{"id":144046,"date":"2026-07-22T07:54:43","date_gmt":"2026-07-22T11:54:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.n2growth.com\/?post_type=interviews&p=144046"},"modified":"2026-07-22T09:44:47","modified_gmt":"2026-07-22T13:44:47","slug":"clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market","status":"publish","type":"interviews","link":"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/","title":{"rendered":"Everett Berry, da Clay, fala sobre IA e o novo formato de entrada no mercado."},"content":{"rendered":"

\"Uma<\/p>\n

Como a IA j\u00e1 est\u00e1 mudando a estrat\u00e9gia de entrada no mercado, as opera\u00e7\u00f5es e a lideran\u00e7a? Nesta entrevista, Everett Berry<\/a>, Chefe de Engenharia de GTM na Argila<\/a>, oferece uma vis\u00e3o privilegiada do que as empresas l\u00edderes fazem de diferente, para onde o crescimento da receita provavelmente se deslocar\u00e1, o que distingue a ado\u00e7\u00e3o escal\u00e1vel de IA de projetos-piloto estagnados e como CEOs e conselhos devem pensar sobre a lideran\u00e7a em receita em um per\u00edodo de r\u00e1pidas mudan\u00e7as.<\/p>\n

Everett Berry \u00e9 o Diretor de Engenharia de GTM (Go-to-Market) da Clay, uma plataforma de entrada no mercado nativa de IA. Ele come\u00e7ou sua carreira como engenheiro de software, antes de migrar para a \u00e1rea de entrada no mercado, onde passou os \u00faltimos anos ajudando l\u00edderes de receita a construir sistemas escal\u00e1veis para dados, automa\u00e7\u00e3o, segmenta\u00e7\u00e3o e execu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div><\/div>

<\/div>

<\/span>Voc\u00ea \u00e9 o(a) Head de Engenharia de GTM (Go-to-Market) na Clay, uma plataforma de entrada no mercado nativa de IA, o que significa que voc\u00ea trabalha em estreita colabora\u00e7\u00e3o com as equipes de vendas, ajudando-as a transformar IA em fluxos de trabalho de entrada no mercado replic\u00e1veis. O que voc\u00ea tem observado de diferente nas empresas l\u00edderes \u00e0 medida que a IA se torna parte integrante de suas estrat\u00e9gias de entrada no mercado? Quais s\u00e3o as principais mudan\u00e7as em seu crescimento quando a IA est\u00e1 verdadeiramente integrada?<\/span><\/h2>\n

A maior diferen\u00e7a \u00e9 que a IA aumentou drasticamente a velocidade com que as equipes de lan\u00e7amento de produtos conseguem entregar resultados. A analogia mais pr\u00f3xima \u00e9 o que aconteceu na engenharia. Assim como a IA permite que as equipes de engenharia escrevam mais c\u00f3digo e lancem software mais rapidamente, ela est\u00e1 fazendo algo semelhante para as equipes de vendas na forma de estrat\u00e9gias. As equipes podem lan\u00e7ar novas campanhas mais rapidamente, testar novas mensagens mais rapidamente, enriquecer seus dados mais rapidamente e criar automa\u00e7\u00f5es que melhoram a produtividade de vendas sem o mesmo n\u00edvel de coordena\u00e7\u00e3o manual que antes atrasava todo o processo.<\/p>\n

S\u00f3 isso j\u00e1 \u00e9 significativo, mas a mudan\u00e7a mais importante \u00e9 o que essa velocidade possibilita. No passado, muitas iniciativas de lan\u00e7amento no mercado levavam tanto tempo para serem alinhadas e implementadas que as organiza\u00e7\u00f5es naturalmente se tornavam conservadoras. Se uma campanha exigia meses de planejamento, aprova\u00e7\u00f5es interdepartamentais e trabalho operacional, havia uma press\u00e3o para que tudo estivesse "certo" antes do lan\u00e7amento. A IA muda essa equa\u00e7\u00e3o. Torna-se muito mais f\u00e1cil testar v\u00e1rias ideias, comparar mensagens, experimentar novos segmentos e refinar o que funciona em tempo real, em vez de tratar cada lan\u00e7amento como uma grande aposta.<\/p>\n

Esse aumento na experimenta\u00e7\u00e3o \u00e9 onde as empresas mais fortes est\u00e3o se destacando. Elas n\u00e3o partem do princ\u00edpio de que podem prever com anteced\u00eancia qual campanha, persona ou mensagem ter\u00e1 melhor desempenho. Em vez disso, est\u00e3o construindo um ritmo operacional baseado em testes e feedback. A IA permite que elas realizem mais experimentos, coletem informa\u00e7\u00f5es mais rapidamente e escalem o que funciona com menos atrito. Na pr\u00e1tica, isso significa que o crescimento deixa de ser sobre encontrar uma estrat\u00e9gia perfeita e passa a ser sobre construir uma m\u00e1quina que aprenda mais r\u00e1pido que os concorrentes.<\/p>\n

Tamb\u00e9m tende a favorecer um modelo de entrada no mercado mais centralizado. Quando os dados, as personas, os fluxos de trabalho e as mensagens est\u00e3o integrados em um sistema coordenado, as equipes podem agir com rapidez sem gerar caos. \u00c9 poss\u00edvel realizar mais testes porque as entradas s\u00e3o mais precisas e o ciclo de feedback \u00e9 mais eficiente. \u00c9 a\u00ed que a IA come\u00e7a a se tornar verdadeiramente integrada. Ela n\u00e3o est\u00e1 apenas atuando na periferia do fluxo de trabalho, auxiliando algu\u00e9m a redigir um e-mail. Ela faz parte da infraestrutura que ajuda a organiza\u00e7\u00e3o a decidir os pr\u00f3ximos passos.<\/p>\n

<\/span>Nos pr\u00f3ximos dois a tr\u00eas anos, onde voc\u00ea espera que ocorram as maiores mudan\u00e7as no crescimento da receita, com base no que voc\u00ea est\u00e1 observando em desenvolvimento agora?<\/span><\/h2>\n

Acredito que essas mudan\u00e7as se manifestar\u00e3o em tr\u00eas \u00e1reas: estrutura organizacional, processos de compra e modelo de produto.<\/p>\n

Em rela\u00e7\u00e3o ao design organizacional, consigo vislumbrar dois futuros muito diferentes, mas igualmente plaus\u00edveis. Um deles \u00e9 a simplifica\u00e7\u00e3o. Nesse cen\u00e1rio, as organiza\u00e7\u00f5es convergem em torno de um conjunto menor de fun\u00e7\u00f5es. H\u00e1 engenheiros de entrada no mercado ou operadores altamente t\u00e9cnicos que criam automa\u00e7\u00f5es, gerenciam sistemas e escalam o que est\u00e1 funcionando. Depois, h\u00e1 representantes de vendas cujo trabalho se concentra muito mais na interven\u00e7\u00e3o humana direta: intervir nos momentos em que o julgamento, a confian\u00e7a e o relacionamento ainda s\u00e3o cruciais. Nesse modelo, o sistema realiza o trabalho pesado em rela\u00e7\u00e3o a processos, dados e orquestra\u00e7\u00e3o, enquanto o vendedor humano aplica sua expertise onde tem maior influ\u00eancia.<\/p>\n

O outro futuro \u00e9, na verdade, mais especializado. Em vez de menos fun\u00e7\u00f5es, poder\u00edamos ver as organiza\u00e7\u00f5es dividindo o fluxo de receita em etapas mais espec\u00edficas. Um processo de vendas de sete etapas poderia se tornar sete \u00e1reas de especializa\u00e7\u00e3o distintas, com uma pessoa focada na prova de conceito, outra em assuntos jur\u00eddicos e de compras, outra em integra\u00e7\u00e3o de novos funcion\u00e1rios e assim por diante. No papel, isso parece complicado, mas se o processo envolvendo essas pessoas for bem coordenado e a IA lidar com grande parte da transi\u00e7\u00e3o operacional, o comprador poder\u00e1 ter uma experi\u00eancia melhor, pois estar\u00e1 interagindo com um verdadeiro especialista em cada momento cr\u00edtico.<\/p>\n

Independentemente da dire\u00e7\u00e3o que prevalecer, acredito que o perfil do representante de vendas vai mudar. Os profissionais mais valiosos podem ser menos parecidos com o vendedor cl\u00e1ssico que faz tudo e mais com especialistas altamente qualificados em um setor, produto ou caso de uso espec\u00edfico. Podem at\u00e9 n\u00e3o ser vendedores de elite no sentido tradicional. O que importar\u00e1 ser\u00e1 a capacidade de transmitir credibilidade, responder a perguntas detalhadas e gerar confian\u00e7a. A automa\u00e7\u00e3o presente no ambiente de vendas poder\u00e1 lidar cada vez mais com a pesquisa, a coleta de dados, a cria\u00e7\u00e3o de listas de contatos e o suporte aos processos que antes consumiam grande parte do tempo de um representante.<\/p>\n

O pr\u00f3prio processo de compra provavelmente se dividir\u00e1 de acordo com o tipo e a complexidade do cliente. No segmento de menor complexidade, muitos clientes continuar\u00e3o comprando por meio de autoatendimento ou processos guiados pelo produto. Um pouco acima dessa faixa, acredito que veremos mais clientes comprando por meio de agentes, especialmente em pequenas e m\u00e9dias empresas (PMEs) e casos de uso comercial mais simples, onde os compradores desejam respostas, mas n\u00e3o necessariamente precisam de um processo de vendas totalmente humano. No segmento de maior complexidade do mercado, os representantes humanos continuar\u00e3o sendo essenciais, mas seu papel mudar\u00e1. Eles dedicar\u00e3o menos tempo \u00e0 prospec\u00e7\u00e3o e mais tempo construindo confian\u00e7a, moldando solu\u00e7\u00f5es e mantendo um relacionamento pr\u00f3ximo com o cliente ao longo de um ciclo de compra mais extenso.<\/p>\n

Isso pode at\u00e9 mesmo trazer de volta um modelo mais centrado no cliente. Em vez de fragmentar a jornada do cliente entre equipes separadas de pr\u00e9-vendas e p\u00f3s-vendas, algumas empresas podem decidir que \u00e9 melhor manter uma pessoa ou uma pequena equipe pr\u00f3xima ao cliente ao longo do tempo. De uma forma peculiar, a IA pode automatizar grande parte do que as vendas de SaaS profissionalizaram na \u00faltima d\u00e9cada e levar os vendedores humanos de volta a um trabalho de relacionamento mais profundo.<\/p>\n

Depois, h\u00e1 o lado do produto. Empresas cujos produtos s\u00e3o essencialmente camadas de interface do usu\u00e1rio sobre fluxos de trabalho ter\u00e3o que se perguntar cada vez mais se foram criados para um mundo orientado por agentes. Se o software for usado n\u00e3o apenas por humanos, mas tamb\u00e9m por agentes, os produtos e os modelos de precifica\u00e7\u00e3o precisar\u00e3o evoluir de acordo. Isso provavelmente significa um design com foco em APIs, uma l\u00f3gica mais voltada para o consumo e uma reflex\u00e3o mais profunda sobre quais partes do produto podem ser usadas como elementos b\u00e1sicos em sistemas automatizados. As empresas que se adaptarem a essa mudan\u00e7a estar\u00e3o em melhor posi\u00e7\u00e3o para crescer do que aquelas que permanecerem com um modelo baseado puramente em usu\u00e1rios e interface humana.<\/p>\n

<\/span>Ao analisar as organiza\u00e7\u00f5es mais inovadoras em termos de receita atualmente, o que diferencia as equipes que escalam com sucesso a IA daquelas que permanecem estagnadas em projetos-piloto? O que elas mudaram em seu modelo operacional, seja em pessoas, processos, dados ou governan\u00e7a?<\/span><\/h2>\n

A principal diferen\u00e7a \u00e9 que as equipes que obt\u00eam sucesso esperam que a vers\u00e3o inicial falhe, ou pelo menos fique aqu\u00e9m das expectativas. Elas entendem desde o in\u00edcio que implementar IA geralmente n\u00e3o \u00e9 um processo simples e direto. Com softwares tradicionais, a organiza\u00e7\u00e3o muitas vezes se adapta ao produto. Com IA, geralmente ocorre o contr\u00e1rio. O sistema precisa ser moldado de acordo com a forma como a empresa realmente funciona, como seus dados s\u00e3o estruturados, o que significa sucesso e onde o julgamento humano precisa permanecer envolvido. Isso torna o processo mais complexo, iterativo e, \u00e0s vezes, frustrante no in\u00edcio.<\/p>\n

As organiza\u00e7\u00f5es que ficam presas em projetos-piloto muitas vezes interpretam essa desorganiza\u00e7\u00e3o como prova de que a abordagem n\u00e3o funciona. Elas testam uma primeira vers\u00e3o, o retorno sobre o investimento (ROI) n\u00e3o \u00e9 imediatamente \u00f3bvio, as m\u00e9tricas s\u00e3o inconsistentes e a iniciativa estagna. As equipes mais eficazes tratam essa fase como normal. Elas se d\u00e3o espa\u00e7o suficiente para refinar o caso de uso, limpar os dados, aprimorar os prompts, ajustar o fluxo de trabalho e continuar at\u00e9 que o valor se torne claro. Em muitos casos, n\u00e3o \u00e9 a primeira ou a segunda vers\u00e3o que transforma a organiza\u00e7\u00e3o. \u00c9 a quarta vers\u00e3o que finalmente funciona e se torna algo em torno do qual as pessoas se mobilizam.<\/p>\n

Isso exige comprometimento da lideran\u00e7a, mas tamb\u00e9m um modelo operacional diferente. As equipes mais fortes criam ciclos de itera\u00e7\u00e3o mais r\u00e1pidos, centralizam mais a experimenta\u00e7\u00e3o e levam a qualidade dos dados a s\u00e9rio. Grande parte do valor da IA depende de dados subjacentes que sejam utiliz\u00e1veis, estruturados e confi\u00e1veis. Se essa base for fr\u00e1gil, a organiza\u00e7\u00e3o ter\u00e1 dificuldades para obter resultados consistentes, n\u00e3o importa o qu\u00e3o promissora a ferramenta pare\u00e7a em uma demonstra\u00e7\u00e3o. Portanto, na pr\u00e1tica, escalar a IA geralmente significa investir n\u00e3o apenas em um novo aplicativo, mas na disciplina fundamental de como as informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o gerenciadas e ativadas.<\/p>\n

Um exemplo \u00fatil \u00e9 a Intercom e a forma como se desenvolveu em torno do Fin. O que se destaca n\u00e3o \u00e9 apenas o lan\u00e7amento de um produto de IA, mas sim a reorienta\u00e7\u00e3o do produto e da estrat\u00e9gia de entrada no mercado em torno dessa oportunidade. Utilizando segmenta\u00e7\u00e3o baseada em IA, a equipe conseguiu identificar microsegmentos com perfis particularmente adequados. No caso do Finn, esses clientes ideais tendiam a ter uma base de conhecimento de suporte bem desenvolvida e um alto volume de solicita\u00e7\u00f5es de suporte. Uma vez definido esse perfil, a equipe p\u00f4de isolar e focar em segmentos espec\u00edficos onde o produto tinha maior probabilidade de apresentar bom desempenho.<\/p>\n

\u00c9 esse tipo de disciplina operacional que diferencia os esfor\u00e7os de IA escal\u00e1veis de projetos-piloto isolados. As equipes vencedoras n\u00e3o se contentam com o caso de uso amplo. Elas refinam, segmentam, testam e aprimoram at\u00e9 encontrarem onde a estrat\u00e9gia realmente funciona. S\u00f3 ent\u00e3o a escalam. Muitas organiza\u00e7\u00f5es nunca chegam t\u00e3o longe porque desistem no meio do caminho, antes que o sistema tenha tempo de amadurecer.<\/p>\n

<\/span>Qual \u00e9 uma suposi\u00e7\u00e3o comum, por\u00e9m ultrapassada, sobre como o trabalho de gera\u00e7\u00e3o de receita deve ser feito? O que voc\u00ea gostaria que os l\u00edderes entendessem sobre o que a IA j\u00e1 pode fazer hoje, com base no que voc\u00ea observa na pr\u00e1tica?<\/span><\/h2>\n

Uma das suposi\u00e7\u00f5es mais ultrapassadas \u00e9 a de que a prospec\u00e7\u00e3o \u00e9 fundamentalmente impulsionada pela magia individual dos representantes de vendas. Muitas empresas ainda operam como se o sucesso das estrat\u00e9gias de prospec\u00e7\u00e3o ativa residisse na capacidade de cada representante, individualmente, de construir listas, pesquisar contas, encontrar contatos, elaborar mensagens e executar tudo isso com qualidade consistente. Na realidade, esse modelo sempre se mostrou muito menos confi\u00e1vel do que as organiza\u00e7\u00f5es gostariam de acreditar.<\/p>\n

O que realmente importa \u00e9 a qualidade da segmenta\u00e7\u00e3o e a qualidade dos dados. Na Clay, existe uma frase que resume isso muito bem: a lista \u00e9 a mensagem. Se voc\u00ea sabe quais contas s\u00e3o importantes, quais pessoas s\u00e3o relevantes, quais sinais indicam o momento certo e qual contexto deve moldar a abordagem, voc\u00ea j\u00e1 percorreu grande parte do caminho para uma prospec\u00e7\u00e3o muito mais eficaz. A IA est\u00e1 cada vez mais eficiente nessa etapa do processo. Ela pode ajudar a identificar as empresas certas, revelar os contatos certos, organizar os sinais corretos e at\u00e9 mesmo gerar pontos de partida sensatos para mensagens, com uma velocidade e consist\u00eancia dif\u00edceis de alcan\u00e7ar manualmente.<\/p>\n

Isso n\u00e3o significa que os vendedores humanos n\u00e3o importem mais. Significa que o foco muda. O diferencial n\u00e3o est\u00e1 mais em quem consegue passar tr\u00eas horas criando uma planilha de contas, mas sim em quem consegue entrar em uma conversa ao vivo e gerar valor real. Os melhores representantes s\u00e3o aqueles que demonstram conhecimento, credibilidade e utilidade diante do cliente. S\u00e3o aqueles que sabem fazer perguntas inteligentes, lidar com nuances e construir confian\u00e7a. A IA pode eliminar grande parte do trabalho repetitivo que antes antecedia esse momento.<\/p>\n

Isso tamb\u00e9m significa que as empresas devem repensar o quanto da atividade de prospec\u00e7\u00e3o realmente precisa ser descentralizada. Para muitas organiza\u00e7\u00f5es, especialmente aquelas com ICPs (Perfil de Cliente Ideal) bem definidos e processos repet\u00edveis, centralizar mais a segmenta\u00e7\u00e3o, a identifica\u00e7\u00e3o de contatos e o desenvolvimento de mensagens pode elevar o n\u00edvel de qualidade em toda a equipe de vendas. Em vez de pedir a cinquenta representantes que realizem as mesmas tarefas de pesquisa e segmenta\u00e7\u00e3o com diferentes n\u00edveis de qualidade, uma empresa pode centralizar tudo isso, automatizar grande parte do processo e permitir que os representantes concentrem mais tempo do seu dia no trabalho humano que n\u00e3o pode ser totalmente automatizado.<\/p>\n

Isso rompe com muitas antigas suposi\u00e7\u00f5es sobre vendas, incluindo a ideia de que a melhor maneira de melhorar a gera\u00e7\u00e3o de leads \u00e9 simplesmente contratar mais representantes e torcer para que um n\u00famero suficiente deles seja excepcional. Cada vez mais, uma resposta mais eficaz pode ser construir um sistema melhor, de modo que o desempenho dependa menos da varia\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria e mais da intelig\u00eancia compartilhada.<\/p>\n

<\/span>Se voc\u00ea pudesse transmitir uma mensagem aos CEOs e conselhos administrativos sobre como a IA est\u00e1 transformando a lideran\u00e7a em gera\u00e7\u00e3o de receita, qual seria?<\/span><\/h2>\n

A mensagem seria que os melhores l\u00edderes de receita agora precisam pensar como l\u00edderes de sistemas. Os CROs mais eficazes que vejo n\u00e3o est\u00e3o apenas gerenciando equipes de vendas ou correndo atr\u00e1s de metas. Eles est\u00e3o analisando a estrat\u00e9gia de entrada no mercado quase da mesma forma que um l\u00edder de produto ou de engenharia analisaria um sistema que s\u00e3o respons\u00e1veis por aprimorar. Eles pensam nas ferramentas, nos fluxos de dados, nos ciclos de feedback, na velocidade das campanhas, nos pontos de automa\u00e7\u00e3o e nos locais onde os humanos criam o maior valor diferenciado.<\/p>\n

Essa \u00e9 uma mudan\u00e7a significativa na postura da lideran\u00e7a. Um l\u00edder de receita moderno deve ter uma vis\u00e3o clara sobre o papel da IA na organiza\u00e7\u00e3o, quais tarefas podem ser automatizadas hoje, quais devem permanecer sob a responsabilidade humana, como os representantes de vendas est\u00e3o usando a IA de forma fragmentada e o que precisa ser centralizado para que a empresa n\u00e3o obtenha apenas ganhos de produtividade locais aleat\u00f3rios. A quest\u00e3o n\u00e3o \u00e9 se as pessoas est\u00e3o experimentando essas ferramentas. Na maioria das organiza\u00e7\u00f5es, elas j\u00e1 est\u00e3o. A quest\u00e3o \u00e9 se a lideran\u00e7a est\u00e1 transformando esses experimentos dispersos em um modelo operacional coerente.<\/p>\n

H\u00e1 tamb\u00e9m uma implica\u00e7\u00e3o em termos de talento que os conselhos de administra\u00e7\u00e3o e CEOs precisam levar a s\u00e9rio. Se a IA puder automatizar uma parcela significativa do trabalho repetitivo de gera\u00e7\u00e3o de receita, a composi\u00e7\u00e3o da equipe mudar\u00e1. Algumas fun\u00e7\u00f5es ser\u00e3o reduzidas. Outras se tornar\u00e3o mais t\u00e9cnicas. Algumas organiza\u00e7\u00f5es podem precisar de menos representantes tradicionais e mais especialistas em produtos, operadores ou especialistas de dom\u00ednio. As empresas que lidarem bem com essa mudan\u00e7a n\u00e3o ser\u00e3o as que simplesmente reduzirem o n\u00famero de funcion\u00e1rios mais rapidamente. Ser\u00e3o as que redesenharem o trabalho de forma criteriosa e alinharem os talentos ao novo modelo.<\/p>\n

Por isso, acredito que a abordagem mais \u00fatil seja tratar a estrat\u00e9gia de entrada no mercado como um produto ou sistema. Isso ajuda os l\u00edderes a tomarem decis\u00f5es melhores no presente e tamb\u00e9m os protege da incerteza sobre o futuro dos modelos. Ningu\u00e9m sabe exatamente at\u00e9 onde a capacidade dos agentes avan\u00e7ar\u00e1 ou com que rapidez. Mas os l\u00edderes que j\u00e1 est\u00e3o construindo um sistema de receita modular, observ\u00e1vel e pass\u00edvel de aprimoramento estar\u00e3o em uma posi\u00e7\u00e3o muito mais forte caso essas capacidades melhorem rapidamente. Eles estar\u00e3o prontos para se adaptar, porque j\u00e1 est\u00e3o pensando em termos de arquitetura, e n\u00e3o apenas em n\u00famero de funcion\u00e1rios e processos.<\/p>\n

Nesse sentido, a IA n\u00e3o est\u00e1 simplesmente mudando a forma como as equipes de receita executam suas tarefas. Ela est\u00e1 mudando o que significa lideran\u00e7a em receita. O modelo antigo recompensava os gerentes que conseguiam impulsionar as atividades dentro de uma m\u00e1quina de vendas j\u00e1 conhecida. O modelo emergente recompensa os l\u00edderes que conseguem redesenhar a pr\u00f3pria m\u00e1quina.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Uma conversa com Everett Berry, Chefe de Engenharia de Go-To-Market da Clay.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":144048,"template":"","interview-categories":[11363],"class_list":["post-144046","interviews","type-interviews","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","interview-categories-sales-and-revenue"],"yoast_head":"\nClay\u2019s Everett Berry on AI and new shape of go-to-market<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover the impact of AI on go-to-market leadership and revenue growth with insights from industry expert Everett Berry.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_PT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Clay\u2019s Everett Berry on AI and new shape of go-to-market\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Discover the impact of AI on go-to-market leadership and revenue growth with insights from industry expert Everett Berry.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"N2Growth\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/n2growth\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-07-22T13:44:47+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.n2growth.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Everett-Berry.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1084\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1003\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"Clay\u2019s Everett Berry on AI and new shape of go-to-market\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Discover the impact of AI on go-to-market leadership and revenue growth with insights from industry expert Everett Berry.\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@n2growth\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Tempo estimado de leitura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"12 minutos\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Everett Berry, da Clay, fala sobre IA e o novo formato de entrada no mercado.","description":"Descubra o impacto da IA na lideran\u00e7a de entrada no mercado e no crescimento da receita com insights do especialista do setor, Everett Berry.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/","og_locale":"pt_PT","og_type":"article","og_title":"Clay\u2019s Everett Berry on AI and new shape of go-to-market","og_description":"Discover the impact of AI on go-to-market leadership and revenue growth with insights from industry expert Everett Berry.","og_url":"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/","og_site_name":"N2Growth","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/n2growth","article_modified_time":"2026-07-22T13:44:47+00:00","og_image":[{"width":1084,"height":1003,"url":"https:\/\/www.n2growth.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Everett-Berry.png","type":"image\/png"}],"twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"Clay\u2019s Everett Berry on AI and new shape of go-to-market","twitter_description":"Discover the impact of AI on go-to-market leadership and revenue growth with insights from industry expert Everett Berry.","twitter_site":"@n2growth","twitter_misc":{"Tempo estimado de leitura":"12 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/","url":"https:\/\/www.n2growth.com\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/","name":"Everett Berry, da Clay, fala sobre IA e o novo formato de entrada no mercado.","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.n2growth.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Everett-Berry.png","datePublished":"2026-07-22T11:54:43+00:00","dateModified":"2026-07-22T13:44:47+00:00","description":"Descubra o impacto da IA na lideran\u00e7a de entrada no mercado e no crescimento da receita com insights do especialista do setor, Everett Berry.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pt-PT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.n2growth.com\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pt-PT","@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.n2growth.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Everett-Berry.png","contentUrl":"https:\/\/www.n2growth.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Everett-Berry.png","width":1084,"height":1003,"caption":"A conversation with Everett Berry, Head of Go-To-Market Engineering at Clay"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/www.n2growth.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Clay\u2019s Everett Berry on AI and new shape of go-to-market"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/#website","url":"https:\/\/www.n2growth.com\/","name":"N2Growth","description":"N\u00f3s encontramos e desenvolvemos os melhores l\u00edderes do mundo'","publisher":{"@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/#organization"},"alternateName":"N2 Growth","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.n2growth.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pt-PT"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/#organization","name":"N2Growth","alternateName":"N2 Growth","url":"https:\/\/www.n2growth.com\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pt-PT","@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.n2growth.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/N2Growth-Logo-Dark.png","contentUrl":"https:\/\/www.n2growth.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/N2Growth-Logo-Dark.png","width":500,"height":142,"caption":"N2Growth"},"image":{"@id":"https:\/\/www.n2growth.com\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/n2growth","https:\/\/x.com\/n2growth","https:\/\/www.instagram.com\/n2growth","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/n2growth","https:\/\/www.pinterest.com\/gon2growth\/","https:\/\/www.youtube.com\/c\/n2growth-"],"description":"Empresa global de recrutamento executivo, coaching executivo e consultoria de lideran\u00e7a","email":"press@n2growth.com","telephone":"+18009444662","legalName":"N2Growth Inc.","foundingDate":"2006-05-01","numberOfEmployees":{"@type":"QuantitativeValue","minValue":"51","maxValue":"200"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/interviews\/144046","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/interviews"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/interviews"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/144048"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=144046"}],"wp:term":[{"taxonomy":"interview-categories","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.n2growth.com\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/interview-categories?post=144046"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}