Líder de receitas afirma que a adoção da IA precisa de um caso de negócio antes de chegar ao GTM

Alexey Navolokin lidera o negócio da AMD em toda a região APAC, onde define a estratégia, as parcerias e a abordagem de entrada no mercado.

Falámos com Alexey para saber como a IA está a mudar as estratégias de gestão de receitas. Eis o que nos disse.

Liderar as receitas na era da IA não tem a ver com defender um território.

Lidero o negócio da AMD em toda a região APAC — empresas, serviços de cloud, mercado comercial e consumidores — definindo a estratégia, as parcerias e a abordagem de entrada no mercado para levar EPYC, Ryzen, Radeon e Instinct aos centros de dados, computadores e infraestruturas de IA.

Mas o caminho até aqui não foi linear, e é essa parte que quero partilhar.

Comecei na área da tecnologia empresarial em empresas como a Apple e a Intel, onde aprendi a criar e expandir estruturas globais de entrada no mercado. Depois, lancei-me em algo mais arriscado: liderar o desenvolvimento de mercado e de software de uma startup de cadeia de blocos que prestava serviços a operadores de telecomunicações. Passei esses anos a prestar consultoria a startups e PME em Singapura na área da transformação digital — ajudando-as a utilizar a tecnologia de registo distribuído para trazer transparência às cadeias de abastecimento, à segurança alimentar e ao comércio global. Não havia manual nem roteiro. Apenas a convicção de que as tecnologias emergentes acabariam por transformar a forma como as empresas operam.

Essa convicção revelou-se correta — apenas mais cedo do que esperava e relativamente a uma tecnologia diferente daquela em que inicialmente apostei.

A tecnologia de cadeia de blocos ensinou-me a vender uma mudança de paradigma antes de o mercado estar preparado para ela. Essa revelou-se exatamente a competência de que precisava quando a IA deixou de ser um diapositivo na apresentação de outra pessoa e passou a ser o produto. Na AMD, assisti à própria transformação da liderança das receitas: a estratégia de entrada no mercado tem agora em conta a economia da computação, os roteiros das GPU e as parcerias do ecossistema com governos e fornecedores de serviços de cloud de hiperescala — não apenas programas de canais e objetivos trimestrais.

Por isso, hoje, o meu trabalho não consiste apenas em vender processadores e aceleradores. Consiste em construir o ecossistema de IA da AMD em toda a região APAC — envolvendo organismos governamentais, estabelecendo parcerias com plataformas de cloud e de desenvolvimento e definindo a forma como as empresas da região adotam infraestruturas de IA em grande escala.

Esta jornada ensinou-me uma coisa: liderar as receitas na era da IA não tem a ver com defender um território. Tem a ver com antecipar a próxima mudança de infraestrutura, manter uma participação ativa enquanto o mercado recupera o atraso e ter uma mentalidade preparada para a mudança, reconstruindo o manual quando o anterior deixa de funcionar.

Vender hardware e plataformas através de um modelo híbrido

A AMD é uma empresa madura de semicondutores, cotada em bolsa, que compete na vanguarda da computação de alto desempenho e adaptável — tecnologia de CPU, GPU, FPGA, DPU, NPU e aceleradores de IA (EPYC, Ryzen, Radeon, Instinct).

Vendemos hardware e plataformas através de um modelo híbrido que inclui contratos diretos com empresas e fornecedores de serviços de cloud de hiperescala, parcerias com fabricantes de equipamento original e canais, bem como ofertas adjacentes ao software e ao ecossistema, como o ROCm e soluções de infraestrutura de IA.

Um fluxo de preparação de reuniões com clientes baseado em IA

Segmentamos a entrada no mercado entre empresas, serviços de cloud, mercado comercial e consumidores, e criamos uma abordagem transversal em torno de parceiros de canal, iniciativas conjuntas de venda com fornecedores de serviços de cloud de hiperescala, alianças com fabricantes de equipamento original e relações com entidades governamentais e do setor público (MSIT, EDB, NIPA) para parcerias estratégicas de infraestrutura de IA.

Servimos mercados em toda a região APAC, com especial profundidade na Coreia, Austrália, Singapura e noutros países do Sudeste Asiático, abrangendo clientes de infraestruturas de centros de dados, computadores, IA e computação periférica.

Como a IA transforma as estratégias de gestão de receitas

Na AMD, a empresa adotou informalmente ferramentas de IA em toda a organização, sem uma forma partilhada de medir o seu valor para o negócio — os projetos avançavam com base no entusiasmo pela tecnologia, em vez de numa compreensão clara dos custos, benefícios e alinhamento com os objetivos empresariais.

Depois, a organização de TI da AMD, sob a liderança do CIO Hasmukh Ranjan, reestruturou a forma como introduzia a IA no trabalho relacionado com as receitas e nas operações. Atualmente, a AMD submete todas as propostas de IA a uma avaliação do caso de negócio — custo, benefício e adequação — antes de avançar, com KPIs definidos para acompanhar a concretização do valor. Como parte dessa mudança, a AMD mapeou um “dia na vida” de funções específicas, incluindo as vendas, e criou ferramentas de IA adaptadas a cada função, em vez de implementar ferramentas genéricas em toda a empresa.

Com KPIs claros em todas as funções, a AMD pode agora apresentar ganhos mensuráveis e específicos de cada função — a área financeira regista um aumento de produtividade de 15% graças à automatização orientada por IA, e os conhecimentos obtidos através da aprendizagem automática contribuíram para melhorias no rendimento da produção de semicondutores no valor de milhões de dólares. Um catálogo interno com mais de 100 casos de utilização de IA documentados permite agora às equipas replicar o que funciona, em vez de experimentarem de raiz.

A mudança não consiste no facto de a AMD ter adicionado uma ferramenta de IA às vendas — consiste no facto de a AMD exigir agora uma justificação comercial e um KPI mensurável antes de qualquer iniciativa de IA abranger atividades relacionadas com a geração de receitas, transformando a adoção de IA nas funções de GTM de uma série de experiências isoladas numa capacidade repetível e monitorizável.

Conselho de Alexey

Acredito que a IA gera o seu maior impacto comercial — não substituindo os vendedores, mas ajudando cada vendedor a trabalhar todos os dias com a preparação e os conhecimentos do seu melhor dia.

Um fluxo de trabalho baseado em IA que utilizo diariamente consiste em preparar uma reunião com um cliente executivo — desde a pesquisa até ao acompanhamento.

Começa com a IA a agregar informação pública: os resultados mais recentes do cliente, as prioridades estratégicas, os investimentos tecnológicos, o panorama competitivo e as tendências do setor. Em vez de passar horas a recolher dados, recebo em poucos minutos um briefing executivo conciso.

Em seguida, a IA liga essa informação externa às nossas prioridades internas. Identifica os pontos em que o portefólio da AMD melhor se alinha com os objetivos empresariais do cliente, quer se trate de infraestrutura de IA, iniciativas de IA soberana, expansão da nuvem ou modernização empresarial.

Antes da reunião, a IA prepara uma apresentação personalizada, sugere temas de discussão ao nível executivo, destaca o posicionamento competitivo e até antecipa perguntas com base em interações anteriores com o cliente e na evolução do mercado.

Depois da reunião, a IA resume a discussão, regista as ações, redige mensagens de acompanhamento, atualiza os registos do CRM e recomenda a próxima interação mais adequada. O que antes demorava várias horas demora agora minutos, permitindo-me passar mais tempo com os clientes e menos tempo em tarefas administrativas.

O maior valor reside no facto de a IA comprimir o tempo entre o conhecimento, a decisão e a interação com o cliente.

Para uma organização global como a AMD, onde as oportunidades abrangem fornecedores de serviços na nuvem, empresas, governos e inovadores de IA em toda a região da Ásia-Pacífico, a rapidez é importante. Uma preparação mais rápida conduz a conversas melhores. Conversas melhores conduzem a relações mais fortes com os clientes. E relações mais fortes acabam por gerar receitas.

É aqui que acredito que a IA gera o seu maior impacto comercial — não substituindo os vendedores, mas ajudando cada vendedor a trabalhar todos os dias com a preparação e os conhecimentos do seu melhor dia.

As melhores áreas para utilizar a IA — e os resultados

As áreas das organizações de receitas que melhor se adequam ao apoio da IA são:

• Priorização do pipeline — identificação de sinais provenientes da atividade das contas e dos dados de interação
• Avaliação de oportunidades — identificação de padrões com base em dados históricos de ganhos e perdas
• Previsões — agregação dos dados do pipeline em projeções mais rapidamente do que através de consolidações manuais
• Dimensionamento de territórios/mercados

Os resultados positivos que observámos até agora são:

• Redução do tempo entre a proposta e o primeiro rascunho de entregáveis estratégicos — os modelos financeiros e as apresentações que antes demoravam semanas demoram agora dias
• Possibilidade de realizar mais iterações por negócio/proposta no mesmo intervalo de tempo, resultando numa versão final mais aperfeiçoada
• Capacidade de produzir pessoalmente ativos multifuncionais (modelo + narrativa + elemento visual) que antes exigiam o envolvimento de outras equipas

• Melhorias na precisão das previsões
• Redução da perda de clientes

No lado negativo, observei uma dependência excessiva de avaliações geradas por IA que não tiveram em conta o contexto relacional e político em negócios com entidades governamentais. Além disso, o tempo necessário para rever e corrigir os resultados da IA compensa ocasionalmente o tempo poupado na sua geração. E, embora a IA tenha melhorado drasticamente a produtividade, isso nem sempre se traduz num crescimento proporcional das receitas.

Porque é que os líderes de receitas têm de equilibrar a eficiência da IA com o discernimento humano

Uma coisa que se tornou mais difícil com a IA é saber quando não confiar nela.

A IA resume eficazmente informações, identifica padrões e acelera as tarefas do dia a dia. Mas, nas vendas empresariais, a rapidez pode criar uma falsa sensação de certeza.

Um plano de conta, uma previsão ou um briefing do cliente gerado por IA pode parecer completo e bem elaborado, mas pode não detetar as dinâmicas subtis que determinam o sucesso ou o fracasso de um negócio estratégico — alterações no patrocínio executivo, políticas organizacionais, mudanças orçamentais ou a força de uma relação de confiança.

Para os líderes de receitas, isto cria um novo desafio: equilibrar a eficiência orientada pela IA com o discernimento humano.

Na AMD, descobrimos que a IA proporciona o maior valor quando prepara as nossas equipas para melhores conversas com os clientes — não quando substitui decisões comerciais críticas. As nossas equipas de contas continuam a validar os conhecimentos gerados pela IA, a questionar pressupostos e a aplicar a sua própria experiência antes de interagirem com os clientes ou assumirem compromissos estratégicos.

Porque é que a IA tem dificuldade em compreender as nuances dos negócios e a confiança

A IA continua a ter dificuldade em compreender o contexto humano por detrás dos negócios empresariais. Nas vendas B2B complexas, especialmente no caso da infraestrutura de IA, os maiores obstáculos raramente são técnicos. São organizacionais.

A IA pode analisar dados do CRM, resumir reuniões, identificar sinais de compra e até prever a probabilidade de conclusão de um negócio. Mas muitas vezes não deteta as nuances que os líderes de vendas experientes reconhecem imediatamente.

Por exemplo, uma oportunidade estratégica pode parecer saudável porque o envolvimento dos executivos é elevado, a avaliação técnica está a avançar e o processo de aquisição já começou. No papel, a IA pode classificá-la como um negócio com elevada probabilidade de sucesso. No entanto, uma equipa de contas experiente pode saber que o orçamento do cliente mudou discretamente, que uma decisão ao nível do conselho de administração foi adiada ou que um executivo-chave responsável pelo patrocínio passou a desempenhar outra função. Esses fatores podem nunca aparecer nos dados estruturados, mas podem alterar completamente o resultado da oportunidade.

Na AMD, encaramos a IA como um sistema de apoio à decisão — não como um decisor. Ajuda as nossas equipas a prepararem-se de forma mais eficaz, a identificarem padrões entre oportunidades e a reduzirem o trabalho administrativo. Mas, quando se trata de gerir relações com executivos, negociar acordos comerciais complexos ou compreender as prioridades estratégicas de longo prazo de um cliente, o discernimento humano continua a ser essencial.

A confiança é outra área em que a IA tem limitações.

Os clientes que fazem investimentos de milhões em infraestruturas não escolhem um parceiro apenas com base na qualidade de uma proposta gerada por IA. Escolhem com base na confiança de que a tecnologia terá o desempenho esperado, de que o plano de evolução é credível e de que as pessoas por detrás dele cumprirão o prometido durante toda a parceria.

Isso constrói-se através da experiência, da transparência e das relações — não de algoritmos.

Como devem os líderes de receitas preparar a organização antes de integrar a IA

Se pudesse voltar atrás, passaria muito menos tempo a avaliar ferramentas de IA e muito mais tempo a preparar a organização para as utilizar.

Como muitas empresas, o nosso instinto inicial foi perguntar: "Que solução de IA devemos implementar?" A melhor pergunta é: "Como devemos reformular a forma como as nossas equipas trabalham?" A IA não cria valor apenas por ser implementada. Cria valor quando é integrada nos fluxos de trabalho diários e quando os seus utilizadores confiam nela.

Olhando para trás, há três lições que gostaria de ter conhecido desde o primeiro dia.

1. Os dados são mais importantes do que o modelo. Nem a IA mais avançada consegue ultrapassar dados fragmentados do CRM, informações inconsistentes sobre as contas ou fontes de conhecimento desligadas. Dados limpos e fiáveis são a base de todas as iniciativas de IA bem-sucedidas.
2. A adoção é o verdadeiro KPI. É fácil medir as licenças implementadas ou os projetos-piloto concluídos. A métrica mais difícil — e mais importante — é saber se as equipas de vendas utilizam a IA diariamente para se prepararem para reuniões com clientes, melhorar as previsões, acelerar propostas e tomar decisões melhores.
3. Comece pelos resultados empresariais, não pela tecnologia. A IA deve resolver um desafio comercial específico: encurtar os ciclos de vendas, aumentar a produtividade dos vendedores, melhorar a precisão das previsões ou identificar novas oportunidades. A tecnologia deve permitir a estratégia, não tornar-se a estratégia.

Como a IA está a mudar as expectativas relativamente às funções de geração de receita

A IA não mudou fundamentalmente quem contratamos, mas mudou o que esperamos de cada função.

No passado, víamos frequentemente as vendas, os especialistas técnicos, o marketing e as operações como funções distintas. Atualmente, a IA está a esbater essas fronteiras.

Por exemplo, esperamos que os gestores de contas utilizem a IA para pesquisar clientes, desenvolver estratégias de conta e personalizar as interações com executivos. Os gestores de vendas estão a tornar-se orientadores orientados por dados, que utilizam informações obtidas através da IA para melhorar a qualidade do funil comercial e a precisão das previsões. As equipas de operações de vendas estão a passar da produção de relatórios para a conceção de fluxos de trabalho potenciados por IA, que ajudam a empresa a tomar decisões mais rápidas e melhores.

Na AMD, também observamos uma procura crescente por pessoas capazes de estabelecer uma ligação entre a tecnologia e o negócio. À medida que os clientes aceleram a adoção da IA, procuram parceiros que compreendam não só CPUs, GPUs e infraestruturas de IA, mas também a transformação empresarial, a economia da nuvem, as estratégias de IA soberana e o retorno do investimento.

Isso significa que os profissionais mais valiosos combinam cada vez mais liderança comercial com fluência técnica.

A literacia em IA é igualmente importante. Não esperamos que todos se tornem cientistas de dados, mas esperamos que as equipas compreendam como trabalhar eficazmente com a IA — como fazer perguntas melhores, validar informações geradas pela IA e aplicá-las de forma responsável nas interações com os clientes.

E talvez a maior mudança seja que a IA está a aumentar o valor das competências exclusivamente humanas. À medida que a IA automatiza a pesquisa, a preparação de reuniões e o trabalho administrativo de rotina, a criação de relações, a comunicação com executivos, a negociação, o pensamento estratégico e a confiança dos clientes tornam-se ainda mais importantes.

Em muitos aspetos, a IA não está a reduzir a importância dos grandes profissionais de vendas — está a aumentá-la.

Os conselhos de Alexey

Os melhores profissionais de vendas já não são simplesmente aqueles que têm mais conhecimentos sobre o produto — estabelecem uma ligação entre os objetivos empresariais e a transformação através da IA… Esse é provavelmente o maior ensinamento que retirei.

Como a IA está a mudar o GTM, a definição de preços e as vendas

Durante anos, a diferenciação dos produtos, as relações e o preço foram os principais fatores impulsionadores das vendas de tecnologia empresarial. Esses fatores continuam a ser importantes, mas a IA mudou fundamentalmente a conversa.

Atualmente, os clientes já não compram produtos individuais. Estão a investir em resultados completos de IA.

Isso significa que as conversas passaram de "Qual é o processador mais rápido?" para "Com que rapidez podemos implementar a IA? Quanto custará treinar e executar os nossos modelos? Esta infraestrutura pode ser dimensionada? E ficamos dependentes de um único ecossistema?"

Como resultado, a nossa estratégia de entrada no mercado evoluiu.

Atualmente, concentramos-nos na forma como todo o portefólio funciona em conjunto para ajudar os clientes a criar infraestruturas de IA escaláveis.

A IA também mudou as discussões sobre preços.

Os clientes avaliam cada vez mais o custo total de propriedade, o desempenho por watt, a utilização da infraestrutura, a abertura dos programas e a flexibilidade a longo prazo, em vez de simplesmente compararem os custos de aquisição do equipamento. A conversa tornou-se muito mais estratégica.

Por fim, a IA mudou a forma como vendemos.

Os melhores profissionais de vendas já não são simplesmente aqueles que têm mais conhecimentos sobre o produto — estabelecem uma ligação entre os objetivos empresariais e a transformação através da IA. Precisam de compreender os desafios do setor, a estratégia de dados, as iniciativas de IA soberana, a economia da nuvem e a mudança organizacional tão bem como as especificações técnicas.

Esse é provavelmente o maior ensinamento que retirei. A IA não mudou aquilo que os clientes valorizam — mudou a forma como definem o valor.

Cinco prioridades para CROs que estão a adotar a IA nas suas organizações

Para os CROs, a IA não é apenas mais uma aquisição de software — está a tornar-se um fator de diferenciação competitiva. Mas o sucesso não resultará da implementação do maior número de aplicações de IA. Resultará da construção da infraestrutura, da base de dados e da capacidade organizacional adequadas.

Eis cinco prioridades que recomendo:

• Invista numa infraestrutura de IA que possa acompanhar o crescimento. A maior fonte de valor não é o modelo em si — é a capacidade de treinar, aperfeiçoar e implementar modelos de forma eficiente. Uma infraestrutura aberta e de elevado desempenho dá às organizações a flexibilidade para inovar sem ficarem dependentes de um único ecossistema.
• Transforme a IA em valor para o cliente, não apenas em produtividade interna. A geração mais rápida de propostas e as atualizações automatizadas do CRM são úteis, mas a verdadeira oportunidade está em proporcionar melhores experiências aos clientes, interações personalizadas e resultados empresariais mais rápidos.
• Prepare os seus dados para a IA. A IA só é tão boa quanto os dados subjacentes. Dados limpos, seguros e sujeitos a uma gestão adequada são agora um ativo estratégico de receita.
• Capacite os vendedores com IA em vez de os substituir. As equipas de vendas de melhor desempenho combinarão conhecimentos orientados por IA com experiência humana, confiança e criação de relações. A IA deve eliminar o trabalho administrativo, permitindo aos vendedores dedicar mais tempo aos clientes.
• Pense a longo prazo. A procura de IA está a acelerar rapidamente, mas as decisões atuais relativas à infraestrutura determinarão a sua posição competitiva ao longo da próxima década. Escolha plataformas que proporcionem desempenho, abertura e flexibilidade à medida que as cargas de trabalho evoluem.

As empresas que liderarem a era da IA não serão necessariamente as que têm os maiores orçamentos. Serão as que construírem a infraestrutura de IA mais adaptável e capacitarem todos os colaboradores para a utilizarem eficazmente.

E a IA não substituirá os grandes líderes de receita. Mas os líderes de receita que adotarem a IA — e a infraestrutura que a sustenta — terão um desempenho superior ao daqueles que não o fizerem.

Acompanhe

Acompanhe o trabalho de Alexey Navolokin no LinkedIn.

Em breve, mais entrevistas com especialistas no Clube CRO!