AI-First

Se Customer Success já era importante no SaaS, em AI First ele ficou ainda mais estratégico. Em AI First, o First Success vira o ponto de partida da expansão. Porque o primeiro sucesso não deveria ser apenas uma entrega inicial. Ele deveria abrir caminho para novos agentes, novos workflows, novas automações e novas camadas de […]

Se AI First é sobre dados, então GTM também precisa ser sobre dados. Durante muito tempo, startups trataram geração de leads como uma mistura de lista, intuição, networking e volume. Definiam um ICP, compravam uma base, criavam uma cadência e começavam a disparar mensagens. Funcionava até certo ponto. Mas, na era AI First, isso parece

PMF sempre foi difícil de medir. Mas em AI First, ficou ainda mais complexo – agora existem muitos falsos positivos. De um lado, existe FOMO. Clientes querem comprar AI. Boards estão cobrando. Executivos querem testar. Times querem dizer que estão usando. Isso gera reuniões, pilotos, contratos e até crescimento de receita. Mas nem todo crescimento

Na era do SaaS, o cliente comprava um produto. Na era AI First, muitas vezes ele compra uma promessa de produto. E isso muda profundamente o papel do founder. No SaaS tradicional, o produto já vinha relativamente pronto. O cliente avaliava: – funcionalidades– preço– implementação– suporte– roadmap Na AI First, o produto ainda está sendo

A aquisição da Stainless pela Anthropic é mais um sinal importante para startups AI First. A batalha não será apenas por modelos melhores. Será também por densidade de conectividade. AI First companies vão precisar ser primorosas em APIs. N!ao é mais só uma funcionalidade ou 1 dos 6 sistemas da camada de regras de negócio.

Estamos todos enfrentando dois medos ao mesmo tempo. O primeiro: “E se a plataforma fizer isso?” O segundo: “E se o cliente fizer isso sozinho?” Esses dois medos são reais. Mas não são novos. Quando a nuvem nasceu, muita gente achava que AWS, Google Cloud e Azure iriam capturar tudo. Quando os smartphones nasceram, muita

Uma das perguntas que mais recebo sobre AI First é: “Onde devo procurar quais problemas resolver?” Minha resposta está ficando cada vez mais simples: Job descriptions. A descrição de uma vaga é uma das formas mais eficientes de descobrir oportunidades AI-First. Porque ela já explicita o problema, o workflow, o resultado esperado, as ferramentas usadas,

Na era do SaaS, o custo marginal de servir um novo cliente tendia a zero. Na era da AI, o custo marginal voltou. E ele tem nome: custo de inferência. Toda vez que um modelo responde, analisa, resume, decide, executa, gera conteúdo e opera um workflow; existe um custo computacional real acontecendo. O Marcelo Hideo

Durante décadas, a maior parte dos softwares foi construída sobre três funções fundamentais: Interface, Regras de negócio e Dados e infraestrutura AI não eliminou essas camadas, mas começou a reorganizar profundamente a relação entre elas. Na interface, a mudança foi radical. Passamos décadas desenhando menus, dashboards, formulários e fluxos de navegação. Agora, a interface está

Na era do SaaS, o custo marginal de servir um novo cliente tendia a zero. Na era da AI, o custo marginal voltou. E ele tem nome: custo de inferência.