IA B2B começa quando cada área enxerga um ganho governado.
Estes casos são simulados compostos para letramento e convencimento. Eles mostram como começar sem vender ilusão: objetivo claro, dado aprovado, métrica, owner, risco e revisão humana.
O ponto não é usar IA. É saber onde ela pode operar.
Cada página separa o que parece simples em vídeos de internet do que uma empresa precisa para usar IA com dados, segurança, custo, auditoria e responsabilidade.
métrica: tempo até decisão
Liderança
Briefing executivo
Briefings executivos, síntese de reuniões e preparação de decisões.
Fonte, contexto e owner precisam estar claros.
métrica: ciclo comercial
Vendas
Pesquisa de conta
Pesquisa de conta, propostas, follow-up e inteligência de objeções.
Dados de CRM e cliente precisam seguir política corporativa.
métrica: velocidade de produção
Marketing
Campanhas e conteúdo
Calendário editorial, variações de mensagem e análise de campanha.
Marca, claims e direitos de imagem precisam de revisão.
métrica: tempo de resolução
Atendimento
Triagem e resposta
Triagem, resumo de histórico, sugestão de resposta e base de conhecimento.
Resposta final deve respeitar política, tom e privacidade.
métrica: retrabalho
Operações
SOP e handoffs
SOPs, checklist, análise de exceções e automação de handoffs.
Ação operacional pede log, dono e caminho de reversão.
métrica: erros e atrasos
Financeiro
Fechamento assistido
Classificação, análise de variação, cobrança e fechamento assistido.
Números críticos exigem conferência e trilha de auditoria.
métrica: tempo de revisão
Jurídico
Revisão contratual
Resumo de contrato, comparação de cláusulas e gestão de riscos.
IA apoia análise, mas não substitui parecer responsável.
métrica: tempo de contratação
RH
Contratação e onboarding
Trilhas, descrições de vaga, entrevistas estruturadas e onboarding.
Viés, privacidade e decisão humana precisam estar explícitos.
métrica: lead time técnico
Tecnologia
Dev assistido
Código, testes, documentação, suporte a incidentes e revisão.
Segredos, dependências e qualidade passam por revisão humana.
métrica: tempo até insight
Dados/BI
Perguntas de negócio
Exploração, dicionário de dados, perguntas de negócio e narrativas de dashboard.
Fonte, lineage, métrica e acesso precisam ser verificáveis.