Construir IA ao lado de quem vende

A Alma Intel é o projeto que mais me formou. O AlmaHub foi o produto que construímos dentro dela. A empresa começou com uma observação e mudou ao longo de muitas conversas com as pessoas que queríamos ajudar.

Quando trabalhava no mercado financeiro, eu via várias ineficiências na forma como as pessoas usavam tecnologia. Como tenho vendedores na família, também acompanhava outra realidade: profissionais muito bem-sucedidos, vendendo produtos de alto valor, com ferramentas que pareciam estar muito atrás do trabalho que faziam. Achei que poderia resolver parte disso.

Começar por uma conversa

Passei a marcar reuniões com vendedores, gerentes e diretores comerciais. Queria entender como a tecnologia havia mudado a rotina deles nos cinco anos anteriores.

Muitos relataram experiências difíceis com ferramentas consolidadas, incluindo Salesforce e HubSpot. Alguns haviam trocado grandes fornecedores por empresas menores, capazes de se adaptar melhor à operação. Eram as experiências das equipes com quem conversei. O que me interessava era a distância entre comprar um software e conseguir usá-lo para trabalhar melhor.

Depois de entender as necessidades de uma equipe, eu propunha uma segunda reunião. Voltava com um plano de negócio: onde a IA poderia ajudar, o que poderíamos construir primeiro e como trabalharíamos juntos. Eu já me apresentava como alguém que trabalhava com tecnologia para vendas, antes mesmo de a empresa existir formalmente.

Algumas oportunidades eram imediatas, como preencher o CRM a partir das conversas. Outras eram mais ambiciosas: aplicar econometria aos dados comerciais e usar o contexto extraído pela IA para identificar lacunas e apoiar treinamentos personalizados. Com a rotatividade comum em equipes comerciais, acelerar o aprendizado dos novos vendedores era uma necessidade reconhecida.

Ajudar quem faz o trabalho

A ideia que mais conectava com as pessoas era simples: eu queria aumentar a capacidade da equipe comercial.

Gestores precisavam enxergar melhor o que acontecia. Vendedores precisavam de uma rotina mais fácil. Os dois lados tinham que ganhar. Um sistema que só coletasse mais informações para a gestão não conquistaria a mesma confiança de uma ferramenta que também ajudasse o vendedor a decidir o próximo passo.

Entramos nas empresas e trabalhamos ao lado das equipes. Entendemos quais ferramentas já usavam, onde a informação se acumulava e quais tarefas consumiam esforço sem fazer a venda avançar. Isso revelou oportunidades que eu não tinha percebido na primeira reunião.

A parte mais gratificante era descobrir o quanto ainda não sabíamos antes de começar.

Das conversas aos próximos passos

Duas funcionalidades tornaram a proposta concreta.

Resumos inteligentes transformavam históricos extensos em contexto útil. A informação já existia, mas reler tudo podia consumir boa parte do dia. O vendedor precisava recuperar o relacionamento e entender o próximo passo sem recomeçar do zero a cada contato.

Follow-up inteligente ajudava a ordenar as conversas ativas pela atenção que mereciam naquele dia. Isso era especialmente útil para vendedores mais novos, com muitos leads para acompanhar. Um ponto de partida claro ajudava a agir.

O fluxo de trabalho era:

1. Entender a operação atual e as ferramentas que a equipe já usava.
2. Coletar e estruturar o contexto presente nas conversas comerciais.
3. Transformar esse contexto em resumos, informações de CRM e prioridades de follow-up.
4. Oferecer ao vendedor uma próxima ação prática e ao gestor uma visão mais clara da operação.
5. Usar o que acontecia na rotina para melhorar o produto e identificar oportunidades de treinamento.

A razão de coletar dados era devolver algo útil às pessoas que os produziam.

De serviço a plataforma

Depois de renovar nosso primeiro grande contrato por mais doze meses, começamos a transformar o serviço altamente personalizado em uma plataforma.

Assim nasceu o AlmaHub. Passamos a concentrar a entrada de novos clientes em operações de alto ticket que vendiam pelo WhatsApp de ponta a ponta. Esse recorte tornou o produto mais claro e manteve a proximidade com o trabalho que havia dado valor ao serviço.

Durante a operação da empresa, analisamos mais de 100 mil conversas e ajudamos nossos clientes a gerar mais de US$ 80 milhões em receita. Esse número corresponde à receita dos clientes, e não ao faturamento da Alma Intel.

A lógica de produto por trás do AlmaHub

O problema técnico central era transformar conversas não estruturadas em informações que orientassem uma ação. O contexto de um relacionamento fica distribuído por várias mensagens. Um produto útil precisa preservar esse contexto e facilitar sua recuperação e uso.

Camada	O que fazia
Contexto das conversas	Reunia informações já presentes na operação comercial.
Informação estruturada	Transformava conversas em dados de CRM e descrições úteis dos relacionamentos.
Resumos	Reduzia o tempo necessário para entender um histórico longo.
Prioridades de follow-up	Ajudava o vendedor a decidir quais relacionamentos ativos retomar.
Gestão e aprendizado	Tornava a atividade da equipe mais clara e informava oportunidades de treinamento.

As ideias de treinamento e econometria seguiam essa mesma direção: usar o contexto acumulado para entender onde a equipe precisava de ajuda. O trabalho prático começou pelas partes que as pessoas podiam usar imediatamente.

O retorno mais importante vinha de observar um vendedor usando a informação. Um resumo podia parecer bom isoladamente e ainda deixar de fora o detalhe necessário para a próxima conversa. Estar dentro da empresa tornava essas lacunas visíveis.

Levar a experiência para a Enter

A Enter me procurou para integrar seu time de AI Deployment. Decidi levar o que havia aprendido para esse trabalho. Meu sócio e eu então escolhemos encerrar a Alma Intel e ajudamos nossos clientes a incorporar nossa tecnologia aos seus próprios fluxos.

A lição que carrego é continuar disposto a revisar minhas ideias. Um plano é útil, mas as pessoas e as operações à sua frente continuam ensinando coisas que ele não continha.

Não se prenda tanto às suas convicções a ponto de parar de aprender com a empresa em que você está trabalhando.

Trabalhar ao lado dos vendedores me tornou um construtor melhor. Deu um significado muito mais concreto à ideia de usar tecnologia para ajudar alguém.

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