O comprador pode chegar à primeira reunião com uma comparação feita por inteligência artificial e, ainda assim, exigir provas de quase tudo o que leu. Essa combinação aparece no 2026 B2B Buying Disconnect Report, da TrustRadius: 63% dos compradores ouvidos usaram IA em algum momento da compra, enquanto 72% disseram verificar suas respostas muito frequentemente ou sempre.
Para quem vende tecnologia a empresas, a implicação não é abandonar busca, conteúdo ou vendedores. É preparar uma jornada em que a descoberta pode passar pela IA, mas a avaliação exige informação verificável. Marketing precisa oferecer evidências; RevOps, registrar influências que o clique não revela; vendas, investigar quais conclusões o cliente já trouxe.
Essas são decisões operacionais sugeridas pelos achados, não resultados comprovados pelo estudo. Os números não demonstram que aparecer em respostas de IA aumenta conversão, reduz o ciclo comercial ou melhora a qualidade das oportunidades.
O que a pesquisa mede — e onde termina seu alcance
O relatório da TrustRadius reúne dois levantamentos realizados em janeiro de 2026. Um recebeu 1.862 respostas completas e verificadas de profissionais envolvidos em uma compra de tecnologia para sua organização no ano anterior. O outro reuniu 444 respostas de integrantes de equipes de go-to-market de fornecedores de tecnologia. Os percentuais de uso de IA apresentados aqui pertencem ao levantamento com compradores, conforme a síntese dos resultados da TrustRadius.
O perfil importa: 59% dos compradores respondentes eram millennials. Quanto ao valor das compras, 48% ficaram abaixo de US$ 10 mil e outros 24% entre US$ 11 mil e US$ 50 mil. Esse recorte pede cuidado ao transportar conclusões para contratos de grande porte, comitês extensos ou setores diferentes de tecnologia.
A cobertura geográfica não está identificada na síntese consultada. Portanto, os resultados não devem ser apresentados como retrato do comprador brasileiro. Também há uma distância temporal relevante: a coleta ocorreu em janeiro, embora o relatório esteja em discussão em novembro. Ele não mede mudanças ocorridas ao longo de todo o ano.
A IA participa da pesquisa, mas não encerra a avaliação
A proporção de compradores que relatou usar IA passou de 21% na edição de 2024 para 38% em 2025 e 63% em 2026. Já a parcela que percebeu mais eficiência na pesquisa chegou a 54%, ante 40% na edição anterior. São comparações entre edições, não o acompanhamento demonstrado das mesmas pessoas.
Confiança e checagem coexistem. Em 2026, 82% disseram confiar em conteúdo de IA às vezes, muito frequentemente ou sempre. Essa soma não equivale a confiança irrestrita. Na mesma pesquisa, 93% afirmaram verificar informações nessas três frequências; os 72% que verificam muito frequentemente ou sempre são um indicador mais específico da intensidade dessa checagem.
A leitura operacional é que uma resposta automatizada pode ajudar a organizar alternativas sem resolver a escolha. Na jornada apoiada em busca, o comprador acessa páginas e compara documentos. Com IA, pode receber primeiro uma síntese e depois procurar sustentação para ela. O estudo documenta uso e checagem, mas não estabelece uma sequência única nem mede quanto contato comercial foi substituído.
Fora da compra ativa, outros canais continuam relevantes
Há um contraponto importante no estudo de experiência do comprador B2B de 2026 da 6sense, também descrito na fonte consultada. Quando perguntados sobre os canais usados para se manter atualizados entre processos ativos de compra, 35,9% selecionaram sites de fornecedores; 33,4%, eventos e conferências; 31,4%, sites de avaliações; e 31,3%, publicações setoriais. Modelos de linguagem ficaram em 15%.
Não há contradição necessária com a TrustRadius. Uma pesquisa aborda IA em algum momento da compra; a outra pergunta especificamente sobre atualização entre ciclos e sobre modelos de linguagem. São momentos e definições diferentes. A síntese informa que o estudo da 6sense reúne três pesquisas, mas não apresenta seu tamanho amostral ou cobertura geográfica. Não cabe combinar os percentuais em um único retrato.
Para o planejamento brasileiro, isso recomenda testar a presença em IA sem desmontar os canais existentes. Site técnico, eventos e avaliações continuam merecendo atenção. A hipótese a investigar é onde a IA entra na jornada das contas atendidas pela empresa — não se ela já substituiu todos os outros meios.
Conteúdo precisa ajudar o comprador a conferir afirmações
A prioridade editorial deve ser responder a dúvidas que exigem evidência: requisitos de integração, limites funcionais, condições de implantação, suporte e composição de custos. Cada afirmação relevante precisa apontar sua base e sua validade. Isso ajuda a avaliação humana; não garante que um modelo citará a página ou representará corretamente o produto.
Em um exemplo hipotético, um fornecedor de software fiscal pode publicar quais integrações estão disponíveis, quais dependem de desenvolvimento e quais obrigações não são atendidas. Uma página que diga apenas “integração completa” oferece pouca sustentação para a checagem. Como discutimos ao tratar de páginas comparativas B2B, requisitos, fontes e limitações devem orientar a comparação.
Marketing e produto podem começar pelas perguntas recorrentes nas oportunidades. Para cada uma, convém manter uma resposta pública quando possível, um responsável pela validação e uma data de revisão. Casos de clientes devem distinguir resultado observado, contexto e condições de aplicação. Um caso isolado não vira promessa para qualquer conta.
No CRM, separe origem técnica de influência declarada
O IMTM — Índice de Maturidade Tecnológica em Marketing B2B, da Ibramerc, de 2026, oferece um contexto brasileiro: 96% das empresas respondentes usam CRM, mas 49% relatam que os dados de marketing e vendas não estão integrados, e 16% não identificam a origem dos leads. Os números mostram que ter a ferramenta não equivale a conseguir reconstruir o caminho até a oportunidade.
Uma adaptação prática é preservar a origem capturada pelos sistemas e acrescentar a influência declarada pelo comprador. A pergunta pode ser direta: “Como vocês descobriram nossa empresa e o que consultaram para compará-la?”. Se houver menção à IA, registre a ferramenta, quando informada, e a etapa em que foi usada. Não sobrescreva o canal técnico nem force uma única resposta.
Por exemplo, uma oportunidade pode ter entrada técnica por busca e influência declarada de IA e evento. RevOps deve manter essas dimensões separadas, registrar quando a informação foi obtida e aceitar “não informado”. Origem desconhecida não deve ser reclassificada automaticamente como IA. A declaração ajuda a investigação, mas também depende da memória e da percepção do interlocutor.
Vendas deve validar critérios, não disputar com a resposta
Na primeira conversa, o vendedor pode perguntar quais alternativas foram consideradas, quais critérios vieram da pesquisa e quais informações ainda precisam de confirmação. Se o comprador apresentar uma comparação automatizada, o caminho é verificar requisitos e corrigir divergências com evidências. Não é necessário pedir conversas completas nem dados confidenciais inseridos nas ferramentas.
A validação seguinte deve corresponder ao risco identificado. Uma dúvida sobre interface pode exigir demonstração; uma incerteza sobre integração pode justificar um teste com critérios de aceite. A escolha entre demonstração e prova de conceito precisa partir da decisão pendente, não de uma oferta automática de piloto.
Para avaliar essas mudanças, acompanhe preenchimento dos registros, dúvidas recorrentes e uso dos materiais. Depois, examine avanço por etapa, duração do ciclo e conversão em grupos comparáveis, considerando diferenças entre contas. Como já mostramos, medir receita exige ir além da produtividade com IA. Aumento de menções à marca ou de leads que declaram usar IA, sozinho, não comprova retorno comercial.
Este conteúdo foi produzido com apoio de inteligência artificial e revisado pela equipe editorial da Live University.
Especialista de Revenue Operations, Dados e Tecnologia. Compara como empresas unem marketing, vendas e CS numa operação só — funil unificado, CRM, atribuição, forecast, território, playbook — e o que de fato mudou depois de adotar automação e IA. Metódica: antes do resultado, pergunta como foi medido.
