Ai está mudando como o Vale do Silício cria startups

Quase todos os dias, Grant Lee, um empresário do Vale do Silício, ouve de investidores que tentam convencê -lo a receber seu dinheiro. Alguns até enviaram a ele e seus co-fundadores cestas de presentes personalizadas.

Lee, 41, normalmente ficaria lisonjeado. No passado, uma start-up de rápido crescimento como Gamma, a start-up de inteligência artificial que ele ajudou a estabelecer em 2020, teria constantemente procurado mais financiamento.

Mas, como muitas jovens startups no Vale do Silício hoje, Gamma está buscando uma estratégia diferente. Ele está usando ferramentas de inteligência artificial para aumentar a produtividade de seus funcionários em tudo, desde atendimento ao cliente e marketing até codificação e pesquisa de clientes.

Isso significa que a Gamma, que torna o software que permite que as pessoas criem apresentações e sites, não precisam de mais dinheiro, disse Lee. Sua empresa contratou apenas 28 pessoas para obter “dezenas de milhões” em receita recorrente anual e quase 50 milhões de usuários. Gamma também é lucrativo.

“Se fôssemos da geração antes, estaríamos facilmente em 200 funcionários”, disse Lee. “Temos a chance de repensar isso, basicamente reescrever o manual”.

O antigo modelo do Vale do Silício ditou que as startups deveriam levantar uma grande quantia em dinheiro dos investidores de capital de risco e gastar-o contratando um exército de funcionários para aumentar rapidamente. Os lucros viriam muito mais tarde. Até então, a contagem de cabeças e a captação de recursos eram crachás de honra entre os fundadores, que filosofiam que maior era melhor.

Mas a Gamma está entre uma crescente coorte de startups, a maioria deles trabalhando em produtos de IA, que também está usando a IA para maximizar a eficiência. Eles ganham dinheiro e estão crescendo rapidamente sem o financiamento ou os funcionários de que precisariam antes. Os maiores direitos de se gabar para essas startups são para fazer a maior receita com o menor número de trabalhadores.

Histórias de sucesso de “minúscula equipe” agora se tornaram um memecom técnicos compartilhando com entusiasmo listas que mostram como qualquer coisa, uma start-up que torna o cursor de software de codificação, atingiu US $ 100 milhões em receita recorrente anual em menos de dois anos com apenas 20 funcionários e e como O Elevenlabs, uma start-up de voz da IA, fez o mesmo com cerca de 50 trabalhadores.

O potencial para a IA deixar as startups fazer mais com menos levou a especulações selvagens sobre o futuro. Sam Altman, o diretor executivo da Openai, tem previsto Um dia poderia haver uma empresa de uma pessoa no valor de US $ 1 bilhão. Sua empresa, que está construindo uma forma de IA de uso intensiva de custo chamada de modelo fundamental, emprega mais de 4.000 pessoas e levantou mais de US $ 20 bilhões em financiamento. Também está em negociações para arrecadar mais dinheiro.

Com as ferramentas de IA, algumas startups agora estão declarando que pararão de contratar em um determinado tamanho. A Runway Financial, uma empresa de software financeiro, disse que planeja chegar a 100 funcionários porque cada um de seus trabalhadores fará o trabalho de 1,5 pessoas. A Agência, uma start-up usando a IA para atendimento ao cliente, também planeja contratar não mais de 100 trabalhadores.

“Trata -se de eliminar papéis que não são necessários quando você tem equipes menores”, disse Elias Torres, fundador da agência.

A idéia de eficiência acionada pela IA foi reforçada no mês passado pela Deepseek, a start-up da IA ​​chinesa que mostrou que poderia construir ferramentas de IA para uma pequena fração do custo típico. Seu avanço, construído em ferramentas de código aberto que estão disponíveis gratuitamente on -line, desencadeiam uma explosão de empresas que construíram novos produtos usando as técnicas baratas da Deepseek.

“Deepseek foi um momento decisivo”, disse Gaurav Jain, um investidor da empresa de risco antes da capital, que apoiou a Gamma. “O custo da computação vai cair muito, muito rápido, muito rapidamente.”

O Sr. Jain comparou novas startups de IA à onda de empresas que surgiram no final dos anos 2000, depois que a Amazon começou a oferecer serviços baratos de computação em nuvem. Isso reduziu o custo de iniciar uma empresa, levando a uma enxurrada de novas startups que poderiam ser construídas de maneira mais barata.

Antes desse boom da IA, as start-ups geralmente queimavam US $ 1 milhão para chegar a US $ 1 milhão em receita, disse Jain. Agora, chegar a US $ 1 milhão em receita custa um quinto e poderia cair para um décimo, de acordo com uma análise de 200 start-ups realizadas por antes.

“Desta vez, estamos automatizando os seres humanos em oposição aos data centers”, disse Jain.

Mas se as startups puderem se tornar lucrativas sem gastar muito, isso pode se tornar um problema para investidores de capital de risco, que alocam dezenas de bilhões para investir em startups de IA. No ano passado, as empresas de IA levantaram US $ 97 bilhões em financiamento, representando 46 % de todo o investimento em risco nos Estados Unidos, de acordo com o PitchBook, que acompanha as startups.

“O capital de risco só funciona se você receber dinheiro nos vencedores”, disse Terrence Rohan, um investidor com fundos, que se concentra em start-ups muito jovens. Ele acrescentou: “Se o vencedor do futuro precisar de muito menos dinheiro, porque eles terão muito menos pessoas, como isso muda o VC?”

Por enquanto, os investidores continuam lutando para entrar nas empresas mais quentes, muitas das quais não precisam de mais dinheiro. Scribe, uma start-up de produtividade da IA, lutará no ano passado com muito mais interesse dos investidores do que os US $ 25 milhões que queria aumentar.

“Foi uma negociação da menor quantidade que poderíamos assumir”, disse Jennifer Smith, diretora executiva da Scribe. Ela disse que os investidores ficaram chocados com o tamanho de sua equipe – 100 pessoas – quando comparados com seus três milhões de usuários e crescimento rápido.

Alguns investidores estão otimistas de que a eficiência orientada à IA estimulará os empreendedores a criar mais empresas, levando a mais oportunidades de investir. Eles esperam que, uma vez que as start-ups atinjam um determinado tamanho, as empresas adotem o modelo antigo de grandes equipes e muito dinheiro.

Algumas empresas jovens, incluindo qualquer coisa, a por trás do cursor, já estão fazendo isso. O Anysphere levantou US $ 175 milhões em financiamento, com planos de adicionar funcionários e conduzir pesquisas, de acordo com o presidente da empresa, Oskar Schulz.

Outros fundadores viram os perigos do antigo manual de start-up, que manteve as empresas em uma esteira de arrecadação de fundos, onde a contratação de mais pessoas criou mais custos que foram além de apenas seus salários.

As equipes maiores precisavam de gerentes, recursos humanos mais robustos e apoio de back office. Essas equipes precisavam de software especializado, juntamente com um escritório maior com todas as vantagens. E assim por diante, que levou as startups a queimar dinheiro e forçaram os fundadores a arrecadar constantemente mais dinheiro. Muitas startups do boom de financiamento de 2021 acabaram diminuindo, desligadas ou embaralhadas para se vender.

O lucro desde o início pode mudar esse resultado. Na Gamma, os funcionários usam cerca de 10 ferramentas de IA para ajudá -los a serem mais eficientes, incluindo a ferramenta de atendimento ao cliente da Intercom para lidar com problemas, o gerador de imagens de Midjourney para marketing, o Claude Chatbot da Anthropic para análise de dados e o Notebooklm do Google para analisar a pesquisa de clientes. Os engenheiros também usam o cursor do AnySphere para escrever um código com mais eficiência.

O produto da Gamma, construído sobre as ferramentas do OpenAI e de outros, também não é tão caro para fabricar como outros produtos de IA. (O New York Times processou o OpenAI e seu parceiro, a Microsoft, alegando que a violação de direitos autorais de conteúdo de notícias relacionado aos sistemas de IA. As duas empresas negaram as reivindicações do processo.)

Outras startups eficientes estão adotando uma estratégia semelhante. Pensando, um fornecedor de 10 pessoas de agentes telefônicos de IA, lucro em 11 meses, graças ao uso da IA, disse sua co-fundadora Torrey Leonard.

A faixa do processador de pagamento criou uma ferramenta de IA que ajuda as vendas de Leonard a analisar o pensamento, algo que ele contrataria anteriormente um analista para fazer. Sem isso e ferramentas de IA de outras pessoas para otimizar suas operações, precisariam de pelo menos 25 pessoas e estariam longe de ser lucrativas, disse ele.

Pensal acabará arrecadando mais dinheiro, disse Leonard, mas apenas quando estiver pronto. Não se preocupar em ficar sem dinheiro é “um grande alívio”, disse ele.

Na Gamma, Lee disse que planejava dobrar aproximadamente a força de trabalho este ano para 60, contratando para design, engenharia e vendas. Ele planeja recrutar um tipo diferente de trabalhador de antes, buscando generalistas que realizam uma série de tarefas em vez de especialistas que fazem apenas uma coisa, disse ele. Ele também quer “treinadores de jogadores” em vez de gerentes-pessoas que podem orientar funcionários menos experientes, mas também podem participar do trabalho diário.

Lee disse que o modelo da AI-Eficiente havia liberado tempo que ele gastaria gerenciando pessoas e recrutando. Agora ele se concentra em conversar com os clientes e melhorar o produto. Em 2022, ele criou uma sala de folga para o feedback dos principais usuários da Gamma, que muitas vezes ficam chocados ao descobrir que o executivo -chefe estava respondendo aos seus comentários.

“Esse é o sonho de todo fundador”, disse Lee.