A concorrência de preços sempre pareceu ser uma questão de estrutura de custos. Quem comprava mais barato, produzia com mais eficiência ou trabalhava com menos despesas gerais, podia oferecer preços mais competitivos. Isso continua a ser verdade, mas já não é toda a história. Por detrás de cada preço há trabalho: cálculo, análise de margem, o processamento de variantes, o acompanhamento dos preços da concorrência, a determinação da margem de manobra dentro da qual um vendedor pode negociar. Até agora, esse trabalho determinava a rapidez e a precisão com que uma empresa podia ajustar a sua definição de preços. E é precisamente a rapidez e a precisão nesse processo que agora estão a mudar.
Uma proposta à medida exige o cálculo de custos, margens e riscos por cliente ou projeto. Em muitas empresas, isso ainda acontece manualmente: um calculador que atualiza folhas de cálculo, um gestor de vendas que aprova desvios, um diretor comercial que verifica posteriormente se a margem está correta. Essa é capacidade que está fixa ao processo, e é precisamente esse tipo de trabalho que se presta a ser assumido pela IA, total ou parcialmente, com supervisão humana que aprova ou rejeita com justificação.
Onde isso acontece, algo fundamental muda: o tempo entre um pedido de preço e uma resposta fundamentada encolhe de dias para horas, ou de horas para minutos. Não porque se compra mais barato, mas porque o próprio trabalho de cálculo se torna mais rápido e há menos capacidade fixa à repetição do mesmo cálculo.
A questão não é que a IA baixe os preços. A questão é que a comparação entre fornecedores se desloca de quem tem o custo mais baixo para quem consegue reagir mais rápido e de forma mais fundamentada à pressão sobre os preços. Um fornecedor que consegue entregar, em uma hora, uma proposta competitiva e bem fundamentada, concorre de forma diferente de um fornecedor que precisa de três dias para obter aprovação interna para um desvio de margem. Ambos podem ter o mesmo custo. A diferença está na rapidez com que esse custo se traduz numa proposta, e em quantas variantes um vendedor consegue calcular antes de se sentar à mesa com um cliente.
Isso também afeta o que um cliente percebe durante a negociação. Onde os desvios de preço eram anteriormente aprovados através de um processo fixo com atraso, a supervisão pode agora aceitar ou rejeitar mais rapidamente com justificação, permitindo que um vendedor já ajuste durante a conversa dentro de uma margem fundamentada. Isso não é garantia de que todos os fornecedores já o façam assim. É o que acontece onde o trabalho de cálculo por detrás do preço já se deslocou, e ainda não acontece em todo o lado.
Se uma empresa já beneficia disto depende de quão estruturados estão os dados subjacentes: custos, margens históricas, informação sobre a concorrência. Onde esses dados estão dispersos por sistemas isolados ou na cabeça dos colaboradores, há pouco para automatizar e o cálculo continua a ser trabalho humano. Onde esses dados já estão estruturados, uma parte maior do processo pode ser assumida, com um colaborador a avaliar o resultado em vez de o calcular ele próprio.
Isto não tem a ver com decisões de pessoal. Se e como uma empresa redistribui a capacidade libertada é uma decisão do empregador, sujeita aos seus próprios requisitos legais. O que aqui está em causa é o que muda no processo, e o que isso significa para a forma como um cliente compara a proposta de dois concorrentes.
A concorrência de preços não funciona isoladamente. Um preço competitivo sem entrega rápida convence de forma diferente de um preço competitivo com um curto prazo de entrega, e como estas duas dimensões se deslocam em conjunto pode ler em prazo de entrega como fator de concorrência. O mesmo se aplica à qualidade: um preço baixo acompanhado de dúvidas sobre a execução pesa de forma diferente de um preço baixo com garantia de qualidade demonstrável, como se pode ver em o que a IA muda na concorrência em qualidade. E o preço também é avaliado no contexto do que um cliente pode esperar após a compra, o que se relaciona com como a IA influencia a concorrência em serviço pós-venda.
Para saber se a sua posição de preço é sólida, é preciso saber com quem realmente é comparado. Isso começa com como compor um peer group que represente o seu mercado. E se a questão é onde no seu portefólio ainda há espaço que os concorrentes não preenchem, uma explicação da análise white space oferece um ponto de partida.
Se tudo isto já se aplica ao seu processo de cálculo depende de como as suas propostas, margens e dados de preços estão atualmente organizados. Que trabalho nesta empresa pode realmente ser assumido pela IA é mapeado por tarefa através do scan de trabalho da FTE TO AI.
A questão não é se os seus preços são competitivos, mas se consegue fundamentar por quê. Com a verificação gratuita de dimensão, identifica onde pensa vencer em preço e vê quais dessas afirmações podem ser defendidas com provas. O benchmark completo, com peer group e matriz de evidências em todas as dimensões, está em construção.