Inteligência artificial para escalar vendas e resultados
Autores
Fonteyne, Enzo
Tanaka, Livia
Costa, Lucca Hiratsuca
Lazzaron, Luiz Felipe
Orientador
Santana, André Luiz Maciel
Co-orientadores
Citações na Scopus
Tipo de documento
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2024
Resumo
Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta baseada em IA projetada para
aumentar a produtividade de equipes de vendas B2B, auxiliando na criação e avaliação de
propostas comerciais. A solução, desenvolvida como parte de uma colaboração entre estudantes
do Insper e uma empresa de tecnologia brasileira, utiliza IA para automatizar e otimizar
diversos aspectos do processo de vendas. A ferramenta proposta integra-se com apresentações
já estabelecidas e utiliza modelos de IA generativa para fornecer insights e sugestões,
aprimorando a estrutura, clareza e relevância das propostas comerciais. A arquitetura da
ferramenta é construída usando o framework LangChain, permitindo a integração de múltiplos
modelos de linguagem e a implementação de técnicas avançadas de processamento de
linguagem natural, incluindo RAG (Geração Aumentada por Recuperação) e ReACT
(Framework de Raciocínio e Ação). A eficácia da solução foi validada por meio de protótipos
e entrevistas com partes interessadas, confirmando seu potencial para impactar
significativamente a qualidade das propostas e os resultados de vendas.
This paper presents the development of an AI-based tool designed to enhance the productivity of B2B sales teams by assisting in the creation and evaluation of commercial proposals. The solution, developed as part of a collaboration between students from Insper and a Brazilian technology company, leverages AI to automate and optimize various aspects of the sales process. The proposed tool integrates with established presentation decks and utilizes generative AI models to provide insights and suggestions, improving the structure, clarity, and relevance of commercial proposals. The tool’s architecture is built using the LangChain framework, allowing for the integration of multiple language models and the implementation of advanced natural language processing techniques, including RAG (Retrieval-Augmented Generation) and ReACT (Reasoning and Action Framework). The effectiveness of the solution was validated through prototyping and interviews with stakeholders, confirming its potential to significantly impact proposal quality and sales outcomes.
This paper presents the development of an AI-based tool designed to enhance the productivity of B2B sales teams by assisting in the creation and evaluation of commercial proposals. The solution, developed as part of a collaboration between students from Insper and a Brazilian technology company, leverages AI to automate and optimize various aspects of the sales process. The proposed tool integrates with established presentation decks and utilizes generative AI models to provide insights and suggestions, improving the structure, clarity, and relevance of commercial proposals. The tool’s architecture is built using the LangChain framework, allowing for the integration of multiple language models and the implementation of advanced natural language processing techniques, including RAG (Retrieval-Augmented Generation) and ReACT (Reasoning and Action Framework). The effectiveness of the solution was validated through prototyping and interviews with stakeholders, confirming its potential to significantly impact proposal quality and sales outcomes.
Palavras-chave
Inteligência Artificial; vendas B2B; avaliação de propostas; LangChain; IA generativa; Artificial Intelligence; B2B sales; proposal evaluation; generative AI
Titulo de periódico
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Título de Livro
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Sinopse
Objetivos de aprendizagem
Idioma
Português
Notas
Membros da banca
Santana, André Luiz Maciel
Fornaciali, Michel Silva
Marzolla, Rafael Amoroso
Área do Conhecimento CNPQ
ENGENHARIAS
OUTROS::ENGENHARIA MECATRONICA
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
OUTROS::ENGENHARIA MECATRONICA
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO