Scott Woody, CEO e Co-Fundador da Metronome – Série de Entrevistas

Scott Woody, CEO e Co-Fundador da Metronome, passou sua carreira construindo produtos que combinam profundidade técnica com impacto prático. Antes de lançar a Metronome, ele ocupou cargos de liderança-chave na Dropbox, onde avançou de engenheiro a Diretor de Engenharia, moldando a infraestrutura central e escalando operações para milhões de usuários. Anteriormente, ele co-fundou a Foundry Hiring, um sistema de rastreamento de candidatos intuitivo, e começou sua jornada profissional na D. E. Shaw & Co., onde pioneirou estratégias de recrutamento baseadas em dados. Seu background multidisciplinar – desde modelagem científica até engenharia de software em larga escala – sustenta sua capacidade de liderar a Metronome na interseção da tecnologia, dados e transformação empresarial.

Metronome fornece uma infraestrutura de faturamento moderna projetada para alimentar modelos de preços baseados no uso e híbridos para empresas de software inovadoras. A plataforma permite a medição, faturamento e reconhecimento de receita com precisão de dados em tempo real, capacitando as equipes de finanças e engenharia a se alinhar em uma única fonte de verdade. Ao abstrair a complexidade de construir sistemas de faturamento personalizados, a Metronome ajuda empresas em rápido crescimento, como OpenAI, Databricks e Anthropic, a escalonar suas estratégias de monetização sem sacrificar flexibilidade ou transparência.

Você co-fundou a Metronome em 2019 – qual problema você originally pretendia resolver, e como essa missão evoluiu à medida que a adoção de IA se acelerou?

Quando começamos a Metronome, o problema original era simples: os negócios de software modernos precisam se mover incrivelmente rápido em preços e embalagens, mas seus sistemas de faturamento não conseguem acompanhar. Na Dropbox, queríamos executar um experimento de preços e isso levava seis meses apenas para ser codificado no sistema de faturamento. O sistema de faturamento se tornou o pilar principal para basicamente tudo o que fazíamos naquele negócio.

Nós nos propusemos a construir infraestrutura de monetização. A Metronome foi construída para trazer velocidade e agilidade para os negócios de software modernos – para tornar as mudanças de preços e embalagens rápidas e fáceis em vez de projetos pesados de engenharia.

A IA acelerou essa missão de duas maneiras críticas. Primeiro, está tornando mais do mundo baseado no uso, o que é o nosso pão de cada dia. Mas mais importante, a IA criou uma hiperconcorrência. Diferentes empresas estão constantemente competindo umas com as outras e tentando usar preços e embalagens como uma forma de se diferenciar.

Isso significa que o software que originalmente construímos – algo que torna fácil e rápido mudar preços e embalagens – agora é básico. Se você não aproveitar essa flexibilidade, seus concorrentes o farão. Preços e embalagens se tornaram um campo de batalha de concorrência darwiniana, o que significa que a necessidade de Metronome aumenta à medida que a concorrência se torna mais intensa.

Você acabou de anunciar novas capacidades, como créditos baseados em assentos e faturamento unificado. Como essas se encaixam nessa visão?

Sim, hoje anunciamos uma grande expansão em preços, faturamento e experiência do cliente – basicamente o próximo capítulo da infraestrutura de monetização para a IA.

No centro está nossa nova capacidade de créditos baseados em assentos, que permite que as empresas executem modelos de preços híbridos que combinam a previsibilidade da assinatura com o crescimento baseado no uso. O que estamos vendo é que muitas empresas criadas durante os anos 2010 – pense na Dropbox, Figma, Notion – principalmente monetizam com base em taxas por assento. Quanto mais pessoas na sua empresa usam o produto, mais você paga. Isso é ótimo – é fácil, previsível e escalável à medida que seu negócio cresce.

Mas essas empresas agora estão adicionando recursos nativos de IA aos seus produtos e estão percebendo que o valor do seu produto não mais escala com os assentos. Na verdade, escala com o uso desses recursos nativos de IA. Elas precisam de um modelo comercial que escala com o valor que seu produto fornece. Créditos baseados em assentos são uma forma específica de fazer isso – você obtém os benefícios dos assentos com o potencial do uso. Isso está se tornando o modelo de rigueur para quase todos os negócios de SaaS do mundo.

A segunda funcionalidade que estamos destacando é o faturamento unificado em todo o mercado de AWS, Azure e GCP, e introduzimos a hierarquia de contas para faturamento empresarial. Isso significa que as empresas agora podem gerenciar todos os movimentos de receita – autoatendimento, empresa e mercado – por meio de um sistema em vez de lidar com várias ferramentas desconectadas.

O que nossos clientes estão exigindo é opção de pagamento. Essas empresas nativas de IA tendem a ir para todas as geografias de uma vez, e se você estudar pagamentos – pagamentos internacionais, em particular – você encontrará que diferentes meios de pagamento têm taxas de aceitação mais altas e menores taxas em diferentes geografias. À medida que nossa base de clientes cresce e amadurece, eles estão procurando opção de pagamento em diferentes geografias. Eles podem querer usar um processador de pagamentos específico da Europa ou um processador de pagamentos específico dos EUA. Ao permitir que nossos clientes tenham escolha e flexibilidade em como recebem pagamento e faturamento, damos a eles mais opções para receber pagamento em diferentes geografias. A funcionalidade que estamos lançando hoje é apenas o primeiro passo nessa jornada – a capacidade de emitir uma fatura diretamente da Metronome e receber pagamento com o processador de pagamentos de sua escolha. Com o tempo, vamos expandir as opções disponíveis nessa camada de processador de pagamentos.

No lado da experiência do cliente, estamos lançando a API de Visualização de Custo, faturamento no painel e notificações de ciclo de vida. A faturamento moderna deve ser transparente e parte da experiência do produto. Essas capacidades dão aos clientes visibilidade em tempo real do uso e gastos, eliminando contas-surpresa e construindo confiança por meio da transparência.

Juntas, essas anúncios refletem nossa crença de que a infraestrutura de monetização deve dar às empresas três coisas: previsibilidade de receita, visibilidade entre equipes e controle para evoluir preços com segurança à medida que seus produtos mudam.

Antes da Metronome, você passou vários anos como engenheiro e posteriormente Diretor de Engenharia na Dropbox. Quais lições da escalada de uma plataforma de SaaS global informaram como você abordou a construção da Metronome?

Há duas lições principais da Dropbox que moldaram como construímos a Metronome.

Primeiro é a importância da flexibilidade em escala. A Dropbox era famosa por ter preços simples “bom, melhor, melhor” com um plano gratuito – muito simples na superfície. Mas por trás dos panos, dentro do sistema de faturamento, havia milhares de diferentes SKUs para milhares de diferentes configurações de clientes. Gerenciar essa complexidade é realmente difícil.

Construímos a Metronome para escalar com essa complexidade para grandes empresas. A pergunta se tornou: como construir abstrações simples que dão aos clientes o poder total e a flexibilidade que seus negócios exigem à medida que crescem e amadurecem?

A segunda lição é sobre atender a múltiplos papéis. Uma das principais frustrações na Dropbox era que a equipe de faturamento estava constantemente sobrecarregada – eles tinham mil coisas acontecendo, sempre sendo puxados em diferentes direções tentando ajudar finanças, vendas e produto ao mesmo tempo.

Construímos a Metronome – tanto o negócio quanto o produto – para atender a múltiplos papéis diferentes ao mesmo tempo. Uma coisa que somos muito bons é sermos um parceiro externo para nossos clientes. Se você é um dos principais provedores de modelos de linguagem, a Metronome serve não apenas como software, mas como um especialista em preços. Vamos ajudar individualmente a apoiar os clientes de maneira muito personalizada.

Essa é uma das coisas que as pessoas encontram realmente notáveis ao trabalhar conosco – a profundidade da parceria que formamos. É muito menos uma relação de fornecedor-cliente e mais de uma verdadeira parceria.

A Metronome está alimentando os modelos de negócios da OpenAI, Anthropic, Databricks e NVIDIA – algumas das empresas mais influentes em IA. O que elas têm em comum que tornou sua abordagem de faturamento dinâmico tão valiosa?

Há duas ou três coisas específicas que esses clientes têm em comum.

Primeiro, quando você chega a esse tamanho e escala, seus preços são apenas complexos. Você tem muitos produtos diferentes, muitos sabores de clientes diferentes. A complexidade necessária – o grande número de SKUs que você oferece, as diferentes configurações de preços e embalagens – significa que você precisa de um sistema construído do zero para lidar com esse nível de escala e diferença entre os clientes.

Ao mesmo tempo, você quer que as abstrações com as quais você interage sejam simples. Se você é uma pessoa de operações trabalhando com a Metronome, você não quer pensar sobre toda essa complexidade o tempo todo. Equilibrar essas duas coisas – dar a você o poder e o controle que a Metronome fornece sem sobrecarregar o usuário final – é um princípio de design-chave que tivemos ao construir o produto.

A outra coisa que une todos os nossos clientes é que eles são extremamente centrados no cliente final. Construímos a Metronome para tornar todos os dados dentro dela continuamente disponíveis para seus clientes finais. Se você é um cliente da OpenAI, você pode verificar seu saldo, definir orçamentos, limitar sua taxa – tudo isso é sobre a experiência do cliente em cima de um modelo de preços baseado no consumo, e a Metronome é a plataforma-chave que possibilita isso.

Muitos fundadores se concentram na inovação do produto ou do modelo. Você argumentou que preços e faturamento agora fazem parte da pilha de infraestrutura de IA. Por que você vê a monetização como fundamental para essa nova era de software?

Há um par de razões diferentes pelas quais a monetização é tão crítica para a infraestrutura de IA.

Primeiro, volta ao ponto da hiperconcorrência. Essa era de software é simplesmente muito mais competitiva. Nas eras anteriores, você podia se concentrar apenas na diferenciação do produto – isso realmente não funciona mais.

Em segundo lugar, em cada era de software, as maiores e mais bem-sucedidas empresas combinaram inovação de produto com inovação de modelo de negócios. Pense na Salesforce – eles inventaram um CRM baseado em nuvem. O software de CRM não era novo, mas implantá-lo na nuvem era. Mas eles o combinaram com preços de assinatura baseados em assentos que escalavam à medida que sua empresa crescia, o que foi enormemente disruptivo em comparação com o Siebel, que cobrava uma grande taxa fixa. Você iria de gastar um milhão de dólares por ano com o Siebel para $100 por mês por assento na Salesforce – uma proposta de valor completamente diferente para os clientes.

A mesma coisa está acontecendo com a IA. Mas há outro fator importante: a IA é incrivelmente cara para executar. Quanto mais seus clientes usam seu produto, mais caro ele se torna. Isso significa que, como fornecedor, você precisa de um modelo de preços ou de negócios que escala com o uso do seu produto – caso contrário, você arrisca superestimar os custos.

Quais são os maiores desafios técnicos ou culturais que as empresas enfrentam ao mudar de assinaturas estáticas para preços baseados no uso ou no resultado?

Há dois ou três principais mudanças que vêm com a mudança de assinatura por assento para uso.

Primeiro, você está mudando de um negócio baseado em reservas para um negócio baseado em taxa de retenção de receita. Na prática, isso significa que na era da assinatura por assento, sua linha de fundo não está sempre ligada ao valor do cliente – você poderia assiná-los e, se eles não entrassem em operação por 10 meses, você ainda seria pago. Em um negócio baseado no uso, você literalmente não pode coletar receita até que os clientes usem seu produto, o que significa que o sucesso do cliente e o pós-venda são superimportantes.

Em segundo lugar, as pessoas subestimam que os modelos de negócios baseados no uso são fundamentalmente variáveis, o que significa que os clientes têm expectativas muito mais altas de visibilidade sobre como estão usando seu produto. A forma como gosto de colocar é: eles precisam de visibilidade, transparência e controle sobre seu orçamento. Se você não der a eles as ferramentas para fazer isso, eles não serão clientes felizes.

Terceiro, em um negócio baseado no uso, realmente recompensa a construção do que eu considero volantes de crescimento – pequenos loops no seu produto onde mais você usa, mais você gasta, mais você quer usar. Ao criar esses loops virais, é tipo em redes sociais, onde os loops virais funcionam muito bem em redes sociais baseadas em anúncios porque, quanto mais você constrói viralidade no seu produto, mais inventário de anúncios você exibe, mais dinheiro você ganha.

A mesma coisa é verdadeira em preços baseados no uso. Não é realmente verdadeiro em assinaturas, o que é por que os loops virais em B2B SaaS não foram uma grande coisa, exceto em casos como o Dropbox, onde esses loops virais foram críticos para a distribuição. Mas, em grande parte, a viralidade foi confinada a negócios baseados em anúncios. Eu realmente acho que o surgimento do crescimento como uma disciplina – pioneira pelo Facebook – vai coincidir com o surgimento da IA.

Sua recente whitepaper sobre o “Modelo Operacional de Monetização” descreve como as empresas podem alinhar sistemas de receita com o valor real do cliente. Como esse modelo muda a forma como as startups de IA pensam sobre escalabilidade?

Volta ao que eu estava dizendo sobre loops virais. Quando esses negócios nativos de IA encontram o ajuste de produto-mercado, as receitas podem escalar extremamente rápido. Você vê a viralidade que costumava existir em redes sociais, mas agora é diretamente monetizada.

Isso explica causalmente por que uma empresa como Cursor pode ir de zero a um bilhão de dólares em receita anual em apenas dois anos. Eles finalmente alinharam preço e valor, o que é um desbloqueio realmente poderoso para os negócios.

Com a OpenAI e a Anthropic como clientes e investidores, como você equilibra colaboração com independência ao moldar o futuro da infraestrutura de negócios impulsionada por IA?

Vemos essas relações como parcerias enraizadas em resolver problemas reais na fronteira da IA. A OpenAI e a Anthropic estão definindo a próxima geração de software, e estamos construindo a infraestrutura que transforma a inovação em modelos de negócios escaláveis e sustentáveis.

Ao mesmo tempo, nossa missão é mais ampla do que os laboratórios de IA. A Metronome é construída para servir a cada empresa que precisa modernizar como ela monetiza, incluindo startups nativas de IA e empresas de SaaS que adicionam preços baseados no uso a produtos estabelecidos. Estamos focados em ser o líder de categoria em infraestrutura de monetização, não apenas uma ferramenta de faturamento para um segmento.

Como a IA em si influencia a própria plataforma da Metronome – você está usando aprendizado de máquina para otimizar a precisão do faturamento, detectar anomalias ou prever tendências de uso?

Usamos aprendizado de máquina para melhorar a detecção de anomalias, previsão de uso e reconhecimento de padrões – mas somos deliberados sobre onde aplicamos. O faturamento exige precisão, então a IA tem que melhorar a precisão, não introduzir abstração.

Em longo prazo, vemos a IA ajudando as empresas a transformar dados de monetização em inteligência estratégica – entendendo quais recursos impulsionam o valor, identificando limiares de preços ótimos e expondo oportunidades de receita em tempo real. É aí que a infraestrutura de monetização se torna um verdadeiro motor de crescimento.

A Metronome se tornou uma espinha dorsal para a monetização baseada em resultados. Você acha que estamos nos aproximando de um mundo onde todas as empresas de software se tornam, em essência, empresas de dados impulsionadas por IA?

Minha teoria básica é que a IA vai disruptar todos os aspectos do software e dos negócios. Você pode ver as primeiras disrupções dentro dos negócios de software – os desenvolvedores de software são completamente disruptados pela IA, os escritores são completamente disruptados pela IA.

Acho que é apenas uma questão de tempo antes que mais e mais negócios sejam influenciados pela IA. Estamos vendo os primeiros estágios com as partes mais facilmente disruptadas do negócio, mas coisas como jurídico e outras áreas seguirão. Acho que é óbvio que, com o tempo, mais e mais empregos vão cair sob a influência da IA – e, portanto, sob modelos de negócios baseados em resultados, baseados no uso.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Metronome.