A McKinsey enfrenta o desafio da IA, mas não imediatamente

Navin Chaddha, diretor-gerente da Mayfield, empresa de capital de risco do Vale do Silício com 55 anos de existência, está apostando alto no potencial da IA para transformar setores que dependem muito de mão de obra humana, como consultoria, advocacia e contabilidade. O experiente investidor, que apoiou sucessos como Lyft, Poshmark e HashiCorp, explicou recentemente em um evento da TechCrunch StrictlyVC em Menlo Park por que acredita que os “colegas de equipe de IA” podem criar lucratividade semelhante à do software em campos tradicionalmente intensivos em mão de obra. Ele também discutiu por que as startups devem visar mercados carentes em vez de competir diretamente com gigantes como a Accenture — embora reconheça que revolucionar setores baseados em relacionamentos e confiança pode ser mais difícil do que o Vale do Silício espera. Esta conversa foi editada para maior clareza e concisão.

Você argumenta que escritórios de advocacia, empresas de consultoria e serviços de contabilidade — um mercado combinado de US$ 5 trilhões — serão completamente reinventados por empresas que priorizam a IA e operam com margens semelhantes às do software. Como você comprova isso? Que evidências você viu além de apresentações conceituais?

Uma vantagem de uma empresa que opera há mais de 50 anos é testemunhar todas as principais tendências, desde mainframes e minicomputadores até PCs, internet, dispositivos móveis, nuvem, redes sociais e agora IA. Considere o conceito de e-business do final dos anos 90: as lojas físicas perceberam que não poderiam sobreviver apenas com lojas físicas; elas precisavam de uma presença digital. Então, a terceirização e a deslocalização se tornaram tendências massivas — não era possível construir uma empresa de serviços de software sem presença na Índia ou em outro mercado emergente. A mesma mudança ocorreu nas cadeias de suprimentos e na manufatura com a ascensão da China e de Taiwan. Então, o que define essa nova era da IA? A IA é uma força 100 vezes maior, aumentando as capacidades humanas para alcançar melhores resultados. Acredito que ela irá remodelar fundamentalmente os negócios.

A IA lidará com muitas tarefas repetitivas... e dois modelos de crescimento surgirão. Um é o crescimento orgânico. O segundo é o crescimento inorgânico.

Você pode dar um exemplo concreto de como isso funcionará?

O que um LLM ou IA pode realmente fazer? Veja a implementação do Salesforce, por exemplo. Quem quer fazer esse trabalho manual? Um gerente de projeto humano pode definir os requisitos: “Você precisa implementar o Salesforce”. É um processo padronizado. Use a IA como o mecanismo principal para executá-lo e traga um humano apenas para as tarefas que a IA não pode realizar.

De repente, ao operar dessa forma, você depende menos da mão de obra humana e mais da IA, e os clientes pagam apenas pelos recursos de IA que realmente usam.

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A estratégia de entrada no mercado não deve ser desafiar gigantes como Accenture, Infosys ou TCS de frente. Em vez disso, vise a maioria carente. Existem 30 milhões de pequenas empresas nos EUA e 100 milhões em todo o mundo que não podem pagar por profissionais de conhecimento tradicionais. Forneça a elas soluções de software como serviço. Essas empresas dizem: “Preciso de uma recepcionista virtual, um assistente de agendamento, alguém para construir meu site...”. A IA pode ser usada para automatizar tarefas como preparar documentos de financiamento para startups, com o envolvimento humano reservado para negociações. Não concorra com as Accentures do mundo. Busque mercados fragmentados onde você cobra por evento ou resultado, não por hora ou por uma taxa mensal de contratado.

Portanto, é um preço baseado no resultado, em vez de um faturamento baseado no tempo.

Exatamente, é baseado no resultado. Pense no faturamento da nuvem ou na eletricidade — você paga pelo que consome. Se a IA lida com 80% do trabalho, ela pode entregar margens brutas de 80% a 90%. Os serviços liderados por humanos podem render margens de 30% a 40%. Isso cria uma margem combinada de 60% a 70%, produzindo uma receita líquida de 20% a 30%. E lembre-se, a maioria das empresas de serviços é lucrativa. Muitas empresas de tecnologia não são; elas dependem de capital de risco e financiamento do mercado público.

Recentemente, você liderou a Série A para uma startup de consultoria em tecnologia de IA chamada Gruve. O que você observou nos primeiros pilotos com clientes?

Isso demonstra a combinação de crescimento inorgânico e orgânico. A Gruve foi fundada por empreendedores de sucesso que anteriormente haviam criado duas empresas de serviços com receita de US$ 500 milhões cada, com lucros de US$ 50 a US$ 100 milhões. Desta vez, eles aproveitaram sua experiência em segurança. Eles adquiriram uma empresa de serviços de segurança gerenciada de US$ 5 milhões e decidiram que todo o crescimento futuro seria impulsionado pela IA. Eles expandiram esse negócio de US$ 5 milhões para US$ 15 milhões em receita em apenas seis meses, alcançando uma margem bruta de 80% com um modelo baseado em resultados. Os clientes, incluindo a Cisco, adoram. Em vez de pagar uma taxa fixa mensal de US$ 10.000 pela terceirização da segurança, eles não pagam nada à Gruve, a menos que ocorra um evento de segurança real que a Gruve lide.

Empresas como a McKinsey não poderiam simplesmente adquirir esses recursos de IA? Elas têm negócios grandes e estabelecidos para proteger.

Esse é um dilema clássico do inovador. Quando as empresas de software empresarial com licença perpétua viram o surgimento do SaaS, elas relutaram em adotar um modelo de assinatura, pois isso significava abandonar os grandes pagamentos adiantados e as taxas de manutenção anuais. A inovação do modelo de negócios era fundamental, e muitas empresas estabelecidas hesitaram. Da mesma forma, a McKinsey e a Accenture estão preocupadas em atender seus grandes clientes existentes, o que cria uma oportunidade. Aconselho os fundadores a atenderem as massas negligenciadas, desenvolverem uma estratégia única de entrada no mercado e visarem clientes que essas gigantes não conseguem atender com eficiência.

Mas as empresas estabelecidas também serão forçadas a se transformar. As pequenas empresas que não competem com elas hoje serão, acredite, suas concorrentes em uma década. Essas grandes empresas — McKinsey, BCG, Accenture, TCS, Infosys — enfrentam o dilema do inovador: quando fazer a dolorosa mudança para um modelo de IA baseado em resultados? Como empresas de capital aberto, a transição de uma receita previsível para uma receita baseada em utilidade é uma perspectiva assustadora.

No outono passado, você alocou US$ 100 milhões do seu último fundo especificamente para “colegas de equipe de IA”. O que distingue um verdadeiro colega de equipe de IA de uma mera ferramenta de IA?

O setor está repleto de palavras da moda: copilotos, ferramentas, agentes, colegas de equipe. A tese de Mayfield é que um colega de equipe de IA é um companheiro digital que colabora com um ser humano em direção a objetivos compartilhados para alcançar melhores resultados. Ele pode ser construído com base em tecnologias de agente ou copiloto, mas sua manifestação é como uma função específica — um colega de equipe de RH, um colega de equipe de engenharia de vendas. O objetivo não é a substituição, mas a parceria e a colaboração.

Quando as pessoas começaram a discutir sobre colegas de equipe e assistentes de IA, isso parecia inovador. Mas, à medida que as perdas de empregos aumentam, essa terminologia pode parecer insensível? O Vale do Silício tem um problema de comunicação?

Você está absolutamente certo, e não devemos amenizar a situação. Devemos abordá-lo diretamente. Sim, haverá deslocamento de empregos. Mas os seres humanos são adaptáveis; nós somos os jóqueis e a IA é o cavalo. Vamos nos reinventar. O foco imediato é a redução de custos, mas aprenderemos a expandir mercados e aumentar a receita. Esse padrão se repete a cada onda tecnológica. Quando o Microsoft Word chegou, as pessoas pensaram que os assistentes executivos estavam obsoletos. O Excel ameaçou os contadores. O Uber e o Lyft deveriam acabar com os motoristas de táxi. Em vez disso, esses mercados se expandiram.

Minha opinião é semelhante à forma como mercados emergentes como Índia, China e África pularam os telefones fixos e foram direto para os celulares sem fio. A IA realizará trabalhos em mercados onde a mão de obra humana não está disponível ou não é acessível para atender ao cliente. A longo prazo, estou extremamente otimista. A curto prazo, haverá dor, mas sem dor não há ganho.

Sobre o tema da codificação, houve uma recente aquisição da “vibe-coding”: uma empresa israelense com seis meses de existência, 250.000 usuários mensais e US$ 200.000 em receita mensal foi comprada pela Wix por US$ 80 milhões em dinheiro. Essa avaliação faz sentido para você?

Honestamente, no clima atual da IA, a matemática tradicional muitas vezes não se aplica. É imprevisível. Estou surpreso que uma empresa com US$ 2,4 milhões em receita recorrente anual tenha sido vendida por apenas US$ 80 milhões — eu esperava US$ 800 milhões! [Risos.] Neste mercado, é difícil saber. É um mercado dinâmico.

Como investir racionalmente em um mercado assim?

É aí que a experiência de investidores comprovados se torna a receita secreta. Não é ciência pura; é uma arte. É a regra das 10.000 horas: quanto mais você pratica, melhor fica. Empresas que existem há 50 ou 60 anos já viram todos os tipos de bolhas.

A regra número um é ter seu próprio norte. Mantenha a disciplina e evite o FOMO — o medo de ficar de fora é para seguidores. Se você tiver sua própria estratégia e operar sem medo, terá sucesso. Lembrem-se, para os VCs nesta plateia, estamos no ramo de gestão de dinheiro. Não se trata de colecionar logotipos, mas de transformar pequenas quantias de capital em somas maiores.

Nesta fase do ciclo, será criada uma riqueza significativa. Mas acredito que 80% dos participantes perderão dinheiro porque não entendem verdadeiramente o que estão fazendo.