Um estudo recente do RAIN Group Center for Sales Research (2023) mostrou que gerentes de vendas classificados como top performers são 52 % mais propensos a auditar as etapas do pipeline, o que se reflete em forecasts significativamente mais confiáveis. Complementarmente, Venkataramanan et al. revisaram evidências de 2024 demonstrando que algoritmos de inteligência artificial integrados a CRMs podem reduzir em até 25 % o erro médio das projeções ao calcular probabilidades de fechamento usando padrões históricos de dados. Esses achados reforçam a ideia de que pipeline e forecast formam um ciclo dinâmico: a limpeza semanal dos dados evita o happy ears e permite ajustes táticos em tempo real, enquanto modelos estatísticos — humanos ou automatizados — transformam indicadores de estágio em estimativas de receita com maior acurácia. Assim, a gestão contemporânea de vendas deixa de tratar o pipeline como mero repositório de oportunidades e passa a utilizá-lo como instrumento preditivo, maximizando a alocação de recursos e o atingimento de metas. Com base no contexto apresentado, avalie as seguintes asserções e a relação proposta entre elas: O forecast de vendas se baseia unicamente no volume total de oportunidades presentes no pipeline de vendas. PORQUE Ferramentas de inteligência artificial integradas a sistemas de CRM atribuem probabilidades estatísticas a cada oportunidade com base em dados históricos, elevando a precisão das previsões. A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta: Selecione uma alternativa: a) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não justifica a I. b) As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II justifica a I. c) A asserção I é uma proposição verdadeira e a II, falsa. d) A asserção I é uma proposição falsa e a II, verdadeira. e) As asserções I e II são proposições falsas