Fazer ficou barato. Descobrir continua caro
Mercado, dor e distribuição ainda decidem o jogo
Uma consultoria de growth fez em menos de uma semana um diagnóstico que antes levaria meses. Eu comemorei até perceber o lado ruim: a mesma velocidade também chegou para quem compete comigo.
Na edição de hoje, eu conto o que continua difícil, e por que mercado, dor e distribuição passam a importar ainda mais.
O custo zerou
Estamos trabalhando com uma consultoria externa de growth aqui no Tintim. O objetivo é ter um olhar externo analisando nossa jornada de compra e propondo melhorias. Como em todo trabalho de consultoria, o primeiro entregável foi um diagnóstico do estado atual. Para que esse diagnóstico fosse feito, era preciso levantar dados.
Antes da inteligência artificial, esse trabalho de levantamento de dados, análise e diagnóstico levaria dias, talvez meses, para ser concluído. Nesse caso em específico durou menos de uma semana.
Quando a gente preparava um lançamento, na DevPro, eu me lembro de reservar pelo menos 3 semanas antes do começo da captação do projeto, só para poder preparar todas as landing pages, integrações, réguas de comunicação, formulários, pesquisa, etc. Hoje, não tenho dúvida que em um dia, no máximo dois, toda a estrutura estaria no ar (e com qualidade superior). Esse é outro tipo de trabalho que a IA acelerou.
Conversando com amigos, eu vejo coisas insanas acontecendo. Sistemas inteiros de softwares sendo reescritos em semanas. Softwares novos, hipercomplexos, que antes seriam trabalhos de anos, sendo executados em poucos meses. Vejo amigos escrevendo conteúdo quase que 100% com inteligência artificial, com um nível de qualidade absurdo. Vejo amigos analisando e operando campanhas inteiras de marketing sem sair do terminal.
A inteligência artificial generativa tornou marginal o custo de execução dessas tarefas.
O sucesso do Tintim
Por mais que não goste de falar de mim mesmo, eu considero o Tintim um case de sucesso. Fomos do zero a R$ 1M de faturamento por mês em pouco menos de três anos. Obviamente, existem casos de crescimento mais rápidos e mais exponenciais, mas, ainda assim, acho nosso crescimento notável.
Se você me pedisse para definir apenas um grande motivo para esse sucesso, eu responderia: não sei. Agora, se você me pedisse para definir dois grandes motivos, eu diria: foco nos fundamentos e capacidade de execução.
Desde o começo a gente decidiu dedicar muita energia no que importava: um mercado endereçável grande, uma dor latente a ser resolvida nesse mercado e uma forma economicamente eficiente de distribuir nosso produto. Os primeiros meses foram dedicados a descobrir esse mercado grande, validar a dor a ser resolvida e implementar uma solução que, de fato, resolvesse essa dor. Com essa parte encaminhada, o foco passou a ser 100% em construir nossa máquina de geração e conversão de demanda.
Contando assim, não parece tão complexo, e realmente não é. Difícil mesmo é ter a disciplina necessária para ver outros pratinhos caindo e decidir, deliberadamente, não fazer nada. Para focar no que importa, a gente deixou de fazer VÁRIAS outras coisas menores. Tomar decisões desse tipo é aceitar a escassez de recursos e entender que, ao decidir fazer algo, automaticamente decidimos não fazer outra coisa.
Eu uso a palavra “aceitar” justamente porque não temos escolha. Estamos falando de uma lei. Podemos decidir ignorar essa lei, mas isso não a fará desaparecer. O que vai acontecer é que faremos mais do que podemos e, consequentemente, tudo acabará sendo mal feito. No Tintim a gente decidiu, conscientemente, deixar vários pratinhos caírem ao longo da jornada. Dói, mas faz parte do jogo.
E essa estratégia deu certo, afinal, chegamos a um faturamento expressivo, com lucro, e em pouco tempo. Com muita bagunça no caminho, sem dúvidas, mas com dinheiro em caixa para resolver essas bagunças.
Mas isso tudo aconteceu numa era praticamente pré-inteligência artificial (a era da IA agêntica começou, mesmo, só agora em 2026). Deixamos vários pratos cair porque o custo de execução era caro. Agora, esse custo não existe.
A IA subiu a barra
Sempre que vou gastar meus 10 minutinhos diários de reels, me deparo com DEZENAS de propagandas de ferramentas. Pelos anúncios, pelas landing pages e pelos prints das ferramentas, claramente todas elas são vibecodadas (se formos levar ao pé da letra e pensar que programador não escreve mais código, todas as ferramentas hoje em dia são vibecodadas). O que mais me impressiona é que a maioria dessas ferramentas resolvem os mesmos problemas e da mesma forma. Não há diferencial nenhum.
Tem também uma outra categoria de anúncios que tomou conta das minhas redes sociais, que são os cursos que buscam ensinar pessoas comuns a vibecodar suas próprias soluções.
Os softwares “incumbentes”, aqueles que nasceram na era pré-inteligência artificial, ganharam dois concorrentes de peso: a turma do microsaas vibecoder e a turma do do it yourself.
Eu vejo muita gente contente e animada com o ganho de produtividade que sua própria empresa ganhou após implementar inteligência artificial para executar alguns processos. Sim, esses ganhos devem ser comemorados, mas não podemos esquecer que essa produtividade chega para você, mas também chega para seu concorrente. Implementar inteligência artificial na sua operação não é mais vantagem, é pré-requisito.
Nunca foi tão fácil produzir algo competente. Exatamente por isso, nunca houve tantas alternativas de solução disputando o mesmo cliente. Essas dezenas de ferramentas e cursos competem pela mesma atenção que a minha empresa compete. Isso encarece o custo da atenção e, consequentemente, diminui as margens de lucro.
“Toda unanimidade é burra. Quem pensa com a unanimidade não precisa pensar.”. Quem disse isso foi Nelson Rodrigues. Se fazer se tornou fácil e todo mundo está fazendo a mesma coisa, como se diferenciar para conseguir competir com a massa? Simples: fazendo o que continua difícil de ser feito.
Descobrir um problema de um mercado grande, que valha a pena ser resolvido, continua sendo difícil. Descobrir qual a melhor solução para resolver esse problema continua sendo difícil. Construir uma forma economicamente eficiente de distribuir essa solução continua sendo difícil.
Depois da inteligência artificial, o jeito de jogar o jogo mudou, mas os objetivos e, principalmente, os fundamentos, continuam os mesmos. Continue focando nos fundamentos, mas se adeque às novas formas de execução.
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