentes de AI. A tendência está cada vez mais voltada para a construção interna de agentes, e o custo para isso está diminuindo significativamente.

Se optar por usar soluções prontas, prefira plataformas reconhecidas que estão investindo fortemente no desenvolvimento de agentes de AI. No entanto, tenha cuidado com ferramentas que são apenas camadas simples de treinamento, prompts e UX sobre plataformas como o ChatGPT. Algumas dessas soluções podem economizar tempo, mas muitas vezes terão baixo ROI e baixos níveis de segurança de dados.

A vantagem de criar seus próprios agentes internamente é que o esforço e custo estão diminuindo, tornando essa opção cada vez mais viável. Empresas que dependem de ferramentas simples, baseadas em plataformas prontas, precisam estar sempre inovando para continuar competitivas.

4. Execute

Quanto mais para fora do círculo a sua necessidade estiver localizada maior é a possibilidade de construir.

1. Criando em Casa

Se você deseja construir seus próprios agentes de AI, uma excelente opção é o Replit. Após testarmos diversas alternativas, essa foi a ferramenta escolhida pela Inside. O Replit permite desenvolver projetos do zero, resolvendo problemas específicos da sua operação sem depender de soluções terceiras. É ideal para quem quer autonomia e personalização total.

2. Trabalhando com Fornecedores

A seguir, listamos fornecedores que testamos ou que acreditamos valer a pena explorar. Cada um tem um foco específico e pode ser útil dependendo do estágio de maturidade da sua operação:

• Gemini Deep Research

Nossa opção favorita para pesquisas. Você insere um prompt simples, recebe um briefing e pode interagir para refiná-lo. A pesquisa completa leva cerca de 20 a 30 minutos.

• ChatGPT Investigação

Funciona de forma semelhante ao Gemini. Ele faz algumas perguntas básicas e já inicia a busca. Também permite interação para ajustes no briefing.

• Apollo AI

Excelente para pesquisa e enriquecimento de contatos e empresas. Evoluiu muito recentemente e se tornou uma das melhores opções para prospecção com dados.

• HubSpot Breeze (Content Hub + Prospecting Agent)

Criação e adaptação de conteúdos com a função de Content Remix. O agente de prospecção personaliza mensagens de acordo com os dados dos seus leads. Conheça aqui.

• Sparring

Ferramenta brasileira (Florianópolis), ainda em beta, voltada para capacitação de equipes com cenários de Role Playing. Equipe técnica forte por trás.

• Sora

Geração e edição de vídeos realistas a partir de prompts. Ótima para criação visual e conteúdos ricos.

• Treble Support Agent

Atende tickets de suporte via WhatsApp, integrado ao HubSpot. Filtra, resolve e aciona humanos apenas quando necessário.

• Rox (MeetRox)

É uma ferramenta que analisamos e usamos internamente, onde avalia chamadas, pontua reuniões e integra com o CRM. Ideal para empresas estruturadas que acompanham de perto a performance comercial.

• Elephan AI

Foco em revenue intelligence para pequenas empresas. Gera dados práticos para tomada de decisão. Avaliamos positivamente nos testes iniciais.

• Fireflies

Útil para quem deseja insights rápidos sem complicação, essa ferramenta grava e analisa reuniões com IA.

• Regie.ai

Ferramenta de sales engagement que automatiza prospecção e melhora a qualidade das listas.

• Drift (Salesloft)

Faz parte do ecossistema Salesloft, voltada para empresas que valorizam experiência e agilidade pois promove uma excelente comunicação de chats com leads.

IA: Antes Custo, Depois Lucro

A inteligência artificial ainda será, por um bom tempo, mais despesa do que lucro. Mesmo quando gera receita, os custos de processamento continuam altos e, na maioria dos casos, fora do controle das próprias empresas de AI.

Sim, o ambiente de trabalho e os modelos de negócios vão mudar drasticamente nos próximos anos. Mas é importante lembrar que novas funções e mercados também surgirão nesse cenário. A injeção de capital na economia global será significativa, e a tendência é de aumento no bem-estar geral da sociedade.

Claro, o risco de concentração de riqueza existe e pode criar distorções. No entanto, a história mostra que grandes potências tendem a colidir, não a dominar indefinidamente. O mais provável é vermos disputas de influência, e até conflitos entre grandes blocos, como já ocorreu em outras revoluções tecnológicas e econômicas.

O futuro da IA não será apenas sobre automação e eficiência, mas também sobre como as sociedades reorganizam seus papéis, empregos e valores diante dessa transformação.

Dicas Práticas para o Uso de AI

Boas Práticas de Prompt

Para tirar o melhor da AI, é essencial saber como se comunicar com ela. Aqui vão alguns erros comuns e como evitá-los:

1. IA não é software tradicional: ela é menos binária e mais imprevisível do que os sistemas com os quais estamos acostumados ao longo da carreira.

2. Também não é mágica: não espere milagres ao jogar qualquer coisa no prompt. Ela é uma tecnologia poderosa, mas com limites.

3. Seja específico: a criatividade da IA é praticamente ilimitada, então cabe a você dar limites claros. Evite comandos vagos.

4. Contexto importa muito: diga exatamente o que espera atingir e o que importa no processo.

5. Interaja e experimente: grandes resultados vêm de testes e ajustes constantes.

Frameworks para construir prompts de qualidade

O PROPER é uma estrutura simples para criar prompts mais eficientes:

P – Persona

Defina quem a IA deve ser ou para quem ela deve escrever. Ex: “Aja como um gerente comercial experiente em SaaS B2B.”

R – Request (Pedido)

Explique exatamente o que você quer. Ex: “Crie um e-mail de prospecção para um lead do setor financeiro.”

O – Operation (Operação)

Detalhe como o trabalho deve ser feito. Ex: “Primeiro descreva o problema do lead, depois apresente a solução, finalize com uma CTA clara.”

P – Presentation (Apresentação)

Diga como quer o resultado final. Ex: “Texto em bullet points, com título e parágrafos curtos.”

E – Examples (Exemplos)

Forneça referências. Ex: “Use o tom de voz da Inside. Aqui estão dois e-mails que funcionaram bem.”

R – Refinement (Refinamento)

Peça ajustes. Ex: “Refaça focando mais no problema do cliente” ou “Ajuste o tom para algo mais direto.”

Outro método bastante útil é o The ICEE, uma estrutura simples para criar prompts mais organizados e eficazes. Ele ajuda a garantir que a IA entenda exatamente o que se espera, mesmo em tarefas mais complexas.

• Instructions (Instruções): diga claramente o que você quer que a IA faça.
  Exemplo: “Crie um e-mail de follow-up para um lead que participou de uma demonstração.”

• Context (Contexto): forneça as informações de fundo necessárias para a tarefa fazer sentido.
  Exemplo: “O lead trabalha em uma fintech, demonstrou interesse, mas ainda não respondeu.”

• Entrada (Input): insira os dados que a IA deve usar como base.
  Exemplo: “Nome do lead: João. Cargo: Head de Vendas. Produto: CRM integrado com WhatsApp.”

• Expected Output (Resultado Esperado): explique como você quer que o resultado final seja entregue.
  Exemplo: “Texto com até 100 palavras, tom profissional e empático, com uma pergunta final clara.”

Esse modelo é ótimo para quem está começando ou precisa estruturar melhor suas interações com IA, evitando mal-entendidos e resultados fora do esperado.

Deep Research

A deep research é uma das aplicações mais valiosas da inteligência artificial. Ela permite realizar pesquisas aprofundadas sobre praticamente qualquer tema com mínimo esforço.

Um trabalho que antes exigia cerca de 3 dias para reunir 100 referências agora pode ser feito em apenas 1 hora, sendo:

• 15 minutos para construir o briefing da pesquisa, em interação com a IA;

• 45 minutos para revisar o conteúdo, refinar e identificar próximos passos.

Essa é uma ferramenta poderosa para quem precisa de velocidade e profundidade, sem comprometer a qualidade.

Construa você mesmo

Hoje, já é possível construir sua própria IA sem depender de fornecedores externos. Com ferramentas como o Replit, você pode desenvolver aplicativos a partir de prompts, mesmo com pouco ou nenhum conhecimento em programação.

Dica: tenha clareza sobre o problema que está resolvendo. Tecnologia por si só não é solução, ela só gera valor quando aplicada com propósito.

Google NotebookLM

O Google NotebookLM funciona como um repositório inteligente, que permite:

• Analisar e comparar documentos;

• Conduzir pesquisas com base em fontes que você já conhece;

• Gerar áudios-resumo a partir desses materiais;

• Conectar diretamente com sua conta Google para importação de arquivos.

Ideal para quem lida com muitos conteúdos e precisa transformar dados em insights acionáveis.

Como Integrar Tudo Isso

Existem três caminhos principais para integrar suas soluções de IA e sistemas:

1. Integradores Prontos

Ferramentas como Zapier e Make permitem montar integrações de forma rápida e com baixa exigência técnica.

✅ Fáceis de usar | ❌ Caros em alto volume | ❌ Pouco flexíveis para fluxos complexos

2. Integradores Personalizados (Low Code)

Ferramentas como N8N oferecem mais controle e flexibilidade, mas exigem algum conhecimento técnico.

✅ Mais autonomia e custo menor | ❌ Exige tempo e familiaridade com lógica de programação

3. Plataformas ou Desenvolvimento Interno

Empresas com maior robustez podem optar por plataformas de integração completas ou até criar suas próprias ferramentas, com apoio de desenvolvedores ou AI.

✅ Alta escalabilidade | ❌ Maior investimento inicial | ❌ Exige equipe técnica ou fornecedores

A importância do fundamento

Para aproveitar ao máximo o potencial da inteligência artificial, é essencial que os fundamentos da operação estejam bem estruturados. Sem isso, qualquer iniciativa com IA corre o risco de virar apenas mais um voo de galinha, promissora no início, mas insustentável no longo prazo.

Sim, a produtividade tende a crescer com qualquer ferramenta de IA bem implementada. Mas o verdadeiro pote de ouro no final do arco-íris será acessado por quem conseguir transformar o negócio de forma estrutural por meio da tecnologia. E isso começa com base sólida: os fundamentos.

Na Inside, aprendemos isso de dentro, ao acompanhar a construção dessas bases em diferentes fases de algumas das startups mais bem-sucedidas do Brasil, como RD Station, Alura, Faster, Nextfit e Qive. Também levamos esse conhecimento para centenas de PMEs nos setores de educação, serviços profissionais, indústria, distribuição, e-commerce e varejo.

E não para por aí: até grandes corporações como Softplan, Samsung e Biomerieux vêm buscando as mesmas soluções de fundações que usamos com startups e PMEs, aplicando-as para acelerar novas unidades de negócio ou frentes de inovação. Quando o negócio cresce demais, inovar exige tratar algumas iniciativas como se fossem startups internas.

Parte do trabalho de transformação é profundamente humano: liderar mudanças, exercer empatia, criar soluções que melhorem a vida das pessoas, avaliar qualidade e gerar confiança. Isso nenhuma máquina substitui.

A segunda parte é feita a quatro mãos, por humanos e agentes de IA.

• Em alguns casos, os humanos complementam a IA.

• Em outros, a IA dá superpoderes às pessoas.

Por fim, há tarefas que já são executadas exclusivamente por máquinas, como:

• RPAs (automação robótica de processos);

• Sistemas logísticos automatizados;

• Recomendação de conteúdos ou produtos com base em histórico de interação.

A inteligência artificial tem potencial de revolucionar sua operação, desde que os fundamentos estejam no lugar.

Estabelecer metas: Um Trabalho que Ainda é Humano

Definir metas é uma tarefa que segue sendo essencialmente humana. Cabe aos fundadores avaliar o potencial real de entrega, entender o apetite ao risco da empresa e interpretar o contexto de mercado para tomar decisões assertivas.

Metas exageradamente ambiciosas podem desmotivar as equipes e gerar desconfiança em sócios e investidores, especialmente se os resultados ficarem muito aquém do esperado. Por outro lado, metas conservadoras demais podem subestimar o potencial do time e limitar o crescimento do negócio.

A inteligência artificial pode apoiar na análise de dados, no mapeamento de benchmarks e no acompanhamento de desempenho, mas a definição da ambição ainda depende da leitura estratégica e do bom senso de quem lidera.

Estratégia de Go to Market (GTM)

Estratégia, em essência, é a forma como você pretende aumentar o lucro ou crescer mais rápido. Já o termo GTM (Go to Market) se refere ao conjunto de esforços de marketing, vendas e customer success voltados para três grandes objetivos: gerar demanda, converter essa demanda e expandir receita.

Nesta etapa, o foco é definir o mercado que você quer atacar e como pretende alcançá-lo. É aqui que entram decisões como segmentação, canais de aquisição, posicionamento de produto e estrutura de equipe.

A inteligência artificial pode ser uma grande aliada nessa fase. Ela ajuda com:

• Pesquisas de mercado automatizadas;

• Análises aprofundadas dos seus próprios dados para identificar os segmentos com maior potencial;

• Insights preditivos sobre comportamento de clientes e oportunidades.

Mas vale o alerta: a decisão final continua sendo humana. Fundadores precisam interpretar os dados, assumir riscos e fazer escolhas estratégicas afinal, máquinas não assumem a responsabilidade quando algo dá errado.

Organizar dados

Contar com dados organizados é fundamental para aproveitar o máximo da inteligência artificial.

Sem isso, mesmo os modelos mais avançados terão dificuldade para entregar algo útil.

Tipos de dados:

• Estruturados: indicadores claros e mensuráveis, como por exemplo o número de chamadas, valor de negócios, taxa de conversão.

• Não estruturados: interações mais complexas como conversas de vendas, e-mails trocados, reuniões gravadas no CRM.

No HubSpot, por exemplo, já existem mais de 500 propriedades nativas. Uma PME média no Brasil costuma ter cerca de 80 campos personalizados, muitos mal utilizados ou inconsistentes.

Procure controlar as propriedades de:

• Dados de origem, fonte e canal
  Crie uma estrutura lógica e hierárquica. Isso facilita entender de onde os leads vêm e qual canal está performando melhor.

• Campos obrigatórios no pipeline
  Garanta que campos como valor do negócio, problema reportado e potencial de expansão estejam sempre preenchidos com consistência.

• Motivos de perda
  Essencial para vendas. Mapeie com clareza por que as oportunidades não avançaram e use isso para ajustar discurso, qualificação e timing.

• Dados de empresa e contato
  Aproveite ferramentas de enriquecimento para trazer dados públicos (como setor, número de funcionários, localização etc.) direto para o CRM.

• Histórico completo do cliente
  Após a conversão, toda a jornada precisa estar centralizada. Sem isso, sua equipe perde contexto e eficiência.

• Scorecards de chamadas
  Avalie a qualidade das interações. Um bom processo de vendas inclui ouvir, pontuar e aprimorar ligações com base em critérios objetivos.

Discursos de vendas

A IA pode ser uma parceira estratégica na criação de discursos de vendas, mas ela funciona melhor quando parte de uma base feita por você.

Crie um discurso-padrão, baseado nos principais problemas e perfis de cliente que você atende. Depois, a IA pode:

• Adaptar para diferentes personas e segmentos;

• Ajustar o tom e a linguagem conforme o canal;

• Reforçar argumentos emocionais e racionais com precisão.

Empatia é humana. Otimização é com a máquina.
Você entende o que o cliente sente e espera. A IA te ajuda a transformar isso em discurso escalável e convincente.

Implementar um CRM

Se você ainda não tem um CRM implementado e funcional, essa é a primeira prioridade. Existem opções gratuitas ou de baixo custo para funcionalidades básicas (como HubSpot e RD Station) que já entregam muito valor.

Como saber se o seu CRM está um caos?

Tente responder uma pergunta de negócio com um relatório.
Ou peça algo simples para sua equipe de Operações.
Se a resposta demora, vem truncada ou simplesmente não vem... você tem um problema.

Um CRM bem configurado é a base para:

• Coleta e uso inteligente de dados;

• Visibilidade de pipeline;

• Integração com AI;

E, principalmente, crescimento com eficiência.

Sobre a Inside

Na Inside, nossa missão é ajudar empresas a aplicar tecnologia e IA de forma prática e estratégica. Focamos principalmente em empresas de tecnologia, mas também atendemos diversos outros setores, trazendo o melhor do mercado de tech para PMEs.

Curamos conteúdos relevantes de fontes abertas e protegidas por propriedade intelectual, acessados por IA e fontes especializadas. Continuamos nosso aprendizado com o Marketing AI Institute e estamos sempre em busca de novas ideias.

Para empresas maduras, oferecemos capacitação personalizada para equipes de vendas, CS e marketing, além de otimizar e gerenciar o HubSpot, conforme necessário.

Nosso diferencial é a praticidade: somos uma consultoria que vai além da teoria, assumindo o trabalho para resolver ineficiências na geração de demanda, conversão e expansão de receita.

Conte comigo para continuarmos essa conversa nos comentários ou no meu LinkedIn.

Referências

Lee, K.-F., & Qiufan, C. (2021). AI 2041: Ten Visions for Our Future. New York: Crown Publishing Group.
Disponível em: https://www.ai2041.com/

Daugherty, P. R., & Wilson, H. J. (2018). Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI. Boston: Harvard Business Review Press.
Disponível em: https://store.hbr.org/product/human-machine-updated-and-expanded-reimagining-work-in-the-age-of-ai/10724

Lee, K.-F. (2018). Inteligência Artificial: Estruturas e Desafios para o Futuro. Harper Business. (Edição brasileira pode variar de título/editor.)

Tunguz, T. (2024). Blog pessoal sobre SaaS, AI e crescimento de startups.
Disponível em: https://tomtunguz.com/

Créditos

Revisão - Larissa von Hartenthal - Content Marketing na Inside
Design - Anna Gentil - Designer na Inside