Por anos, empresas investiram em BI para entender o que estava acontecendo, com dashboards, relatórios e cruzamento de bases. Funcionou até certo ponto. O problema é que boa parte dos dados que realmente importam nunca chegaram a nenhum sistema, ficando presos em conversas e trocas.

Em reuniões de vendas, ligações e trocas de mensagens, o cliente fala tudo: objeções reais, concorrentes que está avaliando, prazo de decisões, orçamentos que ainda não foram aprovados. São dados de pipeline, de inteligência competitiva e de timing. E nenhum deles vai automaticamente para o CRM.

O que vai para o CRM é o que o vendedor lembrou de digitar depois da reunião, no meio de outras inúmeras tarefas. Ou seja, é um recorte parcial e até defasado da realidade. E é sobre esse recorte que gestores fazem forecast, CS prioriza contas em risco e CROs projetam as próximas receitas. 

É aí, diante desses pontos desfalcados, que Revenue Intelligence aparece com a capacidade de transformar interações comerciais em dados estruturados que alimentam decisões estratégicas, transformando todo o ciclo de vendas e receitas de uma empresa.

Enquanto o BI parte de informações já registradas, Revenue Intelligence captura o dado no momento em que ele nasce, seja em uma fala do cliente ou nos padrões que só aparecem quando você junta centenas de conversas e consegue enxergar o que está acontecendo de verdade.

Além disso, essa inteligência não serve só para vendas. Ela conecta o que o cliente diz na prospecção com o que o CS precisa saber para a retenção, conecta o padrão de objeções com o conteúdo que o marketing deve produzir. Ou seja, é uma inteligência compartilhada entre times que, muitas vezes, operam de forma segmentada.

Empresas B2B com vendas complexas geram diariamente um volume imenso de dados não estruturados. Cada interação comercial contém informações valiosas sobre o mercado, concorrência, comportamento de compra do cliente e possíveis gargalos processuais. O desafio é que, frequentemente, esse dado é tratado apenas como parte de uma conversa.

Quando você começa a estruturar esse dado com segurança e integração aos sistemas que já existem, a área de vendas passa a funcionar como um centro de dados no sentido estratégico: um lugar de onde saem insights que orientam decisões estratégicas de toda a empresa.

Porém, é muito importante ressaltar que dados sem segurança não são ativos, são riscos. Sempre que se fala em captura de conversas, a pergunta sobre segurança é imediata (e legítima). A conversa com o cliente talvez seja o ativo mais sensível de uma operação comercial, tratar esse dado com o mesmo rigor que se trata uma base financeira é o mínimo que qualquer empresa séria deveria exigir das ferramentas que adota. 

Por fim, as melhores informações sobre o seu cliente já estão na sua empresa, nas conversas e trocas que acontecem todos os dias. A questão é o que você está fazendo com elas.  Sempre lembrando que criptografia e conformidade com a LGPD não são diferenciais, são requisitos. Qualquer plataforma que trata Revenue Intelligence com seriedade precisa ter isso como ponto de partida.

Thais Sterenberg é CEO e Cofundadora da Elephan.ai, plataforma mais completa de inteligência de receita para empresas B2B. Especialista em Growth e receita, pós-graduada em Marketing (ESPM), a executiva é ex-Danone e Nestlé, foi sócia/CMO da Fix e construiu do zero o B2B Growth do QuintoAndar. Atua ainda como professora e mentora, além de ser cofundadora do ecossistema Mulheres de Growth. Foi reconhecida como Top 10 Female Founders to Watch (Aurora Tech Awards).

Quem acompanhou a última edição do SXSW certamente percebeu que o shopper ficou mais exigente, intencional e difícil de impressionar. Num mundo com excesso de estímulos, a atenção virou um ativo mais escasso, e as marcas que seguem operando na lógica do volume comprarão briga com as novas gerações que ignoram quem não tem muito a dizer. Nesse sentido, vale destacar uma provocação trazida pelo painel “Forget Moments Marketing: Welcome to Worldbuilding”: marcas que tratam comunidades como canais de mídia estão errando.

Mais do que nunca, plataformas de retail media têm uma oportunidade: ao invés de se posicionarem apenas como inventário de impressões, podem se colocar como acesso a comunidades de consumidores com interesses e intenções reais. Portanto, o discurso precisa ser muito mais voltado à ‘participação relevante’.

Vivemos atualmente um grande paradoxo, no qual tudo mudou, mas os fundamentos do marketing permanecem os mesmos. Ou seja, marcas fortes seguem sendo aquelas que se conectam ao que realmente importa para as pessoas: suas paixões, rituais e identidade. O momento é difícil exatamente porque é preciso navegar na velocidade das transformações sem perder de vista esses princípios tão importantes.

Nesse contexto, temos transformações também no papel do CMO, que mudou fundamentalmente nos últimos anos. Hoje, ele deixou de ser a figura “responsável pelo departamento de marketing” e virou um arquiteto do crescimento, visto que o setor passou a ser um motor de desenvolvimento integrado que une tecnologia, dados e criatividade.

A partir desses entendimentos, o conceito de worldbuilding ganha uma camada ainda mais prática e especialmente relevante para o universo de Retail Media. Mais do que criar universos proprietários e tentar atrair consumidores para dentro deles, o momento atual pede reconhecimento de que esses mundos já existem, com dinâmicas, códigos e lideranças próprias. O papel das marcas, portanto, é participar com intenção, o que exige clareza sobre onde entrar e, principalmente, onde não entrar. Aqui, também é fundamental uma compreensão profunda sobre qual é a “moeda de troca” que justifica sua presença naquele contexto.

Essa lógica muda completamente a forma como as plataformas de Retail Media devem estruturar suas ofertas, pois enquanto antes o foco estava em disponibilizar inventário e escala, agora é essencial entender quais comunidades estão sendo acessadas em cada ponto de contato da jornada de compra. Afinal, um ambiente de e-commerce, um app de varejo ou até mesmo um PDV físico são, na prática, espaços onde diferentes “mundos” coexistem, definidos por hábitos, ocasiões de consumo e intenções específicas. O grande segredo é que participar desses momentos com relevância é muito mais poderoso do que simplesmente impactar.

Outro tema que merece destaque é a relação com criadores, visto que o modelo tradicional, que trata creators como mídia terceirizada, perde força diante da necessidade de autenticidade por parte dos consumidores. Cada vez mais, eles devem ser vistos como co-autores da marca, ou seja, pessoas que já pertencem a esses cosmos e que, por isso, têm legitimidade para construir narrativas que ressoam. Para o retail media, há uma enorme oportunidade de integrar creator tanto nas campanhas quanto na própria experiência de compra, aproximando conteúdo, influência e conversão de forma orgânica, ou seja, creators em retail media podem e devem fazer parte de estratégias de topo, meio e fundo de funil. Quão interessante seria ver aquele creator que você se identifica interagindo ou até consumindo um produto que você está considerando colocar no carrinho, em uma tela de DOOH no PDV?

É claro que todas essas mudanças trazem desafios para o varejo: o primeiro deles é abrir mão do controle absoluto em favor de uma lógica de curadoria, enquanto o segundo é garantir consistência em escala, o que demanda investimento real em dados, tecnologia, social listening e inteligência local. Em um ambiente tão dinâmico não basta ter uma boa estratégia central, pois é a execução contextualizada que determina o sucesso das iniciativas de retail media.

Por fim, podemos notar uma transformação importante na forma como as relações são construídas nesse ecossistema. Há uma substituição de campanhas pontuais e transacionais por parcerias mais profundas, duradouras e integradas, seja com marcas, criadores ou até mesmo com os próprios varejistas. A partir de agora, e levando em consideração que o mercado é cada vez mais orientado por relevância, confiança e construção de significado, plataformas de retail media que conseguirem se posicionar também como facilitadoras de participação genuína, além de intermediárias de mídia, ganharão vantagem competitiva e o poder de ditar o futuro, deixando de disputar atenção para, de fato, mediar relações com valor percebido.

*Felipe Malheiros é Head de Agências na Unlimitail Brasil, plataforma de Retail Media do Grupo Carrefour no Brasil.

De Brasil a Estados Unidos, do Reino Unido à União Europeia, o ransomware entrou no meio da década como um tipo de “economia paralela” da criminalidade digital: organiza-se como serviço, terceiriza etapas e explora a dependência de empresas e governos de sistemas conectados. A novidade não é a criptografia em si, mas sim como a extorsão se combina com operações mais rápidas, com mais dados roubados e com o uso crescente de inteligência artificial para reduzir custo e aumentar alcance.

O relatório Threat Landscape 2025, publicado pela ENISA – a agência da EU para cibersegurança – classificou a inteligência artificial como um dos elementos definidores do panorama de ameaças atual. O relatório destaca que campanhas de phishing apoiadas por IA passaram a representar parcela majoritária das iniciativas de engenharia social observadas no ano passado. O impacto prático é direto: textos mais convincentes, adaptação de linguagem ao perfil da vítima, automação de testes de abordagem e redução do custo operacional do ataque.

A IA não substitui integralmente o operador humano no ransomware, mas reduz o esforço nas etapas que historicamente exigiam tempo e habilidade manual. Modelos de linguagem são utilizados para produzir e-mails altamente personalizados, analisar dados exfiltrados para identificar informações sensíveis com maior potencial de pressão e apoiar a pesquisa de vulnerabilidades. O National Cyber Security Centre, do Reino Unido, já alertou que a IA tende a aumentar eficiência, frequência e escala de táticas existentes, sobretudo em reconhecimento e exploração assistida.

O papel dos agentes de IA

O avanço mais sensível, no entanto, está no uso de arquiteturas baseadas em agentes. Diferentemente de um modelo que apenas gera texto, agentes são sistemas capazes de planejar tarefas, executar chamadas a ferramentas externas, interagir com APIs e manter contexto ao longo de múltiplas etapas. Quando aplicados em ambientes corporativos legítimos, esses agentes automatizam processos internos, integram sistemas e reduzem fricção operacional. Sob a perspectiva ofensiva, a mesma lógica pode ser utilizada para coordenar ações distribuídas.

Um ataque estruturado pode envolver um agente dedicado à coleta de informações públicas e internas, outro voltado à validação de credenciais e exploração de permissões excessivas, e um terceiro responsável por operar APIs de serviços em nuvem para mapear recursos, tokens e chaves de acesso. A partir da intrusão inicial, a automação acelera a movimentação lateral e a exfiltração. O resultado é um encurtamento do ciclo entre comprometimento e extorsão. 

No Brasil, alertas do CTIR Gov já descreviam desde 2022 o amadurecimento de grupos como BlackCat/ALPHV, operando com técnicas de movimentação lateral e criptografia customizada. O que muda agora é a camada adicional de automação inteligente, somada à crescente adoção corporativa de integrações baseadas em APIs, contas de serviço e fluxos automatizados.

Essa convergência amplia a superfície de risco. Cada integração adiciona credenciais, tokens e permissões. Cada agente corporativo com autonomia operacional representa uma nova identidade de máquina. Se comprometidos, esses elementos podem agir com legitimidade aparente dentro do ambiente. A investigação deixa de perguntar apenas “quem acessou” e passa a questionar “qual sistema executou determinada ação e sob qual cadeia de decisões”.

Do ponto de vista técnico, a resposta a essas novas ameaças exigem revisão arquitetural. Modelos de zero trust, segmentação granular e controle rigoroso de identidades de máquina tornam-se prioridade. A gestão de privilégios precisa incluir contas de serviço e integrações automatizadas. Logs devem ser centralizados e protegidos contra adulteração, permitindo análise comportamental baseada em sequências de eventos e não apenas em alertas isolados.

Backups imutáveis continuam sendo medida fundamental contra criptografia, mas não resolvem a dimensão reputacional da extorsão por vazamento. Monitoramento contínuo de exfiltração e políticas claras de resposta a incidentes passam a integrar o planejamento estratégico.

A adoção de inteligência artificial nas empresas não é, por si, o problema. Ao contrário, pode fortalecer detecção e resposta quando aplicada de forma estruturada. O risco surge quando agentes operam com permissões excessivas, integrações são implementadas sem inventário adequado e decisões automatizadas não possuem trilha auditável.

O ransomware evoluiu de ataque técnico para modelo econômico estruturado. A incorporação de IA e agentes autônomos acelera essa lógica, reduz custos para os criminosos, e aumenta a complexidade para as empresas, que precisam manter suas estratégias de defesa atualizadas. A prioridade estratégica passa por governar identidades, APIs e algoritmos com o mesmo rigor aplicado a ativos físicos e financeiros.

Empresas que tratarem agentes e automações como parte central da arquitetura de risco estarão melhor posicionadas para enfrentar a próxima onda. As que enxergarem a IA apenas como ferramenta de produtividade podem descobrir tarde demais que autonomia sem controle amplia a exposição de forma silenciosa, porém decisiva.