Este material é um artigo de opinião escrito por Maor Farid, fundador e CEO da Leo AI, sobre os critérios que poderão orientar o financiamento de empresas de inteligência artificial no próximo período. Sua tese central é que alcançar rapidamente 1 milhão de dólares em receita recorrente anual já não é prova suficiente da solidez de uma empresa, depois que experiências anteriores demonstraram que alguns produtos conseguem atrair clientes e depois falham em retê-los.
Do crescimento rápido ao valor sustentável
Farid relembra a experiência de 2021, quando incluir inteligência artificial em uma apresentação às vezes era suficiente para atrair financiamento, enquanto pequenas e médias empresas se apressavam para comprar novos produtos. No entanto, ele observou que muitos produtos ofereciam funcionalidades tradicionais com uma adição superficial de inteligência artificial ou proporcionavam uma melhoria limitada em tarefas não essenciais. Segundo sua opinião, uma melhoria de 20% em uma tarefa da qual o negócio não depende pode gerar uma boa demonstração, mas não garante a renovação da assinatura.
Em contrapartida, ele considera que as oportunidades mais fortes surgem quando a tecnologia reduz um processo essencial de semanas para minutos ou proporciona uma grande economia financeira. Para desenvolver a Leo AI, Farid afirma que ele e seu sócio realizaram entrevistas com mais de 900 engenheiros mecânicos, de iniciantes a vice-presidentes, para entender as tarefas que consomem seu tempo e pelas quais eles poderiam pagar para recuperar esse tempo.
Três elementos para construir uma empresa mais defensável
- Impacto que justifique o investimento: a melhoria deve ser suficientemente grande para mudar a forma como a organização trabalha, e não apenas acelerar uma tarefa raramente utilizada.
- Experiência no setor: os modelos avançados se tornaram uma infraestrutura disponível praticamente para qualquer empresa por meio de APIs, por isso Farid não considera que o acesso a um bom modelo de linguagem represente uma vantagem comercial suficiente. A vantagem, em sua opinião, está na compreensão do setor e na resolução de problemas que as ferramentas genéricas não solucionam.
- Contexto pertencente ao cliente: as empresas industriais possuem décadas de conhecimento de engenharia presentes em desenhos antigos ou com funcionários experientes, e esse conhecimento não está necessariamente incluído nos dados de treinamento dos modelos básicos. Ele considera que o produto capaz de incorporar esse conhecimento ao fluxo de trabalho se torna mais difícil de substituir.
O que os investidores examinarão?
Farid espera que as próximas listagens de empresas de inteligência artificial imponham um escrutínio maior sobre os modelos de negócio. Segundo sua perspectiva, os investidores dos mercados públicos estarão interessados na taxa de retenção de receita líquida dos clientes, nas margens brutas e em saber se o custo de suporte às operações de implementação diminui com a expansão.
Eles também se concentrarão na expansão dos gastos dos clientes após a aplicação inicial. Farid considera essa expansão o indicador mais próximo de que o produto mudou a forma como a organização trabalha, porque o aumento do orçamento significa que o cliente testou o valor e decidiu destinar gastos adicionais a ele. Ele afirma que esse tipo de pergunta já aparece em suas conversas de financiamento, depois que alcançar 1 milhão de dólares em receita recorrente anual em um ano se tornou possível para alguns produtos, sem garantir que eles continuem no ano seguinte.
A leitura da certi.news
A transformação descrita pelo material não é um novo critério contábil, mas uma reordenação de prioridades: passar de medir a velocidade de aquisição de receitas a testar se o produto se consolida nas operações do cliente e gera gastos crescentes com margens sustentáveis. Isso é relevante para os fundadores de startups, especialmente os que constroem camadas finas sobre modelos de terceiros, porque uma lista de clientes ou indicadores de retenção insuficientes talvez não compensem a ausência de valor operacional claro.
Entretanto, essa conclusão continua sendo a opinião de um autor ligado a uma startup do setor, e não um estudo independente do mercado. Além disso, a fonte não apresenta dados comparativos nem nomes específicos das próximas listagens, portanto suas previsões para os próximos doze a vinte e quatro meses ainda precisam ser testadas na prática. Segundo sua perspectiva, o capital será destinado em maior medida a empresas que combinem experiência no setor, grandes melhorias em atividades críticas e acesso ao conhecimento exclusivo dos clientes, mesmo que seu crescimento exija uma implementação manual mais lenta do que o modelo de autoatendimento.