Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
EP 35
Como quem viaja de ônibus vê a IA
Entre produtos de IA conversacional para a jornada do cliente, passando por busca, check-out e pós-venda, Michelle Xavier, Diretora de Marketing e Growth da ClickBus, compartilha.
29 jun 2026 CONVIDADO
Michelle Xavier
Clickbus
Transcrição do episódio
Olá, eu sou Fred Pericini, fundador da agência F2F e gaspers.ai. Bem-vindos a mais um episódio do AI First Cast. E como vocês sabem, não existe AI First Cast sem o Filipe Xavier.
Muito obrigado! Olá, pessoal! Todo mundo bem? Espero que sim. Como vocês sabem, a segunda temporada do AI Firstcast tem o patrocínio do SoftBank, o banco de investimento que mais entende de inteligência artificial na América Latina. Fred, está preparado?
Estou. Eu garanto uma coisa.
O quê?
Você vai se surpreender. Teremos uma entrevista muito curiosa. Me cobrem. Assistam até o final. E depois me cobrem, essa entrevista vai ser surpreendente.
Então vamos fazer ser. Bem-vinda, conte para a gente quem é você.
Eu sou Michelle Xavier, então compartilho o sobrenome, não somos primos, mas compartilho o sobrenome. Sou diretora de marketing growth da ClickBus, engenheira marqueteira, então com mais de 20 anos de mercado. Sou apaixonada pelo tema de inteligência artificial. Gosto, e a minha vida de engenheira é baseada em dados, e eu acho que inteligência artificial ela entra, um algoritmo muito baseado em dados. Cheguei até a fazer um curso do MIT que fala dos modelos mesmo de álgebra linear que estão por trás de inteligência artificial, mas essa não é minha praia, não façam perguntas sobre isso que eu não vou saber responder. E eu tô muito feliz de estar aqui batendo esse papo com vocês de um assunto que é tão apaixonante.
O currículo já começou a surpreender, né? Então agora vamos lá, vamos fazer, traz essas surpresas aí pra gente.
Já vi rapor sendo construído, mesmo sobrenome. Eu também sou engenheiro na publicidade. E conta pra gente o que é a ClickBus, dá uma dimensão pra nós de tamanho.
Vou contar para vocês o que é a ClickBus, que é super legal a audiência conhecer. A ClickBus é um marketplace de viagens de ônibus. A gente não tem nenhum ativo de ônibus e eu posso fazer um paralelo que é como se fosse o iFood da viagem de ônibus. Eu sou um marketplace e eu intermedio essas viagens conectando viações, são 300 viações no Brasil, com os passageiros que querem viajar e querem fazer a compra digital. O que é super legal desse mundo do rodoviário, que às vezes não faz parte tanto, que não está ali no jornal? O Brasil é conectado por 300 cidades que têm aeroportos, mas a gente tem 6.800 destinos no Brasil. Então, a gente é uma— o Brasil é rodoviário. A gente transporta mais, a categoria rodoviária transporta quase que o dobro da categoria de avião. Então o Brasil se movimenta com ônibus.
E o quanto que a ClickBus movimenta de pessoas? Quantos passageiros?
A ClickBus, da história dela, ClickBus é uma startup de 13 anos. A gente tem 16 milhões de clientes que já utilizaram ClickBus nesse período todo e a gente tem um mais ou menos, vou falar em ordem de grandeza, 1 milhão a 2 milhões de passagens por mês. Então, claro que tem sazonalidade. Então, isso, a ClickBus, que é líder de mercado, e a gente, o digital, a nossa estimativa é que o digital representa apenas de 30 a 40% desse mercado. 60% desses clientes ainda compram na rodoviária. Então, Poucas empresas startups no Brasil têm uma tese no qual ainda tem 60% dos clientes para serem conquistados. Então aqui tem uma mudança de hábito que é super importante. Esse cliente a gente já pesquisou, ele compra no iFood, ele compra na Shopee, ele compra no Mercado Livre, mas ainda tem o hábito de ir na rodoviária para comprar a passagem.
E como mudar isso?
É esse meu trabalho.
Dá para mudar isso com inteligência artificial?
Inteligência artificial ajuda, tá? A ClickBus lançou o produto conversacional em agosto do ano passado. Então, dentro do app, o cliente tem naquele iconezinho que é característico da inteligência artificial. Inclusive, a gente estudou muito aonde colocar, fez vários entry points de qual era a melhor maneira de apresentar essa interface para o cliente. E aí hoje a inteligência artificial já participa de 14% das nossas vendas, ou seja, no momento ali da busca ou no checkout ou no pós-venda, 14% das nossas vendas tiveram inteligência artificial em algum desses momentos.
E é um número expressivo para menos de um ano, né? Você falou um lançamento em agosto, 14% já sendo tocados. O que vocês conseguiram medir a partir disso?
Esses são dados super legais porque poucas empresas estão compartilhando esse número, tá? Então, a gente tem vários agentes rodando. Vamos falar do início da jornada, que é o agente que a gente chama de assistente de viagem. Ele tem uma assertividade de 70%, ou seja, O cliente perguntou, eu entreguei tudo o que ele perguntou. 70% é um número muito bom, o padrão de mercado é 60%, tá? E daí a gente deriva uma, né, vários clientes vão para o carrinho, né, para seguir a jornada dele e fazer ali a escolha do assento e da viagem. E no atendimento a gente tem um índice de 55% de resolução do problema. Então, se o cliente entrar nessa, né, no pós-venda, nesse agente de pós-venda pedindo uma ajuda, eu resolvo em 55% dos casos. Qual a tranquilidade, né, falando do melhor do mundo de inteligência artificial, mas ao mesmo tempo humano ajudando. Se o cliente tiver alguma necessidade que a inteligência artificial não conseguir entender o caso, não conseguir resolver, deriva para o humano.
Se eu sei o meu destino e a data da viagem, eu não vou precisar da inteligência artificial. Em que casos o usuário precisa da inteligência artificial para comprar sua passagem de busão?
Então vamos lá, entra, vamos fazer um recap, né? Como que o cliente utiliza Google, né? Ele entra lá e fala, ah, eu queria uma viagem, eu queria uma cidade com cachoeira a uma hora de São Paulo. Essa experiência ela pode estar dentro do nosso app. Então eu saio de um momento que eu estou explorando, que eu posso estar em outra interface e proporciono isso para o cliente também. Então o cliente pode perguntar: eu posso viajar com meu pet? Ou Eu só quero viajar numa companhia que permita que eu viaje com o meu cachorro, que tem 8 quilos. E aí ele vai cruzar essa informação. A gente fez a maior base informacional desse mercado, unindo todas as regras, regras das viações com as regras do intermunicipal, do interestadual. Então ele vai responder dentro daquele contexto. Então imagina que você já comprou sua viagem, para Paraty. E aí você vai de ônibus para Paraty e você quer saber se você pode levar uma mala de 20 kg. Então ele vai responder para esse contexto da sua viagem.
Muito bom, muito bom. E um terceiro momento é o pós-venda. O que que aparece de dúvida no pós-venda? Como é que essa solução conversacional ajuda vocês?
No pós-venda aparece esse caso também, né? Então, a mala, porque o pós-venda ele acontece do momento que o cliente comprou o bilhete para o momento da viagem. Então, a pessoa quer saber uma regra, quanto tempo que ela quer chegar de antecedência, que tipo de documentação ela quer levar, se ela vai viajar com filho, que documento tem que ser levado. E aí é isso que o mundo da inteligência artificial muda, né? Antes era linear, então eu tinha que entrar num FAQ ou buscar no Google essa informação, mas essa informação pode ser super importante no começo da sua decisão da viagem. Então o que a inteligência conversacional permite é que essa jornada pode acontecer a qualquer momento da viagem, inclusive no pós-venda.
Posso dar um passinho para trás?
Pode.
Você contou para a gente que você chegou há 2 anos na ClickBus e você trouxe então essa vontade de atualizar o marketing com o que era possível. Como é que foi o desenvolvimento dessa solução? O que que vocês fizeram para incorporar isso na operação de vocês?
Tá, o conversacional, ele veio de uma— todos nós tínhamos algumas experiências do passado, então eu no iFood tinha lançado o WhatsApp, o primeiro produto WhatsApp conversacional do iFood, foi o primeiro produto a ser lançado, compra aí. Então, todos nós tínhamos essa experiência e a gente sabe que inteligência artificial muda, a gente acredita que o futuro é conversacional, é essa a verdade. Então, a gente falou começo do ano passado que A gente precisava desenvolver para o cliente. A gente já utilizava muita inteligência artificial dentro de casa, com vários projetos, mas a gente precisava colocar isso na camada de conversa, de interface com o cliente.
E os resultados foram muito bons, pelo que você narrou, né? Dos 14% das compras dos passageiros, de alguma maneira passou em uma das etapas. Você está na ClickBus na área de marketing. A gente falou sobre a interface com o cliente. Que outros casos de uso de inteligência artificial você pode trazer?
Perfeito. Então, a gente tem um caso maravilhoso que foi uma parceria com o time de dados. Qual era o problema que eu encontrei na ClickBus? O mundo, a categoria de viagem, ela é muito dependente de Google. E o nível de complexidade que eu tenho de Google, eu tenho 700 grupos de campanhas. Quando você vai no nível, né, campanha a campanha, vira milhares. E eu tinha que gerenciar isso de uma forma manual. Claro que é tudo tagueado, target rules, mas se eu tinha que ou aumentar GMV ou diminuir meu custo, eu tinha que fazer isso na mão. E aqui qualquer centavo dava um super resultado para a ClickBus. Então eu tinha acabado de entrar, vi esse problema, o meu par, o César Carvalho, que é o nosso diretor de dados, também estava entrando e eu falei para ele, ó, a gente tem um problema. Comecei a conversar com algumas consultorias do mercado Nenhuma tinha uma solução pronta para me atender, então todo mundo ia ter que desenvolver essa solução. E ele falou, me dá 2 meses que eu vou desenvolver dentro de casa para você. E aí a gente desenvolveu um algoritmo que faz toda essa gestão.
Então quando eu falo assim, eu preciso diminuir o meu custo para entrar dentro do meu budget do financeiro, ele vai dar— quando a gente fala, preciso diminuir o custo, ele em geral aumenta a target ROAS. Mas ele faz assim, uma aumenta 10, a outra diminui 5, porque ele vai olhar o que está acontecendo naquele momento, considerando qual é a demanda, então o que está entrando de demanda e qual é o bid. Então não necessariamente é aumentar todos e não necessariamente é diminuir todos. E com isso a gente entregou 25 pontos percentuais de eficiência entre o que eu consegui colocar de crescimento versus o que eu cresci de mídia dentro da empresa.
Uau!
Então a gestão de mídia mudou de patamar na empresa.
Exatamente como os flamenguistas falariam, outro patamar, outro patamar.
25% é um crescimento expressivo comparado com um budget similar. Que mais?
A gente tem um… Então, em marketing, essa para mim era uma competência muito importante, que é como gerir mídia. Só que aí eu entro numa seara de mídia digital, que é uma competência que é muito dominada e é core de quem tem uma operação. Eu tenho uma operação de vendas digital, tenho uma máquina de vendas digital. Mas a gente sempre teve uma dúvida em relação ao investimento do offline. Então, eu tenho uma área de branding, como todo engenheiro ficava imaginando assim: vou investir e como que eu faço, vejo esse resultado da TV, do out-of-home aparecendo no meu resultado? Você tem métricas que dão suporte, mas nunca foi uma—
Essa é uma dor de todos.
Exatamente, exatamente. E aí, ano passado, novembro do ano passado, a gente implementou uma plataforma de MMM que está fazendo essa gestão do mix completo de marketing, incluindo o brand e incluindo o offline. Então hoje eu tenho o meu mix mês a mês otimizado Para falar assim, quanto que faz sentido investir em TV? Quanto que faz sentido investir em out-of-home? Quanto que faz sentido investir em influencer? E ali todo marqueteiro tem a dor da atribuição, né? Quem não tem a dor da atribuição? Eu quero conhecer. Todo mundo tem. E aqui a gente também trabalha com uma maneira de confrontar versus o GA4, o que que é o efeito de social, porque o GA4 sempre dá uma sumida no resultado de social e isso no MMM é um ponto que é, você tem que entender que são metodologias diferentes, um é atribuição e aí é claro que o offline ele não aparece porque você entrou através de algum canal online, E no outro modelo, no modelo MMM, é um modelo estatístico que vai te dar e vai falar assim, olha, esses dados históricos todos que você tem, o ROI desse canal é 5. Então, nesse composto faz sentido você investir mais.
E o ROI desse canal aqui foi 1,5. Então você tem que diminuir seu investimento aqui. E aí ele vai otimizando o ROI e todo mês vai aumentando o ROI um pouquinho.
Ah, que legal!
E essa solução também foi desenvolvida dentro de casa?
Não, essa solução é uma plataforma contratada que se chama Uncover.
Fred, MMM, Marketing Mix Model, só para a gente garantir que a audiência—
A total compreensão da audiência, muito bom. Muito bom pela tecla Zap. Agora vamos para uma outra parte surpreendente também, né? Você tem um dispositivo aí com você que é para você trazer um dado muito quente. Conta para nós por que que vocês foram atrás dos viajantes para fazer uma pesquisa sobre inteligência artificial. O que que é isso? De onde veio, Michelle?
Como toda marqueteira, eu adoro fazer pesquisa e descobrir o que está na cabeça do cliente. O mundo digital permite a gente olhar 10 mil data points, entender a interface, onde está diminuindo o seu funil, mas você está limitado à minha área de interface com o cliente, que é o meu app, o meu site. E aí a gente tem muita curiosidade para saber o comportamento do consumidor de uma maneira geral, Ano passado, antes da gente lançar o nosso produto conversacional, a gente fez uma pesquisa. Era uma pesquisa mais abrangente de inteligência artificial, porque eu nem sabia qual era o nível de entendimento de inteligência artificial dentro da minha base. Eu vi que as pessoas tinham conhecimento e agora eu fiz uma nova pesquisa, pesquisa fresquinha com 800 clientes. E que, qual é o universo que a gente tá falando? Eu tô falando de clientes que usam ônibus, né? Então, compraram digitalmente uma viagem de ônibus, uma passagem de ônibus, tá? E aí, o que que é muito legal, que bate, né, com outros dados que estão saindo? Eu vi também recentemente uma apresentação do Google, 8 em cada 10 clientes que que a gente pesquisou já utilizaram inteligência artificial.
Isso não é surpreendente?
Isso é surpreendente, mais surpreendente ainda quando você traz a amostragem dessas pessoas no Brasil, que você vai chegar lá, certo?
Vou chegar lá. Então, ó, aqui a gente fez a pesquisa com o Brasil inteiro. Eu tenho uma visão, né, vou falar feminino e masculino, dessa vez deu um pouco maior de feminino com 59%, Eu tenho 31% até R$2.400, que é o salário mínimo. E eu tenho uma distribuição, claro que tem um pouco de perfil aqui também dos clientes mais digitais, né? Então eu tenho 37% de Gen Z e 38% de millennials. Então eu tô com uma base que reflete bastante do Brasil, principalmente o Brasil digital, né?
E uma base jovem, né?
Uma base jovem.
E 8 em cada 10 dos viajantes de ônibus utilizam inteligência artificial.
Exatamente. Ah, e tem uma coisa interessante do geracional, né, que quando 8 em cada 10, que é 78%, utiliza, então esse é um número geral, mas quando você faz o recorte por idade, é claro que quanto menor a idade maior a utilização. Então, de 18 a 27% são 88% que já utilizam inteligência artificial, tá?
Quais modelos eles usam?
Então, essa daí era, né, uma pergunta que eu, Michelle, na pessoa física, tava muito curiosa para entender o uso das ferramentas, porque cada um tem a sua preferida. Agora a gente tá nos últimos meses só escutando sobre Claude, mas eu queria saber, né, a realidade de uma base numa amostra estatística. Então a gente tem aqui 94% de quem usa fala que usa GPT, depois vem 83% Gemini, 66% Meta, 23% Claude, e tem um 43% de Copilot que ele entra ali, né, principalmente de quem usa no trabalho inteligência artificial. Super interessante que a gente tem aqui 7% dos clientes usam tudo, usam todas as ferramentas. Então se tá ali dentro do WhatsApp vai usar o Meta AI, se tá vai usar a interface do Gemini ali quando faz uma busca pelo Google, usa, né? A gente tem ali o ChatGPT como um campeão temporário porque a gente não sabe, né, o que que vai ser do futuro. E é muito interessante a gente ver essas interseções. Aqui, quando eu falo ChatGPT com Gemini, eu tenho 15% de interseção entre os dois. Então, é bastante uso. E trazendo recorte só de quem usa ChatGPT, que foi a ferramenta mais usada, 40% fala que usa todos os dias.
É. Eu tenho uma pergunta não ensaiada para te fazer.
Pode fazer.
Que me ocorreu agora. O público que viaja de ônibus usa AI?
Sim.
É isso que nós estamos concluindo com esses dados. Ou seja, o seu cliente usa AI. Ele te encontra na AI?
Ele me encontra na AI. Ele me encontra na AI. Esse é um desafio de várias empresas, que é você entender a indexação de inteligência artificial. Eu tô usando algumas ferramentas para acompanhar, porque eu não considero que nenhuma é a fonte absoluta da verdade. E o que a gente fez, a gente já fez alguns movimentos para ajudar em indexação e a gente vê resultado. Agora, não existe o manual, né, como a gente tinha do SEO. Vamos fazer isso daqui e vai resolver e você vai estar com X palavras na posição número 1, aí aquela que está na posição número 3 você trabalha para chegar na posição número 1? Não existe, né?
O que existe?
O que existe? Existe esse share e existe você saber quais são as perguntas mais frequentes, né? Então aí você vai entendendo, ah, essas perguntas frequentes eu estou endereçando dentro da minha estrutura essa informação. Então esse é um trabalho lá do time de produtos que tá cuidando desse AIO, DIO, cada um chama de um nome, né?
Sim, Generative Engine Optimization, só para fazer o papel de tecla SAP normalmente.
É isso aí, é isso aí, assim que é bom.
E uma pergunta sobre, né, esse encontrar vocês Você citou o conteúdo como serviço, né? Então, o que eu entendi é: eu paro, penso o que ele vai perguntar para AI e eu garanto que eu tenho a resposta clara, concisa, bem orientada dentro dos meus conteúdos para que os modelos achem e eu consiga responder.
Exatamente, exatamente.
E sim, eu concordo, não tem uma fórmula, né? Os algoritmos são black box, caixas pretas, que são testes e erros. Mas a gente vem também, eu tenho ouvido falar de algumas fontes de informação mais recorrentes que treinam a AI. Como que você enxerga isso?
Olha, eu não tô acompanhando tão de perto esse pedaço, tá? Então, o que eu sei do trabalho feito pelo time de produtos é a gente tá acompanhando. Eu vejo duas métricas, tá? Uma métrica que é do meu, de todo o meu tráfego, o que que tá vindo de LLM. Então eu vejo, né? E confirma que hoje o ChatGPT é o número 1. E aí eu acompanho esse funil, né, para ver o que que converteu. E essas ferramentas falam, ah, né, como SimilarWeb, tá? Vou dar uma que tenha informação. A SimilarWeb vai me dar meu tráfego versus dos competidores. Então você fica acompanhando ali um pouco de share e ele te dá essas principais buscas que acontecem para você. Então, ah, como é que o cliente está perguntando? E aí você otimiza para isso. Mas é para treinar, eu ainda não conheço, tá? Mas provavelmente tem.
Mas muito legal, a gente já tem um grande aprendizado aqui. E isso é uma coisa muito importante, né? As pessoas estão mudando um pouco o comportamento para encontrar coisas, né? Ainda se busca obviamente muito no Google. O Google tem mostrado números de que as buscas estão somente aumentando, mas a gente sabe pelo nosso próprio comportamento pessoal que a gente às vezes faz as perguntas direto ali no modelo, no LLM, e dali a gente segue para nossa jornada sem passar eventualmente pelo Google ou outro buscador.
É uma coisa que eu vi uma apresentação do Google, né, deve ter menos de um mês, falando sobre essa mudança de comportamento do cliente. E o fato das pessoas utilizarem LLM já mudou a forma como elas pesquisam no Google, que as pesquisas estão vindo com mais palavras e mais contextuais. Então muda.
Antigamente a gente foi treinado para fazer a busca, né, a pergunta curta e direta.
E aí agora tá se expandindo esse se aprofundando na busca. Aprofundando a busca.
Michelle, eu tô te ouvindo e amando nossa conversa. E você como profissional e a sua empresa, esse conflito, né? Então a bagagem que a Michelle trouxe, a inquietude já com inteligência artificial, o que você tá aplicando, interação entre áreas, conversa com cliente, o que vem a seguir?
E essa é a pergunta maravilhosa, né? Como eu falei no começo, a gente acredita que o futuro é conversacional. E uma coisa que a gente— ninguém sabe qual é a interface vencedora, ou se haverá uma interface vencedora, pode ser tudo pulverizado. E uma das coisas que a gente desenvolveu e se preparou para esse futuro é o MCP. Então, o Fábio Coelho que é o diretor, CEO do Google, falou disso também no VTEX, que eu tava há 2 semanas atrás, falando do UCP, que tá sendo testado lá nos Estados Unidos. E a gente tá preparado para o MCP, que a gente entende que é omnichannel, né? Vai, eu não preciso escolher uma interface vencedora, mas eu vou estar preparada para me plugar com N interfaces. É para— eu nem sei o que que significa o MCP, mas eu posso explicar, né? O MCP, ele é a— a gente usou isso, essa analogia lá internamente, já saiu alguns artigos falando sobre isso, que é o porta USB das inteligências artificiais, que faz uma inteligência artificial conversar com outra. Então você pode plugar máquinas para conversar, né, algoritmos para conversar, conectores.
E como é que a ClickBus vai conectar com AI?
O que que eu vou fazer? Vamos, acho que também um outro paralelo é API. Eu não sou, né, uma pessoa de tecnologia, mas pensa que o MCP é uma API. Aí uma empresa vai falar assim, olha, eu tenho aqui aqui uma solução para venda de ônibus do corporativo e eu quero utilizar a sua inteligência artificial numa solução conversacional com o meu cliente. Então, a interface não vai ser mais desenvolvida por mim, né? Hoje eu tenho no white label, eu também desenvolvo a interface, a interface tá lá desenvolvida por esse parceiro que vai consumir e fazer essa pergunta, né? Ah, o cliente tá querendo uma viagem Rio-São Paulo, então consome daqui do meu MCP.
Desmaterializa o produto e o produto vai ser distribuído em diferentes soluções.
Exatamente.
Muito bacana.
Você conseguiu.
O quê?
Você entregou. A conversa surpreendente veio. Se te cobrarem, Eu já tô falando que deu certo.
Eu não avisei, pessoal.
Eu tô te falando que deu certo.
A gente aqui faz uma pré-entrevista, troca uma ideia para fazer um aquecimento. E no aquecimento a gente já falou, opa, que pesquisa é essa que vocês rodaram com viajantes de ônibus sobre adoção de AI? Porque é uma coisa não trivial pensar sobre isso. E a gente se encantou e eu tinha certeza que ia surpreender.
Posso falar uma coisa que a gente nem falou na pré-conversa para fechar com chave de ouro o nosso papo? Aqui a gente fez uma exploração de agente também. Então, até que ponto a pessoa deixaria uma compra acontecer via inteligência artificial? E deu 47%.
Uau!
Já estão dizendo que deixariam.
Deixariam.
Eu tenho uma polarização, tá?
Que 45% fala que não deixaria de jeito nenhum. Mas eu achei maravilhoso o número de 47%.
É bem surpreendente. Se você não tivesse dado o número e me perguntasse, eu te diria algo como 15%.
Eu fiquei surpreendida.
E aí entra numa questão que eu queria aproveitar. Você me deu um insight com a palavra interface. E a gente tá vendo muitas soluções sendo criadas aonde o cliente está. Ele não necessariamente precisa entrar num site ou num app, mas ele via onde ele está, onde ele está, no WhatsApp, no email dele, onde ele está, ele conseguir consumir a sua solução. Você já vende passagem por WhatsApp?
A gente vende por WhatsApp, mas vem aí, vem novidade.
Legal, legal. Acho que eu toquei num ponto para a gente esperar, né?
Exatamente, exatamente.
Você que precisa de passagem, então acompanha e veja o que vai acontecer. Michelle, olha, eu só tenho como te agradecer dizendo Muitíssimo obrigado por tudo que você compartilhou. Um papo inspirador para pessoas que acreditam no potencial de inteligência artificial e para os que ainda não acreditam, tem mais um motivo para acreditar e buscar o futuro conversacional em breve, certo?
Total! Muito obrigada pelo papo, adorei compartilhar aqui as experiências da ClickBus com vocês.
Valeu!
Eu tenho certeza que vocês sentiram essa vibe. Uma mulher com brilho nos olhos, entusiasmadíssima, e que eu tenho certeza que vai gerar muito valor com a adoção de AI. Foi muito gostoso te ouvir, fazer essa troca. Espero que vocês tenham aprendido assim como eu aprendi bastante, e essa vivência muito rica sua no marketing. Muito obrigado.
Obrigada a vocês.
Valeu! Turma, nós somos o podcast com missão de inspirar, de ensinar, mas aprender ao mesmo tempo sobre adoção de inteligência artificial no mundo dos negócios. Por que a gente faz isso?
Trocar para evoluir.
E porque a gente acredita que dá para gerar muito valor para o nosso país, para o Brasil, com a adoção de inteligência artificial. E por isso que a gente traz muita diversidade aqui para o podcast, diversidade de tamanhos de empresas, diversidade de momentos de negócios, multinacional, startup, AI first, nem tão AI first, para ir pegando essas perspectivas e tateando e vendo como que o mundo dos negócios está está se mexendo junto com essa placa tectônica que tá se movendo. Então eu espero que vocês, assim como eu, tenham conseguido capturar essa inspiração. E fiquem junto com a gente porque vem muito mais por aí.
E uma coisa importante também, a gente quer aqui diversidade de pensamentos. Então você que nos acompanha Diga o que você quer ver aqui, o que você quer ouvir, perguntas que a gente pode fazer para os nossos entrevistados. É uma troca, como eu mencionei, e a gente precisa de vocês também, certo?
É isso. Um agradecimento final ao SoftBank, que resolveu comprar nossa loucura e nos ajudar a fazer esse podcast acontecer. E de novo, muito obrigado.
Muito obrigada.
Até a próxima.
Tchau, tchau.
APRESENTADORES
Quem apresenta o AI First Cast
Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
Filipe Xavier
Especialista em marketing digital, branding e estratégia de conteúdo. Experiência c-level, visão ampla de comunicação e tecnologia e entusiasta early-adopter de inteligência artificial.