Entrevistas
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 QA 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 construímos 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 levou 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 muitas vezes ficou lutando para dar sentido aos dashboards que eles deixaram para trás, levando a um tempo significativamente 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 unir em insights ação. Durante a aquisição da PlanGrid pela Autodesk, esses desafios se tornaram ainda mais claros. Gerenciar dois ambientes do Salesforce 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 forma de tornar os dados sem esforço, ação, rápido e acessível.
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?
Análise de go-to-market muitas vezes parece 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 um vaivém de esclarecimento, 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 com quem 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 maciça de dados que encontramos, independentemente do tamanho da empresa. Mesmo empresas de mercado médio muitas vezes têm vastas quantidades de dados que mudam frequentemente. Ferramentas existentes, como o Looker, não conseguiam 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 rápido de hoje.
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 sem esforço com ambientes Dart e 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 de toda a empresa, porque 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 que se dá as melhores notas. Essa abordagem em duas camadas foi crucial para levar a TigerEye a um estado “1.0” e continuar elevando a barra.
Finalmente, alcançar alinhamento específico de domínio foi um foco principal. Vendas e operações de go-to-market exigem respostas precisas e especializadas, e o alinhamento entre stakeholders não é sempre direto. É por isso que a expertise 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 desde o início com IA e mobile, oferecendo uma solução que é inerentemente 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 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 de mercado médio ou empresas de grande porte, a TigerEye garante a consistência fundamentando todos os cálculos em SQL, permitindo que consultas de front-end e impulsionadas por IA forneçam números confiáveis. Também fornecemos transparência, mostrando aos clientes a matemática por trás de nossa análise, garantindo que eles entendam exatamente como a plataforma da TigerEye chegou às suas respostas. Esse compromisso com a clareza ajuda a construir confiança e confiabilidade nos insights fornecidos.
O resultado é uma plataforma de IA que entrega uma forte customização, ao mesmo tempo em que capacita as equipes a acessar 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 mudanças em CRM, ERP e automação de marketing em tempo real?
A TigerEye usa IA, incluindo RAG (Retrieval-Augmented Generation) e integrações com APIs em tempo real, para se adaptar dinamicamente às mudanças em plataformas de CRM, ERP e 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.
Nosso Analista de IA não apenas relata passivamente os dados; ele aprende e evolui com os fluxos de trabalho dos clientes. Por exemplo, se uma equipe de vendas modificar a estrutura do 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 Salesforce, HubSpot, NetSuite ou outras plataformas, a IA da TigerEye capacita as equipes a cortar a complexidade, fornecendo insights oportunos e confiáveis que impulsionam uma tomada de decisão mais inteligente e rápida.
Com o aumento da complexidade nas operações de go-to-market, como a TigerEye simplifica a tomada de decisão para a liderança e as equipes?
Insights ação por meio da IA conversacional. Ferramentas de BI tradicionais muitas vezes exigem que as equipes naveguem por dashboards desajeitados, esperem que as equipes de dados gerem relatórios ou montem manualmente métricas em sistemas isolados. A TigerEye elimina esses gargalos, fornecendo respostas instantâneas e impulsionadas por IA adaptadas às necessidades da liderança e das equipes.
Nosso Analista de IA funciona como um membro júnior proativo da equipe, capaz de responder a perguntas como “Qual é minha taxa de vitória no 4º trimestre em todas as regiões?” ou “Como adicionar cinco representantes à Costa Leste afetaria o ARR?” A plataforma fornece 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 superfície 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 mais 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 desde o início para se integrar a grandes modelos de linguagem ou 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 aplicações de BI especializadas. 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 BI está em soluções verticais especializadas que abordam problemas únicos. Ferramentas de IA especializadas para BI substituirão a abordagem atual de “tamanho único” e permitirão que as empresas extraiam insights mais rapidamente e com mais precisão. Ela pode fornecer precisão e insights ação dentro de seu domínio. Essa mudança redefinirá a BI 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 eram famintos, abertos a feedback e implacavelmente tenazes. Essas características — garra e adaptabilidade — são marcas de equipes bem-sucedidas, e eu as levei para a TigerEye.
Outra lição foi reconhecer o valor da diversidade, tanto em pensamento quanto em background. No YC, vi de primeira mão como fundadores de grupos sub-representados muitas vezes 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 consumidor, 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 2º trimestre ou o que seria necessário para dobrar a força de vendas em uma determinada região 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 onipresentes, seja você usando um aplicativo móvel, vestindo um smartwatch ou solicitando um relatório no Slack. Estamos focados em criar ferramentas que tornem a tomada de decisão baseada em dados sem esforço.
Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar TigerEye.
