Você pede um hambúrguer no iFood e, sem pagar nada a mais, acumula pontos para viajar com a Decolar. Ótimo. Mas isso não significa que queira receber uma oferta de passagem enquanto ainda escolhe a sobremesa.
Entender essa diferença é um dos desafios da Inteligência Artificial nas vendas. A tecnologia consegue analisar dados, identificar padrões, criar ofertas e acelerar processos. Mas, quando ignora o contexto, o ganho de velocidade pode se transformar em uma abordagem invasiva e em mais uma comunicação que o consumidor vai pular sem pensar duas vezes.
“Depois que o marketing virou marketing de performance, ficamos muito intransigentes na relação com o cliente. É um marketing chato, agressivo, que toda hora quer vender”, afirma Isabella Barreto, diretora de Ecossistema e Partnerships da Decolar.
O equilíbrio entre acelerar a conversão e construir uma conexão real pautou o painel “Converter ou conectar? A IA acelerando cada etapa da jornada de vendas”, realizado no CONAREC 2026. Mediado por Lyana Bittencourt, CEO do Grupo BITTENCOURT, o debate reuniu Isabella; Felipe Ferrari, sócio e diretor de Marketing e Growth da Cogna Educação; e Paulo Pellon, country manager da Wiz.ai.
O cliente comprou um lanche, não uma viagem
Em um ano, a parceria entre Decolar e iFood alcançou mais de 7 milhões de membros. A cada pedido feito no aplicativo de delivery, o usuário acumula pontos que podem ser usados na plataforma de viagens. Segundo Isabella, esse público já representa mais de 25% das vendas da Decolar.
A proximidade entre os dois ecossistemas cria oportunidades, mas exige cuidado. Afinal, quem abriu o iFood provavelmente estava pensando no jantar, não nas próximas férias.
“Esse cliente veio de um contexto de comprar um hambúrguer. Ele não estava buscando uma viagem. Precisamos encontrar a melhor hora para falar sobre isso”, explica Isabella.
Em média, os participantes do programa levam 63 dias entre entrar no ecossistema e comprar uma viagem. O período é menor que o registrado entre os clientes da Decolar em geral, que pode ultrapassar 100 dias, mas ainda está longe de uma compra por impulso.
A IA ajuda a analisar informações como frequência de pedidos, participação em clubes de benefícios e interações anteriores. A partir desses sinais, a Decolar identifica quem apresenta maior propensão a viajar e quais benefícios podem estimular uma primeira busca.
O ecossistema amplia essa leitura. Alguém que comprou ingresso para uma maratona ou um show provavelmente precisará se deslocar. Nesse caso, o evento fornece um contexto muito mais relevante para uma oferta de passagem ou hospedagem do que uma simples navegação isolada.
“Viagem é uma compra complexa. Não adianta o cliente fazer uma busca e continuarmos oferecendo sempre a mesma coisa. Precisamos entender o contexto para sermos eficientes na hora de ofertar”, diz Isabella.
Quando os dados ainda não contam a história
O desafio aumenta quando o consumidor é novo. Entre os clientes que chegam à Decolar pelo iFood, 87% nunca haviam feito uma busca na plataforma de viagens. Sem um histórico próprio, a marca precisa aprender aos poucos o que desperta o interesse daquela pessoa.
Para isso, testa comunicações, destinos, viagens curtas, passagens e pacotes. Se o usuário interage, fornece novas pistas. Se ignora, a empresa ajusta a estratégia.
“A gente falha muito, testa muito, erra várias vezes e escala aquilo que dá certo”, conta Isabella. “Usamos o benefício de testar para tentar engajar esse cliente e conseguir mais contexto antes de evoluir a comunicação.”
A própria tecnologia acelera esses testes. Em um dos exemplos apresentados, uma alteração solicitada por um designer levaria sete dias para ser desenvolvida. Com uma ferramenta de IA, o trabalho ficou pronto em quatro horas, passou pela validação do time de tecnologia e foi colocado no ar.
O novo botão aumentou em 50% a taxa de cliques de um dia para o outro.
“Não precisa ser uma IA ‘master blaster’. É preciso fatiar os problemas, entender onde estão os gaps e descobrir em que ponto a tecnologia consegue ajudar”, afirma Isabella.
Na educação, a venda pode durar uma vida inteira
Na Cogna Educação, a personalização encontra um cenário ainda mais amplo. O grupo reúne cerca de 60 marcas e atende públicos que vão de crianças pequenas a adultos em diferentes fases profissionais.
A escolha de uma escola para um filho de dois anos não segue a mesma lógica da matrícula de um adulto em um curso superior a distância. Por isso, aplicar a mesma tecnologia e a mesma conversa a todos seria um erro.
“As jornadas são completamente diferentes. A ferramenta e o uso da IA variam muito para cada contexto”, afirma Felipe Ferrari.
A relação também não termina na matrícula. Segundo ele, a Cogna consegue acompanhar uma pessoa dos dois aos 100 anos, oferecendo escolas, cursos de idiomas, graduação e novas formações.
No ensino superior, 90% dos alunos das marcas do grupo são a primeira geração da família a chegar à faculdade. Depois do ingresso, esses estudantes podem precisar aprender inglês, Excel, computação em nuvem ou até como usar Inteligência Artificial no trabalho.
Entender cada contexto permite indicar o próximo curso, mas também melhorar a experiência de quem já estuda. “Um aluno do ensino superior permanece quatro ou cinco anos. Um dos nossos grandes desafios é a retenção. O uso de IA na personalização do ensino e da aprendizagem ajuda a melhorar o aproveitamento acadêmico e aumenta a possibilidade de o aluno chegar à formatura”, explica Felipe.
O impacto chega ao negócio: quando o estudante aprende melhor e permanece na instituição, a receita se mantém por mais tempo. Nesse caso, conectar e converter deixam de ocupar lados opostos.
Nem toda etapa precisa de IA
Apesar das possibilidades, os executivos reforçam que colocar IA em todos os pontos de contato não é necessariamente uma evolução.
“Parece que agora precisamos usar IA em tudo. Mas depende muito do contexto”, alerta Isabella. “Uma pessoa no meio de uma viagem, com um problema no aluguel do carro, talvez não queira falar com uma IA. Ela quer uma pessoa que resolva.”
A tecnologia pode organizar dados e dar ao atendente mais informações para solucionar o problema. Isso não significa que precise assumir a conversa inteira.
Na educação básica, o limite aparece com clareza. Uma família pode usar uma automação para emitir um boleto ou resolver uma questão administrativa. Mas, na hora de decidir em qual escola confiar a educação de uma criança, a conversa humana continua tendo outro peso.
“Se você está avaliando por que vai matricular seu filho em uma escola e não em outra, existe um papel muito importante do humano. Não é a IA que vai resolver essa decisão”, afirma Felipe.
Ele ainda chama atenção para o hype. Às vezes, a solução necessária já existe e pode ser bem mais simples. “Tem coisa que uma plataforma de dados atende, que um modelo estatístico resolve, e tem coisa em que realmente precisamos aplicar IA ou criar um agente. É fundamental identificar qual tecnologia serve para cada caso de uso.”
O que o clique não mostra
Para Paulo Pellon, da Wiz.ai, buscas, cliques e páginas visitadas revelam a intenção aparente, mas não necessariamente aquilo que motivou o consumidor.
Quem pesquisa Fernando de Noronha pode estar procurando praia, contato com a natureza, uma lua de mel ou apenas um destino diferente. Duas pessoas interessadas na mesma passagem podem esperar experiências completamente distintas.
“Eu consigo entender muito mais do cliente conversando com ele do que apenas tentando capturar sinais”, afirma Paulo. “Não se trata de deixar de analisar os dados, mas de usar a conversa para descobrir o que existe por trás daquela intenção.”
Em vez de apenas apresentar pacotes prontos, um agente pode perguntar se o viajante prefere localização, conforto, gastronomia ou facilidade de transporte. Na educação, pode investigar o objetivo profissional, a disponibilidade de tempo e o formato de estudo mais adequado.
A própria Decolar já aplica essa lógica com a Sofia, sua assistente de viagens. Isabella conta que pediu ajuda para planejar um passeio com as crianças no feriado de 12 de outubro. Ela ainda não havia escolhido o destino.
“A Sofia começou a perguntar se eu queria um resort, a distância que pretendia percorrer e o tipo de viagem. No fim, trouxe hotéis em Campos do Jordão, um destino em que eu nem tinha pensado, mas que correspondia exatamente ao que esperava”, relata.
Nesse caso, a IA não acelerou apenas o checkout, ela ajudou a construir uma decisão que ainda nem existia.
O limite precisa estar claro
Uma conversa automatizada precisa reconhecer quando chegou longe demais. O próprio consumidor pode pedir para falar com uma pessoa, mas a tecnologia também deve identificar sinais de que a situação ficou complexa demais para ela.
Alterações no tom de voz, palavras específicas e crescimento da irritação podem indicar a necessidade de interromper a automação. “Se a temperatura começa a subir, a IA pode entender que aquela conversa precisa ser transferida. Uma boa plataforma deve ter governança para definir os limites dessa atuação”, explica Paulo.
O transbordo, porém, não pode obrigar o cliente a começar tudo de novo. As informações já compartilhadas precisam acompanhar a conversa até o atendente humano. “Precisamos transferir o contexto para que não exista perda e o atendimento tenha continuidade”, acrescenta.
No processo comercial, esse cuidado também evita desperdício. Se um consumidor abandona uma conversa perto da compra e ninguém age rapidamente, pode fechar com um concorrente. Todo o investimento feito para levá-lo até aquele ponto acaba perdido.
“É crítico ter indicadores para saber em que momento transbordar e quando recuperar esse contato”, afirma Felipe. “Se você não converte naquela conversa, provavelmente essa pessoa vai converter em outro lugar.”
Antes de ensinar a IA, a empresa precisa se entender
Para acelerar vendas com consistência, não basta contratar uma ferramenta e colocá-la diante do consumidor. A empresa precisa organizar dados, integrar sistemas e definir processos, regras e limites.
O desafio ganha outra dimensão na Cogna, que reúne negócios centenários e startups recém-adquiridas. Nem todos os sistemas estão integrados, mas o grupo trabalha para criar camadas comuns de acesso às informações.
“Quando falamos de IA, estamos falando muito de dados e integração. Sem dados, não vai funcionar”, pontua Felipe.
Isabella acrescenta que a adoção precisa fazer parte da cultura e envolver quem conhece os gargalos da operação na prática. “Comece mapeando processos e chame o time para jogar junto. São analistas e coordenadores que sofrem com o dia a dia e conhecem os gargalos do funil, do atendimento e dos processos”, recomenda.
Isso inclui descobrir se o problema realmente exige IA. Em alguns casos, uma mudança simples pode entregar mais resultado do que um projeto grandioso.
“Podemos cair em ciladas muito facilmente por causa do hype. É melhor começar com casos de uso pequenos, que possam ganhar escala ao longo do tempo. Dezenas ou centenas deles, somados, constroem um ecossistema que entrega muito mais valor”, afirma Felipe.
Para Paulo, esse processo começa antes mesmo de tentar conhecer o consumidor. “A empresa precisa usar a IA para aprender mais sobre si mesma: seus processos, suas regras e seus limites. Uma tecnologia construída sem compreender quem você é e como funciona tende a fracassar.”
Converter ou conectar não precisa ser uma escolha. A IA pode tornar a venda mais rápida, mas o resultado depende da capacidade de reconhecer contextos, respeitar limites e entregar algo relevante. Porque abordar todo mundo ficou fácil. Difícil (e valioso) é saber quando vale a pena iniciar a conversa.
