- O mercado público já reavaliou o setor de software e está sinalizando que o valor terminal do software mudou em relação ao passado
- O único caminho para criar valor sustentável para a ação é acelerar a taxa de crescimento da receita em mais de 10 p.p. com novos produtos nativos de AI ou reconstruir a margem operacional real para mais de 40–50%, incluindo SBC
- A zona intermediária entre os dois caminhos tende a virar uma terra de ninguém, onde se sobrepõem pressão por crescimento, diluição contínua e compressão de múltiplos
- Será preciso escolher um dos caminhos dentro de 12–18 meses, e a resposta “um pouco dos dois” provocará pressão adicional do mercado
- Para CEOs e fundadores de software, isso exige uma gestão ousada, na prática redesenhando a empresa em nível de refundação
Realidade ajustada: o meio-termo confortável acabou
- O setor de software listado em bolsa já passou pela primeira metade da transição — o crescimento desacelerou e as valuations foram comprimidas
- Fluxo de caixa livre e margens GAAP melhoraram em parte, mas, ao contabilizar stock-based compensation (SBC) como custo real, a maioria das empresas ainda fica em uma zona intermediária difícil
- Lentas demais para receber múltiplos premium de crescimento, mas diluídas demais para receber múltiplos de empresa-fortaleza
- Quando o crescimento da receita desacelera, deveria surgir mais alavancagem operacional, mas isso ainda não aconteceu o suficiente
- A manchete de “corte de 8–10%” já não funciona — isso é apenas uma forma fraca (weak form) de aparar as bordas do organograma
- O que é necessário é a forma forte (strong form), ou seja, redesenhar a própria máquina
- A expectativa é de muito mais reestruturações em forma forte nos próximos 12 meses
Caminho 1: acelerar o crescimento com novos produtos de AI
- Acelerar o crescimento não significa acoplar um chatbot ou uma interface de copiloto a um SKU existente
- Significa um produto totalmente novo capaz de elevar a taxa total de crescimento da empresa em mais de 10 p.p. em 12 meses
- É preciso reconstruir rapidamente toda a empresa, incluindo a liderança, para que ela consiga capturar a oportunidade de fato quando encontrar product-market fit
Identificação de talentos-chave e reestruturação da liderança
- A primeira coisa a fazer é identificar os líderes que vão conduzir essa transformação — pessoas capazes de aguentar uma batalha de 12 meses
- Em algum lugar da organização existem cerca de 5 pessoas capazes de gerar 100x o valor esperado; independentemente do cargo, é preciso encontrá-las, explicar a urgência da situação e oferecer a elas uma oportunidade de carreira
- O trabalho a ser entregue imediatamente por essas 5 pessoas:
- Sprint de captura de processos para todos os workflows de maior valor
- Coletar SOPs, tickets, transcrições, documentos de requisitos, políticas, notas de CRM, logs de suporte, dados de eventos, fluxos de aprovação etc.
- Construir não um amontoado de PDFs estáticos, mas uma camada viva de contexto, tratando documentação como infraestrutura de produto
- Instrumentar evals para precisão, tratamento de exceções, latência e custo
- Depois disso, observar os VPs durante um mês para identificar quem está com esse time e quem não está
- Após um mês, ter as conversas difíceis com VPs e diretores que precisam sair, substituindo-os pelo time que concluiu o sprint de coleta de informação e por talentos internos nativos de AI
- Isso garante uma liderança renovada
Realocação de P&D e operação organizacional
- Direcionar 50% de P&D para novos produtos puramente de AI
- Montar pods de 4 pessoas: integrar design, produto e engenharia em uma única unidade de trabalho, escrever código desde o primeiro dia, impor teto de pessoas, mas não de compute
- Reduzir o overhead de comunicação o mais próximo possível de zero
- Colocar os melhores PMs o máximo possível na linha de frente com clientes, focados em descoberta de produto pura, sem interferência do legado
- Os melhores engenheiros devem permanecer na organização central de engenharia, respondendo direto ao CTO, para garantir que a arquitetura central de engenharia da empresa evolua tão rápido quanto os PMs de ponta
- Se todos os melhores engenheiros forem colocados na borda do time de novos produtos, a stack técnica se balkaniza e cria anos de dívida técnica e organizacional
- Na era da AI, a descoberta de novos produtos não exige os melhores engenheiros — basta gente que saiba lançar rápido e aprender
- Como parte desse sprint, é essencial a capacidade de escalar rapidamente decisões controversas para destravar o andamento
- A liderança recém-reconfigurada deve dedicar uma parcela significativa do tempo (ao menos um dia inteiro por semana) exclusivamente a remover bloqueios de designers, PMs e engenheiros
Novo modelo de negócios
- No processo de remover bloqueios do time, ficará claro qual é o novo modelo de negócios
- Será preciso monetizar por token/uso, e não pelo modelo tradicional por assento
- O pricing por assento não vai desaparecer imediatamente, mas esse desafio precisa ser levado a sério
- Se agentes não conseguirem consumir o produto e pagar por ele de forma autônoma, ele ainda não está pronto
- O redutor de custo em AI mais evidente para o cliente é eficiência de trabalho, ou seja, redução de assentos — é aí que eles vão tentar economizar
- Em contrapartida, o novo crescimento se concentrará cada vez mais em tokens, consumo, automação, entregas e workflows conduzidos por máquinas
- Se você não está na trilha dos tokens, então não está no segmento de orçamento que mais cresce
- Completar o Caminho 1 significa se tornar uma empresa focada e em aceleração, com um novo time de liderança, vivendo um momento de refundação
Caminho 2: reconstruir para margem real acima de 40%
- Empresas de software passaram a última década falando bem de margem de fluxo de caixa livre, mas excluir SBC e tratar diluição como se não fosse custo para o acionista não é uma postura séria
- Para empresas incapazes de reacelerar o crescimento, a meta correta é atingir em 12–24 meses uma margem operacional real acima de 40–50%, incluindo SBC
- Um RIF de 10–20% não basta; as medidas necessárias incluem:
- Achatar camadas gerenciais, padronizar implementação, minimizar serviços customizados e abolir comitês
- Aumentar preços onde houver controle sobre workflow ou custo de migração
- Mover clientes de cauda longa para preços mínimos mais altos ou aceitar churn
- Reconhecer toda ação emitida como uma transferência de acionistas para funcionários
Mudança na forma da empresa via AI
- A AI precisa mudar a forma da empresa, e a estrutura de custos também precisa mudar junto
- É necessário um esforço semelhante ao do Caminho 1 — o objetivo é diferente, mas em 12 meses a empresa deve mirar ser AI-native
- Desde o primeiro dia, é preciso desenhar como a organização será em 12 meses: menor, porém com pessoas mais motivadas e produtivas
- Paradoxalmente, a primeira coisa a fazer é aumentar agressivamente o orçamento de gasto com tokens por engenheiro
- US$ 1.000 por mês por engenheiro não é exagero; está mais próximo do mínimo necessário para entrar no jogo
- Se um engenheiro não está gerando custo real com tokens, então ele não está pressionando forte o suficiente
- O teto de produção individual de cada engenheiro está subindo muito mais rápido do que a maioria das organizações consegue aproveitar
- Os melhores operadores já relatam que engenheiros de ponta estão gerenciando 20–30 agentes ao mesmo tempo, com ganhos de produtividade de dezenas de vezes
- Seja 20x um caso extremo ou de fronteira, a implicação organizacional é a mesma: empresas em formato de comitê de 10 pessoas vão perder em velocidade para empresas em formato de esquadrão de 4
RIF em grande escala e reavaliação das defesas
- É preciso se preparar para um RIF de porte significativo
- Se a maioria dos ICs for demitida enquanto a estrutura de diretores e VPs permanece igual, a empresa ficará em situação pior do que no ponto de partida
- Diferentemente do Caminho 1, o objetivo não é construir um novo negócio, mas refundar a empresa sobre novos valores de desempenho e mentalidade de acionista, com o banco de líderes adequado
- O time precisa ser honesto sobre onde o moat existente está enfraquecendo:
- Na maioria dos casos, dados por si só não bastam
- Reproduzir integrações está ficando cada vez mais fácil
- À medida que agentes conseguem se mover com mais facilidade entre sistemas, o valor da vantagem em workflow/UI diminui, e a migração também fica mais fácil
- Concorrentes vão começar a atacar não só as bordas, mas os módulos centrais uns dos outros — é esperada pressão de preços no negócio principal, então é preciso focar nas forças que sustentam poder de precificação e retenção de clientes
A lição da Broadcom: a forma forte é possível
- Existe um exemplo de forma forte no mercado público antes da era da AI: Avago/Broadcom sob Hock Tan
- É um modelo duro e não um blueprint cultural para todo fundador, mas mostra que disciplina radical de custos, simplificação de produto e realização de preços são possíveis
- O Caminho 2 pode soar derrotista, mas nem toda empresa de software tem direito ao Caminho 1; e, se não tem esse direito, então o Caminho 2 é a única rota de criação de valor
A pergunta central: em qual caminho estamos?
- A pergunta que deve estar na primeira página de todo material de conselho: em qual caminho estamos?
- +10 p.p. de crescimento de receita com novos produtos de AI? Ou margem operacional real acima de 40%, incluindo SBC?
- Investidores também precisam fazer essa mesma pergunta com mais intensidade do que hoje
- Onde está o motor de produto em AI capaz de mudar a curva?
- Onde está o redesenho de P&D em torno de times pequenos, intensivos em tokens e próximos do cliente?
- Onde está o plano para construir uma camada de interação dupla entre humanos e agentes?
- Onde está o roadmap explícito para margem real acima de 40–50%?
- Onde está o plano para reduzir a diluição em relação à receita?
- Se a resposta for “um pouco dos dois” ou “estamos avaliando opções”, o mercado continuará pressionando
- Crescer 10 ou lucrar 40 — é preciso construir a próxima onda de produtos ou construir uma máquina de caixa, e não existe faixa do meio
6 comentários
Dá a sensação de ser um texto moldado por um viés determinístico após uma longa conversa com um LLM. É tudo ou nada. Não existe meio-termo. O X morreu. Esse tipo de coisa....
Parece que, no fim das contas, textos moderados dizendo que um pouco de tudo é bom não fazem muito sucesso, desde antigamente kkk
Talvez nunca tenha havido tantas conversas assim desde o começo, mas agora ficou muito mais fácil acabar sem ter com quem conversar e ficar preso numa câmara de eco que te afaga com palavras plausíveis, seja o que for que você diga. Eu achava que as redes sociais seriam a câmara de eco mais forte, mas…
Concordo.
Olhei só o conteúdo e pensei: foi a a16z que escreveu isso? Mas era mesmo.
Isso realmente faz sentido para organizações onde até o desenvolvimento ainda é feito num estilo legado.
Acaba-se gastando muitos recursos no processo de trabalho pessoa a pessoa,
e era exatamente uma situação em que eu sentia de forma urgente a necessidade de um processo de trabalho realmente centrado em IA.
O conteúdo todo foi de grande ajuda para mim.