IA na Prospeção: Porque É Que a Ramp Desligou o Agente Que Gerava 30% do Pipeline

Durante anos, 30% de todo o pipeline comercial da Ramp veio de um vendedor artificial construído pela própria empresa. Em dezembro de 2025, a empresa desligou-o. O programa que fechou estava longe de ser uma experiência de laboratório.

Quem o anunciou foi o cofundador Gene Lee, numa publicação no LinkedIn, e as razões que deu dizem mais sobre o mercado do que sobre a tecnologia. Para quem anda a pensar em IA na prospeção, ou a receber demonstrações de agentes que prometem marcar reuniões sozinhos, esta meia-volta ensina mais do que muitas apresentações de fornecedores.

O vendedor artificial que a Ramp construiu antes do ChatGPT

A Ramp, de Nova Iorque, vende cartões de pagamento para as despesas dos colaboradores e o software que as controla. Em 2021, tinha um problema que muitas empresas conhecem bem: só cinco comerciais dedicados à prospeção, a marcar reuniões para os colegas, e milhões de pessoas a quem chegar. No mercado não havia soluções de contacto automatizado que prestassem, por isso a empresa construiu a sua e chamou-lhe OATs, de Outbound Automation Team.

Mais tarde, a Ramp usou o ChatGPT ainda em versão de teste, antes do lançamento oficial, para redigir mensagens, classificar as respostas e organizar as caixas de correio dos comerciais. Hoje chamar-se-ia a isto um «AI SDR»: um agente de IA que faz a prospeção sozinho, da primeira mensagem até à reunião marcada.

E funcionou, o que poucos diretores comerciais podem dizer de um canal que trabalha sem pessoas.

O que levou a Ramp a desligar o que funcionava

Gene Lee deu quatro razões:

• Todos têm a mesma ferramenta. Hoje há dezenas de soluções de contacto automatizado, e todas trabalham com dados parecidos, a que os concorrentes também têm acesso.
• A equipa cresceu. A Ramp tem agora perto de 500 pessoas em vendas, que ele descreve como excelentes a comunicar e a resolver problemas.
• A venda ficou mais complexa. Com vários produtos principais para vender, a conversa com o cliente deixou de caber numa sequência de emails.
• Os clientes estão cansados. Nas palavras dele, há hoje um cansaço generalizado do contacto a frio.

Com tudo isto, o retorno da prospeção totalmente automatizada deixou de crescer.

A primeira razão é a que mais interessa a uma PME portuguesa que esteja a ponderar a IA na prospeção. Quando a Ramp começou, ter um vendedor artificial era uma vantagem, porque quase ninguém tinha um. Hoje compra-se por assinatura, e o concorrente do lado pode subscrever o mesmo serviço amanhã de manhã. Uma vantagem que qualquer um pode comprar deixa de ser vantagem e passa a ser o mínimo que todos têm.

Convém dizer que a Ramp não desistiu da IA. Chegou a uma conclusão mais incómoda para quem vende estes agentes, e já lá vamos.

O que mudou do lado de quem recebe

A caixa de correio de um diretor financeiro, ou de um diretor de compras, recebe hoje mensagens que se parecem todas umas com as outras. Começam pelo nome dele, citam uma notícia recente da empresa, elogiam uma publicação no LinkedIn e terminam a pedir «quinze minutos esta semana».

Há uns anos, uma mensagem destas ainda impressionava, porque parecia escrita por alguém que tinha estudado a empresa. Hoje, à décima mensagem da semana, o cliente reconhece o padrão à distância. E pior: passa a desconfiar também das mensagens que foram mesmo escritas por uma pessoa.

É o cansaço de que fala Gene Lee, e tem uma consequência perversa para quem automatiza a prospeção: quanto mais barato fica enviar, mais caro fica ser lido. O agente envia mil mensagens com o mesmo esforço com que envia dez, mas o cliente continua com a paciência que sempre teve.

Mais agentes não quer dizer mais produtividade

Em julho de 2026, a Gartner publicou uma previsão que devia estar à vista de qualquer diretor comercial antes de fechar o próximo contrato de software. Até 2028, os agentes de IA serão dez vezes mais numerosos do que os vendedores, mas menos de 40% dos vendedores vão dizer que os agentes melhoraram a produtividade deles.

Dan Gottlieb, analista da Gartner na área de vendas, dá nome ao risco: a proliferação de agentes, com mais atividade digital e pouco efeito no trabalho de quem vende. Em bom português, muita parra e pouca uva.

No mesmo comunicado, a Gartner acrescenta o lado bom. Os diretores que revirem a fundo os dados, a automação e a experiência de quem usa as ferramentas terão cinco vezes mais probabilidade de tirar retorno dos agentes de IA do que os que procurarem soluções rápidas. O retorno depende menos do agente do que daquilo que existe à volta dele.

Gene Lee chegou à mesma conclusão por outro caminho e resumiu-a numa frase em inglês, «slop in, slop out». Se entra lixo, sai lixo. Um agente alimentado com uma lista de contactos comprada e um CRM por atualizar escreve mais depressa os mesmos erros, e assina-os em nome da sua empresa.

Onde a IA na prospeção ajuda mesmo

Em vez de deitar a IA fora, a Ramp fez o caminho contrário: tirou-a do canto onde trabalhava sozinha e entregou-a a cada uma das 500 pessoas da equipa comercial. Gene Lee descreve-a agora como uma ferramenta que torna cada pessoa mais eficaz com o seu tempo, e todos ficaram com as vantagens que, durante anos, só o sistema automático tinha. Ao mesmo tempo, a empresa continuou a investir no que os concorrentes não podem comprar: mais dados próprios, e de melhor qualidade.

É aqui que a IA na prospeção rende, numa equipa de quinhentos ou de cinco. Na prática, ajuda quem vende a preparar o contacto, a escrever o primeiro rascunho, a arrumar as respostas e a manter o CRM limpo.

1. Preparar o contacto. Juntar em poucos minutos o que se sabe de uma empresa antes de lhe ligar: o que faz, o que mudou nos últimos meses, quem decide. O comercial faz a chamada a saber com quem vai falar. O que dizer depois do primeiro «sim, diga» já é outra conversa, e está no guião da chamada a frio.
2. Escrever o primeiro rascunho. A mensagem sai da máquina como rascunho, e o comercial acrescenta-lhe o que só ele sabe do cliente antes de a enviar.
3. Arrumar as respostas. Separar quem disse que sim, quem pediu para voltar a falar daqui a uns meses e quem pediu para não voltar a ser contactado, e lembrar a data do seguimento comercial de quem ficou de voltar a falar.
4. Manter o CRM limpo. Registar as conversas, corrigir contactos desatualizados, assinalar empresas repetidas. É o trabalho mais aborrecido da prospeção e é também aquele de que todo o resto depende.

Nenhuma destas tarefas é a conversa com o cliente. Escolher a quem ligar, perceber o que o cliente não diz ao telefone, decidir se vale a pena insistir ou deixar para o trimestre seguinte: tudo isto continua a ser trabalho do comercial, e é nisto que a sua equipa se distingue de um concorrente que comprou o mesmo software. O que a IA já faz bem no resto da semana de um comercial, da proposta ao relatório, está no artigo sobre IA nas vendas.

Quatro perguntas ao fornecedor do agente

Os fornecedores destes agentes multiplicaram-se, e alguns vendem coisas úteis. Uma demonstração típica começa mais ou menos assim: «O nosso agente escreve centenas de mensagens personalizadas por dia e marca reuniões enquanto a sua equipa dorme.» A pergunta que vale a pena fazer logo a seguir é simples: «E quem é que fala com as pessoas que respondem?»

Antes de contratar um vendedor artificial, convém ter resposta a quatro perguntas:

• Que dados vai o agente usar, e são nossos ou são os mesmos que o concorrente pode comprar?
• Quem lê cada mensagem antes de ela seguir em nome da empresa?
• Quando alguém responde, quem pega na conversa, e em quanto tempo?
• Vamos medir o resultado em mensagens enviadas ou em reuniões com os clientes que nos interessam?

A primeira é a que levou a Ramp a desligar o programa: dados que qualquer concorrente pode comprar não dão vantagem a ninguém. Na segunda, sem um responsável, a imagem da empresa fica entregue a textos que nenhuma pessoa leu, e na terceira as respostas boas arrefecem numa caixa de correio enquanto ninguém lhes pega. Quanto à quarta, um relatório medido em mensagens enviadas fica muito bonito e diz muito pouco sobre vendas.

Sem respostas claras às quatro, o risco de comprar gato por lebre é sério, e a fatura chega todos os meses.

A meia-volta que uma PME pode evitar

A Ramp precisou de quase cinco anos para chegar aqui: os dados próprios como vantagem, a IA entregue a cada vendedor e as pessoas na conversa com o cliente. Com um mercado cheio de ferramentas iguais e de clientes cansados de mensagens automáticas, uma PME portuguesa com cinco comerciais não precisa de construir um vendedor artificial para o desligar anos depois. Pode começar pelo ponto a que a Ramp chegou.

Para mim, a lição é esta: a IA na prospeção vale pelo tempo que devolve ao comercial para estar com os clientes certos. Quando todos os concorrentes a usam da mesma maneira, o que distingue uma equipa volta a ser a conversa.

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E agora?