Como a IA impacta o PMF

Nos últimos anos, o mercado de software vem passando por uma ampla transformação por causa da IA. Por exemplo, a arquitetura de software evoluiu para um modelo cognitivo, com agentes e aprendizado contínuo, mudando como o usuário interage com os sistemas. Isso tem levado as soluções a se adaptarem ou redesenharem o stack para corresponder à nova forma como os usuários se relacionam com software.

A evolução diária da infraestrutura e das plataformas de IA com novas features para usuários está elevando as expectativas dos clientes em relação às aplicações. Atualmente, o padrão de interação do usuário com o software está se tornando aquilo que vemos no ChatGPT - algo conversacional, rápido e orientado à entrega de tarefas. Todos os usuários ou consumidores de software estão (ou querem estar) enfeitiçados pela mágica da IA. Isso está transformando as categorias de produto, principalmente as já existentes ou antigas, que precisam correr para atender a essa expectativa crescente.

Além disso, em vendas, a IA acelera o aprendizado dos dois lados. Neste momento inicial do ciclo, as soluções de IA têm tido alta demanda e interesse, o que aumenta a taxa de conversão e o desafiado para retê-los. Mas, no médio prazo, essa tendência tende a se estabilizar, com usuários mais bem informados e munidos de alternativas, tornando-se usuários médios, mais críticos e capazes de chegar a conclusões muito mais rapidamente. Algumas dessas características são típicas de usuários early adopters, o que traz o risco do falso positivo - um desafio para PMF e GTM neste momento.

Dentro das dimensões de PMF (mercado, produto, distribuição, modelo de negócio e time), esses pontos representam implicações-chave para Mercado, Produto e GTM. Em relação ao modelo de negócio, há mudanças e desafios nos modelos de receita e na troca de valor - menos previsíveis em termos de desembolso, mas mais alinhados com o resultado, por exemplo -, além de questões de margem com dinâmicas ligadas ao uso de tokens e chamadas de APIs.

O lado positivo disso tudo é que esses desafios trazem um prêmio maior. O usuário quer adotar mais tecnologia para resolver os desafios do dia a dia. Dessa forma, a demanda por software aumenta, assim como o seu TAM.

(Recomendo acessar o report para ler sobre os outros aspectos do negócio, como Pessoas, Processos e Venture Capital).

Com isso, o aumento de produtividade, a mudança nas expectativas dos clientes e o alto potencial de captura de valor não apenas geram novas teses e estratégias, mas também desenham um novo cenário competitivo no setor de software, com algumas temáticas cada vez mais claras.

Nas camadas de aplicação e transação, onde o Brasil tem construído os negócios de Venture Capital mais relevantes, duas grandes dinâmicas competitivas afetam o caminho para o Product–Market Fit e o potencial de uma solução avançar como líder de mercado:

1. A batalha pelo Ponto de Controle e os novos Sistemas de IA (Sistemas de Ação ou de Trabalho);
2. Como se diferenciar: caminhos e os elementos que importam em IA.

Essas duas temáticas dizem sobre os movimentos de revolução tecnológica. A atual batalha dos Incumbentes vs. Insurgentes tem como jogadores as empresas de SaaS estabelecidas contra as novas soluções nativas de IA. Se “o software está comendo o mundo”, como já disse Marc Andreessen, da a16z, em 2011, agora a IA está comendo o software.

O desafio dos softwares e das soluções verticais ainda é conquistar o ponto de controle - ser a ferramenta crítica para ações dentro de um fluxo de trabalho ou objetivo de um usuário. O foco permanece em conquistar esses pontos dentro dos fluxos e stacks de tecnologia dos usuários ou consumidores.

Agora, com agentes e copilotos de IA, os sistemas estão desempenhando tarefas lógicas e de execução automatizada de ponta a ponta, antes realizadas por humanos - o que vem sendo chamado de Systems of Action. Com a evolução dos modelos e da tecnologia de IA, eles tendem a executar tarefas cada vez mais amplas e complexas, ocupando mais espaços dentro dos workflows e stacks dos usuários. Essa é a corrida competitiva, de grande potencial, que está apenas começando.

Atacar pela tarefa (com os Systems of Action) e, em seguida, construir uma base de dados mais rica, parece ser um caminho mais promissor para insurgentes do que depender do banco de dados dos incumbentes. E é nessa rota de Systems of Action para Sistemas de Softwares ou Legados, e vice-versa, onde está batalha Insurgentes vs Incumbentes em IA.

Um dos exemplos mais claros é o domínio que os incumbentes de SaaS têm sobre os dados: por serem a “fonte da verdade” das organizações, concentram as informações e, de forma estática, coordenam os processos da empresa. Essa é uma vantagem, mas a IA e os Systems of Action, de baixo para cima, trazem raciocínio, automação e produtividade. Isso ameaça a dominância dos incumbentes, sem depender de estruturas ou fontes de dados completas, pois esses sistemas funcionam como motores e executores nos bastidores, tornando as interfaces irrelevantes.

A temática competitiva é clara: incumbentes e empresas estabelecidas nos ciclos anteriores têm vantagens claras: distribuição, relacionamento, marca e maior integração, entre outras. No entanto, essas grandes empresas também foram construídas e otimizadas com base no modelo operacional anterior. Como em todo início de novo paradigma, surge uma nova forma de trabalhar e novas alavancas da unidade atômica de crescimento - produto, GTM e modelo de negócio - que as startups adotam mais rapidamente, aproveitando-se da transição para gerar resultados com maior velocidade.

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A batalha na fronteira entre as plataformas e as aplicações/transações tem outro tema competitivo relevante. Hoje, as LLMs desenvolvem os modelos que alimentam diversas soluções emergentes. Dado o cenário atual de funding para os maiores players de IA e da velocidade de desenvolvimento, empresas como OpenAI, com o ChatGPT, por exemplo, se tornam uma ameaça para essas soluções que estão sendo construídas sobre elas.

Como bem ilustrado no gráfico abaixo, em um mercado onde o custo de geração de código de software caiu drasticamente, velocidade de execução e criação de soluções com especialização vertical são bons pontos de partida para a construção de diferencial competitivo.

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O domínio-expertise vertical, aliado à velocidade, se mostra o caminho para a diferenciação e para atravessar o early stage. A chave está em integrar, de forma especializada, a jornada ou o stack do usuário e construir um flywheel de dados, que retroalimenta com inteligência e eficiência. Então, a vantagem competitiva da liderança em uma categoria está, principalmente, no poder dos dados - captura, memória, retroalimentação e aprendizado - e nas integrações com o stack e o ecossistema do cliente - com orquestração, gestão de workflow e sistemas.

Os caminhos de construção até esse ponto não são diferentes do que temos visto até aqui: efeito de rede e mais interações e troca de valor, distribuição eficiente, canais proprietários de entrega ao cliente, switching cost e integrações para se tornar uma solução crítica dentro do fluxo de trabalho.

^{Perguntas para refletir sobre diferenciação e vantagem competitiva:}

• Qual é o diferencial na forma como se captura, trabalha e refina os dados para especializar os modelos nas necessidades e no contexto dos clientes?
• Se o custo de processamento ficar mais barato, as margens melhorarão ou será necessário reduzir o preço?
• Se surgir uma solução clone gratuita, os usuários permanecerão?
  
  

A inteligência artificial é a revolução do trabalho. Diante desse cenário, a IA não muda o “o quê” do PMF mas traz novos elementos para o “como” para o processo de descoberta, desenvolvimento e engajamento com usuários. Dito isso, podemos rever alguns conceitos de Product–Market Fit para IA.