Empreender na Amazônia tem um desafio que pouca gente comenta: conseguir leads, e principalmente leads qualificados. Marcar uma reunião com quem realmente decide é difícil quando se tem pouca visibilidade, e fica ainda mais difícil quando a solução tem um ciclo de vendas longo, como é o nosso caso.

Na prática, isso gera ansiedade. A gente leva muito tempo para conseguir aquela reunião. Depois, leva mais tempo ainda para receber um feedback sobre o que apresentou. E, muitas vezes, a venda simplesmente não fecha, e a gente nem sabe direito por quê.

Um discurso não serve para todo mundo

Na Amazon SAR trabalhamos com monitoramento por satélite, principalmente com uma tecnologia chamada InSAR, que usa radar para medir, de forma contínua, movimentos do solo e de estruturas. É uma tecnologia já bem difundida em países da Europa e do leste asiático, mas ainda pouco usada no Brasil, e existe uma certa resistência a ela. Ao mesmo tempo, com a seriedade das mudanças climáticas por aqui, a necessidade de monitoramento só cresce: no agro, na energia, na mineração.

O problema é que cada um desses clientes quer monitorar uma coisa diferente e tem um modelo de pagamento diferente. A narrativa que funciona para um não funciona para o outro. Montar um pitch para cada tipo de cliente sempre foi na tentativa e erro. E, quando não dava certo, a gente pivotava. O resultado foi o que muita startup conhece bem: vários produtos na prateleira, pouco vistos, e nenhuma clareza sobre qual estratégia seguir para cada um.

A ideia: simular os compradores antes de ir até eles

Foi aí que surgiu a ideia de usar os avanços recentes da inteligência artificial a nosso favor, com dados sintéticos. E se a gente pudesse simular pessoas que representam cada uma dessas empresas e setores, apresentar nosso discurso para elas e descobrir os erros do pitch *antes* de gastar a reunião real?

Assim nasceu o projeto. Usamos agentes de IA para criar populações de compradores simulados e colocamos neles o nosso discurso e o nosso contexto, para coletar feedback com esses dados sintéticos.

Um cuidado importante: esses compradores não são inventados do nada. Eles são construídos a partir de informação pública e verificável sobre organizações e setores reais. O que a gente não sabe fica marcado como desconhecido, e a IA não pode preencher a lacuna inventando.

Quando a simulação encontrou a vida real

O mais interessante é que conseguimos confrontar muitas ideias, e uma delas acabou sendo aprovada no mundo real.

No setor ambiental, preparamos uma proposta para uma grande empresa e fizemos oito rodadas de teste com avaliadores simulados. A cada rodada, as mesmas perguntas voltavam: “isso já foi validado por terceiros?” e “quanto custa?”. A cada versão, a proposta ficava mais focada: deixou de ser um catálogo de tudo que sabemos fazer e virou uma única aposta, com essas duas respostas já dentro do pitch. Foi essa versão que apresentamos de verdade. A empresa aprovou e nos chamou para a próxima etapa da conversa.

Às vezes o problema não é o pitch, é o modelo de negócio

Outro uso que se mostrou valioso foi pedir para os agentes pesquisarem outras empresas e modelos de negócio em escala. Às vezes o problema não está no discurso, e sim no nosso próprio modelo, que não é o adequado para aquela situação.

Dois exemplos que aprendemos assim:

– *Seguradoras agrícolas* preferiram pagar pela verificação de cada sinistro, quando ele acontece, em vez de assinar um monitoramento contínuo.

– *Cooperativas de crédito* têm interesse em monitorar as propriedades, mas nem todo produtor rural tem interesse em pagar por isso.

A tecnologia era a mesma. O que mudava era quem paga, quando paga e por quê.

Cuidado: a IA tende a concordar com você

Aqui vai um alerta. Quando a gente pergunta a uma IA se a nossa ideia é boa, ela costuma dizer que sim. Os modelos de linguagem geram a resposta mais provável com base nas informações e no contexto que têm, e tendem a concordar com quem pergunta. Isso não quer dizer que existe comprador, orçamento ou urgência para aquela ideia.

Por isso, em vez de só perguntar, colocamos agentes para se confrontarem. De um lado, um comprador simulado. Do outro, um vendedor simulado tentando defender a proposta. O comprador pergunta de volta, pressiona e pode dizer não.

Foi aí que vimos muitas das nossas ideias serem rejeitadas, e, pela primeira vez, entendemos *por quê*. Com esse feedback, ajustamos a narrativa, testamos de novo e calibramos, até descobrir qual era o nosso gargalo.

Funciona para B2B, B2G e B2C

Pense em todo o esforço que um empreendedor da Amazônia faz para chegar a um cliente: quantas horas de viagem, quanto custo, para às vezes chegar lá e não fechar a venda. Com a IA, conseguimos chegar a essa conversa muito mais preparados, com uma proposta mais atrativa e com as perguntas difíceis já respondidas. E isso vale para quem vende para empresas, para governo ou para o consumidor final.

Uma ressalva honesta: a simulação não substitui a conversa com o cliente real. Ela te prepara para não desperdiçar essa conversa.

Até os bancos estão fazendo isso

Esse movimento não é só nosso. Em setembro de 2026, o Itaú, por meio do Itaú Ventures, investiu na Simile, uma startup americana que usa IA para simular o comportamento de pessoas e mercados e testar decisões antes de colocá-las em prática. O banco já era cliente da plataforma e diz usar as simulações como complemento às pesquisas e conversas com clientes. Grandes organizações já estão testando produtos dessa forma para entregar algo que faça mais sentido para o público.

O que vem pela frente

Acredito que isso vai ser uma revolução no marketing e no comercial. Quando a gente consegue enxergar antes os gaps do produto e as falhas do discurso, chega ao processo de vendas preparado. É isso que tem nos ajudado na Amazon SAR. E acredito que quem desenvolver essa habilidade vai sair na frente.

Fontes:

– [Itaú Ventures investe na Simile, startup de IA que simula comportamento humano – Startups](https://startups.com.br/negocios/rodada-de-investimento/de-cliente-a-socia-itau-entra-em-rodada-da-gringa-simile/)

– [Itaú Ventures investe na americana Simile em rodada que avalia startup em US$ 2 bi – Money Report](https://www.moneyreport.com.br/negocios/itau-ventures-investe-na-americana-simile-em-rodada-que-avalia-startup-em-us-2-bi/)

– [Itaú investe na Simile, startup de IA que simula comportamento humano – Jovem Pan](https://jovempan.com.br/economia/negocios/itau-investe-na-simile-startup-de-ia-que-simula-comportamento-humano/)