O Funil de Vendas Morreu? Como a IA Está Mudando Marketing e Vendas

Durante décadas, uma imagem ajudou empresas do mundo inteiro a explicar vendas.

Muita gente entra no topo.

Uma parte demonstra interesse.

Um grupo menor considera a compra.

Poucos chegam ao final e compram.

É o funil.

Simples, visual e fácil de colocar em uma apresentação.

Só que tente encaixar neste desenho o comportamento de uma pessoa que descobre uma empresa no Instagram, pesquisa no Google, pergunta ao ChatGPT, assiste a duas avaliações no YouTube, volta ao site três dias depois, compara preços em um marketplace, pede opinião para um colega e só então agenda uma conversa com um vendedor.

Em qual etapa ela está?

Essa é a dificuldade.

O funil de vendas não desapareceu, mas deixou de explicar sozinho como clientes descobrem, avaliam e escolhem empresas. A inteligência artificial para pequenas empresas tornou essa limitação ainda mais evidente porque comprime pesquisas, conecta diferentes fontes e permite que o comprador chegue ao vendedor muito mais informado.

Isso não é apenas uma discussão teórica de marketing digital.

É uma mudança na forma como empresas precisam ser encontradas antes mesmo de saberem que existe uma oportunidade comercial.

Resposta curta: o funil não morreu, mas perdeu o monopólio

Se alguém perguntar hoje:

“O funil de vendas morreu?”

Uma resposta equilibrada seria:

Não. O funil continua útil para medir oportunidades e administrar um pipeline comercial, mas representa cada vez pior a jornada real do comprador. Clientes transitam entre busca, redes sociais, vídeos, marketplaces, recomendações, IA e vendedores sem obedecer a uma sequência linear.

O próprio Google vem descrevendo essa mudança.

Em pesquisa publicada em 2025 com base em trabalho conjunto com a BCG, a jornada moderna passou a ser analisada por quatro comportamentos que podem acontecer em diferentes momentos: streaming, scrolling, searching e shopping, ou seja, assistir, navegar, pesquisar e comprar.

Em março de 2026, o Think with Google foi ainda mais direto: jornadas de decisão estão ficando mais comprimidas, e consumidores já não avançam ordenadamente de conhecimento para consideração e compra.

O problema, portanto, não é o desenho em formato de funil.

É acreditar que o cliente se comporta como o desenho.

De onde veio essa ideia?

As origens históricas do modelo são mais complicadas do que a frase comum “o funil foi inventado em 1898”.

O que surgiu naquele período foram princípios de publicidade e vendas associados posteriormente ao modelo AIDA, geralmente resumido como Atenção, Interesse, Desejo e Ação. A literatura costuma relacionar esses princípios ao publicitário E. St. Elmo Lewis, embora pesquisas históricas mais recentes questionem versões simplificadas sobre autoria e cronologia.

Com o tempo, essa lógica de progressão foi representada visualmente como um funil.

Durante boa parte do século seguinte, fazia sentido.

O vendedor e a empresa controlavam grande parte da informação.

Quer saber o preço?

Fale com vendas.

Quer conhecer as especificações?

Peça um catálogo.

Quer comparar alternativas?

Converse com representantes.

A internet começou a retirar esse controle.

A IA está acelerando o processo.

O comprador pesquisa antes de falar com vendas

Aqui está uma das descobertas mais importantes para entender a mudança.

O estudo 2025 B2B Buyer Experience Report, da 6sense, analisou quase 4 mil compradores B2B em diferentes regiões. A pesquisa encontrou que compradores já chegam ao contato comercial com preferências bastante formadas. Em 95% dos casos analisados, o fornecedor vencedor já estava na lista inicial de opções consideradas.

Isso muda bastante a função do marketing.

Seu trabalho não começa quando alguém preenche:

“Fale com um vendedor”.

Parte da disputa já aconteceu.

A pessoa pode ter encontrado:

artigo do concorrente; avaliação; comparação; discussão em comunidade; vídeo; resposta de IA; indicação; página de preço.

Tudo isso antes de levantar a mão.

E os famosos “70% da jornada”?

Aqui vale uma correção importante.

Durante alguns anos, pesquisas da 6sense encontraram compradores entrando em contato com fornecedores perto de dois terços da jornada, chegando a aproximadamente 69% em levantamentos anteriores.

Mas o estudo de 2025 encontrou mudança: o primeiro contato passou a acontecer, em média, por volta de 61% da jornada, cerca de seis a sete semanas antes do observado anteriormente.

Portanto, repetir hoje que compradores percorrem exatamente “70% da jornada antes de falar com vendas” como uma regra universal seria impreciso.

O fenômeno continua importante.

O número mudou.

E isso nos ensina outra coisa: modelos de venda também precisam ser atualizados quando o comportamento muda.

A IA colocou uma nova camada entre empresa e cliente

Antes, pesquisar um software poderia exigir abrir dez abas.

Hoje alguém pergunta:

“Quero um CRM para uma empresa de 20 funcionários, preciso integrar WhatsApp, tenho orçamento limitado e não quero contrato anual. Quais opções devo comparar?”

Uma IA pode organizar rapidamente critérios, alternativas e perguntas que o comprador talvez nem soubesse que deveria fazer.

O Google observa algo semelhante nas buscas com IA. Consultas estão ficando mais longas, contextuais e específicas, enquanto sistemas de IA decompõem perguntas complexas em diferentes linhas de pesquisa antes de sintetizar resultados.

No Brasil, o Think with Google publicou em abril de 2026 que jornadas de consumo estão menos previsíveis e que busca, vídeo, redes sociais e IA estão cada vez mais conectados. A empresa também relata que consultas no Modo IA são, em média, três vezes mais longas, refletindo um comportamento mais exploratório.

Isso afeta diretamente conteúdo e SEO.

Não basta mais produzir uma página para:

“software contabilidade”

O cliente pode perguntar:

“qual software de contabilidade funciona melhor para uma pequena empresa de serviços com cinco funcionários e emissão de NFS-e?”

Quanto mais detalhada a pergunta, mais importante se torna possuir conteúdo claro, específico e verificável.

O dark funnel: a parte da decisão que você não enxerga

Imagine isto:

Um diretor lê seu artigo.

Não preenche formulário.

Depois pesquisa seu concorrente.

Pergunta sobre as duas empresas em uma IA.

Envia um link no grupo da equipe.

Alguém assiste a um vídeo.

Uma semana depois, outra pessoa da empresa entra diretamente no seu site e solicita demonstração.

Seu CRM registra:

Origem: acesso direto.

Mas será que foi?

Esse conjunto de influências invisíveis costuma ser agrupado sob expressões como dark funnel ou dark social.

Não significa que tudo esteja literalmente escondido.

Significa que sua atribuição não consegue observar todos os passos.

Com IA, esse problema pode aumentar.

Um estudo publicado em 2026 sobre recomendações de marcas em ChatGPT, Claude e Gemini encontrou evidências de que menções em assistentes podem estimular pesquisas e visitas posteriores às marcas, enquanto mecanismos tradicionais de referência podem não atribuir essa influência ao assistente original. Os próprios pesquisadores ressaltam que o estudo é observacional e não mede transações diretamente.

Essa ressalva é importante.

Ainda estamos aprendendo a medir essa nova jornada.

Em vez de funil, pense também em loops

Uma representação mais próxima da realidade poderia ser:

Descoberta → pesquisa → comparação → validação → nova pesquisa → conversa → avaliação interna → compra → uso → recomendação → nova compra

Só que nem todos seguem a mesma ordem.

Um cliente pode voltar da comparação para a pesquisa.

Outro pode falar com vendas e depois consultar uma IA.

Outro compra e só depois busca conteúdo para confirmar se tomou a decisão certa.

Por isso, em vez de substituir o funil por outro desenho rígido, faz mais sentido pensar em loops de informação, confiança e decisão.

A compra deixa de ser necessariamente o fim.

Ela pode alimentar a próxima venda.

O vendedor não desaparece. Ele chega com outra função

Uma interpretação exagerada dessa mudança seria:

“Se o cliente pesquisa sozinho, vendedor não será mais necessário.”

Os dados recentes apontam para algo mais interessante.

Pesquisa da Gartner com 645 compradores B2B encontrou que 45% utilizaram IA generativa durante uma compra recente. Ao mesmo tempo, 69% preferiam validar informações produzidas por IA com representantes de vendas.

Outra pesquisa da Gartner encontrou que 67% dos compradores B2B preferem uma experiência sem representante durante parte da jornada. Isso não elimina o vendedor. Significa que o cliente quer escolher quando a interação humana acrescenta valor.

O vendedor deixa de ser apenas a pessoa que entrega informação.

Passa a ser cada vez mais alguém que:

contextualiza; valida; reduz risco; esclarece exceções; negocia; ajuda a construir consenso.

Ou seja, menos “deixe-me mostrar nossos recursos”.

Mais:

“Considerando o seu cenário, estas são as três coisas que realmente importam.”

É aí que uma reunião pode valer mais

Quando o comprador já pesquisou, comparou e chegou com perguntas específicas, uma boa conversa deixa de ser apresentação genérica e passa a ser validação.

O Google Meet permite reuniões com participantes externos, compartilhamento de tela e outros recursos que variam conforme a edição do Google Workspace para pequenas empresas.

O que muda para o marketing?

Marketing passa a ter um trabalho que começa antes de existir um lead identificável.

A empresa precisa ser encontrada quando o comprador:

descobre um problema;

faz uma pergunta;

compara soluções;

consulta uma IA;

assiste a um vídeo;

procura prova;

valida uma indicação.

Isso torna conteúdo útil mais importante, não menos.

Google recomenda que marcas pensem em conteúdos capazes de responder situações específicas do consumidor, incluindo comparações, FAQs, guias de escolha, solução de problemas e informações transparentes sobre produtos e serviços.

Isso também aproxima SEO de GEO.

Você continua tentando aparecer no Google.

Mas agora também precisa publicar informações que máquinas consigam interpretar, relacionar e eventualmente utilizar ao formular respostas.

E onde entra RevOps?

Se marketing olha uma jornada, vendas outra e atendimento uma terceira, a empresa continua vendo pedaços diferentes do mesmo cliente.

RevOps, abreviação de Revenue Operations, tenta aproximar processos, dados e tecnologia ligados à geração de receita.

Na prática, a pergunta deixa de ser:

“Quantos leads marketing gerou?”

e começa a incluir:

“Quais sinais antecedem clientes que realmente compram e permanecem?”

Isso exige integração melhor entre:

marketing; vendas; atendimento; CRM; produto; dados.

A adoção de IA também está aumentando nessa estrutura. A McKinsey informou em 2025 que 19% dos tomadores de decisão B2B pesquisados já implementavam casos de uso de IA generativa em compra e venda, enquanto outros 23% estavam no processo de implementação.

A Salesforce, em seu levantamento de 2026, informa que 87% das organizações de vendas pesquisadas já utilizam IA e 54% já utilizaram agentes de IA. São números da própria pesquisa da empresa e devem ser interpretados dentro dessa amostra, não como proporção de todas as empresas do mundo.

Então o funil ainda serve para alguma coisa?

Serve.

E essa é uma distinção importante.

O funil pode continuar excelente para acompanhar pipeline interno:

Isso ajuda a responder:

onde estamos perdendo oportunidades?

quanto existe em negociação?

qual é nossa conversão?

O problema aparece quando essa tabela vira uma teoria completa sobre o comportamento humano.

A jornada do comprador pode ser caótica.

Seu pipeline interno ainda pode ser organizado.

As duas coisas podem coexistir.

7 mudanças práticas para pequenas empresas

1. Pare de esconder toda informação atrás do vendedor

Se preço, condições, perguntas frequentes e diferenças entre planos puderem ser explicados publicamente, avalie fazer isso.

Clientes gostam de pesquisar antes de conversar.

2. Produza conteúdo para dúvidas reais

Pegue perguntas recebidas por WhatsApp, e-mail e reuniões. Os prompts de ChatGPT para responder clientes também podem ajudar a organizar padrões de atendimento.

Transforme-as em conteúdo.

3. Crie páginas de comparação

Explique:

para quem serve;

para quem não serve;

diferenças;

limitações;

custos envolvidos.

Conteúdo honesto ajuda a construir confiança.

4. Pense além do Google tradicional

Seu cliente também pode pesquisar em:

YouTube; LinkedIn; Reddit; marketplaces; ChatGPT; Gemini; Perplexity; comunidades específicas.

Não é necessário estar em todos.

Mas é necessário entender onde suas decisões são influenciadas.

5. Prepare vendedores para clientes mais informados

Se o vendedor simplesmente repete a página do site, agrega pouco.

Treine para:

diagnóstico; contexto; objeções complexas; demonstração; decisão.

6. Meça mais do que leads

Observe também:

taxa de fechamento; origem declarada pelo cliente; páginas consultadas; perguntas frequentes; tempo de venda; retenção; recompra.

Às vezes a primeira fonte que o CRM registra não é a primeira influência real.

7. Pergunte ao cliente como ele chegou até você

É surpreendentemente útil.

Acrescente:

“Como você conheceu ou decidiu procurar nossa empresa?”

As respostas podem revelar:

“vi vocês no YouTube”

“perguntei no ChatGPT”

“meu contador indicou”

“já acompanhava o blog”

Você começa a enxergar uma parte do caminho que a atribuição automática não capturou.

A Morte do Funil: uma leitura para aprofundar a discussão

O livro A Morte do Funil: Como a Inteligência Artificial está reconstruindo Marketing, Vendas e Revenue Operations, de Renato Kialka, publicado em 2026, parte justamente da tese de que a arquitetura tradicional de receita precisa ser repensada diante de compradores mais autônomos, novas formas de pesquisa e agentes de IA. A descrição da obra apresenta temas como MQLs, dark funnel, mudanças nos papéis de vendas e RevOps.

O ponto interessante é ler a provocação sem precisar aceitar literalmente que todo funil se tornou inútil.

A discussão mais rica é:

o que devemos manter e o que precisa ser reconstruído?

Para quem quer ir além do funil tradicional

A Morte do Funil, de Renato Kialka, pode complementar esta discussão para profissionais de marketing, vendas e operações de receita interessados no impacto da IA sobre a jornada B2B.

Como qualquer livro recente sobre IA, algumas previsões e números devem ser confrontados com novas pesquisas conforme o mercado evolui.

Tabela: funil tradicional x jornada atual

Perguntas frequentes

O Funil Não Sumiu. O Cliente Apenas Parou de Obedecê-lo

Essa talvez seja a melhor maneira de resumir tudo.

Não precisamos organizar um funeral para o funil de vendas.

Ele ainda ajuda vendedores, gestores e CRMs a enxergar oportunidades.

Só não deveríamos confundir nossa forma de organizar o pipeline com a forma pela qual uma pessoa pensa.

O cliente descobre uma marca em um lugar.

Pesquisa em outro.

Pergunta à IA.

Volta ao Google.

Assiste a um vídeo.

Conversa com alguém.

Some por duas semanas.

Retorna.

Pede demonstração.

E pode entrar no CRM parecendo ter aparecido do nada.

Não apareceu.

Você apenas não conseguiu enxergar tudo o que aconteceu antes.

A inteligência artificial está tornando essa diferença entre jornada real e jornada registrada ainda maior.

Para empresas, o desafio não é desenhar um funil mais bonito.

É conseguir ser útil, confiável e encontrável nos momentos em que o comprador está formando sua decisão, mesmo quando ainda não deixou nome, telefone ou e-mail.

Talvez seja isso que esteja morrendo de verdade.

Não o funil.

A ilusão de que a empresa controla a jornada.

Fontes

A análise utiliza o 2025 B2B Buyer Experience Report da 6sense, que pesquisou quase 4 mil compradores e encontrou mudanças no momento de primeiro contato com vendas, além de forte formação de preferência anterior à conversa comercial.

Também foram utilizados estudos recentes do Gartner sobre IA, autoatendimento e validação humana na compra B2B.

Para transformação da jornada de consumo e busca com IA, foram consultados materiais do Google e da BCG publicados em 2025 e 2026.

Para adoção de IA em vendas foram considerados materiais recentes da McKinsey e da Salesforce.

O estudo observacional citado sobre recomendações de marcas em assistentes de IA é o paper From Prompt to Purchase, publicado em 2026.