A Uber queimou caixa, gerou controvérsia e se tornou uma enorme empresa de capital aberto. A WeWork fez as mesmas coisas e faliu. O comportamento não mudou, apenas o veredito. Em 2022, investidores admitiram que o excesso da era ZIRP (Taxas de Juros Zero) levou as empresas a construir para o ambiente errado. As mesmas dinâmicas estão de volta agora sob um rótulo mais limpo chamado IA, e "desta vez sabemos o que estamos fazendo" historicamente não envelheceu bem.
Todas as notícias
CEVIU Empreendedores
Táticas, tendências e ferramentas para fundadores de startups e empreendedores
829 notícias
Eliminar as barreiras entre os usuários e o produto principal fortalece a posição central da empresa, ao mesmo tempo em que transforma os complementos ao redor em commodities.
Um "Produto Verdadeiro" combina alto foco no cliente com alta padronização, resultando em soluções escaláveis através da tecnologia.
Uma única rodada de IA agora pode absorver fundos inteiros.
Landing pages funcionam como materiais de entrada para agentes. Empresas têm a opção de tornar suas informações facilmente legíveis por esses agentes ou deixar que cada ferramenta as raspe e tente adivinhar o conteúdo. Este artigo explora como desenvolver landing pages que, além de serem persuasivas para humanos, mantêm uma estrutura que facilita sua leitura e compreensão por agentes de IA.
Atualmente, fundadores e CEOs enfrentam dois grandes desafios: manter sua base instalada genuinamente satisfeita e, ao mesmo tempo, desenvolver o melhor agente de IA em sua categoria. Isso envolve gerenciar a resistência interna e evitar que os clientes os prendam ao passado. O número de pedidos de demissão de CEOs aumentou significativamente, pois muitos líderes têm optado por não lidar com essa realidade de “dois empregos”. No universo B2B, a regra sempre foi crescer ou morrer, mas agora há ainda menos margem para erros do que nunca.
Existe uma diferença entre um job e uma task que a maior parte da cobertura sobre IA não aborda. O job de um engenheiro de software não é "digitar código em um IDE"; essa é apenas uma task. O job é construir software útil, fazer trade-offs, depurar casos complexos e entregar algo que funcione. Uma vez que separamos os dois, o debate sobre o emprego se torna mais nítido. Os caixas eletrônicos (ATMs) reduziram o número de caixas por agência, mas também diminuíram o custo de operação das agências, permitindo que os bancos abrissem mais, e o total de empregos para caixas aumentou. Em seu próprio mercado, onde os compradores estão tolerando menos de algo que realmente querem, simplesmente porque é muito caro de entregar?
Os Forward Deployed Engineers (FDEs) buscam entender o workflow, identificar falhas nos dados, configurar soluções para casos de uso específicos, e testar, iterar e corrigir situações de contorno antes do lançamento. Vários fornecedores estão agora desenvolvendo soluções com agentic deployment assistants. Nenhuma delas atinge ainda a qualidade de FDE da Palantir, mas os fornecedores que superarem essa lacuna primeiro terão uma posição competitiva muito distinta. A limitação de FDE atua hoje como um teto artificial para o crescimento, empresas migrarão assim que obtiverem suporte de deployment eficaz.
Não é possível confiar que seu agente de codificação gerencie seu próprio orçamento. O gasto de tokens entre os clientes da Ramp aumentou 13x desde janeiro de 2025, e todas as tentativas óbvias de contê-lo falharam. Um contador de tokens em tempo real no prompt do sistema nunca foi consultado em mais de 14.000 mensagens de agente, e uma ferramenta 'request_more_budget' não recebeu chamadas em 5.000 interações. Quando forçado a aprovar explicitamente seu próprio excedente, o agente disse sim em 97% das vezes, pois estava avaliando o próprio trabalho. A única configuração que de fato controlou os gastos foi delegar a decisão de aprovação a um modelo separado, com sua própria visão do workspace. Nunca permita que o trabalhador faça sua própria auditoria.
A IA não está tentando substituir sua ferramenta SaaS. Claude e GPT são a nova âncora de ROI em cada conversa de aquisição, fazendo com que toda ferramenta existente pareça superfaturada. Concorrentes se multiplicam porque lançar software é barato, e empresas incumbentes fazem bundles tão agressivos que o módulo marginal acaba precificado a zero. O artigo detalha uma renovação real onde uma integração com Claude replicou 95% do recurso de IA de um fornecedor por 15% do custo do token, e o cliente reduziu a renovação em 45%.
Agentes agora avaliam, escolhem e operam produtos em nome de humanos que nunca abrem a UI, tornando o onboarding, o microcopy e a marca invisíveis para o comprador que realmente importa. A aderência construída sobre o custo de troca também desaparece, uma vez que os agentes eliminam a dor da mudança. O Machine Payments Protocol da Stripe permite que os agentes também realizem transações. O artigo incentiva fundadores a despir seus produtos da UI, da marca e do atrito de troca, focando no que realmente sobra.
O Departamento de Guerra dos EUA é um dos maiores e mais estáveis clientes do mundo, gastando centenas de bilhões anualmente em sistemas de defesa modernos e tecnologia. Contratos de defesa oferecem não apenas financiamento, mas também sustentabilidade a longo prazo para startups. Conquistá-los exige persistência, mas garante margens e fluxos de receita previsíveis. Este artigo serve como um guia de alto nível, fornecendo uma estrutura geral sobre como abordar as vendas para o Departamento de Guerra atualmente.
O fundador probabilístico é, por natureza, experimental e está disposto a abandonar suas premissas iniciais. Eles preferem realizar dez experimentos baratos a se comprometer com um único plano caro, utilizando iterações rápidas e road maps propositalmente leves para obter resultados em dias, e não em trimestres. Contudo, o fundador probabilístico ainda precisa ser um executor incansável, pois um ambiente que recompensa a execução de dez experimentos em vez de um único é implacável com quem não consegue finalizar as coisas.
As narrativas em torno da morte do SaaS são, na melhor das hipóteses, prematuras. Elas são mais um reflexo de para onde os líderes de produto veem a indústria caminhando do que uma decisão impulsionada pelo comportamento do comprador. A vasta maioria dos gastos continua sendo baseada em licenças, e a receita baseada em consumo mal aumentou.
Startups se vangloriam de investir mais em poder computacional de IA do que em contratações humanas, enxergando essa prática como um indicativo de crescimento. CEOs chegam a afirmar que os investimentos em IA substituem funções humanas com eficiência, ostentando gastos consideráveis em ferramentas como Claude. A emergência da "empresa nativa em IA" ressalta uma tendência a operar com equipes mínimas, o que, por sua vez, pode gerar práticas financeiras questionáveis no longo prazo.
Se seu agente comete o mesmo erro duas vezes, a maneira como você lida com a confiabilidade do agente está errada.
Quando a IA consegue gerar uma UI básica gratuitamente, a UI básica é exatamente o que acaba sendo ignorado.
A maioria dos gerentes foca o orçamento no item de linha da API do modelo, ignorando o restante do stack, o que pode levar a orçamentos de IA ineficientes.
A IA precisa ser tratada como os custos de bens vendidos (COGS) tradicionais de SaaS. O modelo clássico de SaaS foi construído com altas margens brutas e baixos custos marginais. No entanto, ao adicionar custos de inference de IA, custos de roteamento de modelos, custos de bases de dados vector e outras infraestruturas de IA, esse perfil de margem pode mudar rapidamente. Embora a IA possa criar um produto melhor, ela também pode pressionar silenciosamente o ponto de alavancagem mais importante no modelo financeiro de SaaS. As empresas precisam aprender a isolar essa pressão em seu P&L de SaaS, caso contrário, sentirão o impacto em todos os lugares.
A PostHog lançou quatro produtos reais que surgiram de hackathons. O Logs, por exemplo, tornou-se um produto depois que alguém analisou a fatura da Datadog e percebeu um custo de US$ 260 mil por mês. As regras são fundamentais para o sucesso: nada do roadmap, sem introduzir trabalho regular e com a participação de profissionais não-engenheiros. A empresa trata os hackathons da mesma forma que a maioria das companhias trata o planejamento de roadmap, o que explica por que eles realmente geram empresas.
