O criador de aplicativos com inteligência artificial Lovable ultrapassou US$ 100 milhões em receita anual recorrente (ARR) em apenas 8 meses desde seu primeiro US$ 1 milhão. Ele se tornou o melhor exemplo de um manual de crescimento orientado por IA.
De acordo com Elena Verna, diretora de crescimento da Lovable, na newsletter da Lenny, a Lovable trata a IA como o próprio motor de crescimento. O produto aprende constantemente com o uso, lança novos recursos rapidamente e reajusta-se efetivamente ao mercado a cada poucos meses.
Abaixo, mostramos como criar um manual de crescimento orientado por IA que seja consistente, mensurável e acumule aprendizado semana após semana.
O que é crescimento orientado por IA?
O crescimento orientado por IA refere-se a uma estratégia de negócios e a um modelo emergente de entrada no mercado (GTM) em que a inteligência artificial atua como o principal impulsionador da aquisição de clientes, do crescimento da receita e da expansão operacional.
Ele se baseia em paradigmas anteriores, como o crescimento impulsionado pelas vendas (dependente de relações humanas e vendas diretas) e o crescimento impulsionado pelo produto (PLG, em que o próprio produto impulsiona a adoção e a viralidade pelos usuários), mas muda a vantagem principal para a inteligência.
Em outras palavras, a IA pode ser usada para informar decisões, personalizar experiências, automatizar fluxos de trabalho e criar novos caminhos para os clientes.
Em uma estratégia PLG moderna, o produto é o canal, e a IA decide quais ações no produto criam o próximo momento de revelação.
Em sua essência, o crescimento orientado por IA funciona como um volante:
- As interações dos usuários geram dados comportamentais
- Os modelos se tornam mais precisos e úteis
- O produto oferece valor crescente
- Mais usuários se juntam, reforçando o ciclo
💟 Leia também: Como calcular a taxa de crescimento da receita
Por que o “crescimento orientado por IA” é a nova necessidade
Uma das principais razões pelas quais o crescimento orientado por IA se tornou uma necessidade imperativa para a diretoria é que a escala e a velocidade de adoção e investimento excederam um determinado limite.
Veja por que a estratégia de crescimento com IA está se tornando uma nova necessidade:
- O número de funcionários não é mais um obstáculo: o crescimento costumava ser limitado pelo número de pessoas que você podia contratar e gerenciar. A IA permite que uma única equipe forte gerencie o trabalho de muitos, automatizando pesquisas, divulgação, acompanhamento e análise em milhares de contas. A restrição passa de contratar mais pessoas para criar melhores ciclos de crescimento.
- A velocidade se torna uma vantagem: a maioria das empresas já tem ideias suficientes para testar, mas demora para passar da concepção à execução. A IA comprime o ciclo, produzindo variantes rapidamente, identificando padrões antecipadamente e recomendando as próximas ações com base nos resultados.
- A descoberta está sendo reescrita: os compradores estão cada vez mais sendo guiados por resumos, recomendações e respostas de assistentes gerados por IA antes mesmo de conversarem com a equipe de vendas.
🧠 Curiosidade: ELIZA, criada no MIT por Joseph Weizenbaum entre 1964 e 1966, foi um dos primeiros chatbots de IA e fingia ser uma terapeuta por meio de uma simples correspondência de padrões.
Embora fosse basicamente uma troca de palavras-chave por respostas pré-programadas, algumas pessoas sentiram que a ferramenta realmente as compreendia.
Elementos fundamentais do manual
Aqui estão os sete elementos que formam a espinha dorsal da sua estrutura de crescimento com IA 👇
1. Avalie a preparação para a IA e as bases de dados
O crescimento orientado por IA entra em colapso rapidamente se seus dados estiverem dispersos, desatualizados ou sem um responsável. Antes de criar qualquer coisa, as equipes precisam entender:
- Onde os dados de crescimento residem nas ferramentas
- Quais conjuntos de dados são confiáveis e quais são ruidosos
- Quem é responsável pela qualidade e manutenção dos dados?
Antes de tomar decisões, analise estas questões e certifique-se de que seus dados as corroboram.
💡 Dica profissional: use o ClickUp Whiteboard para mapear visualmente os fluxos de trabalho de dados, como:
- Defina a origem dos dados de crescimento (eventos de produtos, CRM, anúncios, suporte, faturamento).
- Mostre como os dados fluem entre ferramentas e equipes
- Identifique transferências manuais, atrasos e pontos cegos
- Chegue a um acordo sobre o que deve ser automatizado e o que deve ser feito por humanos.
2. Defina metas e métricas de crescimento
A IA precisa de restrições para ser útil. Sem metas claras, ela otimiza a atividade em vez dos resultados. Você deve definir:
- Sua métrica de crescimento norteadora
- Indicadores principais que mostram o impulso
- Indicadores atrasados que confirmam o impacto
📌 Exemplo: uma empresa B2B de SaaS define sua métrica principal como Equipes Ativadas.
A métrica principal é o número de equipes que concluem a configuração básica em 7 dias.
Os principais indicadores são eventos do produto acionados durante a integração, tempo até o primeiro fluxo de trabalho bem-sucedido e número de ações assistidas por IA concluídas em 7 dias.
Os indicadores atrasados são a taxa de conversão de avaliação para pagamento e a retenção de 30 dias.
📚 Leia mais: As melhores ferramentas de IA para marketing B2B
3. Identifique casos de uso de alto impacto
Os melhores pontos de partida são áreas em que o esforço manual ou a lentidão na tomada de decisões limitam diretamente o crescimento. Procure por:
- Gargalos na experimentação
- Análises ou relatórios repetitivos
- Fluxos de trabalho de alto volume que dependem da coordenação humana
Priorize casos de uso em que a IA diminui a distância entre o insight e a ação. É aí que começa a capitalização.
4. Crie e automatize o fluxo de trabalho de crescimento
É hora de transformar casos de uso em fluxos de trabalho repetíveis. Isso envolve:
- Orquestração multiagente: equipes de agentes especializados colaboram, com um agente monitorando sinais de intenção, outro criando sequências personalizadas e um terceiro avaliando respostas e redirecionando falhas.
- Ciclos de autoaperfeiçoamento: os agentes registram os resultados (por exemplo, taxas de abertura, agendamento de reuniões, prevenção de cancelamentos), os utilizam para ajustes ou otimização imediata e melhoram de forma autônoma.
- Escalonamento dinâmico e padrões híbridos: os agentes de IA detectam situações de alto risco ou ambíguas (por exemplo, negociações complexas ou casos extremos) e as transferem de forma integrada com um resumo completo do contexto.
Quando bem executados, os fluxos de trabalho agenticos vão além da automação básica de marketing, adaptando ações com base em sinais em tempo real e resultados calculados.
📮 ClickUp Insight: Nossa pesquisa sobre maturidade em IA destaca um desafio claro: 54% das equipes trabalham em sistemas dispersos, 49% raramente compartilham contexto entre ferramentas e 43% têm dificuldade para encontrar as informações de que precisam.
Quando o trabalho é fragmentado, suas ferramentas de IA não conseguem acessar o contexto completo, o que significa respostas incompletas, atrasos e resultados sem profundidade ou precisão. Isso é o que chamamos de dispersão do trabalho, e custa às empresas milhões em perda de produtividade e tempo desperdiçado.
O ClickUp Brain supera isso operando dentro de um espaço de trabalho unificado e alimentado por IA, onde tarefas, documentos, bate-papos e metas estão todos interconectados. A Pesquisa Empresarial traz todos os detalhes à tona instantaneamente, enquanto os Agentes de IA operam em toda a plataforma para reunir contexto, compartilhar atualizações e levar o trabalho adiante.
O resultado é uma IA mais rápida, clara e consistentemente informada, algo que ferramentas desconectadas simplesmente não conseguem igualar.
5. Teste, aprenda e itere rapidamente
O crescimento orientado por IA muda a pergunta de “Isso funcionou?” para “O que aprendemos rápido o suficiente para agir?”, porque você deseja reduzir o tempo entre o sinal e a decisão.
Isso significa ciclos rápidos de teste → medição → refinamento.
📌 Exemplo: em vez de esperar por uma reunião pós-mortem, a IA analisa os resultados dos experimentos assim que os dados se estabilizam, revela padrões entre segmentos e destaca onde o comportamento realmente mudou. As equipes decidem em que se concentrar enquanto o contexto ainda está fresco.
⏭️ Os cartões de IA nos painéis do ClickUp resumem automaticamente o desempenho das experiências ao lado dos seus gráficos. Eles destacam os principais resultados, revelam anomalias e apontam o que alterou suas métricas principais, sem a necessidade de análise manual. Assista a este vídeo para saber mais sobre a combinação de cartões de IA + painéis. 👇
6. Escale e operacionalize o mecanismo
Depois que os testes se mostrarem repetíveis, o próximo passo é escalar de forma sustentável. Veja algumas maneiras de fazer isso:
- Implemente em etapas controladas: expanda de 10 a 20% para 50% e, em seguida, para 80 a 100% do público-alvo, somente após os principais indicadores se manterem estáveis por dois ciclos completos.
- Automatize a observabilidade: configure alertas para limites importantes (por exemplo, queda na taxa de resposta >15%, custo por ação >$X, taxa de escalonamento >10%), para que os problemas sejam detectados antes de afetarem a receita.
- Orçamento para aperfeiçoamento contínuo: aloque 10 a 15% do tempo da equipe de crescimento (ou pessoal dedicado) para iterações, mesmo após a expansão. Os melhores sistemas continuam melhorando após o lançamento.
7. Governança, ética e cultura de equipe
Novos dados da IBM mostram que 13% das organizações já sofreram violações de modelos ou aplicativos de IA, entre as quais 8% nem sabem se foram comprometidas.
Como se isso não bastasse, impressionantes 97% dos comprometidos não tinham controles de acesso específicos para IA em vigor.
Quando os agentes tomam decisões sobre receitas ou personalizam em escala, um único lapso no acesso, viés ou transparência pode resultar em exposição regulatória ou impacto nas receitas.
Para garantir que você não faça parte dessa estatística, faça o seguinte 👇
- Forme um grupo de direção de IA (líderes jurídicos, de produto, de engenharia e de negócios) que analise novos fluxos de trabalho mensalmente, identifique riscos antecipadamente e aprove as mudanças.
- Escreva uma declaração de princípios de IA alinhada com seus valores — justiça, explicabilidade, privacidade e supervisão humana.
- Ofereça treinamentos curtos e baseados em cenários, como “E se o agente direcionar demais um segmento de usuários?” ou “Como podemos escalar uma negociação de alto valor?”. Use exemplos reais anônimos para criar um julgamento compartilhado.
- Execute auditorias trimestrais de resultados com foco na equidade entre segmentos, rastreabilidade de decisões e desvios de desempenho. Mantenha registros completos (prompts, fontes de dados, resultados) para facilitar a explicação em caso de questionamentos.
🚀 Vantagem do ClickUp: a segurança do ClickUp garante que os dados do seu espaço de trabalho permaneçam exclusivamente seus, o que significa que os parceiros de IA do ClickUp estão estritamente proibidos de usar seus dados para treinar seus modelos.
Como executar um sprint de crescimento com IA
Um AI Growth Sprint é um ciclo de duas a quatro semanas focado em um gargalo de crescimento. Durante esse período, você implementa algumas experiências orientadas por IA e avalia seu impacto usando critérios de sucesso predefinidos e métodos de comparação válidos (como testes A/B).
Se você deseja executar sprints de crescimento com IA, siga estas etapas:
Etapa 1: escolha uma métrica e um momento da jornada
Escolha uma única métrica que você deseja alterar, como ativação, conversão, retenção ou receita por usuário. Certifique-se de ignorar métricas superficiais que parecem boas no papel, mas não alteram o que os clientes fazem ou o que a empresa ganha.
Em seguida, escolha um momento na jornada do cliente em que essa métrica é ganha ou perdida.
📌 Exemplo: Pode ser a primeira sessão após a inscrição, a etapa de configuração em que as pessoas desistem ou qualquer coisa relacionada ao comportamento do cliente. Quando o momento é específico, você pode observar o que está acontecendo com usuários individuais.
⭐ Bônus: com o ClickUp AI Fields, você pode classificar automaticamente dados de sprints, como resultados de experimentos, sinais de intenção do usuário, nível de impacto ou pontuação de confiança. Com o tempo, isso transforma cada sprint em um aprendizado estruturado, facilitando a comparação de experimentos, a identificação de padrões e a decisão sobre o que escalar em seguida, sem a necessidade de marcação ou análise manual.
Etapa 2: Enquadre o sprint como uma pergunta simples
Escreva uma pergunta que o sprint deve responder. Ela deve ser mensurável e estar relacionada à adoção do produto.
Idealmente, ele deve estar diretamente ligado a uma métrica específica, focar em um momento do usuário e ser respondido dentro da janela do sprint. Alguns exemplos seriam:
- Podemos ajudar novos usuários a alcançar seu primeiro sucesso em até 10 minutos após o cadastro?
- Podemos reduzir a desistência durante a configuração respondendo às perguntas dentro do produto?
- Podemos melhorar a taxa de agendamento de demonstrações personalizando os acompanhamentos com base na intenção?
💡 Dica profissional: liste a pergunta do sprint, os critérios de sucesso e as fontes de dados em um documento do ClickUp. Manter a pergunta documentada e visível evita o aumento do escopo e garante que todas as experiências, tarefas e recomendações de IA permaneçam ancoradas no mesmo resultado.
Etapa 3: projete o menor experimento possível
As melhores experiências começam com um ou dois segmentos de usuários para verificar se a mudança ajuda as pessoas certas. Aqui estão três formatos comuns de experiências:
- Orientação: um assistente integrado ao produto que sugere a próxima ação com base no que o usuário está tentando fazer.
- Respostas: uma experiência de ajuda que responde usando apenas seus documentos e políticas aprovados.
- Personalização: integração ou acompanhamento que se adapta ao que o usuário fez (indo além de um cronograma superficial)
Tudo isso leva a definir o escopo antes de começar a construir. Ou seja:
| Decisão | Escopo exato |
| Usuário-alvo | Escolha um ou dois segmentos de usuários (exemplo: novas inscrições nesta semana) |
| Surface | Escolha um local (exemplo: tela de integração ou e-mail) |
| Trabalho de IA | Escolha uma tarefa (exemplo: recomendar o próximo passo ou responder a perguntas) |
| Sucesso | Escolha uma mudança métrica vinculada aos resultados comerciais (exemplo: taxa de ativação +5% em 7 dias) |
| Segurança | Adicione uma alternativa (exemplo: se não tiver certeza, mostre links de ajuda ou transfira). |
Etapa 4: crie barreiras de proteção e envie para um pequeno grupo
Antes de adicionar qualquer refinamento adicional, certifique-se de que a IA se comporta de maneira segura e previsível. É nesse momento que você deve usar regras como “use apenas fontes aprovadas”, “não adivinhe” e “ofereça uma transferência humana quando necessário”.
Em seguida, implemente primeiro em um grupo pequeno. Pode ser um segmento, um canal ou equipes internas antes dos clientes. Implementações pequenas ajudam você a aprender mais rápido, pois é possível conectar o feedback ao comportamento real dos clientes.
⚒️ Dica rápida: use as automações do ClickUp para codificar regras de segurança e implementação em seu fluxo de trabalho.
Você pode configurar automações para:
- Encaminhe os resultados gerados pela IA para revisão humana antes da divulgação externa.
- Pause ou sinalize tarefas se os índices de confiança ficarem abaixo de um limite
- Encaminhe casos extremos para um responsável sênior quando a intenção não estiver clara.
- Restrinja as ações de IA apenas a fontes ou segmentos de dados aprovados.
Para pequenas implementações, as automações garantem que as experiências permaneçam contidas. À medida que os sinais se estabilizam, você pode ampliar a exposição automaticamente sem reescrever os processos.
🎥: Assista a este vídeo para saber mais sobre como automatizar seus fluxos de trabalho diários.
👀 Você sabia? 62% dos profissionais de TI afirmam que suas organizações têm ideias sólidas de IA, mas enfrentam dificuldades para executá-las e escalá-las. Isso destaca que a maior lacuna da IA hoje é a entrega, não a visão.
Etapa 5: Avalie os resultados, aprenda e decida o que fazer a seguir
No final do sprint, você deverá ser capaz de responder a três perguntas:
- A métrica alvo mudou de forma estatisticamente significativa?
- Quais segmentos de usuários responderam de maneira diferente e por quê?
- Qual é a próxima ação com base em evidências, e não no instinto?
Você terá um dos três resultados: escalar, porque o sinal é forte; ajustar o escopo, o segmento ou o comportamento da IA e executar novamente; ou arquivar o experimento e documentar por que ele falhou.
⭐ Bônus: use os painéis do ClickUp como seu centro de controle de crescimento. Os dados de seus experimentos, tarefas, metas e relatórios personalizados são reunidos em uma única visualização compartilhada.
A melhor parte é que você pode criar um manual do zero ou usar um já existente.
Quais métricas devem ser monitoradas para medir o sucesso do crescimento impulsionado pela IA?
Fique atento a estas métricas ao acompanhar o sucesso do crescimento impulsionado pela IA:
| Métrica | Explicação | Exemplo |
| Inscrições originadas por IA (% + contagem) | Meça o quanto as superfícies de IA contribuem para a aquisição no topo do funil | “18% das inscrições (2.400) vieram de páginas de IA + chatbot” |
| Leads qualificados provenientes de IA (taxa SQL/MQL) | Qualidade dos usuários/leads adquiridos por IA | “Os leads de IA convertem-se em SQL a uma taxa de 22% contra 14% de outros canais”. |
| Taxa de conversão assistida por IA | % de compras/negócios em que a IA influenciou significativamente a decisão | “32% das vendas fechadas utilizaram fluxo de propostas/demonstrações baseado em IA”. |
| Tempo de retorno (AI TTV) | Com que rapidez os usuários alcançam o primeiro resultado significativo com a IA | “TTV médio: 2 dias → 20 minutos” |
| Taxa de ativação da IA | % de novos usuários que alcançam o “momento de revelação” da IA (primeira execução/fluxo de trabalho bem-sucedido) | “46% executam um fluxo de trabalho de IA bem-sucedido em 24 horas” |
| Taxa de sucesso imediato (conclusão de tarefas) | Medida direta do “funcionamento da IA” da perspectiva do usuário | “78% das sessões de IA resultam em uma tarefa concluída” |
| Adoção de recursos de IA (AI WAU/MAU) | Engajamento contínuo com a IA, indicando a aderência ao produto | “AI WAU/MAU = 0,62” |
| Retenção de usuários de IA (D7/D30) | Retenção do grupo que usa IA (o grupo certo para medir) | “D30: usuários de IA 34% vs não usuários de IA 18%” |
| Expansão influenciada pela IA (atualização/aumento do ARPA) | Se os usuários intensivos de IA atualizam ou gastam mais | “Mais de 10 execuções de IA por semana → Taxa de atualização 2,3 vezes maior” |
| Receita por usuário ativo de IA (RPAU-AI) | Eficiência de monetização vinculada especificamente ao uso de IA | “RPAU-AI $9,20 contra $5,10 no geral” |
Exemplos reais de crescimento impulsionado pela IA
Vamos aprender como crescer com a IA, da mesma forma que outras empresas estão fazendo.
1. Adorável
O criador de aplicativos com inteligência artificial Lovable demonstra o crescimento impulsionado pela IA, tornando a reinvenção contínua do produto sua principal alavanca de crescimento.
Aqui estão algumas razões pelas quais ela é uma das empresas que mais crescem de todos os tempos:
- A Lovable trata a evolução do produto como o motor do crescimento, frequentemente redescobrindo a adequação do produto ao mercado, em vez de otimizar uma oferta estática.
- As solicitações e o comportamento dos usuários informam diretamente quais recursos serão lançados em seguida, reduzindo o ciclo de construção-medição-aprendizado de meses para semanas.
- À medida que as equipes aprendem mais rápido, elas melhoram o alinhamento entre produto e mercado e desbloqueiam estratégias de marketing de crescimento que impulsionam a adoção e a expansão sustentadas.
⚡ Arquivo de modelos: modelos gratuitos de campanhas de marketing para experimentar
2. Cursor
O editor de código Cursor, que prioriza a IA, impulsiona o crescimento ao reduzir a distância entre a intenção do desenvolvedor e a execução.
Em vez de posicionar a IA como um complemento de produtividade, a Cursor a incorpora diretamente no fluxo de trabalho central de codificação, mudando a forma como os desenvolvedores criam, iteram e distribuem software.
- Sugestões em linha, refatoração e respostas contextuais alimentadas por IA mantêm os desenvolvedores em fluxo e reduzem o atrito durante tarefas complexas.
- Iterações mais rápidas levam a uma maior retenção, já que os desenvolvedores confiam no Cursor para a codificação diária, em vez de assistência ocasional.
- A adoção se espalha organicamente à medida que as equipes padronizam a ferramenta, transformando o uso diário em um ciclo de crescimento composto.
📚 Leia mais: Seu guia completo para a execução de campanhas de IA
3. ClickUp Brain
O ClickUp usou o manual de crescimento orientado por IA e o modelo PLG para crescer para 20 milhões de usuários em todo o mundo e uma receita anual recorrente (ARR) de US$ 300 milhões.
Fazemos isso mergulhando diretamente no coração das estruturas e sistemas de trabalho modernos. Um pouco de contexto:
As equipes estão sobrecarregadas com ferramentas desconectadas — aplicativos de bate-papo, rastreadores de projetos, editores de documentos, painéis —, cada uma prometendo produtividade, mas criando intermináveis mudanças de contexto e expansão do trabalho. Os usuários querem simplicidade: uma única plataforma que entenda o contexto e reduza o atrito.
Ao mesmo tempo, todos os principais produtos SaaS estão incorporando IA, na esperança de aumentar a eficiência. Mas a IA sem contexto é apenas mais uma camada de ruído.
O ClickUp preenche essa lacuna com o primeiro Converged AI Workspace do mundo. Integramos mais de 50 ferramentas em uma única plataforma, incorporando IA contextual que entende as tarefas, documentos, bate-papos e painéis dos usuários, para que eles não precisem alternar entre dezenas de ferramentas para realizar o trabalho.
O momento foi perfeito. As equipes já esperavam a IA e estavam frustradas com os sistemas fragmentados. Essa abordagem nos permitiu capitalizar essas tendências e reduzir os custos de aquisição de clientes.
Criamos o ClickUp para acabar com o caos da proliferação de tarefas e oferecer às equipes um único espaço de trabalho convergente com IA. A IA é revolucionária quando tem contexto de trabalho completo — e é isso que a convergência oferece. O futuro do software é convergente, e somos os primeiros a fazer isso.
Criamos o ClickUp para acabar com o caos da proliferação de tarefas e oferecer às equipes um único espaço de trabalho convergente com IA. A IA é revolucionária quando tem contexto de trabalho completo — e é isso que a convergência oferece. O futuro do software é convergente, e somos os primeiros a fazer isso.
Ferramentas para impulsionar sua pilha de crescimento orientada por IA
As ferramentas a seguir irão potencializar sua estrutura de crescimento orientada por IA:
1. ClickUp (ideal para executar um manual de crescimento orientado por IA em um hub colaborativo)
A pesquisa State of AI Maturity 2025 do ClickUp descobriu que apenas 10% dos entrevistados afirmam que a IA está atuando como um agente. É uma lacuna enorme, que mostra por que várias iniciativas de crescimento orientadas por IA param após as primeiras experiências.
O crescimento orientado por IA falha quando seu plano está em uma ferramenta, a execução está em outra e as atualizações mal sobrevivem nos chats. É uma proliferação de ferramentas que quase ninguém percebe ou comenta.
O ClickUp para equipes de marketing reúne o planejamento de campanhas, a produção de conteúdo, as tarefas e a comunicação da equipe em um espaço de trabalho colaborativo. Vejamos os principais recursos do ClickUp:
Gere recursos e textos para campanhas instantaneamente.
Use o ClickUp Brain + ClickUp Docs + ClickUp Tasks quando precisar de velocidade em todos os departamentos sem perder nenhum contexto. Aqui estão alguns exemplos de IA em marketing que mostram como as equipes usam o ClickUp Brain:
- Elabore resumos de campanhas, ângulos de anúncios, textos de e-mails e esboços de páginas de destino diretamente a partir de suas notas e detalhes de tarefas.
- Resuma as atualizações do projeto e longas sequências de comentários em status claros, riscos e próximas ações.
- Responda a perguntas diretas sobre o que está acontecendo, usando o que já está em seu espaço de trabalho.
Experimente sugestões como:
- “Resuma o status atual desta campanha, o que está bloqueado e o que precisa de aprovação”
- “Escreva um plano de lançamento de uma página a partir dessas notas; inclua público, mensagem, canais e métricas de sucesso”.
- “Escreva dois e-mails curtos de acompanhamento para usuários que se inscreveram, mas não ativaram a conta em 48 horas”
IA convergente que entende o seu trabalho
Este espaço de trabalho convergente com IA incorpora a inteligência artificial em todo o ambiente. Tarefas, documentos, chats, metas, painéis e automações compartilham o mesmo contexto. Isso significa que o ClickUp Brain mostra bloqueios, dependências e outras informações contextuais com base no trabalho real.
Automatize aprovações, transferências e operações de campanha com os Super Agents.
Depois que os ativos são criados, os Super Agentes do ClickUp assumem todas as suas tarefas diárias como verdadeiros colegas de equipe. Esses agentes de IA sem código e baseados em gatilhos podem ser @mencionados, receber tarefas, receber mensagens diretas ou ser agendados, assim como um colega de trabalho humano.
Eles funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana, com memória infinita, consciência ambiental e capacidade de agir em todo o seu espaço de trabalho e ferramentas conectadas.
Configure agentes em minutos com uma única solicitação descrevendo suas metas e regras. Alguns dos colegas de trabalho mais importantes com os quais eles podem se comportar incluem:
✅ Agente de gerenciamento de campanhas: analisa dados de desempenho de ferramentas conectadas, gera resumos de conteúdo, atribui tarefas criativas a designers/redatores, atualiza campos de status, sinaliza variantes com baixo desempenho e publica resumos em tempo real no ClickUp Chat.
✅ Agente revisor de conteúdo: verifica rascunhos em relação às diretrizes da marca, sugere edições de tom/voz/conformidade e encaminha para aprovação final somente quando estiver pronto.
✅ Agente de aprovação e transferência: aciona notificações, atribui os próximos responsáveis (por exemplo, de redator → designer → jurídico) e atualiza automaticamente os cronogramas quando os itens passam por diferentes etapas.
✅ Agente de agendamento social: pega as publicações aprovadas, formata-as por canal, sugere os melhores horários de envio com base em dados anteriores e cria tarefas agendadas para publicação.
Melhores recursos do ClickUp
- Capture ideias na velocidade do pensamento: expresse hipóteses, relatos de experimentos, brainstorms de campanhas ou insights pós-chamadas sem usar as mãos com o ClickUp Talk to Text. O ClickUp transcreve instantaneamente (4 vezes mais rápido do que digitar), converte clipes de voz em texto editável, tarefas, comentários ou documentos e permite que o ClickUp Brain refine, resuma ou transforme-os em itens acionáveis.
- Grave e transcreva com IA: torne as reuniões mais produtivas usando o ClickUp AI Notetaker para participar automaticamente de chamadas do Zoom, Teams ou Google Meet. Além disso, grave e transcreva em vários idiomas, crie resumos inteligentes, extraia decisões, destaque pontos-chave e identifique itens de ação.
- Encontre qualquer coisa instantaneamente em seu espaço de trabalho e pastas externas: use o ClickUp Enterprise Search para fazer perguntas em linguagem natural e obter respostas em tarefas, documentos, comentários, anexos e ferramentas conectadas. Em vez de procurar em pastas ou ferramentas, as equipes obtêm respostas contextuais que refletem o que realmente está acontecendo no trabalho.
- Acesse vários modelos externos de IA em um só lugar: alterne entre os principais modelos de IA sem sair do ClickUp. Isso permite que as equipes usem o modelo certo para pesquisa, redação, análise ou raciocínio, mantendo todos os resultados baseados no mesmo contexto do espaço de trabalho.
- Integre-se perfeitamente à sua pilha de tecnologia existente: as integrações do ClickUp se conectam a ferramentas de marketing, vendas, produtos e engenharia. Os fluxos de trabalho permanecem sincronizados à medida que os dados fluem de sistemas externos, garantindo que as decisões e automações de IA sempre reflitam as informações mais atualizadas.
Limitações do ClickUp
- Pode ser um pouco complicado para quem está usando pela primeira vez, por causa de todos os recursos disponíveis.
Preços do ClickUp
Avaliações e comentários sobre o ClickUp
- G2: 4,7/5 (mais de 10.800 avaliações)
- Capterra: 4,6/5 (mais de 4.000 avaliações)
O que os usuários reais estão dizendo?
Um avaliador do G2 diz:
Acho o ClickUp incrivelmente valioso, pois consolida funções em uma única plataforma, o que garante que todo o trabalho e comunicação sejam reunidos em um só lugar, fornecendo-me 100% do contexto. Essa integração simplifica o gerenciamento de projetos para mim, aumentando a eficiência e a clareza. Gosto particularmente do recurso ClickUp Brain, pois funciona como um agente de IA que executa meus comandos, realizando tarefas de forma eficaz em meu nome. Esse aspecto de automação é muito útil porque agiliza meu fluxo de trabalho e reduz o esforço manual. Além disso, a configuração inicial do ClickUp foi muito fácil de navegar, o que tornou a transição de outras ferramentas perfeita. Também aprecio o fato de o ClickUp se integrar a outras ferramentas que uso, como Slack, OpenAI e GitHub, criando um ambiente de trabalho coeso. No geral, por esses motivos, eu recomendo fortemente o ClickUp para outras pessoas.
Acho o ClickUp incrivelmente valioso, pois consolida funções em uma única plataforma, o que garante que todo o trabalho e comunicação sejam reunidos em um só lugar, fornecendo-me 100% do contexto. Essa integração simplifica o gerenciamento de projetos para mim, aumentando a eficiência e a clareza. Gosto particularmente do recurso ClickUp Brain, pois funciona como um agente de IA que executa meus comandos, realizando tarefas de forma eficaz em meu nome. Esse aspecto de automação é muito útil porque agiliza meu fluxo de trabalho e reduz o esforço manual. Além disso, a configuração inicial do ClickUp foi muito fácil de navegar, o que tornou a transição de outras ferramentas perfeita. Também aprecio o fato de o ClickUp se integrar a outras ferramentas que uso, como Slack, OpenAI e GitHub, criando um ambiente de trabalho coeso. No geral, por esses motivos, eu recomendo fortemente o ClickUp para outras pessoas.
2. Clay (ideal para enriquecimento de leads com IA e saída hiperpersonalizada)
O Clay é uma ferramenta de fluxo de trabalho GTM que ajuda as equipes de vendas/marketing a encontrar leads, enriquecer dados de contatos/empresas e gerar divulgação personalizada.
Seus agentes de IA (especialmente o Claygent) são como pesquisadores sob demanda que vivem dentro de suas tabelas do Clay. Você fornece ao Claygent uma lista de domínios/empresas e uma pergunta, e ele visita sites, extrai os dados exatos que lhe interessam e os retorna como campos que você pode filtrar, pontuar e automatizar (por exemplo, “oferece um teste gratuito?”, “em conformidade com SOC 2?”, “tem estudos de caso?”, etc.).
Melhores recursos do Clay
- Crie fluxos de trabalho GTM em linguagem simples com o Sculptor, transformando prompts em automações repetíveis.
- Amplie o Clay com complementos como um gerador de fórmulas de IA, um pacote Salesforce, segurança e acesso integrado ao ChatGPT.
- Acesso centralizado a mais de 150 provedores de dados para que você possa consolidar fornecedores e combinar fontes facilmente.
Limitações do Clay
- A plataforma tem dificuldade em gerar listas confiáveis que incluam muitas empresas locais de grande e pequeno porte.
- Alguns endereços de e-mail gerados são imprecisos ou não funcionam de maneira consistente.
Preços do Clay
- Gratuito
- Starter: US$ 149/mês
- Explorer: US$ 349/mês
- Pro: US$ 800/mês
- Empresa: Preços personalizados
Avaliações e comentários do Clay
- G2: 4,8/5 (mais de 180 avaliações)
- Capterra: Avaliações insuficientes
O que os usuários reais estão dizendo?
Um avaliador do G2 diz:
Esta é uma plataforma muito poderosa que realmente ajuda as organizações a identificar o público certo a ser visado sem muito esforço. Encontrar a pessoa, o negócio ou a empresa certa por meio de suas pesquisas de IA ficou muito fácil. A capacidade desta plataforma de sintetizar os leads em formatos CSV aumenta sua portabilidade. Esta plataforma também possui uma interface amigável.
Esta é uma plataforma muito poderosa que realmente ajuda as organizações a identificar o público certo a ser visado sem muito esforço. Encontrar a pessoa, o negócio ou a empresa certa por meio de suas pesquisas de IA ficou muito fácil. A capacidade desta plataforma de sintetizar os leads em formatos CSV aumenta sua portabilidade. Esta plataforma também possui uma interface amigável.
3. Cursor (ideal para edição de código acelerada por IA e experimentação de crescimento rápido)
O Cursor é um editor de código baseado em IA desenvolvido no VS Code que transforma linguagem natural em código pronto para produção, permitindo que equipes de crescimento e gerentes de produto lancem experimentos, páginas de destino, fluxos de integração e recursos no aplicativo.
Sua interface Composer e seu modelo de codificação dedicado permitem fluxos de trabalho agenticos. Basta descrever os recursos em linguagem simples e o Cursor gera códigos em vários arquivos, exibe diferenças, executa testes e aplica alterações com todo o contexto de sua base de código.
Principais recursos do Cursor
- O preenchimento automático de guias com modelo personalizado oferece sugestões rápidas e contextuais em várias linhas, além de reescritas inteligentes que preservam a intenção.
- Codebase Chat e Instant Grep para consultar todo o seu repositório, localizar definições e gerar refatorações direcionadas ou correções de bugs.
- Editor visual na barra lateral do navegador para alterações de layout com recurso de arrastar e soltar, inspeção de elementos e atualizações de código sugeridas por IA para unir design e desenvolvimento.
Limitações do cursor
- As sugestões da IA podem não ser adequadas para códigos altamente complexos ou especializados, exigindo uma revisão adicional.
- As respostas do modelo podem parecer inconsistentes, às vezes precisas e às vezes inesperadamente fora do contexto.
Preços do Cursor
- Hobby: Grátis
- Pro: US$ 20/mês
- Pro+: US$ 60/mês
- Ultra: US$ 200/mês
- Empresa: Preços personalizados
Avaliações e comentários do Cursor
- G2: 4,7/5 (20 avaliações)
- Capterra: Avaliações insuficientes
O que os usuários reais estão dizendo?
Um avaliador do G2 diz:
Adoro a forma como o Cursor integra perfeitamente a IA no fluxo de trabalho de desenvolvimento. As sugestões de código em linha são incrivelmente precisas e a capacidade de fazer perguntas diretamente no editor poupa-me imenso tempo. É como se estivesse a programar em par com um desenvolvedor especialista que compreende o contexto do meu projeto.
Adoro a forma como o Cursor integra perfeitamente a IA no fluxo de trabalho de desenvolvimento. As sugestões de código em linha são incrivelmente precisas e a capacidade de fazer perguntas diretamente no editor poupa-me imenso tempo. É como se estivesse a programar em par com um programador especialista que compreende o contexto do meu projeto.
Modelos a serem usados para o crescimento orientado por IA
Esses modelos testados em batalha oferecem uma vantagem inicial no crescimento orientado por IA:
1. Modelo de plano de marketing estratégico do ClickUp
O modelo de plano de marketing estratégico do ClickUp ajuda você a planejar, executar e acompanhar o trabalho de marketing em um só lugar, para que sua equipe possa se manter alinhada com as metas, os prazos e o orçamento.
Com status, campos personalizados e visualizações personalizáveis, você pode adaptar este modelo às suas campanhas e usá-lo para conectar tarefas diárias a OKRs mensuráveis. Este modelo de plano de marketing permite que você execute iniciativas de crescimento orientadas por IA, ajudando você a:
- Defina objetivos de marketing e resultados-chave e, em seguida, vincule cada tarefa diretamente ao OKR certo.
- Planeje e priorize tarefas de campanha com proprietários, prazos e marcos de status.
- Acompanhe o progresso visualmente usando as visualizações do ClickUp, como Tarefas planejadas por OKR e um Quadro de progresso por status.
- Monitore os KPIs de marketing por trimestre com indicadores de progresso (Em dia, Em risco, Alcançado, Perdido)
- Gerencie orçamentos por canal, acompanhando o orçamento planejado em comparação com os gastos reais em todas as iniciativas.
2. Modelo de gerenciamento de campanhas de marketing do ClickUp
O modelo de gerenciamento de campanhas de marketing do ClickUp organiza o trabalho por fase da campanha e adiciona estrutura para responsabilidade da equipe, planejamento de canais, tipo de entrega, prazos e acompanhamento do orçamento. É especialmente útil para equipes de crescimento orientadas por IA que precisam de sistemas repetíveis para enviar criativos, lançar rapidamente e analisar resultados.
Este modelo também ajuda você a:
- Organize o trabalho nas fases de planejamento, produção, lançamento, avaliação e retenção em um único fluxo de trabalho.
- Acompanhe os canais de marketing por resultado, como mídias sociais, marketing por e-mail e iniciativas internas.
- Padronize os resultados com um campo Tipo de Resultado para que as tarefas permaneçam consistentes em todas as campanhas.
- Mantenha os gastos alinhados registrando o orçamento alocado junto com as tarefas da campanha e os detalhes de execução.
3. Modelo de OKRs do ClickUp
O modelo de OKRs do ClickUp foi criado como um sistema de pastas OKR que o orienta no planejamento trimestral e, em seguida, transforma os objetivos em tarefas rastreáveis ao longo do ano.
O que destaca este modelo é a cadência integrada na própria pasta. Você começa com um documento dedicado ao planejamento e alinhamento que solicita uma revisão do trimestre anterior e a configuração do próximo trimestre. Em seguida, você gerencia a execução por meio de visualizações organizadas por trimestre, tipo de item OKR, equipe principal e iniciativa. Este modelo de OKRs ajuda você a:
- Execute uma reinicialização trimestral repetível usando o documento de planejamento e alinhamento com seções guiadas.
- Separe os objetivos dos principais resultados usando um campo do tipo Item OKR para manter os relatórios organizados.
- Mapeie OKRs anuais em uma linha do tempo agrupada por trimestre para identificar sobreposições e escassez de recursos.
- Acompanhe o status e o trimestre juntos em um quadro de progresso, para que as metas fora do caminho apareçam mais rapidamente.
- Atribua responsabilidades com o campo Equipe Principal e conecte o trabalho a iniciativas de nível superior.
4. Modelo de quadro branco para experimentos de crescimento do ClickUp
O modelo de quadro branco ClickUp Growth Experiments, criado no ClickUp Whiteboards, oferece à sua equipe um espaço visual para mapear experimentos, desde a ideia inicial até os aprendizados pós-teste.
Ele usa um fluxo de trabalho em quadro branco de cinco faixas para Ideação, Planejamento, Implementação, Teste e Análise. Isso significa que você pode colaborar em tempo real, agrupar notas adesivas e, em seguida, transformar as melhores ideias em tarefas executáveis. Este modelo ajuda você a:
- Faça brainstorming sobre crescimento diretamente nos quadros brancos do ClickUp usando um pipeline de experimentos claro e baseado em etapas.
- Organize notas adesivas por faixa para que cada experimento tenha uma próxima etapa e um responsável claros.
- Converta notas em tarefas do ClickUp e acompanhe o progresso com os status personalizados do ClickUp, como “Aberto” e “Concluído”.
- Adicione campos personalizados para categorizar experimentos e capturar atributos importantes para relatórios e comparações.
- Use visualizações integradas, como o Quadro de Experiências de Crescimento e o Guia de Introdução, para começar a executar rapidamente.
- Melhore a entrega com marcações, subtarefas aninhadas, vários responsáveis e rótulos de prioridade em todos os fluxos de trabalho.
Armadilhas comuns e como evitá-las
Saber o que fazer é apenas metade da batalha. Isso porque é igualmente importante reconhecer o que não fazer:
❌ Realizar experimentos sem métricas de sucesso claras: lançar iniciativas de IA com metas vagas, como “melhorar a experiência do cliente”, torna impossível medir o impacto ou iterar de forma eficaz.
✅ Solução: defina KPIs específicos e mensuráveis antes de implementar qualquer solução de IA. Para um mecanismo de recomendação, acompanhe a taxa de cliques, a taxa de conversão e o valor médio dos pedidos.
Defina medidas de referência e metas de melhoria (por exemplo, “aumentar a conversão em 15%”). Analise as métricas semanalmente e esteja pronto para mudar de estratégia se não estiver vendo progresso dentro de 2 a 4 semanas.
❌ Otimização para métricas de curto prazo em detrimento do valor de longo prazo: modelos de IA treinados exclusivamente para conversões imediatas podem recomendar descontos agressivos ou promover produtos de baixa qualidade que convertem bem, mas prejudicam o valor da vida útil do cliente.
✅ Solução: Pondere métricas como retenção de 90 dias, taxa de repetição de compras e índices de satisfação do cliente, juntamente com a conversão imediata. Para mecanismos de recomendação, penalize sugestões que historicamente levam a devoluções ou avaliações negativas. Teste diferentes horizontes temporais para encontrar o equilíbrio certo para o seu negócio.
❌ Ignorar o problema do início lento para novos produtos ou clientes: os sistemas de IA treinados com dados históricos têm um desempenho ruim quando encontram novos produtos sem histórico de compras ou novos clientes sem dados comportamentais.
✅ Solução: Crie sistemas híbridos para crescimento a longo prazo que combinem previsões de IA com alternativas baseadas em regras. Para novos produtos, use recursos baseados em conteúdo (categoria, faixa de preço, atributos) para encontrar itens semelhantes. Para novos clientes, aproveite os dados demográficos ou o comportamento agregado de grupos semelhantes.
❌ Ignorar a transferência entre humanos e IA: sistemas de IA totalmente automatizados para estratégias de entrada no mercado não conseguem lidar com casos extremos, necessidades complexas dos clientes ou situações que exigem julgamento e empatia.
✅ Solução: crie caminhos claros de escalonamento da IA para o suporte humano. Implemente pontuações de confiança que acionem a revisão humana para decisões limítrofes. Treine sua equipe sobre quando e como substituir as recomendações da IA. Para IA voltada para o cliente, sempre forneça um caminho fácil para entrar em contato com um humano quando necessário.
Crie um manual de crescimento orientado por IA com o ClickUp que sua equipe realmente usa
O crescimento orientado por IA funciona quando as equipes deixam de tratar a IA como um conjunto de ferramentas e passam a tratá-la como um sistema operacional compartilhado. As equipes vencedoras se alinham em relação à forma como as ideias são geradas, como os experimentos são realizados e como os aprendizados são capturados e reutilizados.
Para isso, é necessário um único local para documentar manuais, instruções e experimentos, uma visão para entender o que está movimentando o funil e sistemas que reduzam o trabalho repetitivo para que as equipes possam se concentrar em aprender mais rápido, e não apenas em fazer mais.
Quando tudo isso está em um único espaço de trabalho, a IA se torna repetível, mensurável e escalável, em vez de caótica. Essa é a diferença entre experimentar a IA e realmente potencializar o crescimento com ela.
Crie hoje mesmo seu manual de crescimento orientado por IA no ClickUp. ✅
Perguntas frequentes
O growth hacking tradicional depende de um trabalho manual rápido, como testes A/B rápidos, ajustes na página de destino e campanhas amplas. O crescimento orientado por IA, por outro lado, usa dados e automação inteligente para decidir a construção, o público-alvo e o momento de engajamento. Isso funciona especialmente bem em conjunto com o crescimento orientado por produto, porque o próprio produto se torna a principal alavanca.
Empresas de qualquer tamanho podem começar! Muitas startups e equipes pequenas adotam essa estratégia desde o início para obter uma vantagem competitiva, mas ela se destaca mais em empresas de médio porte (por exemplo, Série A+ ou ARR de mais de US$ 10 milhões), onde você tem usuários, dados e operações suficientes para ver os efeitos combinados da personalização, modelos preditivos de rotatividade ou preços dinâmicos. No entanto, equipes menores se beneficiam de ferramentas sem código e ganhos rápidos, enquanto organizações maiores as escalam entre funções para uma verdadeira transformação.
Menos do que você imagina. Muitas ferramentas de IA de resultados rápidos funcionam com centenas ou milhares de interações com clientes, registros de uso ou leads enriquecidos. As startups geralmente começam com dados internos (por exemplo, eventos de produtos, tickets de suporte) ou fontes públicas/sintéticas e, à medida que o volume cresce, fazem ajustes. As plataformas modernas sem código e o aprendizado por transferência tornam viáveis os cenários com poucos dados. No final das contas, concentre-se na qualidade em vez da quantidade.
Alguns exemplos: Geração de conteúdo e textos personalizados (por exemplo, variantes de anúncios, e-mails, publicações em redes sociais) Pontuação preditiva de rotatividade ou LTV para priorizar usuários de alto valor Enriquecimento e sequenciamento de saída hiperpersonalizados Testes A/B/modelos para fluxos de integração ou retenção Reutilização criativa e brainstorming de ideias para iterações mais rápidas de campanhas
Acompanhe uma combinação de métricas concretas (por exemplo, receita incremental, aumento da taxa de conversão, redução da rotatividade, economia de tempo em trabalho manual) em relação a uma linha de base ou grupo de controle, além de sinais subjetivos (por exemplo, taxas de adoção, autoavaliações de produtividade). Calcule o ROI simples como (ganhos – custos) / custos — inclua taxas de ferramentas/assinaturas, tempo de engenharia imediata e custo de oportunidade. Comece com indicadores principais, como engajamento ou eficiência, e depois vincule-os a resultados comerciais, como impacto na ARR ou redução do CAC, para obter uma visão completa.
Sim, com certeza. Comece com regras simples e ferramentas leves antes de criar modelos personalizados. Concentre-se em instrumentar o produto, realizar pequenos testes e enviar alterações que os usuários percebam. Um manual de crescimento orientado por produto, além de alguns auxiliares de IA, pode ajudar muito. Com o tempo, você pode adicionar mais automação e segmentação mais inteligente à medida que os dados melhoram.