Imagine isto: você está sentado em uma sala de conferências, a meio caminho do fornecedor. A demonstração parece sólida e o preço cabe bem no orçamento. O cronograma também parece razoável. Todos acenam com a cabeça.
Você está literalmente a poucos minutos do consentimento.
Então alguém da sua equipe financeira entra. Ele vê o baralho e franze a testa. Poucos minutos depois, eles enviam uma mensagem para você no Slack: “Na verdade, fiz uma versão disso na semana passada. Levei 2 horas no Cursor. Quer dar uma olhada?”
Espere… o quê?
Essa pessoa não codifica. Você tem certeza de que eles nunca escreveram uma linha de JavaScript em suas vidas. Mas aqui estão eles, mostrando um protótipo funcional em seu laptop rodando… praticamente exatamente o que o fornecedor ofereceu. Claro, tem arestas, mas funciona. E não custou seis dígitos. Apenas duas horas do seu tempo.
De repente, as suposições que você fez – sobre como o software é desenvolvido, quem o fabrica e como as decisões são tomadas em torno dele – começam a desmoronar.
Moldura antiga
Durante décadas, todas as empresas em crescimento fizeram a mesma pergunta: Devemos construir isso nós mesmos ou devemos comprar?
E durante décadas, a resposta foi bastante simples: Construa se for o núcleo do seu negócio; compre se não.
A lógica fazia sentido, porque construir era caro e significava emprestar tempo de engenheiros sobrecarregados, redigindo especificações, planejando sprints, gerenciando infraestrutura e preparando-se para uma longa fila de manutenção. A compra foi mais rápida. Mais seguro. Você pagou por suporte e tranquilidade.
Mas algo fundamental mudou: a inteligência artificial tornou a construção acessível a todos. O que costumava levar semanas agora leva horas, e o que antes exigia fluência em uma linguagem de programação agora exige fluência em inglês simples.
Quando o custo e a complexidade da construção diminuem drasticamente, a antiga estrutura vai junto. Não é mais construir versus comprar. É algo mais estranho para o qual ainda não encontramos as palavras certas.
Quando o mercado não sabe o que você precisa (ainda)
Minha empresa nunca planejou construir tantas ferramentas que usamos. Simplesmente tivemos que construir porque as coisas de que precisávamos não existiam. E, através desse processo, desenvolvemos uma compreensão instintiva do que realmente queremos, do que é útil e do que pode ou não fazer. Não o que os fornecedores nos disseram que precisávamos ou o que os relatórios dos analistas disseram que deveríamos querer, mas o que realmente mudou o nosso negócio.
Identificamos quais problemas valem a pena ser resolvidos e quais não valem, onde a inteligência artificial criou uma vantagem real e onde é apenas ruído. E só então, quando tivemos aquela clareza conquistada com tanto esforço, é que começamos a comprar.
A essa altura, sabíamos exatamente o que procurávamos e conseguíamos distinguir conteúdo de marketing em cerca de cinco minutos. Fizemos perguntas que deixaram os vendedores nervosos porque já havíamos construído uma versão rudimentar do que eles estavam vendendo.
Quando qualquer um pode construir em minutos
Na semana passada, alguém da nossa equipe CX percebeu feedback de usuários sobre um bug no Slack. Apenas uma pequena reclamação de um cliente, nada grave. Em outra empresa isso teria gerado um pedido de suporte e eles teriam esperado que outra pessoa resolvesse, mas isso não aconteceu aqui. Eles abriram o Cursor, descreveram a mudança e deixaram a inteligência artificial escrever a correção. Eles então enviaram uma solicitação pull que a engenharia revisou e fundiu.
Apenas 15 minutos depois que a reclamação apareceu no Slack, a correção estava em produção.
A pessoa que fez isso não é nem um pouco especialista em tecnologia. Duvido que eles saibam a diferença entre Python e JavaScript, mas resolveram o problema mesmo assim.
E esse é o ponto.
A IA se tornou tão boa na execução de códigos relativamente simples que pode lidar com 80% dos problemas que costumavam exigir uma reunião de planejamento de sprint e duas semanas de engenharia. Isso confunde a linha entre técnico e não técnico. O trabalho que costumava ser o gargalo da engenharia agora é feito pelas pessoas mais próximas do problema.
Isto é exatamente o que está acontecendo nas empresas que estão realmente prestando atenção.
A inversão que está acontecendo
É aqui que tudo se torna fascinante para os líderes financeiros, porque a IA efetivamente virou de cabeça para baixo toda a lógica estratégica da decisão de construir versus comprar.
O modelo antigo era mais ou menos assim:
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Defina a necessidade.
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Decida se você quer construir ou comprar.
Mas definir a necessidade demorava uma eternidade e exigia profundo conhecimento técnico ou você gastaria dinheiro passando por implementações de fornecedores com base em tentativa e erro. Você verificaria inúmeras demonstrações, tentando imaginar se isso realmente resolveu o seu problema. Em seguida, você negociaria, implementaria, moveria todos os seus dados e fluxos de trabalho para a nova ferramenta e descobriria seis meses e seis dígitos depois se estava (ou não) certo.
Agora toda a série gira:
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Crie algo leve com IA.
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Use-o para descobrir o que você realmente precisa.
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Em seguida, decida se deseja comprar (e saberá exatamente por quê).
Essa abordagem permite realizar experimentos controlados. Descubra se o problema é importante. Você descobre quais recursos agregam valor e quais ficam bem em demonstrações. Então você vai às compras Em vez de deixar que algum fornecedor externo lhe diga o que você precisa, você precisa descobrir se tem alguma necessidade.
Pense em quantos softwares você comprou e que, em retrospecto, resolveram problemas que você realmente não tinha. Quantas vezes você já passou três meses em uma implementação e pensou: “Espere, isso está realmente nos ajudando ou estamos apenas tentando justificar o que gastamos?”
Agora, quando você compra, a pergunta é: “Isso resolve o problema melhor do que aquilo que já provamos que podemos construir?”
Essa reformulação muda toda a conversa. Agora você atende ligações de fornecedores informado. Você faz perguntas mais difíceis e negocia a partir de uma posição de força. Mais importante ainda, você evita o erro mais caro em software empresarial, que é resolver um problema que você realmente nunca teve.
Uma armadilha que você precisa evitar
À medida que esta nova capacidade surge, observo as empresas correrem na direção errada. Eles sabem que devem ser a IA original, então vão às compras. Eles estão procurando ferramentas baseadas em IA, preenchendo sua pilha com produtos que tenham integrações GPT, UI de chatbot ou “IA” colocados na página de marketing. Eles acham que estão se transformando, mas não estão.
Lembre-se do que o físico Richard Feynman chamou ciência do culto à carga? Após a Segunda Guerra Mundial, os ilhéus do Pacífico Sul construíram pistas e torres de controle falsas, imitando o que tinham visto durante a guerra, na esperança de que os aviões cheios de carga retornassem. Eles tinham todos os adornos de um aeroporto: torres, fones de ouvido e até pessoas se passando por controladores de tráfego aéreo. Mas nenhum avião pousou, porque o formulário não estava funcionando.
Isto é exactamente o que está a acontecer com a transformação da inteligência artificial nas salas de reuniões de todo o mundo. Os líderes compram ferramentas de IA sem perguntar se alteram significativamente a forma como o trabalho é feito, quem capacitam ou que processos desbloqueiam.
Construíram uma pista, mas os aviões não aparecem.
E todo o mercado está basicamente configurado para fazer você cair nessa armadilha. Agora tudo é rotulado como IA, mas ninguém parece se importar com o que esses produtos realmente fazem. Cada produto SaaS incluiu um chatbot ou recurso de preenchimento automático e colocou uma tag de IA nele, e a tag perdeu todo o significado. É apenas uma caixa de seleção para os fornecedores marcar, independentemente de criar valor real para os clientes.
fa nova superpotência da equipe de finanças
Esta é a parte que me deixa entusiasmado com o que as equipes financeiras podem fazer agora. Você não precisa mais adivinhar. Você não precisa apostar seis dígitos no baralho de vendas. Você pode testar as coisas e realmente aprender algo antes de gastar.
O que quero dizer é o seguinte: se você estiver avaliando um software de gerenciamento de fornecedores, crie um protótipo de um fluxo de trabalho central com ferramentas de IA. Determine se você está resolvendo um problema de ferramenta ou de processo. Determine se você precisa do software.
Isso não significa que você construirá tudo internamente – claro que não. Na maioria das vezes, você acabará comprando de qualquer maneira, e tudo bem, porque as ferramentas empresariais existem por bons motivos (escala, suporte, segurança e manutenção). Mas agora você estará comprando com os olhos bem abertos.
Você saberá como é “bom”. Você aparecerá com demonstrações que já entendem os casos extremos e saberão em cerca de 5 minutos se realmente entendem seu problema específico. Você implementará mais rápido. Você negociará melhor porque não depende totalmente da solução do fornecedor. E você o escolherá porque é realmente melhor do que você mesmo poderia fazer.
Você já mapeou o formato do que precisa e estará apenas procurando a melhor versão dele.
Um novo paradigma
Durante anos, o mantra foi: Construa ou compre.
Agora é mais elegante e inteligente: crie para saber o que comprar.
E não é um país do futuro. Isso já está acontecendo. Neste momento, em algum lugar, um representante do cliente está usando IA para corrigir um problema de produto que detectou há alguns minutos. Em outros lugares, a equipe financeira está criando protótipos de suas próprias ferramentas de análise porque percebeu que pode iterar mais rápido do que escrever requisitos de engenharia. Em algum lugar, a equipe percebe que a linha entre o técnico e o não técnico sempre foi mais cultural do que fundamental.
As empresas que abraçarem esta mudança avançarão mais rapidamente e gastarão de forma mais inteligente. Eles conhecerão suas operações mais profundamente do que qualquer fornecedor jamais conheceria. Eles cometerão menos erros dispendiosos e comprarão ferramentas melhores porque realmente entendem o que torna as ferramentas boas.
As empresas que aderirem ao plano antigo continuarão a assistir às apresentações dos fornecedores, acenando com a cabeça diante de propostas favoráveis ao orçamento. Eles debaterão cronogramas e confundirão constantemente apresentações profissionais com soluções reais.
Até que alguém de sua equipe abra seu laptop e diga: “Eu construí uma versão disso ontem à noite. Quer dar uma olhada?”, e mostre algo que eles fizeram em duas horas que faz 80% do que eles pagariam seis dígitos.
E, simplesmente assim, as regras mudam para sempre.
Siqi Chen é cofundador e CEO da Runway.
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