As valuations altíssimas atuais no setor de inteligência artificial são uma bolha temporária impulsionada pela oferta e demanda. Embora ferramentas de IA para desenvolvedores e prosumers possam alcançar um crescimento de receita rápido e sem precedentes agora, essa janela provavelmente se fechará em um a dois anos, à medida que o mercado saturar e a concorrência se intensificar.
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?
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.
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.
A MedScout colocou um de seus melhores AEs em um projetor e gravou tudo: quais abas ele abria, onde fazia pausas, o que o fazia dizer "este é interessante" em vez de "este não é". Esse conhecimento tácito geralmente reside na mente de alguém como reconhecimento de padrões e nunca é documentado, o que explica por que a maioria dos qualificadores de contas com IA falha. Da próxima vez que alguém da sua equipe disser "devemos automatizar a qualificação", a primeira pergunta certa não é qual modelo usar. É se alguém conseguiria descrever o que seu melhor representante está realmente fazendo.
O trabalho de um designer não se resume ao arquivo Figma. O trabalho de um PM não é a especificação. O trabalho de um engenheiro não é o código. Esses são produtos finais, e a IA é excelente em gerá-los. É por essa razão que a parte menos visível do trabalho ganha importância: sentar com o problema, recusar soluções superficiais e fazer julgamentos que um prompt não pode realizar. Na próxima vez que você estiver contratando para uma função e se impressionar com o volume que alguém entrega, a pergunta mais importante é se essa pessoa foi a única capaz de decidir o que deveria ser entregue desde o início.
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.
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.
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