Poucas tecnologias alcançaram uma presença tão ampla e acelerada nas rotinas corporativas, independentemente do segmento de atuação, quanto a inteligência artificial (IA). Em pouco tempo, ela passou a acelerar tarefas que antes consumiam horas de trabalho, da análise de bases de dados extensas à consolidação de relatórios e apresentações. O alcance dessa adoção, no entanto, não corresponde à sua profundidade. A pesquisa “Além da linha de frente: a IA e o novo modelo operacional da indústria latino-americana”, da McKinsey Brasil, aponta que grande parte das estratégias de IA na América Latina permanece focada na otimização do modelo atual. Eficiência operacional e transformação, porém, não são sinônimos. A primeira melhora o que existe, a segunda redefine como o valor é gerado. Segundo a análise, quase metade dos COOs associa a IA ao suporte de tarefas rotineiras, enquanto apenas 13% a enxergam operando de forma autônoma e complementar ao trabalho humano.
Na prática, isso indica que a maior parte das organizações ainda explora apenas uma fração do potencial transformador da tecnologia. Para que a IA produza ganhos além da eficiência incremental, a conversa precisa sair dos casos de uso individuais e chegar ao desenho da operação como um todo, o que implica revisitar processos, remover gargalos e reconfigurar fluxos de trabalho de ponta a ponta. Isso não significa que a primeira etapa de adoção tenha sido irrelevante. De acordo com a pesquisa State of AI in the Enterprise, da Deloitte, 59% dos respondentes brasileiros afirmam que a tecnologia já contribui para melhorar a tomada de decisão e a geração de insights a partir de dados, superando a média global de 53%. O mesmo ocorre no relacionamento com clientes, citado por 44% dos entrevistados no Brasil, contra 38% internacionalmente. O ponto de atenção é que esses ganhos, percebidos sobretudo no nível individual, ainda não se converteram na mesma velocidade em maturidade operacional.
Na gestão de receita, essa defasagem tem endereço claro. A IA já participa da preparação das decisões, mas mantém influência reduzida sobre aquelas que determinam o resultado: preço, desconto e verba. Em RGM, a maturidade se expressa na capacidade de coordenar, dentro de um mesmo ciclo, as três alavancas que definem o preço líquido real: lista de preços, desconto on-invoice e verba investida no canal. Coordenar, nesse contexto, significa planejar as três em conjunto, executar com rastreabilidade e monitorar o resultado com visibilidade suficiente para corrigir desvios antes do fechamento. Quando cada alavanca opera em um sistema diferente, toda análise começa por uma etapa de reconciliação manual, que consome justamente o tempo que deveria ser dedicado à decisão. É aí que a IA encontra seu limite prático.
Modelos, agentes e copilotos dependem da mesma base de informação que sustenta a decisão humana. Quando acessam apenas uma parte da equação, devolvem análises igualmente parciais. Sem visibilidade integrada de preço, desconto e verba, a tecnologia perde a capacidade de avaliar o impacto completo de cada decisão, porque a qualidade da resposta é herdada da qualidade dos dados e dos processos que a alimentam. A partir daqui, a discussão se desloca da tecnologia para a operação. Este artigo explora o que a IA pode ampliar em uma gestão integrada da receita, quais barreiras permanecem fora do alcance dos algoritmos e por que a qualidade das decisões começa muito antes da tecnologia, na maturidade dos processos que a sustentam.
IA presente na rotina, mas ausente nas decisões de receita
Embora a tecnologia esteja amplamente disponível, sua adoção em escala continua condicionada à existência de processos bem definidos e de uma base de dados confiável. Um estudo da Boston Consulting Group com mais de 180 executivos globais sugere que a capacidade de gerar valor está mais relacionada à maturidade dos processos do que à tecnologia adotada. Hoje, cerca de sete em cada dez empresas já utilizam sistemas avançados de planejamento para gerir estoques, produção e logística, mas poucas conseguem transformar essa capacidade tecnológica em vantagem competitiva consistente. A mesma dinâmica se repete no RGM brasileiro, como mostra a pesquisa “O Retrato do RGM no Brasil 2026”, conduzida pela Aprix junto a uma amostra concentrada em empresas de grande porte, que analisou a estrutura das áreas, a gestão de preço, desconto e verba e o estágio de utilização da inteligência artificial.
A pesquisa mostra que a presença da IA nas áreas de RGM e Pricing ainda está concentrada em atividades de suporte. Atualmente, 81,1% dos respondentes afirmam utilizar a tecnologia de forma individual ou esporádica, sem conexão com processos estruturados. Apenas 13,8% relatam uma integração formal da IA à operação, e somente 1,7% a colocam no centro da gestão de pricing. Não por acaso, os principais casos de uso estão relacionados à análise de dados, geração de insights, redação e comunicação, todos com 69% das citações. Aplicações mais diretamente ligadas à tomada de decisão, como simulações de preço e modelos preditivos, ainda avançam em ritmo mais lento. O resultado é uma tecnologia que já amplia a capacidade analítica dos times, mas ainda participa pouco das decisões de que formam o preço.
A distribuição dos casos de uso ajuda a explicar outra conclusão importante da pesquisa. A atividade que mais consome tempo e esforço dos times de RGM e Pricing continua sendo a simulação de cenários de preço com projeção de margens, citada por 53,4% dos respondentes. É exatamente nessa etapa, a mais próxima da decisão de receita, que a presença da IA permanece rarefeita. Na prática, boa parte do trabalho analítico segue sendo reconstruída a cada negociação. Os obstáculos apontados pelos respondentes reforçam essa leitura. Qualidade e acesso aos dados internos (51,7%) e governança e segurança da informação (50%) aparecem como as principais barreiras à ampliação do uso da tecnologia. A falta de conhecimento técnico (37,9%) e a resistência à mudança (22,4%) surgem em patamares inferiores. Se antes o debate girava em torno da autorização para usar IA, hoje ele se concentra na capacidade de sustentá-la sobre dados e processos confiáveis.
Esse mesmo padrão reaparece quando o recorte é a gestão das alavancas comerciais. Hoje, 50% das empresas ainda planejam preço, desconto e verba separadamente e consolidam essas informações apenas depois, enquanto somente 12,1% adotam uma abordagem integrada entre as três frentes. Nem a estrutura organizacional, isoladamente, parece suficiente para mudar esse cenário: entre empresas com RGM e Pricing integrados, a maioria continua planejando cada frente de forma independente. O efeito prático é uma base de dados fragmentada desde a origem, que reduz a capacidade da IA de gerar análises consistentes.
A forma como as empresas avaliam sua própria maturidade em IA acompanha esse quadro. Somando os respondentes que afirmam estar apenas começando a estruturar o uso da tecnologia na área (53,4%) e aqueles que se consideram atrasados (25,9%), chega-se a 79,3% da amostra. Há, porém, uma diferença importante: entre organizações com áreas de RGM e Pricing integradas, 25,7% afirmam estar no caminho certo ou à frente do mercado em IA, percentual que cai para apenas 5% entre empresas que contam exclusivamente com uma área de Pricing. O padrão observado é o de que a maturidade em IA aparece como consequência da maturidade em gestão de receita.
O que a tecnologia habilita e o que só a organização pode resolver
Descrever a integração das alavancas de RGM como um problema puramente tecnológico seria ingênuo. A tecnologia é habilitadora, mas o obstáculo mais recorrente está na cultura. Pricing e comercial historicamente operam com métricas diferentes, horizontes de planejamento distintos e, frequentemente, incentivos que não se conversam: o time de vendas é medido por volume e fechamento, o Pricing por margem e política. Quando essas duas lógicas não têm um ponto de encontro estruturado, a exceção vira regra, a verba vira custo fixo, e o price waterfall acumula desvios que só aparecem no fechamento do mês, quando aparecem.
A plataforma resolve parte desse problema ao criar um fluxo único de informação entre as áreas. Mas a mudança profunda exige que as organizações revisitem seus processos de governança, seus rituais de análise e a forma como definem responsabilidade sobre o resultado de receita, porque a tecnologia amplifica o que o time já sabe fazer, mas não substitui a clareza estratégica sobre para onde a empresa quer levar sua gestão de receita. "Nosso propósito sempre foi maximizar o potencial humano através da tecnologia, gerando eficiência para as cadeias produtivas. Entendo que essa evolução está totalmente alinhada com esse propósito", afirma Guilherme Zuanazzi, CEO da Aprix.
Quando esse fluxo funciona, os ganhos se manifestam em cada etapa do ciclo. No planejamento, a plataforma integra preço, verbas e desconto on-invoice dentro da mesma lógica de análise: pela primeira vez, é possível projetar o efeito combinado de uma mudança de preço, de uma política de desconto e de uma alocação de verba sobre o price waterfall antes de qualquer decisão ser tomada. Em um cenário de Reforma Tributária, em que simular impactos sobre margens, listas e canais se tornou pré-requisito para qualquer movimento estratégico, essa capacidade passa a ser necessária. Na execução, um representante entrará em uma negociação sabendo quanto de verba está disponível para aquele cliente, qual alçada de desconto pode operar e qual será o impacto de uma exceção específica na margem do negócio, antes de enviar a proposta.
O resultado é maior sinergia entre comercial e Pricing, mais autonomia dentro de limites claros, menos aprovações informais e menos oportunidades perdidas por lentidão no processo. No monitoramento, o cruzamento entre dados de preço, descontos on-invoice e verbas comerciais gera uma visibilidade que a maioria das organizações nunca teve: a capacidade de identificar oportunidades de ganho ao longo de toda a cadeia, comparar o planejado com o realizado e transformar esses achados em direcionamentos para revisar o ciclo seguinte, em vez de apenas registrar o que já aconteceu. Some-se a isso o compliance centralizado, com registro completo de políticas de Pricing, mudanças de preço, aprovações de exceções e pagamentos de verba. Quando a visibilidade é retrospectiva, a empresa contabiliza o dano e quando é antecipatória, ela governa a margem.
É nesse desenho que a Inteligência Artificial assume um papel habilitador. Com preço, desconto on-invoice e verba comercial vivendo na mesma base, o Chatbot de RGM da plataforma responde em linguagem natural a perguntas feitas sobre os dados da própria empresa, sem exigir extração manual, consolidação entre sistemas ou conhecimento técnico de quem pergunta. Questões como quanto da verba investida em determinado canal se converteu em sell-out no trimestre, ou onde a dispersão entre preço de lista e preço praticado mais avançou no último ciclo, podem ser tratadas com menos esforço operacional, abrindo espaço para análises mais qualificadas sobre métricas de pricing, cenários e os fatores que explicam cada número. O julgamento permanece com quem decide, o que muda é a distância entre a pergunta e a análise confiável, e essa distância só encurta porque a base consultada nasce integrada e governada desde a origem, exatamente a condição que a pesquisa aponta como determinante para que a IA gere valor em RGM.
O que as empresas mais maduras já perceberam
Existe uma vantagem competitiva real para as organizações que chegarem primeiro à integração das alavancas de receita, e ela se amplia entre as que conseguem colocar a inteligência artificial para operar sobre essa base. Mas essa vantagem não é indefinida. À medida que o mercado amadurece, que a Reforma Tributária força revisões estruturais nas margens e que a pressão por crescimento rentável aumenta, a gestão integrada de RGM passa a ser requisito. As organizações que já avançaram nesse caminho compartilham algumas características: tratam o price waterfall como instrumento de decisão, não de relatório; conectam Pricing e comercial em torno de métricas compartilhadas; e constroem uma visão de receita que começa na lista e termina no sell-out, passando por cada alavanca que determina o resultado no meio do caminho.
Por consequência, chegam à inteligência artificial com o terreno preparado: base única, governança desde a origem do dado e um ciclo de decisão em que a resposta da tecnologia tem onde se sustentar. Foi justamente essa visão que orientou a programação do Aprix Connect 2026, estruturado em torno dos pilares que sustentam essa nova lógica de gestão de receita: planejamento integrado, execução com governança e monitoramento com inteligência. Painéis, mesas de discussão e cases apresentados no maior palco de Pricing e RGM do Brasil refletiram, na prática, os temas que tornam essa visão real dentro das organizações.
E foi nesse palco que a Plataforma de RGM da Aprix foi oficialmente lançada, com os times de produto e vendas disponíveis no estande para demonstrações ao longo de todo o evento. A conversa sobre inteligência artificial em RGM tende a se organizar, nos próximos ciclos, em torno de uma pergunta bem menos tecnológica do que parece: quando a IA for consultada sobre a próxima decisão de preço, o que ela vai encontrar? Uma base única, em que lista, desconto e verba contam a mesma história e cada movimento tem rastro; ou três versões da verdade que alguém ainda precisará reconciliar antes de qualquer análise. A resposta define o tamanho do ganho que a tecnologia será capaz de gerar, e ela começa a ser construída bem antes de qualquer modelo entrar em operação.
