Contexto:

Em um CRM de vendas tradicional, vendedores passam boa parte do tempo organizando informações, priorizando leads e registrando interações. Isso gera perda de eficiência e baixa adoção do sistema, já que o CRM vira mais um “sistema de registro” do que um copiloto de negócios.
 
Problema:

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• Vendedores têm dificuldade em priorizar os leads certos.

• Os dados ficam fragmentados (e-mails, WhatsApp, ligações, anotações no CRM).

• O forecast de vendas é impreciso, pois não há inteligência preditiva.
  O CRM não aprende com interações passadas.

​A Solução:
 

• Uma funcionalidade que atua como copiloto inteligente dentro do CRM, recomendando a melhor ação comercial em tempo real, baseado em dados históricos, comportamento do cliente e previsões probabilísticas.

​Estrutura Técnica:
 

• Arquitetura: RAG (Retrieval-Augmented Generation) para buscar informações relevantes no histórico de vendas, combinando com respostas de modelos de linguagem (LLMs).

• Frameworks & stacks: Implementação com LangChain + banco vetorial (Pinecone) para indexação de interações de clientes.

• Plataformas cloud: Treinamento e deploy em Vertex AI (Google Cloud), com integração de APIs do OpenAI para linguagem natural.

• Governança ética: Monitoramento contínuo de vieses (bias) no ranqueamento de leads, explicabilidade nos scores de priorização e conformidade com a LGPD para dados de clientes.

Simulação:

Um vendedor recebe notificação: “Cliente XPTO interagiu com um e-mail há 3 dias e demonstrou interesse em upgrade. Baseado em leads semelhantes, há 72% de chance de fechamento se você ligar nas próximas 24h.

Sugestão: oferecer uma condição comercial mais atrativa para fechar o negócio.”

Resultado:

O CRM passou de um “arquivo morto” em um copiloto de vendas inteligente. Combinando RAG, LLMs e pipelines de MLOps, conseguimos entregar recomendações acionáveis e confiáveis, com impacto direto em receita.