Inteligência artificial na área comercial dos produtos siderúrgicos: estratégias a adotar para a sua implementação

Abstract

Num cenário de transformação digital acelerada no setor industrial, esta dissertação analisa o papel da Inteligência Artificial (IA) na modernização da área comercial B2B (Business To Business). Centrado no caso da empresa Ferro - Grupo Ferpinta, o estudo procura perceber como a IA pode potenciar a previsão de necessidades e a personalização de ofertas, contribuindo para melhores resultados comerciais. A investigação qualitativa incluiu entrevistas semiestruturadas a profissionais da Ferro, especialistas em IA e empresas de referência. A análise, segundo a Grounded Theory, originou um modelo conceptual sustentado em categorias como resistência cultural, maturidade digital, valor da personalização e alinhamento organizacional. Os resultados mostram que a IA é vista como apoio à decisão, desde que implementada de forma gradual e participada. A personalização baseada em dados surge como fator diferenciador na qualificação de leads, proposta de valor e fidelização. É proposto um roteiro prático e escalável com diagnóstico interno, projeto-piloto, capacitação e comunicação interna estruturada. Este estudo contribui para a literatura sobre transformação digital no setor B2B e oferece um modelo replicável para organizações que ambicionem uma abordagem comercial mais preditiva e centrada no cliente. A IA é entendida como um meio estratégico para reposicionar a função comercial, promovendo a sinergia entre experiência humana e inteligência analítica.