Por décadas, treinamos founders para empurrar clientes para o produto padrão.
Mas AI vai quebrar esse paradigma.
Porque reduz drasticamente o custo de customizar algumas camadas do software.
E isso nos obriga a fazer uma pergunta diferente: “Em qual camada devemos customizar?”
Gosto de pensar que toda customização pertence a uma de cinco camadas.
A primeira é a interface. Como o usuário interage com o sistema: WhatsApp, Slack, dashboard, email, voz.
A segunda é o contexto. Os dados, documentos, políticas, histórico e conhecimento que alimentam a AI.
A terceira é o workflow. O jeito que o trabalho acontece, as aprovações, exceções e handoffs.
A quarta é a decisão. Como crédito é aprovado, fraude é identificada, preços são definidos ou recomendações são feitas.
E a quinta é o outcome. O resultado final que o cliente realmente compra: vender mais, cobrar melhor, contratar mais rápido, reduzir custos ou aumentar produtividade.
Historicamente, customizar workflow e decisão era extremamente caro. Por isso o mercado convergiu para produtos padronizados.
Mas AI reduziu radicalmente o custo de adaptar contexto, workflow e até decisões específicas para cada cliente.
Só que existe um segundo eixo: o economics da customização.
Porque customização nunca foi um problema tecnológico, sempre foi um problema econômico.
Toda customização deveria responder cinco perguntas.
Primeira: quanto valor ela captura? Quanto o cliente está disposto a pagar por ela?
Segunda: qual o custo de inferência? Quanto custa operar essa experiência todos os dias?
Terceira: qual o custo total de propriedade? Quanto código, manutenção e complexidade adicional estamos criando?
Quarta: quanto trabalho humano continua necessário? Quantos FDEs, onboarding specialists, consultores ou operadores permanecem no loop?
E quinta: o que estamos aprendendo? Essa customização melhora a plataforma ou cria uma bifurcação permanente do produto?
Essa última pergunta é muito importante.
Porque existem customizações que aumentam receita e fortalecem o produto.
E existem customizações que aumentam receita enquanto silenciosamente destroem a plataforma.
Por isso acredito que AI não está eliminando o trade-off entre software e serviços.
Ela está deslocando esse trade-off.
O que antes era impossível passa a ser viável.
O que antes destruía margem pode passar a criar valor.
Mas a pergunta fundamental continua a mesma:
Essa customização gera mais valor econômico do que consome?
O SaaS ensinou uma geração inteira de founders a fugir da customização.
AI talvez esteja ensinando a próxima geração a escolher cuidadosamente onde customizar.
A lógica fazia sentido.
Customização gerava código específico.
Código específico gerava complexidade.
Complexidade gerava custo.
Custo destruía margem e escalabilidade.
Por décadas, treinamos founders para empurrar clientes para o produto padrão.
Mas AI vai quebrar esse paradigma.
Porque reduz drasticamente o custo de customizar algumas camadas do software.
E isso nos obriga a fazer uma pergunta diferente: “Em qual camada devemos customizar?”
Gosto de pensar que toda customização pertence a uma de cinco camadas.
A primeira é a interface. Como o usuário interage com o sistema: WhatsApp, Slack, dashboard, email, voz.
A segunda é o contexto. Os dados, documentos, políticas, histórico e conhecimento que alimentam a AI.
A terceira é o workflow. O jeito que o trabalho acontece, as aprovações, exceções e handoffs.
A quarta é a decisão. Como crédito é aprovado, fraude é identificada, preços são definidos ou recomendações são feitas.
E a quinta é o outcome. O resultado final que o cliente realmente compra: vender mais, cobrar melhor, contratar mais rápido, reduzir custos ou aumentar produtividade.
Historicamente, customizar workflow e decisão era extremamente caro. Por isso o mercado convergiu para produtos padronizados.
Mas AI reduziu radicalmente o custo de adaptar contexto, workflow e até decisões específicas para cada cliente.
Só que existe um segundo eixo: o economics da customização.
Porque customização nunca foi um problema tecnológico, sempre foi um problema econômico.
Toda customização deveria responder cinco perguntas.
Primeira: quanto valor ela captura? Quanto o cliente está disposto a pagar por ela?
Segunda: qual o custo de inferência? Quanto custa operar essa experiência todos os dias?
Terceira: qual o custo total de propriedade? Quanto código, manutenção e complexidade adicional estamos criando?
Quarta: quanto trabalho humano continua necessário? Quantos FDEs, onboarding specialists, consultores ou operadores permanecem no loop?
E quinta: o que estamos aprendendo? Essa customização melhora a plataforma ou cria uma bifurcação permanente do produto?
Essa última pergunta é muito importante.
Porque existem customizações que aumentam receita e fortalecem o produto.
E existem customizações que aumentam receita enquanto silenciosamente destroem a plataforma.
Por isso acredito que AI não está eliminando o trade-off entre software e serviços.
Ela está deslocando esse trade-off.
O que antes era impossível passa a ser viável.
O que antes destruía margem pode passar a criar valor.
Mas a pergunta fundamental continua a mesma:
Essa customização gera mais valor econômico do que consome?
O SaaS ensinou uma geração inteira de founders a fugir da customização.
AI talvez esteja ensinando a próxima geração a escolher cuidadosamente onde customizar.