Por volta do terceiro trimestre do ano passado, comecei a ouvir a palavra “contexto” aparecer em muitas das minhas conversas. Isso foi perceptível porque, anteriormente, dados eram tudo sobre o que todos queriam falar.
Todos nós sabemos como funciona o vocabulário do mundo dos negócios. Quando todo mundo começa a falar sobre algo, inventamos uma palavra diferente para fazer parecer que estamos falando de algo novo (o que geralmente não é o caso).
Então, quando comecei a ouvir “contexto” no segundo semestre de 2025, ele parecia prestes a ocupar o seu lugar ao lado da sinergia, do pivô e do alinhamento no Corporate Speak Hall of Fame.
Mas “sinergia” e “alinhamento” são, na verdade, duas maneiras diferentes de dizer a mesma coisa, enquanto “dados” e “contexto” não o são. Na verdade, os dados tiveram um problema legítimo à medida que 2025 avançava, e foi mais significativo do que o uso excessivo.
Mais dados não significavam mais valor.
Isso é verdade quer você esteja discutindo estratégia de IA ou GTM em uma organização B2B.
Quais foram os limites da estratégia de Big Data?
A ideia por trás da era do Big Data era simples: capturar tudo para que possamos aprender ainda mais sobre nossos clientes. Nós viemos; nós capturamos; construímos ambientes de armazenamento locais e, posteriormente, baseados em nuvem para armazenar tudo; implantamos software analítico sofisticado; e nós… descobrimos que tínhamos, de fato, muitos dados.
Também percebemos que os dados são apenas um registro. Isso não te diz por que alguém fez alguma coisa ou como eles fizeram isso. Mais importante ainda, não dá muitos conselhos sobre o que você deve fazer a seguir.
Se você pegasse seus dados e treinasse um LLM neles, você simplesmente criaria um papagaio, versado em lhe contar coisas que você já sabia. Somente adicionando contexto sobre sua marca, seus clientes ou sua estratégia GTM você criaria um assistente baseado em IA.
Como o contexto se aplica à estratégia GTM?
A maioria das estratégias B2B GTM são focadas internamente. Eles dizem à equipe para atingir uma receita de US$ 25 milhões. Eles discutem os cinco principais recursos do produto. Eles dizem que o CTO é o seu ICP.
O que falta nesta estratégia é o contexto, especificamente as pressões externas que cada organização enfrenta. Como resultado, você acaba com uma incompatibilidade. Você tenta vender crescimento para uma empresa que precisa de ajuda para cortar custos. Seu discurso de vendas parece surdo. Você não ganha confiança.
(Se você quiser se aprofundar no contexto e nas externalidades do GTM, recomendo fortemente que você passe algum tempo com o trabalho do colaborador da MarTech, Mark Stouse.)
Seus clientes pesquisam em qualquer lugar. Certifique-se de que sua marca aparece.
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À medida que o contexto avança em discussão após discussão, você provavelmente está se perguntando como administramos negócios sem ele.
A verdade é que não o fizemos.
O contexto viveu durante anos na cabeça de funcionários valiosos e experientes, e foi bom. Mas à medida que as organizações exigiam velocidade e escala — e especialmente à medida que lutavam para alcançá-las — já não era viável que o contexto existisse apenas nas mentes dos funcionários.
Em um mundo de negócios construído para velocidade e escala, os silos de conhecimento causam tanto estrago quanto os silos de dados. (Quero reconhecer aqui a minha teoria de que os silos de dados são simplesmente uma manifestação técnica de silos organizacionais.)
A complexidade também combina mal com o contexto humano. Muitas empresas esforçam-se por fazer parte daquilo que consideram ser uma economia global em rápida evolução, que é demasiado dispersa e demasiado rápida para confiar nos instintos e na experiência de meros seres humanos.
As empresas abordaram muitos dos seus problemas relacionados à velocidade, escala e complexidade com automação. E por que não? Ao automatizar processos de negócios, você avança mais rápido e obtém resultados mais rapidamente. Isso é verdade, mas você também elimina o contexto porque a automação não deixa lugar para nuances humanas.
Isso nos leva até onde estamos hoje. Estamos recorrendo à tecnologia na esperança de que ela possa trazer de volta o contexto que afundou no Big Data.
Podemos ser cínicos sobre isso e dizer que desperdiçamos muito tempo e recursos em Big Data e tiramos pouco proveito disso. Mas vejo isso como uma correção de curso. Sim, coletamos exabytes de informações para encontrar respostas. Funcionou bem em muitos casos.
Mas as respostas por si só não são suficientes e agora, tal como os transcendentalistas, estamos desesperados para encontrar um significado.
Fonte ==> Istoé
