- A Palantir foi recentemente incluída no S&P 500
- No início, a Palantir foi erroneamente avaliada como uma “empresa de consultoria”. Muitos engenheiros trabalhavam junto aos clientes e entendiam profundamente seus problemas de negócio
- Os engenheiros da Palantir são chamados de Forward Deployed Engineers e entendem profundamente o trabalho, o modelo de negócios e os pontos de dor dos clientes, aprimorando e expandindo o produto de acordo com suas necessidades
- Essa abordagem orientada a serviços funcionou como uma vantagem competitiva para a Palantir, permitindo desenvolver soluções sob medida para clientes e transformá-las em plataforma
- Um dos conceitos centrais da Palantir é a Ontology (ontologia), que estrutura os dados de forma sistemática para resolver problemas de negócio complexos
- Ontology: uma abordagem única que mapeia os dados e processos do cliente e os codifica na solução
Mudança no modelo de negócios centrado em serviços
- Com a adoção recente dos modelos de linguagem de IA (LLMs), empresas de serviços tradicionais estão se transformando em modelos de negócio mais atraentes
- A IA pode automatizar tarefas complexas baseadas em linguagem e pode ter capacidade de detecção de erros melhor que a humana
- Modelos de negócio híbridos, que combinam serviço e produto, estão aumentando, permitindo resolver problemas reais dos clientes e capturar mais valor
- Uso de tecnologia para gerar alavancagem operacional de duas formas:
- Criar uma proposta de valor única com serviço mais rápido, mais barato e de melhor qualidade do que fornecedores existentes
- Remover mão de obra do custo, mudar a estrutura de margens e facilitar a escala em relação aos concorrentes
- A IA pode melhorar significativamente a eficiência operacional em muitos setores tradicionais de serviços, com potencial para mais que dobrar a produtividade
Características e oportunidades das empresas de serviços de IA
- Empresas de serviços de IA adotam o modelo "Service-as-Software", e startups em rápido crescimento já estão usando essa abordagem
- Quando só o desempenho do modelo não é suficiente, vendem soluções que auxiliam o usuário, como Copilot, por exemplo: a IA de contabilidade técnica da Numeric
- Como é difícil automatizar processos complexos apenas com IA, uma abordagem que combina tecnologia e expertise humana é essencial
- Desafios e oportunidades do modelo de serviços de IA
- Risco 1: como qualquer um pode usar modelos, concorrentes podem surgir rapidamente e tomar clientes existentes
- Risco 2: com a melhora de desempenho de novos modelos de IA, parte das funções de produtos existentes pode se tornar redundante
- Ainda assim, a automação completa de processos complexos é difícil. Uma abordagem que combine tecnologia e expertise humana é essencial
- Como operam as empresas de serviços de IA
- Proposta de valor diferenciada: oferecer um serviço mais rápido, mais barato e de maior qualidade do que os prestadores tradicionais
- Melhoria da unit economics: reduzir a força de trabalho, que representa grande parte dos custos, melhorando a escalabilidade do negócio e a estrutura de margens
- Exemplo: a Loop redesenhou todo o workflow e maximizou a eficiência ao automatizar auditoria e pagamento de frete
- Do ponto de vista do cliente, é possível terceirizar todas as funções com uma solução integrada de IA, sem precisar gerenciar vários fornecedores e softwares
- Quatro princípios centrais para empresas de serviços de IA bem-sucedidas
- Mapear toda a ontologia do negócio para definir prioridades de foco em P&D
- Foco em métricas
- Combinar crescimento orgânico e fusões e aquisições
- Montar a equipe certa
Princípios de empresas de serviços de IA bem-sucedidas
1. Mapear toda a ontologia do negócio para definir prioridades de P&D
- Conceito de ontologia: a Palantir define, por meio da ontologia do negócio, a estrutura de dados e os workflows que sustentam todas as operações da empresa
- A ontologia é composta por dados, lógica e ações e funciona como um mapa de processos de negócio (BPM)
- Exemplo: no setor aéreo, define objetos como aviões, voos, companhias aéreas, aeroportos e atrasos, além das relações entre eles
- Importância da ontologia:
- A ontologia é essencial para mapear os workflows do cliente em software, especialmente em empresas de serviços centradas em tecnologia
- A combinação entre tecnologia e operação permite entender a relação tripla entre cliente, funcionário e sistema de software, viabilizando automação e otimização
- A Palantir valorizou a ontologia desde o início, conquistando assim uma posição de liderança em integração de dados e soluções de IA
- Integração de dados e automação:
- Na maioria das organizações, os dados estão dispersos em vários formatos e lugares
- Ao construir primeiro a ontologia, é possível realizar integração de dados e automação de forma eficaz com base nessa estrutura
- Caso da Reserv:
- A Reserv entende profundamente o workflow dos reguladores de sinistros e distingue com precisão o que deve desenvolver internamente e o que deve licenciar
- Com isso, conseguiu fechar rapidamente contratos com grandes clientes e escalar
- Benefícios práticos da ontologia:
- Produtos SaaS têm como objetivo mapear o workflow do cliente em software
- Empresas de serviços centradas em tecnologia precisam criar uma ontologia que inclua as relações entre clientes, funcionários e sistemas de software
- Isso cria um ciclo positivo de feedback em que software e pessoas colaboram
- Vantagens do mapeamento de ontologia:
- O trabalho inicial de ontologia tem papel importante na definição da visão, no estabelecimento de metas e no alinhamento da equipe
- Também cria oportunidades para que investidores e conselheiros forneçam feedback prático
- Se a direção correta não for escolhida, decisões erradas podem gerar custos elevados
2. Foco em métricas
- Ontologia e métricas:
- Depois de construir a ontologia, fica mais fácil identificar os indicadores-chave do negócio (KPIs)
- No setor de SaaS, há muitos indicadores padronizados, que podem ser monitorados com facilidade por ferramentas de análise operacional
- Empresas SaaS podem ser menos rigorosas com métricas operacionais por causa das margens altas. Mas negócios centrados em serviços não têm esse luxo
- Importância das métricas no negócio de serviços:
- Empresas de serviços têm uma criação de valor mais complexa e mais difícil de medir do que empresas centradas em produto
- Como é difícil encontrar métricas comuns entre diferentes setores, deixar de escolher as métricas certas pode levar a problemas de P&L
- Exemplo: em uma empresa de gestão de ativos, o indicador básico é o volume de ativos sob gestão, mas a ontologia permite conectar satisfação de longo prazo do cliente, desempenho de portfólio e eficiência de atendimento para definir métricas mais robustas
- Análise de métricas baseada em ontologia:
- A análise da ontologia pode revelar pontos de alavancagem inesperados
- Exemplo: em suporte ao cliente, a precisão na classificação do problema pode ser mais importante do que a velocidade da primeira resposta
- A Reserv automatiza parte do processo de sinistros e analisa o impacto não apenas na velocidade de processamento, mas também na satisfação do cliente e no fluxo de caixa
- Importância das métricas:
- O núcleo de um negócio de serviços centrado em tecnologia é melhorar margens e qualidade do serviço por meio da colaboração entre pessoas e software
- As métricas não devem apenas aparecer em relatórios trimestrais, mas se tornar o foco de toda a empresa
- Empresas de serviços bem-sucedidas não apenas medem métricas; elas usam essas métricas para orientar decisões, prioridades de investimento e alinhamento das equipes
- Todos os funcionários entendem suas métricas principais e seu papel em melhorá-las
3. Combinar crescimento orgânico e fusões e aquisições (M&A)
- Problemas do M&A no passado:
- Na década de 2010, muitos investidores de venture capital tendiam a evitar fusões e aquisições (M&A)
- Muitas vezes, o M&A era usado como remendo para resolver falhas de produto ou problemas de vendas, sem atacar o problema fundamental da falta de product-market fit
- Mudança nas empresas modernas de serviços de tecnologia:
- Hoje, empresas de serviços de tecnologia usam M&A de forma estratégica para resolver o problema de "cold start" na entrada inicial no mercado
- Isso é especialmente eficaz em mercados altamente regulados ou setores com alto custo de troca, onde adquirir uma empresa existente pode ser vantajoso
- O M&A pode reduzir a carga de contratação e vendas, permitindo foco em melhoria de margens baseada em tecnologia
- Vantagens do M&A:
- Quando bem executado, o M&A pode ser um catalisador de crescimento
- Por exemplo, uma empresa de serviços tradicional com margem de 15% pode ser avaliada em cerca de 6-8x o fluxo de caixa. Já uma empresa de serviços de IA bem construída pode ter margem de 60% e potencial de ser avaliada com múltiplos mais altos
- Ao integrar a empresa adquirida, a estrutura econômica da receita existente pode melhorar e a velocidade de crescimento pode reacelerar
- Uma empresa de IA pode adquirir um concorrente por 1x a receita e, com isso, transformar um investimento de $100M em $60M de fluxo de caixa e $600M em valor de equity
- Nova estratégia de M&A:
- Essa abordagem é diferente do M&A tradicional, e fusões e aquisições combinadas com tecnologia podem abrir uma nova fase de crescimento para a indústria americana
- De fora, pode parecer que o venture capital (VC) está seguindo a estratégia de private equity (PE), mas na prática trata-se de uma estratégia de crescimento baseada em tecnologia
- Quando a tecnologia pode melhorar muito a produtividade dos workflows de serviço, o M&A se torna uma forma clara de criar grande valor rapidamente
- Pontos a considerar na estratégia de M&A:
- M&A não é adequado para todas as empresas. Em especial, pode não ser ideal quando a aquisição de clientes é fácil ou a integração é complexa
- Construir a ontologia ajuda a analisar esses trade-offs e a decidir o tamanho adequado da primeira aquisição, bem como se a aquisição deve ocorrer no mesmo setor ou em um setor adjacente
- Embora existam preocupações com fracassos do passado, o novo paradigma de M&A abre uma nova estratégia com ROI previsível e elevado
4. Montar a equipe certa
- Características de empresas SaaS bem-sucedidas:
- Têm uma cultura técnica forte e capacidade de engenharia para permitir desenvolvimento iterativo rápido
- À medida que o software se espalha para mercados cada vez mais segmentados, torna-se importante ter expertise de domínio e entender a linguagem do cliente
- Por isso, constroem conselhos consultivos fortes do setor ou, às vezes, contratam especialistas da indústria com pouca experiência técnica
- Mudança na composição de equipes em serviços centrados em tecnologia:
- Para construir um negócio bem-sucedido, são necessários talentos de tecnologia e operações com alto IQ e EQ
- É preciso combinar uma cultura de inovação em rápida mudança com uma abordagem orientada a processos e centrada no cliente
- Talentos técnicos e operacionais devem colaborar, aprender uns com os outros e construir confiança mútua
- Profissionais de tecnologia, além de habilidade em IA e desenvolvimento de software, precisam ter curiosidade e respeito pelos detalhes da operação de serviços
- Especialistas operacionais precisam estar prontos para adotar novas tecnologias e repensar processos existentes
- Caso da Palantir: Forward Deployed Engineers:
- A Palantir opera com equipes de Forward Deployed Engineers que colaboram diretamente com clientes para configurar a plataforma conforme suas necessidades
- Na época, era comum que as principais empresas de tecnologia do Vale do Silício deixassem a interação com clientes a cargo das equipes de vendas e customer success
- Mas a Palantir contratou pessoas com habilidades técnicas, operacionais e de comunicação ao mesmo tempo, tornando possível responder diretamente às necessidades do cliente
- Essa estratégia de contratação é essencial em empresas de serviços centradas em tecnologia, e muitos ex-funcionários da Palantir atuam como fundadores e primeiros funcionários de startups de serviços de tecnologia
- Elementos centrais para montar a equipe certa:
- É preciso criar uma cultura que valorize ao mesmo tempo inovação tecnológica e excelência em serviços
- Se a empresa pretende seguir uma estratégia de M&A, também serão necessários talentos com experiência e sabedoria do mundo de private equity (PE)
- Com isso, será possível não apenas replicar serviços existentes com mais eficiência, mas também transformar todo o setor
Perspectivas futuras da revolução dos serviços de IA
- Incerteza sobre o avanço da IA:
- É difícil prever até onde irá o rápido avanço da tecnologia de IA
- A suposição de que AGI (Artificial General Intelligence) resolverá todos os problemas não é realista. Mesmo que a AGI se torne realidade, os resultados podem ser extremamente positivos ou negativos
- Já é possível criar valor suficiente com a IA atual:
- Mesmo que o avanço da IA pare no nível atual, ainda assim seria possível tornar radicalmente mais eficientes cerca de $2 trilhões em salários no setor de serviços
- Isso pode levar a crescimento do PIB, um mercado de trabalho mais eficiente e aumentos de produtividade de duas ou três vezes
- À medida que tarefas repetitivas e simples forem automatizadas, trabalhadores poderão exercer suas habilidades reais ou aprender novas competências
- A onda de serviços de IA ainda está no começo:
- A atual onda de serviços de IA ainda está em estágio inicial, e seu potencial e impacto ainda não foram totalmente revelados
- Na onda inicial de SaaS, o artigo Smart Enterprise apresentou um framework de transformação industrial centrado em plataformas, e isso hoje já se generalizou
- À medida que a onda de serviços de tecnologia ganha força, o mapeamento de ontologia e outras estratégias se tornam bases conceituais importantes
- Perspectivas e objetivos para o futuro:
- Para tornar essa inovação realidade, serão necessários liderança excepcional, equipes excelentes e esforço constante
- O caso de sucesso da Palantir serve de inspiração, e espera-se que mais empresas geracionais surjam a partir dessa onda de produtividade
6 comentários
Procurei muitos textos sobre a Palantir, e eles sempre defendem que, por meio da ontologia, existe algum passo além, mas na prática nunca ficou claro para mim o que exatamente há a mais.
Parece que internamente eles têm mais gente muito boa em ciência de dados, mas não entendo muito bem o produto em si.
Se olhar para o viral de contratação de FDE, isso é paranoia exagerada?
SI de alto nível
Acho que é isso que a transformação digital realmente é.
Sempre leio com atenção quando sai algum texto sobre a Palantir, mas o modelo de negócios ainda não ficou muito claro para mim buá buá
Reflexão sobre a Palantir