Hype vs. Valor: Avaliando Startups de IA em Estágio Inicial para Potencial Real

Há dois anos, os capitalistas de risco investiam amplamente em tudo relacionado à IA. Agora, todos nos tornamos mais seletivos e informados, buscando soluções para problemas da vida real onde a IA agrega valor real. 

Então, vamos tirar a conclusão final logo de cara: ter "IA" no nome da empresa não é mais um fator decisivo. O mercado levou dois anos para superar o Big Bang da IA ​​e começar a separar o valor real das perspectivas ilusórias. 

O verdadeiro desafio recaiu sobre os investidores pré-seed. Tivemos que aguçar nossos olhos para reconhecer inovações entre centenas de soluções SaaS B2B baseadas em IA e pré-receita igualmente brilhantes. Cada uma delas poderia se tornar um unicórnio ou um invólucro de IA do nada.

Na Pre-Seed to Succeed (P2S), somos especialistas em avaliar startups de IA em seus estágios iniciais, onde a tração é mínima, as equipes são enxutas e a visão importa tanto quanto o código. Compartilharemos os princípios e práticas fundamentais que norteiam nossas decisões de investimento neste setor dinâmico e identificaremos empreendimentos com alto potencial.

Os equívocos em torno da IA ​​pré-semente

Investidores que consideram entrar no setor de IA devem entender que tanto a escala quanto a singularidade da solução são importantes. Há um equívoco comum sobre startups de IA em estágio inicial, de que simplesmente adicionar uma fina camada de IA, como uma interface de chatbot, é suficiente para construir um negócio de sucesso. O verdadeiro valor está em possuir os dados, resolver problemas específicos e alcançar os usuários de forma eficaz.

Vimos fundadores se concentrarem em integrações superficiais que eram facilmente replicáveis. O mercado está abundante em copilotos e assistentes, mas apenas aqueles com profundo conhecimento especializado, com canais de distribuição diferenciados ou insights únicos dos usuários, têm a chance de se tornarem negócios prósperos. Exemplos incluem copilotos jurídicos para inteligência contratual, soluções de estratégia de talentos para CHROs e copilotos de canteiros de obras – projetos complexos que exigem experiência prática no setor e um entendimento genuíno dos processos que a IA pode otimizar. Esses tipos de soluções têm o maior valor.

Outra tendência é a mudança de copilotos para agentes – sistemas autônomos que podem não apenas auxiliar, mas também atuar de forma independente em todos os fluxos de trabalho. Esses modelos lidam com tarefas em várias etapas, raciocinam entre sistemas e coordenam ações sem a necessidade de comandos humanos. Embora ainda em estágio inicial, as startups que criam estruturas de agentes reais para setores específicos (por exemplo, relatórios financeiros, operações jurídicas) estão mostrando sinais de alta escalabilidade.

Além disso, juntamente com infinitas oportunidades para empresas, a implementação da IA ​​trouxe consigo despesas mais elevadas do que as inicialmente esperadasOs clientes B2B estão dispostos a investir em soluções personalizadas caras somente se elas se integrarem perfeitamente aos seus fluxos de trabalho existentes e proporcionarem benefícios financeiros ou alívio operacional.

Avaliando a inovação na ausência de receita

Na ausência de receita e tração considerável, a experiência e o conhecimento da equipe são de longe as coisas mais importantes nas quais estamos investindo na fase pré-semente.

Se uma equipe de startup compreende as nuances da adoção de IA em setores de alto risco e consegue identificar com precisão desafios comerciais específicos, já é metade da batalha vencida. A outra metade está na execução – a capacidade de construir uma infraestrutura inteligente, interfaces híbridas e alavancar a IA de ponta onde ela realmente faz a diferença.

Entre outros fatores “falantes” que demonstram o valor de uma startup na ausência de receita, estão a velocidade de execução e os primeiros sinais de amor do usuário. 

Lembra da história da Lebre e da Tartaruga? Hoje, a velocidade de execução importa mais do que nunca. Métricas de vaidade não nos comovem. Startups que conseguem iterar rapidamente, incorporar feedback do usuário e mostrar progresso positivo dentro de um prazo definido, por exemplo, atingindo uma taxa de conversão de 10% em um projeto piloto ou atingindo marcos importantes, provavelmente receberão muito mais interesse dos investidores.

A retenção de usuários também importa: os usuários estão retornando? Estão se envolvendo profundamente com o produto? Em plataformas com LLM, o consumo de tokens também pode ser um indicador significativo da profundidade do uso.

Embora algumas empresas de IA consigam escalar rapidamente, o ecossistema ainda permanece volátil. As margens podem ser comprimidas, os fossos são difíceis de sustentar e a concorrência é acirrada. Nessas condições, o engajamento do usuário, a tração inicial e a força do tema são os trunfos da startup.

A Defensibilidade do Mercado é Obrigatória

Deixamos de lado startups que inicialmente pareciam atraentes, mas não tinham capacidade de defesa – fluxos de trabalho proprietários, vantagens de rotulagem específicas de domínio ou ciclos de dados gerados pelo usuário que se aprofundam com o tempo.

Uma equipe tinha uma interface elegante, mas sem dados proprietários ou profundidade técnica. Outras aproveitaram a onda dos primeiros lançamentos do LLM, mas foram rapidamente eclipsadas por novos recursos em plataformas populares.

Por exemplo, vimos startups que tentaram incorporar camadas de "inteligência emocional" ao ChatGPT durante a interação do usuário, mas foram interrompidas alguns meses depois pela própria OpenAI, que lançou recursos semelhantes nativamente. Toda a premissa da startup simplesmente desapareceu. Esses casos nos ensinaram a importância de investir em empresas com núcleos técnicos independentes e foco em domínios específicos.

Bandeiras vermelhas que observamos

Em nossas avaliações, certos sinais de alerta aparecem consistentemente:

• Discursos carregados de jargões e poucos detalhes específicos
• Fundadores incapazes de identificar clientes pagantes ou de articular um ponto problemático
• Replicar soluções padrão sem uma camada tecnológica única ou foco de nicho

Evitamos mentalidades de construir e vender. Nosso negócio é apoiar fundadores comprometidos em resolver problemas e se tornarem líderes em seus nichos.

Outro sinal de alerta que observamos: startups que indexam excessivamente em plugins OpenAI ou constroem inteiramente dentro do Notion, Slack ou Discord. Essas plataformas podem cortar o acesso ou absorver o valor elas mesmas. Perguntamos: o que sobreviverá se a plataforma mudar sua API amanhã?

Conselhos para investidores que entram na IA sem conhecimento técnico

Para investidores não técnicos ansiosos para financiar startups de IA, nosso conselho é simples:

Primeiro, faça parcerias com sabedoria. Contrate consultores, coinvestidores ou gestores com formação técnica que possam avaliar a tecnologia e a equipe.

Em segundo lugar, apoie fundadores que consigam comunicar claramente o problema que estão resolvendo e as etapas para resolvê-lo. Se um pitch não tem clareza, provavelmente não tem direção.

Terceiro, diversifique. Distribua os investimentos por setores, tipos de problemas e modelos de negócios. Isso aumenta a chance de encontrar vencedores inovadores e limita o risco de queda.

Se uma startup em fase inicial em consideração mostra evidências claras da necessidade do usuário (público crescente, altos níveis de engajamento e retenção) e iterações frequentes do produto com base no feedback, esses são indicadores de um empreendimento de alto potencial com perspectivas de escalabilidade.

Conclusão

No mercado de IA, a tentação de perseguir a próxima grande novidade é compreensível. Mas investir em estágio inicial exige disciplina, ceticismo e uma compreensão profunda do que separa o hype da substância.

Os investidores que aplicam rigor, fazem parcerias com especialistas e se concentram nos fundamentos estarão melhor posicionados para navegar neste espaço de alta velocidade e emergir com um portfólio de empresas de IA duráveis ​​e de alto impacto.