Ralph Gootee, CTO e Co-Fundador da TigerEye – Série de Entrevistas

Ralph Gootee, CTO e Co-Fundador da TigerEye, lidera o desenvolvimento de uma plataforma de simulação de negócios projetada para melhorar a tomada de decisões estratégicas, planejamento e execução. Ao aproveitar a tecnologia de IA avançada e consciente do tempo, a TigerEye permite que as organizações otimizem os processos de planejamento, simulem vários cenários e tomem decisões baseadas em dados de forma mais eficiente.

Fundada por Gootee e ex-executivos da PlanGrid, a TigerEye aborda desafios comuns no planejamento de negócios, como planilhas desatualizadas e ciclos de planejamento prolongados, com foco em adaptabilidade e crescimento previsível. A plataforma integra princípios de indústrias como construção e garantia de qualidade de software para fornecer soluções dinâmicas que ajudam as empresas a otimizar operações e escalar de forma eficaz.

O que o inspirou a criar a TigerEye, e como suas experiências anteriores com a PlanGrid influenciaram sua visão para a empresa?

Sempre encontrei desafios com os dados. Quando construí minha última empresa, a PlanGrid, ferramentas como Looker e Redshift estavam apenas surgindo. O conceito de insights era novo. Mixpanel e Amplitude ainda estavam em seus primeiros dias. Esses produtos eram tão novos que você precisava construir sua própria equipe de engenharia de dados para lidar com qualquer tipo de insight de dados.

Na PlanGrid, reunimos uma equipe incrível com PhDs e líderes talentosos que fizeram um trabalho impressionante: identificando leads quentes, analisando conexões de clientes e calculando ARR. Mas isso exigiu uma equipe de 10 pessoas, foi caro e deixou os analistas se sentindo como “crunchers” de tickets, executando consultas SQL para responder a perguntas de segmentação e crescimento. Quando eles eventualmente se mudaram para liderar equipes de ciência de dados em outros lugares, a equipe restante frequentemente se viu lutando para dar sentido às dashboards que eles deixaram para trás, levando a um tempo significativo desperdiçado. Além disso, nosso CFO verificou manualmente esses números para garantir a precisão.

Como membro do conselho de outras empresas, vi o mesmo padrão: dashboards desconectados que eram difíceis de reunir em insights ação. Durante a aquisição da PlanGrid pela Autodesk, esses desafios se tornaram ainda mais claros. Gerenciar dois ambientes do Salesforce (CRM ) e coordenar tarefas básicas de back-office, como CRM, ERP e marketing, foi uma luta. Até determinar quais campanhas estavam funcionando era um mistério. Essas frustrações inspiraram a visão para a TigerEye: uma maneira de tornar os dados transparentes, ação, rápidos e acessíveis.

A TigerEye oferece uma solução de IA flexível para equipes de go-to-market. Quais desafios no mercado você identificou que o levaram a projetar uma IA conversacional para inteligência de negócios?

A análise de go-to-market frequentemente se sente esmagadora, pois está cheia de números, estatísticas e matemática pesada. O processo de fazer perguntas criativas e investigativas é desajeitado. Você pode criar um ticket para a equipe de dados, perguntando algo como um gráfico de taxa de vitória. Há uma troca de esclarecimentos, atrasos e, às vezes, você percebe que fez a pergunta errada. Para a maioria das pessoas, não é um processo agradável ou rápido, especialmente para aqueles sem a autoridade de um executivo da C-Suite para acelerar respostas.

A IA conversacional muda isso. Imagine apenas dizer: “Mostre-me taxas de vitória para a Costa Oeste em rosa versus a Costa Leste em marrom, nos últimos quatro trimestres, em um gráfico de barras.” Uma conversa como essa leva segundos e assim também a saída. Projetamos a TigerEye para dar aos usuários um “analista júnior” intuitivo que eles possam conversar — sempre disponível para criar insights sem a necessidade de uma interface desajeitada.

Quais foram os principais obstáculos que você enfrentou durante as fases iniciais do desenvolvimento da TigerEye, e como você os superou?

Uma grande surpresa foi a escala de dados que encontramos, independentemente do tamanho da empresa. Mesmo as empresas do mercado médio frequentemente têm vastas quantidades de dados que mudam com frequência. Ferramentas existentes, como o Looker, não podiam lidar com essas cargas de trabalho de forma eficiente; vimos tempos de carregamento de 10 a 12 segundos para um único gráfico. Isso é inaceitável para o ambiente de negócios atual.

Para resolver isso, tivemos que inovar. Integraremos o DuckDB para uma execução de consulta mais rápida e escolhemos o Flutter para construir uma interface leve e eficiente. Além disso, contribuímos para a comunidade de código aberto, desenvolvendo e mantendo o DuckDB.Dart, permitindo uma integração transparente com Dart e ambientes Flutter. Essas tecnologias nos permitiram otimizar para velocidade, flexibilidade e escalabilidade.

Como co-fundador, como você e sua equipe priorizaram recursos e capacidades para o lançamento da TigerEye?

Começamos colocando todos os recursos da empresa atrás da visão do Analista de IA. Isso significou que todos os engenheiros de front-end e back-end contribuíram. A natureza de um analista de IA exigia um esforço total da empresa, pois não se trata apenas de saída de texto; é sobre fornecer widgets interativos, configurar simuladores e permitir que os analistas tomem ações significativas. Por exemplo, um recurso permite que os usuários configurem um plano futuro para adicionar 10 representantes à Costa Oeste de forma transparente, o que envolve projetar um sistema altamente interativo e intuitivo.

O processo de desenvolvimento teve seus altos e baixos, mas a espinha dorsal técnica foi construída sobre uma avaliação rigorosa. Isso se tornou o núcleo de nossa priorização. A avaliação é onde o trabalho real acontece. Estamos constantemente perguntando: “Essa mudança melhorou ou piorou o sistema?” Começamos com nossa equipe de engenharia e nossos especialistas em domínio e eventualmente evoluímos para capturar perguntas de clientes para refinar nosso sistema ainda mais.

Introduzimos um conjunto de testes automatizados onde a IA avalia a si mesma e atribui uma pontuação para determinar se as alterações são melhorias. Para garantir a precisão, ainda realizamos avaliações humanas semanais para prevenir vieses, como um LLM dando a si mesmo as melhores notas. Essa abordagem de duas camadas foi crucial para levar a TigerEye a um estado “1.0” e continuar elevando a barra.

Finalmente, alcançar o alinhamento específico do domínio foi um foco principal. As operações de go-to-market exigem respostas precisas e especializadas, e o alinhamento entre as partes interessadas nem sempre é direto. É por isso que a especialização em domínio e o feedback de clientes reais foram críticos para moldar a TigerEye na plataforma que é hoje.

Como a abordagem da TigerEye difere das ferramentas de BI tradicionais, e qual impacto isso teve nas taxas de adoção entre as empresas?

A TigerEye foi construída do zero com IA e mobile, oferecendo uma solução que é intrinsicamente portátil e projetada para responder a perguntas rapidamente. Ao contrário das ferramentas de BI tradicionais, que são lentas e frequentemente exigem uma configuração extensa, a TigerEye prioriza velocidade e facilidade de uso por meio da IA conversacional.

Nossos gráficos e widgets são altamente flexíveis, com visuais interativos que permitem aos usuários explorar os dados de forma intuitiva. A IA não se baseia em informações genéricas e de superfície que podem levar a respostas imprecisas; em vez disso, é especializada para fornecer métricas precisas e estruturadas adaptadas a cada negócio.

Seja para startups, empresas do mercado médio ou empresas de grande porte, a TigerEye garante a consistência fundamentando todas as cálculos em SQL, permitindo que as consultas de front-end e as consultas impulsionadas por IA forneçam os mesmos números confiáveis. Também fornecemos transparência mostrando aos clientes a matemática por trás de nossa análise, garantindo que eles entendam exatamente como a plataforma TigerEye chegou às suas respostas. Esse compromisso com a clareza ajuda a construir confiança e confiança nos insights entregues.

Como resultado, temos uma plataforma de IA que entrega uma forte personalização, permitindo que as equipes acessem insights ação de forma independente, permitindo que as equipes de dados se concentrem em tarefas mais estratégicas. Essa abordagem acelerou a adoção entre as empresas que buscam ferramentas intuitivas, escaláveis e precisas para melhorar sua tomada de decisões.

Como a TigerEye aproveita a IA para se adaptar e aprender com as alterações nos CRM, ERP e automação de marketing em tempo real?

A TigerEye usa IA, incluindo Geração de Recuperação-Aumentada (RAG) e integrações com APIs em tempo real, para se adaptar dinamicamente às alterações nos CRM, ERP e plataformas de automação de marketing. Também combinamos GenAI com aprendizado de máquina tradicional e teoria de simulação para dar à nossa IA a capacidade de prever o futuro. Ao se conectar diretamente a esses sistemas, nossa empresa monitora continuamente atualizações, como novos registros de clientes, alterações em estágios de negócios ou métricas de desempenho de campanha, garantindo que os insights permaneçam atuais e ação.

Nossa IA Analista não apenas relata dados passivamente; aprende e evolui com os fluxos de trabalho dos clientes. Por exemplo, se uma equipe de vendas modifica sua estrutura de pipeline, a TigerEye identifica rapidamente as alterações e ajusta seus cálculos, previsões e recomendações de acordo. Essa adaptabilidade em tempo real elimina atualizações manuais e garante que a liderança e as equipes sempre tenham uma visão precisa e atualizada do desempenho de go-to-market.

Além disso, a flexibilidade da TigerEye permite que ela funcione em vários sistemas, garantindo uma integração e alinhamento sem esforço. Seja o Salesforce, HubSpot (HUBS ), NetSuite ou outras plataformas, a IA da TigerEye permite que as equipes cortem a complexidade, entregando insights oportunos e confiáveis que impulsionam uma tomada de decisões mais inteligente e rápida.

Com a complexidade crescente nas operações de go-to-market, como a TigerEye simplifica a tomada de decisões para a liderança e as equipes?

Insights ação por meio da IA conversacional. As ferramentas de BI tradicionais frequentemente exigem que as equipes naveguem por dashboards desajeitados, esperem que as equipes de dados gerem relatórios ou montem métricas manualmente em sistemas isolados. A TigerEye elimina esses gargalos, fornecendo respostas instantâneas e impulsionadas por IA adaptadas às necessidades da liderança e das equipes.

Nossa IA Analista funciona como um membro proativo da equipe, capaz de responder a perguntas como “Qual é minha taxa de vitória no Q4 em todas as regiões?” ou “Como seria o impacto de adicionar cinco representantes à Costa Leste em meu ARR?” A plataforma entrega insights em segundos, sem a necessidade de modelagem de dados ou configuração extensa.

Ao integrar a IA com inteligência de negócios personalizada, a TigerEye garante que todas as métricas sejam precisas, consistentes e alinhadas em toda a organização. A liderança ganha clareza nas decisões estratégicas, enquanto as equipes se beneficiam de ferramentas que destacam tendências, preveem resultados e reduzem o ruído da complexidade operacional. A TigerEye ajuda os líderes de negócios a tomar decisões mais rápidas e inteligentes sem o esforço pesado.

Como você vê a IA conversacional transformando a inteligência de negócios nos próximos cinco anos?

A inteligência de negócios atualmente está em uma encruzilhada. Muitas ferramentas permanecem presas em um estado antigo ou adquirido. Elas são lentas para inovar, carecem de novos produtos e são excessivamente generalistas em sua abordagem. Essas soluções legadas não foram construídas do zero para se integrar a grandes modelos de linguagem ou para oferecer interoperabilidade de IA. Na maioria dos casos, elas estão tentando adaptar sistemas desatualizados com soluções de IA não comprovadas, o que não está movendo a agulha.

A IA conversacional impulsionará uma nova geração de aplicativos de BI especializados. Essas ferramentas não exigirão que as equipes gastem horas incontáveis personalizando e construindo soluções — elas serão personalizadas desde o início para atender a necessidades específicas em finanças, vendas, marketing, construção, petróleo e gás, e outras indústrias. Cada mercado está evoluindo de forma diferente, e a especialização é a chave.

Modelos de IA fundamentais, como OpenAI, Anthropic e Mistral, continuarão a lidar com aplicações genéricas e amplas, mas o futuro da inteligência de negócios reside em soluções verticais especializadas que abordam problemas únicos. Ferramentas de IA especializadas para BI substituirão a abordagem “tamanho único” atual, permitindo que as empresas extraiam insights mais rapidamente e com mais precisão. Isso pode entregar precisão e insights ação dentro de seu domínio. Essa mudança redefinirá a inteligência de negócios como a conhecemos.

Depois de servir como parceiro visitante no Y Combinator, como o mentoramento de startups influenciou seu estilo de liderança ou abordagem para inovação?

O YC me ensinou a importância de priorizar as pessoas. Apreendi a focar minha energia em fundadores que estavam famintos, abertos a feedback e tenazmente tenazes. Essas características — garra e adaptabilidade — são marcas de equipes bem-sucedidas, e eu as carreguei para a TigerEye.

Outra lição foi reconhecer o valor da diversidade, tanto em pensamento quanto em background. No YC, vi em primeira mão como fundadores de grupos subrepresentados frequentemente traziam uma incrível resiliência e criatividade para a mesa. É uma perspectiva que moldou como construímos e lideramos na TigerEye hoje. A diversidade fortalece as equipes e impulsiona a inovação.

Qual é sua visão para o futuro da TigerEye, e como você planeja expandir seu impacto em várias indústrias?

A TigerEye é, antes de mais nada, uma empresa de IA. Nosso objetivo é trazer as inovações que vemos na IA de consumo, como a interação sem esforço em ferramentas como Perplexity e Cursor, para o ambiente empresarial. Imagine um assistente pessoal que você pode perguntar sobre insights em qualquer lugar, em qualquer dispositivo. Precisa saber por que os negócios estagnaram no Q2 ou o que seria necessário para dobrar o número de vendas em uma região específica enquanto está em movimento? Você pergunta, e está lá instantaneamente, preciso e consistente em toda a empresa.

O futuro da TigerEye é sobre simplificar o acesso a dados e tornar insights ubíquos, seja usando um aplicativo móvel, usando um smartwatch ou pedindo um relatório no Slack. Estamos focados em criar ferramentas que tornem a tomada de decisões baseada em dados sem esforço.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar TigerEye.