A forma como o software está sendo entregue está mudando. Em vez de lançar código para resolver uma tarefa específica para todos os usuários, os desenvolvedores estão entregando agentes de propósito geral que se modificam para se adaptar ao ambiente e à tarefa. Isso faz do contexto o produto. A captura de valor em uma indústria de software baseada em IA virá da camada de contexto e runtime, juntamente com o co-design de hardware e software. Muitas empresas provavelmente se arrependerão do investimento em chips que estão fazendo atualmente.
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Agentes de IA vão desmantelar os moats de agregação. No entanto, verdadeiros network effects, onde os produtos melhoram com o aumento de participantes, se tornarão mais viáveis em mais categorias e modalidades. Mais empresas começarão a construir com foco em network effects, pois surgiram novas áreas de superfície, modalidades e abordagens de go-to-market (GTM). O software não está morto, mas o negócio está se transformando em algo muito diferente do que é hoje.
A lacuna de urgência força as empresas estabelecidas a se adaptar ou perder mercado para concorrentes mais ágeis que tratam a IA como fundamental, não incremental.
Quando seu diretor de vendas conta uma história diferente do seu diretor de produto, isso não é meramente um problema de posicionamento. É um problema estratégico que se manifesta em roadmaps desalinhados, clientes confusos e equipes trabalhando em direções opostas. A dificuldade em articular sua história revela algo mais profundo do que problemas de comunicação: ela expõe uma estratégia pouco clara. Os fundadores que escalam com eficácia se tornam os principais contadores de histórias de suas empresas. Para testar sua clareza, tente gravar a si mesmo explicando o que você faz para alguém de fora do seu setor. Se levar mais de dois minutos, você tem trabalho a fazer.
A Lyra demonstrou um crescimento impressionante, saltando de US$ 20 mil para US$ 700 mil em ARR em apenas seis semanas dentro da Y Combinator. Enquanto outros fundadores da mesma turma automatizavam suas estratégias de outbound, o fundador da Lyra fez o exato oposto: adotou uma abordagem manual e de alto contato, realizando tarefas que a maioria dos empreendedores sequer consideraria. O gráfico do Stripe fala por si, mostrando que, por vezes, a estratégia contraintuitiva é a única que funciona nos estágios iniciais, quando ainda se está descobrindo o que realmente ressoa com o mercado.
Este artigo apresenta dez gráficos que ilustram grandes mudanças globais, abrangendo temas como a adoção de IA, o emprego na área da saúde e os mercados secundários de venture capital. A IA ainda está em seus estágios iniciais, com 84% das pessoas ainda sem usar produtos de IA, enquanto a saúde está gerando um crescimento significativo de empregos. Além disso, os secundários estão emergindo como uma opção vital de liquidez no venture capital, e o Retatrutide demonstra potencial como um medicamento inovador em terapias com peptídeos.
Empresas nativas em IA terão a capacidade de criar agents e experiências aumentadas de forma eficaz, algo que as empresas tradicionais não conseguirão. Embora muitas companhias tentem se posicionar como IA-nativas ou agentic, poucas farão a transição para se tornarem líderes de mercado na era da IA. As empresas vitoriosas na próxima era precisarão atuar como um Agent Substrate, o que vai além de simplesmente integrar um chatbot a uma interface legada. Embora as empresas de SaaS legadas não desapareçam totalmente, elas se tornarão gradualmente irrelevantes.
Estamos quase no ponto em que startups ou concorrentes existentes podem utilizar agentes para extrair e replicar funcionalidades de uma aplicação de produção, clonando todas as suas partes acessíveis com facilidade. Isso eliminará a velocidade de desenvolvimento como uma vantagem fundamental. Ainda assim, existem moats que podem proteger produtos e gerar valor contínuo, incluindo escala e dominância de mercado, algoritmos e datasets, confiança e comunidade, e familiaridade. A estratégia de produto sempre foi além de apenas lançar rapidamente. Os verdadeiros moats residem no conhecimento das empresas, na confiança que conquistam e em modelos de negócio que são genuinamente difíceis de clonar.
Quarenta milhões de pessoas se mobilizaram em torno do relatório de IA da Citrini em uma semana. Não importava que a análise do DoorDash fosse estruturalmente incoerente ou que os marketplace founders estivessem perdendo a cabeça com ela. O que importava era que mobilizava as pessoas. Estamos em uma era de disputas epistêmicas simultâneas, onde os mecanismos normais para estabelecer a verdade – como DCF models, consenso de especialistas e confiança institucional – se romperam em todos os domínios ao mesmo tempo. Na ausência desses "árbitros", quem conta a história mais convincente vence. Para os founders, a implicação é desconfortável: sua narrativa pode importar mais do que seus números neste momento.
Se os fundadores que você apoia precisam do seu suporte técnico ou de direção de produto, é provável que você tenha investido em uma equipe fraca.
Agentes de IA são categorizados em dois tipos principais: agentes leveraged, que aumentam a produtividade dos usuários, e agentes de função, que executam tarefas específicas.
Uma empresa com ARR de $500 milhões vale apenas $1 bilhão, como a PagerDuty atualmente, negociada a 2x sua receita, enquanto a mediana das empresas SaaS públicas é negociada a 3x. O CEO da Workday, por exemplo, alterou a narrativa da empresa por três trimestres consecutivos. Há quem argumente que o lançamento do Claude 3.5 Sonnet em junho de 2024, e não o ChatGPT, foi o verdadeiro ponto de inflexão para a IA "comer" o software, fazendo com que vantagens competitivas que duravam anos agora durem meses. O SaaS não está morto, mas a durabilidade da receita – o fator que todo VC usava para precificar seu múltiplo – pode não existir mais. ️
O fundador da HotelTonight monitorava 80 métricas em suas duas primeiras startups, que falharam. Na HotelTonight, focou em uma – total de transações – e obteve sucesso. O Slack identificou que equipes com mais de 2.000 mensagens tinham 93% de retenção. O Airbnb concentrou-se em noites reservadas, e o WhatsApp monitorava apenas o MAU.
A mentalidade e as ferramentas da engenharia estão infiltrando papéis não-engenheiros, criando um loop de feedback que redefine profissões, como a de 'engenheiro de design' ️. Essa mudança é impulsionada por LLMs, pelo aumento do investimento de capital em SaaS B2B para não-engenheiros e pela evolução das identidades profissionais. O sucesso dessa tendência torna os cargos mais autônomos e flexíveis, impulsionando a todos a adotar uma mentalidade de 'builder' para se manterem competitivos e inovadores .
A maioria das empresas SaaS gerencia a precificação através de 3 a 4 sistemas distintos. Os direitos de uso (entitlements) costumam ser codificados, e os catálogos de produtos se espalham por diversos locais. Lançar uma nova categoria de serviço (tier) pode demorar até seis meses. Este material sugere quatro pilares para corrigir essa ineficiência: um catálogo unificado, direitos de uso desacoplados, medição em tempo real e um GTM control plane. Mesmo que não se adote o framework completo, o diagnóstico é certeiro: se alterar um preço em sua empresa demanda um sprint de engenharia, há um problema estrutural. ️
Engenheiros de Implantação Direta (FDEs) trabalham diretamente com clientes para construir a 'última milha' do produto, garantindo que ele funcione em produção. Ao contrário de consultores de soluções ou engenheiros de vendas tradicionais, os FDEs são essencialmente engenheiros que escrevem e depuram código de produção. Fundadores estão adotando o modelo FDE para lançar produtos de IA altamente técnicos, removendo os obstáculos que impedem a adoção. Este artigo explora o que torna este papel bem-sucedido. Embora os FDEs possam ser poderosos quando implementados intencionalmente, eles não são a solução para todas as empresas ou clientes, exigindo um design cuidadoso para garantir o retorno sobre o investimento neste papel.
Sistemas de IA podem codificar padrões de priorização e qualidade para aplicar um julgamento de produto consistente em todo o processo de desenvolvimento de software.
A IA é uma ferramenta incrível para diferenciação. No entanto, a 'IA-centricidade' de uma capacidade não é, por si só, uma fonte de defensibilidade. A verdadeira defensibilidade de um software reside em possuir o workflow de ponta a ponta, no contexto em que é aplicado, em se tornar o sistema de registro, em ter um efeito de rede e em estar profundamente integrado aos clientes. A grande oportunidade de mercado para software hoje está amplamente ligada à automação do trabalho.
Fundadores frequentemente erram ao focar em alterar o "quê" em sua hipótese de valor, em vez de reconhecer um ponto de inflexão tecnológico para o desenvolvimento de produto.
Agentes de IA e interfaces conversacionais estão transformando as interações com clientes, indo além da análise de produto tradicional, que se concentrava em sequências lineares de cliques . Agora, em vez de métricas estáticas, as empresas precisam analisar padrões de comportamento em diversos canais para capturar com precisão as jornadas dinâmicas dos consumidores. A análise baseada em padrões pode revelar a intenção do cliente em constante evolução e, assim, melhorar a experiência geral, destacando caminhos eficientes e potenciais pontos de atrito .
