Growth Copilot, do guardanapo ao M&A. Media Intelligence. Sales Webinars Expert. Escala e Aceleração de marketing e vendas com IA, tecnologia, educação e serviços que turbinam valuation.

Dealmaker. Escala e Aceleração previsível para Empresas. Sem achismo. Com Estratégia, Tech, Dados & IA.

Sou o criador do 4LG0R17MO DO CR3SC1M3N7O, uma metodologia que já ajudou empresas de tecnologia e serviços B2B a gerarem mais de R$ 300 milhões em vendas com dados, IA e um processo comercial que funciona.

Você pode aplicar em 3 formatos:
	1.	Do It Yourself – Você aprende e executa.
	2.	Done With You – Caminhamos juntos na execução.
	3.	Done For You – A gente faz por você, com começo, meio e vendas no fim.

Atendo empresas que querem escalar com previsibilidade, automatizar a aquisição de clientes e destravar receita sem depender só de indicações ou força bruta de vendas.

Se você lidera um negócio B2B e quer crescer com mais clareza, escala e resultado real, agende uma Consultoria Experimental:
https://sessao-growth.as.me/

Alê Galliotti

CEO e sócio na Receita Previsível®️. Especialista em gerar vendas e leads qualificados em canais digitais. / RevOps Specialist I Growth Hacker Marketer I Go To Market I Consultoria Vendas

Gero consistência em máquinas de vendas ajudando empresários e profissionais a gerar fontes previsíveis de demanda com marketing e vendas.

Comecei a carreira  trabalhando  como terceirizado  na Coca-Cola Brasil fazendo parte do time que implementou a metodologia COPC sendo a 1ª operação mundial com tal certificação.

Como empresário atuei como white label agency para grandes agências do mercado nacional atuando em projetos para empresas como Toyota, Itaú, Natura, Icatu Seguros, FGV, Unicesumar, Nasajon Sistemas, Dow entre outras empresas públicas e privadas. 

Também como prestador de serviço atuei como especialista em varejo integrando canais digitais e tradicionais atendendo marcas como E-facil, Tribanco , Smart Supermercados, GOU Odonto, além de startups como: Granito Meios de Pagamento, Monuv e Flix.com.vc,  e grupos de concessionárias : Chevrolet, Hyundai, Kawasaki,Honda, Ford, Jeep, Renault, Nissan, Audi, Volkswagen, Ford, Pegout, Citroen e Fiat. 

Como professor há 12 anos ministro aulas de MBA e graduação em diversas disciplinas de marketing e vendas em instituições de ensino como Fundação Getúlio Vargas (Brasil), IPOG (Brasil), IEBS (Espanha), PUC (Minas Gerais), Universidade Veiga de Almeida (Rio de Janeiro) e Esamc (Uberlândia). 

Como pesquisador, sou estudioso de lA e uso de dados não-estruturados aplicados à vendas e marketing.

No mercado EAD possuo experiência construindo conteúdo em plataformas com infoprodutos próprios e prestando consultoria para especialistas que querem transformar seu conhecimento em monetização.

Sou CEO e sócio de Aaron Ross, autor de Receita Previsível e Hipercrescimento,  sendo responsável pela consultoria e treinamentos da metodologia  considerada a "Bíblia de vendas do Vale do Silício". 

Em nosso portfólio temos empresas como Neoway, Uber, Vivo, Senac, Sebrae, além de centenas de alunos em nossos treinamentos e mentorias.  

Ao aconselhar e liderar projetos da implementação da metodologia Receita Previsível ajudamos empresários a construir sua máquina de vendas no que diz respeito à estruturação dos times de marketing e vendas, construção dos processos de trabalho e escolha das ferramentas de tecnologia para gerar demanda outbound e inbound de forma previsível.

No âmbito da educação tenho anualmente mais de 2.000 alunos.

Nos negócios meus clientes tem  como resultado crescimento consistente com maior receita líquida através de metas de crescimento previsível da geração de leads e vendas em suas operações.

Minha especialidade é unir marketing, vendas e tecnologia para construir parcerias de sucesso.

Thiago Muniz 🦄

Analisando milhares de projetos em indústria, tecnologia e serviços técnicos, encontrei um padrão: a pré-venda é estruturada.  O fechamento é improvisado. A proposta vai e volta.
Escopo muda.
Preço ajusta.
Prazo estica.

E ninguém sabe exatamente qual é o critério de decisão.

Foi por isso que organizamos o fechamento de proposta personalizada em 8 checkpoints claros:
• O que eu realmente quero fechar.
 • Quais condições me deixam seguro.
 • Quais limites não podem ser violados.
 • O que a outra parte precisa proteger.
 • Como transformar concessões em trocas.
 • Quem decide (de verdade).
 • Como validar o objetivo antes de ajustar.
 • Como fechar com próximo passo e data.

Sem rascunho infinito.
Sem “acho que agora vai”.
Com critério.

Transformamos isso em fluxo + modelo + prompts prontos para você adaptar à sua realidade e usar antes da próxima call.

Se você quer esse material, comenta aqui “eu quero” que eu te envio no inbox.

CEO e sócio na Receita Previsível®️ e B2B Stack. Especialista em gerar vendas e leads qualificados em canais digitais. / RevOps Specialist I Growth Hacker Marketer I Go To Market I Consultoria Vendas

Lovable, N8N e agora é a vez do Claude. Li no Twitter/X algo interessante que trago para cá resumido com a minha opinião sobre isso…

O time inteiro de growth marketing da Anthropic era uma pessoa.

Ele cuidava de:
• paid search
• paid social
• SEO
• app stores
• e email marketing

Na empresa de US$ 380 bilhões por trás do Claude. O sistema que ele usava era mais simples do que parece. Tudo começava com um CSV. Anúncios, métricas de performance, dados do GA e feedback de clientes iam para o Claude.

Em segundos, a IA analisava os anúncios, identificava o que estava performando mal e gerava novas variações de copy. Mas a parte realmente importante não é a IA. É a estrutura por trás.

Ele dividiu o trabalho em sub-agentes especializados:
• um para headlines
• outro para descrições
• outro para análise de performance

Conectou tudo ao Figma para gerar dezenas de anúncios em segundos. E criou uma memória de experimentos para registrar hipóteses, testes e resultados.

A cada ciclo, o sistema ficava mais inteligente. 

Vendo de longe, parece que o segredo é a IA. Olhando de perto, o que faz isso funcionar é clareza de decisão. A tecnologia executa o que humanos pensam. O risco, na maioria das empresas, é usar IA só para produzir documentos enormes que não ajudam ninguém a decidir melhor. Processos.

Construir conhecimento, aprimorar ideias, documentar, criar uma estrutura organizacional não é tão sexy como falar que substituímos 100 por 1.

Usar IA para desenhar sistemas onde pensar, julgar e decidir acontecem de forma clara por pessoas que podem sim fazer um baita projeto acontecer, otimizar recursos, enxergar detalhes que antes não viriam, explorar sua criatividade, ocupar tempo de tarefas repetitivas com outras coisas.

Para que a IA amplifique processos exige estudo, conversa, organização mental e isso é o que vemos que realmente funciona e sim dá trabalho.

Seguimos a vida porque o click bait continua funcionando…

Para quem percebeu que fevereiro já era e março já vem aí... tem luz no fim do túnel.

A meta do mês não vai ser batida? O pior é que você sabe o porquê e ainda não percebeu e é natural com um mundo com cada vez mais informações. Toda reunião de resultado parece um déjà vu. Os problemas são claros. As  soluções também. Mas… ninguém executa.

Quando os resultados não acontecem é normal um time comercial começar:

- Começa um projeto novo.
- Ajustar o playbook comercial.
-  Alguém vem com uma nova configuração no CRM.
- Um plano de treinamento.

E, antes do próximo checkpoint, surge outra prioridade. Tudo recomeça. Nada termina. O problema?

Essa repetição cria estagnação silenciosa.

A empresa parece em movimento  mas só gira no mesmo lugar. A agitação vem quando o time se cansa de tentar “salvar o mês” com ideias que nunca saem do papel.

A solução não é fazer menos. É aprender a concluir. Criar regras simples para isso.

Empresas que viraram o jogo fazem três coisas:
- Não deixam tarefa sem próxima ação e data.
- Só consideram vitória o que foi entregue. O que foi faturado.
- Só abrem nova frente depois de encerrar a anterior.

Pequenas entregas concluídas geram tração. Tração gera resultado.
Na próxima reunião, escolha uma prioridade para o time melhorar. Coisa simples que SDR e closer patinam. Exemplo: analisar negócios sem próxima ação clara. 
 
Talvez sua próxima meta dependa menos de planejar e mais de concluir.

Nos últimos dois anos muitas empresas colocaram IA na operação. Mas poucas melhoraram como decidem. Analisando dezenas de operações comerciais que começaram a usar IA nesse período, comecei a notar um padrão curioso.

A IA entra na empresa. Os relatórios ficam mais sofisticados e dashboards ficam mais bonitos. Mas as decisões continuam lentas.

Reuniões continuam inconclusivas. Planos continuam mudando toda semana. Times continuam inseguros sobre o que fazer.

A tecnologia produziu mais análise. Mas não melhorou a decisão. No fundo, o que a IA faz é simples: ela amplifica o sistema de decisão que já existe.

Se a operação é confusa, ela produz confusão mais sofisticada. Foi por isso que começamos a organizar o uso de IA em 4 camadas simples dentro da operação:
• onde capturar sinais reais da operação (IA como sensor)
• como transformar dados em padrões úteis (IA para interpretação)
• como estruturar decisões sob pressão (IA para decisão)
• onde automatizar sem aumentar o ruído (IA para ação)

Sem relatório de 40 páginas. Sem dashboards que ninguém usa. Sem reuniões que terminam em “vamos analisar melhor” ou depois a gente vê. Com critérios claros para transformar evidência em decisão.

Transformamos isso em um fluxo simples + exemplos + prompts prontos para você adaptar à sua realidade e aplicar. Estamos trabalhando em um letramento em IA que ajuda as operações comerciais à tirar mais valor da tecnologia. Se você quiser esse material, comenta “decisão” aqui que eu envio no inbox.

Quando alguém te disser que “a IA não vai tirar seu emprego porque você pensa estratégia”, mostra esta lista do que uma pessoa só consegue fazer quando sabe gerar valor com IA.

1. Uma empresa de software com mais de 8.000 funcionários rodou 420 campanhas de recrutamento em um ano com uma única pessoa, usando IA para fazer o trabalho que antes exigia time e agência, e gerou +700% de candidaturas, +920% de novos cadastros e +220% de visitas nas vagas.
​
2. Uma universidade de ponta está formando 100 “fundadores de uma pessoa só” por ano, treinando cada um para operar produto, marketing e operação com agentes de IA — em um cenário em que algo como 30–35% das startups lançadas em 2024 nos EUA já nascem com um único fundador.

3. Uma das maiores consultorias de TI do mundo toca a marca empregadora global com uma única pessoa à frente, apoiada por IA para mobilizar centenas de respostas de colaboradores e manter posts com dezenas de milhares de impressões de forma consistente.
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4. Um solo founder construiu um produto de IA que passou de 400.000 usuários, bateu cerca de US$ 1 milhão de receita recorrente anual em três semanas e vendeu a empresa por mais de US$ 80 milhões em seis meses, sem capital externo — usando IA em desenvolvimento, suporte e growth.
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5. Já existem empresas com perto de US$ 1 bilhão de receita e 30–40 pessoas no time; casos como Telegram e Midjourney viraram benchmark de eficiência extrema por cabeça, com dezenas de milhões de dólares de receita por funcionário graças a automação pesada e IA.

6. Já surgem guias de “departamento de marketing de uma pessoa só” descrevendo profissionais responsáveis, ao mesmo tempo, por tráfego pago, conteúdo, e‑mail, redes sociais, geração de leads e métricas de CAC vs LTV, apoiados por IA para criar, testar e otimizar campanhas em semanas.

7. Um artigo da Forbes em 2026 descreve como a IA já transforma solo founders em “times completos”, com tarefas que antes exigiam 3 a 5 pessoas sendo executadas por um único empreendedor apoiado por agentes de IA, com custo de assinatura menor do que um almoço de negócios recorrente.
​
8. Uma análise de ferramentas em 2026 mostra que 68% dos pequenos negócios nos EUA já usam IA regularmente, economizando entre US$ 500 e US$ 2.000 por mês em tarefas que vão de atendimento e design a automação de marketing e financeiro.

9. Um estudo da McKinsey mostra que marketing e vendas são justamente as áreas onde mais se reporta aumento de receita graças à IA, com uplift típico de 3–15% em vendas e 10–20% em ROI de marketing.

10. Um artigo da SaaStr projeta explicitamente o modelo de “time 50/50”: metade humanos, metade agentes de IA, com CROs gerindo tanto reps quanto bots até 2026, e deixando claro que empresas que insistirem em estruturas tradicionais vão ficar para trás.

No fim do dia, a IA não substitui “a sua cadeira” ela substitui tudo aquilo que você ainda faz como se não tivesse IA disponível.

Ontem eu escrevi aqui que o time inteiro de growth marketing da Anthropic era uma pessoa. Muita gente olhou para isso como exagero. Mas talvez seja mais útil olhar como sinal.

Durante décadas, crescer significava contratar mais gente: mais departamentos, especialistas e  camadas de gestão.

Esse modelo funcionava porque o trabalho era organizado em execução.
Só que isso começa a mudar. Algumas empresas estão deixando de organizar o trabalho em tarefas distribuídas e começando a organizar em sistemas de decisão.

Na prática, funciona assim: humanos definem critérios, objetivos e restrições
sistemas testam variações em escala. Os resultados alimentam o próximo ciclo de decisão.

A cada rodada, o sistema aprende. E o papel humano muda junto. Menos execução mecânica e mais treino para aprender a julgar e decidir.
 
Estamos na era que a leitura de contexto é mais importante do que produzir vários documentos.

Isso não é sobre fazer mais com menos gente. Ter clareza suficiente para que parte da execução se torne replicável. A IA  pode te ajudar a escalar ou fazer seu time criar vários e vários documentos que nunca serão usados. 

O que nos encanta é a tecnologia mas por trás a estrutura é o que muda o jogo. A IA está forçando empresas a redesenhar como trabalham, como aprendem e, principalmente, como decidem.

E a pergunta que começa a separar as operações é simples: quem, dentro da sua empresa, é responsável por definir o critério das decisões que a máquina vai escalar? Se você não decide isso é bem provável que cada vez mais pessoas da sua equipe vão gastar tokens para gerar documentos ou campanhas que jamais iram executar.

Por que o seu time comercial não executa o que planeja
Você já viveu essa cena?

Reunião cheia de ideias boas, post-its na parede, todo mundo animado… Na semana seguinte: nada. O plano some na correria do dia a dia. A gente adora culpar o “plano ruim”, metodologia e ferramenta.

Mas, na prática, a maioria dos times não falha no planejamento. Falha em transformar ideia em ação e isso dói. Executar significa escolher. Dizer “não” para coisas legais. Assumir risco.

Se expor ao julgamento: “e se não der certo?”.

Quanto mais o time busca consenso, alinhamento perfeito e o momento ideal, mais a execução trava. Nunca vai existir momento ideal e isso é difícil de aceitar.

Enquanto isso, tem concorrente fazendo feio, mas fazendo. Testando pequeno, aprendendo rápido e melhorando no caminho.

Quer ver a coisa andar?

Um padrão de comportamento que temos visto que funciona bem é fazer o simples de uma forma organizada. Em vez de mais uma reunião de alinhamento,   adotar como regra, modelo mental, chame do que quiser chamar:

Quando aparece algo bacana que pode ser testado adotar como mantra:

- Decide o que vai ser testado nas próximas 2 semanas.
- Define um dono claro para cada ação.

Marca um check-in rápido para revisar o que foi feito e o que foi aprendido. Nada de esperar o cenário perfeito. Nada de microgestão.

Execução é dar ritmo e às vezes precisamos ajudar o time a entender isso. Time que executa toda semana, mesmo com imperfeição gera resultado. É isso que constrói  previsibilidade, confiança e o principal: lucro.

Quando alguém disser que “IA só ajuda em tarefas pequenas”, mostra isso aqui.

1. Uma empresa de SaaS reduziu o ciclo de criação de campanhas de marketing de duas semanas para dois dias, usando agentes de IA para analisar dados de performance, gerar hipóteses de criativos e testar variações automaticamente em múltiplos canais.

2. Um time de produto com apenas 5 pessoas lançou mais de 30 experimentos de crescimento em um trimestre porque usava IA para transformar dados de uso em hipóteses de melhoria e gerar rapidamente protótipos e mensagens para testes.

3. Uma startup de educação criou mais de 2.000 variações de anúncios em uma semana usando IA para cruzar dados de público, copy e criativos — algo que antes exigia um time inteiro de marketing.

4. Uma empresa de e-commerce passou a testar novos posicionamentos de produto toda semana, porque a IA analisava reviews de clientes, extraía padrões de objeção e sugeria novas propostas de valor para anúncios e páginas.

5. Um time de vendas com poucos SDRs começou a rodar centenas de abordagens personalizadas por semana porque a IA cruzava dados do CRM, LinkedIn e histórico de interação para sugerir ângulos de conversa relevantes.

6. Uma empresa de software passou a rodar análises de pipeline diariamente, usando IA para identificar oportunidades travadas, riscos de churn e padrões de fechamento — algo que antes era feito manualmente no fim do mês.

7. Uma análise recente mostra que empresas que usam IA de forma estruturada conseguem reduzir drasticamente o tempo entre hipótese, teste e aprendizado, acelerando ciclos de decisão que antes levavam meses.

Tudo isso parece magia. Mas quando você olha de perto, percebe uma coisa curiosa. Essas empresas não estão apenas usando IA. Elas estão operando com sistemas claros de aprendizado e decisão.

A IA não está “pensando por elas”. Ela está executando um processo que já existe. Enquanto isso, em muitas empresas, a IA está sendo usada para outra coisa. Gerar documentos enormes. Relatórios cheios de “insights estratégicos”.
Posts que parecem inteligentes… mas que não mudam nenhuma decisão.

A tecnologia mudou. O jeito de pensar ainda não.

E é por isso que algumas empresas estão ficando 10 vezes mais rápidas para aprender e decidir, enquanto outras só estão produzindo mais conteúdo.

IA não substitui pensamento. Ela amplifica a forma como sua empresa pensa.

Tenho me perguntado quantas pessoas, de fato, utilizam aquilo que produzem com IA. Tornou-se comum ver equipes entregando análises impecáveis bem escritas, organizadas com clareza e muitas vezes extensas.

Ainda assim, pouca coisa acontece depois. O material não se converte em decisão, tampouco orienta mudanças concretas ou gera impacto real.

E a questão não está na tecnologia. Ela surge no que vem depois.

Recentemente, propus um exercício simples para meu time e alguns clientes: uma semana após a apresentação, retornar e fazer uma única pergunta — o que foi feito a partir daquilo?

A resposta, quase sempre, é o silêncio.

Porque a IA estrutura o raciocínio, compila informações e entrega um resultado consistente. Mas não faz escolhas, não prioriza caminhos, não executa.

No fim, é justamente aí que reside o ponto central. Cabe a você ter clareza sobre o que solicitar e, principalmente, sobre como transformar a resposta em ação.

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