Agente de um lado, agente do outro: a primeira conversa B2B já começa sem gente.

A OpenAI divulgou em 29 de setembro os "dots", agentes em operação contínua, com computador próprio na nuvem e conexão a mais de 4.000 aplicativos, incluídos sem custo extra nos planos Pro e Business Premium do ChatGPT. No mesmo dia, nove analistas da Forrester publicaram a avaliação deles sobre o Dreamforce, o evento anual da Salesforce realizado de 15 a 17 de setembro em San Francisco, em que a empresa apresentou agentes de vendas batizados como funcionários: Hunter para prospecção ativa, Piper para atender quem chega. Em 13 de setembro, Marc Benioff escreveu na rede X que Hunter havia gerado US$ 500 milhões de fluxo comercial (o volume de negociações abertas, que o mercado chama de pipeline) em um único trimestre, dentro da própria Salesforce. Em duas semanas, o agente de quem vende e o agente de quem compra viraram produto de prateleira.

A leitura rasa fica no custo da abordagem: prospectar ficou barato, logo a empresa deve prospectar mais. A ZEITH discorda. O que mudou de lado foi a mesa do comprador. O diretor que paga o plano Pro passa a ter um assistente que lê a caixa de entrada, pesquisa fornecedores, compara propostas e responde ao primeiro contato antes de ele próprio abrir o e-mail. Quando o agente do vendedor escreve e o agente do comprador responde, a primeira conversa comercial acontece entre duas máquinas. Cada uma decide com base no que consegue verificar sobre a outra. Abundância de abordagem de um lado, triagem automática do outro. O preço de mandar a mensagem cai a quase zero, e o preço de ser levado a sério sobe na mesma proporção.

A Forrester faz uma ressalva que vale mais para a empresa média brasileira do que para a Salesforce: o desafio agora está em demonstrar que dado, fluxo, agente e gente operam como um sistema único, em vez de como peças compradas em momentos diferentes. O alerta vale para o mercado brasileiro. Comprar um agente de prospecção sem desenhar o que vem antes, ou seja, quem é a sua empresa para as máquinas, e o que vem depois, ou seja, quem conduz a conversa quando o humano aparece, produz volume que o agente do outro lado descarta na primeira verificação.

Gente no fim, entidade no começo

A prospecção automatizada, sozinha, resolve o lado errado da equação. O agente faz o que escala. A pessoa faz o que decide. A leitura da ZEITH é que o comprador com assistente continua querendo confirmar com alguém de carne e osso antes de assinar, e que a máquina do outro lado tende a distinguir a mensagem escrita para ela da mensagem escrita para um dono de empresa.

A presença em IA é o que mais ganha peso com os dots. Quando o agente do comprador pesquisa a sua empresa, ele pode consultar Google, ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity e comparar o que encontra. Se a descrição diverge entre as fontes, ou se a empresa simplesmente não existe como entidade reconhecida, a abordagem tende a morrer antes de alguém ler. O que resolve é a empresa registrada e descrita do mesmo jeito em todos os assistentes, com dado verificável. A reputação é o critério que o filtro usa para desempatar. Avaliação respondida, caso documentado, cliente nomeando a empresa em lugar público. A máquina cita o que encontra publicado e ignora o que a empresa apenas afirma sobre si.

O preço de mandar a mensagem foi a zero. O preço de ser levado a sério por uma máquina subiu.

O que os grandes estão montando em paralelo

Pelo comunicado de 11 de setembro, a Salesforce contabiliza 7 bilhões de unidades de trabalho executadas por agentes em dois anos, 3,2 bilhões delas só no segundo trimestre. Hunter segue em piloto, com disponibilidade geral prevista para novembro. Piper já está disponível e, segundo a empresa, leva em média 45 dias para entrar em operação num cliente. Em 26 de agosto, Salesforce e Anthropic haviam anunciado o Claudeforce, com 37 habilidades de vendas pré-montadas dentro do Claude, de preparação de reunião a revisão da saúde de cada negociação. Do lado do comprador, a OpenAI incluiu o primeiro dot no plano sem cobrar à parte. A combinação é esta: em poucos meses, uma fatia relevante dos compradores com orçamento terá um agente de triagem, e a sua empresa não saberá se quem respondeu foi uma pessoa.

No Brasil, a adoção na ponta já aconteceu. Pesquisa do Sebrae repercutida em 17 de setembro pelo Jornal Empresas & Negócios aponta que 52% dos donos de pequenos negócios usaram inteligência artificial nas duas semanas anteriores à entrevista, contra 21% nos Estados Unidos na medição equivalente; 60% pretendem ampliar o uso no semestre seguinte. Entre os que não pretendem usar, 38% dizem não saber o que a ferramenta faz. O empresário brasileiro já usa a IA para produzir texto, post e resposta. Pouquíssimos a tratam como a instância que vai ler, filtrar e responder a próxima proposta que a empresa enviar.

Três perguntas para esta semana

A primeira: se um agente pesquisar a sua empresa hoje, antes de qualquer contato, o que ele encontra, e as fontes concordam entre si? A segunda: a sua prospecção foi desenhada para passar por um filtro automático, com dado verificável e proposta específica, ou para impressionar um leitor humano que talvez nunca a receba? A terceira: quando o interesse finalmente aparece, quem conduz a conversa, e em quanto tempo?

Posição da ZEITH: a semana de 29 de setembro encerrou a vantagem de quem só automatizou a saída. Com agente dos dois lados, a abordagem passa a ser pré-requisito, e a disputa se desloca para o que a máquina do comprador consegue confirmar sobre a sua empresa e para a qualidade da pessoa que entra quando a máquina sai. Cada ferramenta nova prometeu que o volume resolveria a conversa. Nenhuma resolveu. Entidade legível, reputação publicada e gente treinada para fechar seguem sendo o sistema. O agente é a peça mais barata dele.

Para saber o que um agente encontra sobre a sua empresa hoje, antes de decidir qualquer investimento em prospecção, a agenda do fundador está aberta para conversa direta: cal.com/leandro-manique-zeith-co/apresentacao-zeith.