Mais Resultado Com Menos Pessoas

Olá empreendedor!

Nesta edição falaremos a respeito sobre como empresas do Vale do Silício estão construindo negócios multimilionários com uma pouca estrutura.

A Mudança no Jeito de Criar

No passado, o modelo clássico para startups era captar grandes investimentos, contratar dezenas (ou centenas) de funcionários e priorizar o crescimento rápido, mesmo que os lucros ficassem para depois. 

Esse caminho, porém, muitas vezes levava a custos altos, equipes inchadas e dependência constante de novos aportes.

Mas a IA está mudando esse cenário.

Você já imaginou alcançar milhões em receita com uma equipe de menos de 30 pessoas? Essa é a realidade de empresas como a Gamma, uma startup do Vale do Silício que desenvolve softwares para criação de apresentações e sites.

Eles utilizam ferramentas de IA para aumentar a produtividade em áreas como atendimento ao cliente, marketing, programação e análise de dados. 

Com apenas 28 funcionários, a Gamma alcança dezenas de milhões em receita recorrente anual, atende 50 milhões de usuários e opera no lucro. Há dez anos, uma empresa com esse porte precisaria de pelo menos 200 colaboradores.

Outras startups seguem o mesmo caminho:

• Anysphere, desenvolvedora de um software de programação, atingiu US$ 100 milhões em receita com apenas 20 funcionários.

• Thoughtly, que oferece agentes telefônicos baseados em IA, tornou-se lucrativa em 11 meses com uma equipe de 10 pessoas.

• ElevenLabs, especializada em IA de voz, atingiu o mesmo patamar com cerca de 50 funcionários.

Hoje, algumas startups estabelecem limites claros para o tamanho de suas equipes. A Runway Financial, empresa de software financeiro, anunciou que pretende limitar seu quadro a 100 funcionários, com a expectativa de que cada colaborador seja 1,5 vez mais produtivo com a ajuda da IA. 

A Agency, que usa IA no atendimento ao cliente, também pretende não ultrapassar 100 pessoas.

Gaurav Jain, um dos investidores da Gamma, comparou a nova onda de startups de IA à revolução do final dos anos 2000, quando a Amazon Web Services reduziu drasticamente o custo de criar uma empresa com a computação em nuvem. Antes dessa nova fase da IA, uma startup gastava, em média, US$ 1 milhão para alcançar US$ 1 milhão de receita.

Agora, o custo é cinco vezes menor, e pode cair ainda mais.

O Novo Dilema Para o Capital de Risco

Se startups podem atingir lucro sem grandes investimentos, isso cria um novo desafio para o venture capital, que tradicionalmente injeta dezenas de bilhões de dólares em startups emergentes.

No ano passado, empresas de IA captaram US$ 97 bilhões em investimentos, representando 46% do total de capital de risco nos Estados Unidos, segundo a PitchBook.

"O modelo de venture capital só funciona se você consegue investir nos grandes vencedores", afirmou Terrence Rohan, investidor da Otherwise Fund. "Se o vencedor do futuro precisar de muito menos dinheiro e pessoas, como isso muda o venture capital?"

Apesar disso, investidores continuam disputando espaço nas startups mais promissoras, muitas das quais não precisam de novos aportes. A Scribe, startup de produtividade com IA, no ano passado recebeu muito mais interesse do que os US$ 25 milhões que pretendia captar.

"Negociamos para pegar o menor valor possível", contou Jennifer Smith, CEO da Scribe, que surpreendeu investidores ao revelar que sua equipe tinha apenas 100 pessoas para 3 milhões de usuários e crescimento acelerado.

Alguns investidores estão otimistas de que a eficiência proporcionada pela IA incentivará o surgimento de mais empresas, criando novas oportunidades para investir. E, uma vez que essas startups atinjam determinada escala, talvez adotem novamente o modelo de grandes equipes e grandes investimentos.

Empresas como a Anysphere já sinalizaram esse movimento, levantando US$ 175 milhões para expandir sua equipe e impulsionar pesquisas.

Outros fundadores, porém, enxergam os riscos do modelo antigo: quanto maior a equipe, maior a necessidade de gerentes, recursos humanos, suporte administrativo, softwares especializados, escritórios maiores e outros custos.

Esse ciclo alimentou a "corrida pelo capital", e muitas startups da bolha de 2021 acabaram reduzindo drasticamente suas operações, encerrando atividades ou sendo vendidas.

O Que Aprendemos Com Estes Exemplos?

Todas essas afirmações e casos nos provam que a IA permite que negócios alcancem resultados impressionantes com equipes e estruturas enxutas, e isso não é exclusividade do Vale do Silício. Qualquer empreendedor pode fazer o mesmo. 

A Gamma utiliza cerca de 10 ferramentas de IA para aumentar a produtividade, incluindo:

• Intercom para atendimento ao cliente,

• Midjourney para geração de imagens para marketing,

• Claude da Anthropic para análise de dados,

• NotebookLM do Google para pesquisas com clientes,

• Cursor, da Anysphere, para acelerar o desenvolvimento de código.

A Gamma também constrói seus produtos sobre tecnologias da OpenAI e outros provedores, reduzindo custos em comparação com empresas que desenvolvem modelos próprios. 

Tudo isso está disponível para nós também.

Esses casos nos ajudam a identificar algumas lições valiosas que podem ser aplicadas desde já por qualquer empreendedor:

1) Automatização de funções repetitivas
As ferramentas de IA automatizam tarefas repetitivas, permitindo que equipes pequenas façam o trabalho de times muito maiores. Tarefas como atendimento ao cliente, análise de dados, geração de conteúdo e suporte técnico são parcialmente ou totalmente geridos por soluções de IA.
A Gamma, por exemplo, usa ferramentas como Intercom para atendimento ao cliente, Midjourney para criar imagens de marketing e Claude da Anthropic para análise de dados.
Automatizar as tarefas maçantes e operacionais pode fazer com que você e a sua equipe possam se concentrar em atividades estratégicas, como inovação, marketing, vendas e etc.

2) Prioridade por Talentos Versáteis

Grant Lee, fundador da Gamma, aconselha a contratar de forma inteligente e não numerosa, procurando por talentos versáteis.
Ao invés de contratar especialistas para cada função, a Gamma prioriza “generalistas”  do que especialistas. Dando prioridade a menos especialização e mais profissionais que desempenham múltiplas funções, orientem outros e usem IA para aumentar a sua eficiência. Isso reduz a necessidade de gestores e equipes grandes.

3) Lucro Precoce Garante Sustentabilidade

Com equipes enxutas e operações otimizadas por IA, startups como Thoughtly e Gamma alcançam a lucratividade mais rápido, fortalecendo assim seus negócios e reduzindo os riscos financeiros.
Isso reduz a pressão e dependência de rodadas constantes de investimento, dando mais controle, liberdade e tranquilidade aos empreendedores e investidores.

4) Atenção a Ferramentas Novas

Você não precisa de um orçamento milionário para começar a usar IA no seu negócio.
Como já falado acima, hoje existem diversas ferramentas e soluções disponíveis para que você assine e adote em sua operação ou para que você mesmo crie e desenvolva suas próprias soluções de IA, para si ou para o mercado.

Conclusão

O potencial da IA em multiplicar a capacidade humana é tão significativo que líderes como Sam Altman, da OpenAI, já preveem o surgimento de empresas de bilhões de dólares fundadas por equipes de uma única pessoa.

Grant Lee, afirma que agora ele pode dedicar mais tempo a interagir diretamente com clientes e melhorar o produto.

"Isso é, na verdade, o sonho de todo fundador", disse Lee.

Esse movimento também acende um alerta: negócios que demorarem a incorporar Inteligência Artificial de maneira estratégica podem enfrentar dificuldades para competir em eficiência, inovação e velocidade.

Adotar a IA não é apenas uma questão de ganho de produtividade, é uma decisão estratégica de sobrevivência e crescimento para os próximos dias, meses e anos.

Até a próxima!