Especialistas apontam como fazer startup de IA crescer bem

Tech Desk

Especialistas destacam a importância de aprendizado contínuo e estratégias eficazes para o crescimento sustentável de startups de IA.

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Startups de inteligência artificial que disparam em receita nos primeiros meses e desmoronam logo depois estão se tornando cada vez mais comuns, e o problema, segundo especialistas ouvidos no TechCrunch Disrupt, começa quando fundadores confundem vendas iniciais rápidas com prontidão para escalar o negócio.

Qual é o segredo para o crescimento rápido de startups segundo especialistas em tecnologia?

Para Luke Arno, Ben Broca e Tomasz Tunguz, o verdadeiro motor do crescimento rápido e sustentável está em entender profundamente o cliente e repetir, quase como um roteiro, as táticas que funcionam, em vez de comemorar qualquer venda a qualquer custo.

Luke Arno, go-to-market lead da Lovable, disse que a etapa mais importante para quem está começando é transformar cada interação em aprendizado sobre o mercado. “O mais crítico para fundadores ou empresas em estágio inicial é desenvolver densidade de aprendizado ou reconhecimento de padrões para onde estão seus clientes”, afirmou. A recomendação é usar os primeiros 90 dias após o lançamento comercial para testar canais, mensagens e ofertas, observando quais se repetem com sucesso.

O executivo alerta que faturar cedo não é sinônimo de ter um modelo pronto para escalar. “Se eu trago 10 novos clientes de 10 maneiras diferentes para resolver 10 problemas diferentes, trouxe receita, mas não tenho como escalar o go-to-market. Se trago três clientes com uma mesma tática para resolver um problema similar, aí tenho alta confiança para escalar”, disse.

Ben Broca, da plataforma de IA Polsia, reforçou que, em um cenário em que produtos podem ser copiados com facilidade, o diferencial está menos na tecnologia em si e mais na capacidade de descobrir, rapidamente, um encaixe claro entre produto e mercado — o chamado product-market fit. Essa descoberta, segundo ele, passa por iterar rápido, escutar clientes o tempo todo e testar formatos de oferta e aquisição que possam ser repetidos para públicos parecidos.

Do lado dos investidores, o sócio da Theory Ventures Tomasz Tunguz destacou que a pressão por velocidade nunca foi tão grande, impulsionada pelo volume de capital disponível no ecossistema de startups. Seed rounds hoje podem ir de US$ 5 milhões a US$ 500 milhões, o que eleva a cobrança por resultados rápidos. “As expectativas para velocidade geral de execução são absolutamente tremendas”, afirmou. Mesmo assim, Tunguz lembra que casos como o da Lovable ainda são exceção.

Entenda o contexto

A Lovable, que constrói aplicativos de IA, virou referência de hiperaceleração: é avaliada em mais de US$ 13 bilhões, tem receita anual recorrente (ARR) acima de US$ 600 milhões e já levantou mais de US$ 700 milhões em financiamento. Números assim alimentam a ansiedade de fundadores que se sentem obrigados a repetir a mesma trajetória em pouquíssimo tempo.

Os especialistas ponderam que, embora o capital abundante e a infraestrutura de IA permitam saltos de crescimento raros até pouco tempo atrás, essa corrida também está produzindo startups que atingem ARR elevado em meses e quebram logo depois por falta de base. O ponto cego costuma estar justamente na escalabilidade do modelo comercial: cada venda exige um esforço novo, voltado para um problema diferente, o que impede a construção de um processo.

Para evitar esse ciclo, Arno defende que a startup só comece a montar uma equipe de vendas mais robusta quando tiver clareza sobre o tipo de cliente que mais se beneficia do produto e sobre o canal que traz esses clientes de forma previsível. Antes disso, o foco deve ser quase artesanal: fundadores vendendo diretamente, registrando cada etapa e identificando padrões comuns.

Por que as vendas iniciais não são o foco principal para o crescimento rápido de startups?

As vendas iniciais não são o foco principal porque, isoladamente, elas não provam que o negócio é escalável; o que importa é se essas vendas podem ser repetidas com a mesma tática para clientes com dores semelhantes.

No palco do TechCrunch Disrupt, Arno foi categórico ao separar “receita” de “ajuste produto-mercado”. Uma startup pode somar contratos altos logo no começo, mas se cada cliente chega por um caminho diferente, com necessidades específicas e preço negociado caso a caso, o time ainda não tem um playbook que possa ser replicado em escala. Nessa condição, contratar um grande time de vendas tende a inflar custos e acelerar o fracasso, não o sucesso.

Na era da IA, em que produtos são clonados rapidamente, o risco aumenta: a empresa pode até atrair curiosos no auge do hype, mas, passado o entusiasmo inicial, só permanece quem vê valor claro e contínuo. Para os especialistas, o crescimento rápido que interessa é aquele sustentado por um padrão: um perfil de cliente bem definido, um problema recorrente e um conjunto de passos comerciais que funcione de forma previsível.

Ben Broca resumiu essa lógica ao destacar a importância do relacionamento constante com a base. “Construir comunidade é muito importante e estar próximo dos clientes é muito importante. A regra geral é sempre estar falando com os clientes”, disse. Ele cita desde e-mails frequentes e eventos até conversas diretas com usuários como formas de manter esse ciclo de aprendizado vivo.

Na prática, o recado para fundadores e investidores é que métricas como ARR e número bruto de clientes, especialmente nos primeiros meses, precisam ser lidas com cautela. Mais do que o gráfico de crescimento, o que vai determinar a sobrevivência das startups de IA nos próximos anos é a capacidade de aprender rápido com o cliente, transformar esse aprendizado em processo e resistir à tentação de acelerar antes da hora.

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