Shiran Brodie, Diretora de Crescimento e Marketing da Softr – Série de Entrevistas

Shiran Brodie, Diretora de Crescimento e Marketing da Softr, é uma executiva de marketing de crescimento com experiência extensa em escalonar empresas de SaaS por meio de crescimento liderado por produto, estratégia de mercado e desenvolvimento de marca. Na Softr, ela lidera os esforços de crescimento e marketing da empresa à medida que expande sua plataforma de código sem AI. Anteriormente, ela ocupou cargos de liderança na Plasmic e Make (anteriormente Integromat), onde ajudou a impulsionar o crescimento rápido, construir equipes de marketing de alto desempenho e liderar iniciativas de produto e marca importantes. Seu histórico abrange marketing de crescimento, marketing de produto, conteúdo, parcerias e aquisição de clientes, com um foco forte em ajudar as empresas de tecnologia a crescer de forma eficiente.

Softr é uma plataforma de código sem AI nativa que permite que as empresas construam ferramentas internas personalizadas, portais de clientes, CRMs, painéis, bases de conhecimento e outros aplicativos de negócios sem escrever código. A plataforma combina um construtor de aplicativos alimentado por AI com bancos de dados integrados, automação de fluxo de trabalho, autenticação de usuário, permissões e integrações, permitindo que as organizações criem software de produção pronto a partir de prompts de linguagem natural. Confiada por mais de um milhão de usuários em todo o mundo, incluindo equipes de grandes empresas, a missão da Softr é tornar a criação de software de negócios acessível a usuários não técnicos, substituindo o desenvolvimento complexo por ferramentas de construção visual intuitivas que ajudam as empresas a automatizar operações e otimizar fluxos de trabalho. Em 2026, a empresa expandiu sua visão com um Co-Builder de AI capaz de gerar sistemas de negócios completos – incluindo bancos de dados, aplicativos e lógica de negócios – a partir de um único prompt, posicionando a Softr como líder no mercado emergente de software de negócios alimentado por AI.

Você foi a primeira contratação de marketing da Integromat e ajudou a liderar sua transformação em Make, uma das marcas mais reconhecidas em automação de código sem. Olhando para trás, quais foram as decisões de marketing mais importantes que transformaram um produto técnico poderoso em uma plataforma de categoria definida, e como essas lições estão influenciando seu trabalho na Softr hoje?

Quando me juntei à Integromat, a plataforma ainda se posicionava em torno de integrações e havia uma crença interna de que éramos para desenvolvedores, apesar de nos autodenominarmos uma plataforma de código sem. Depois de centenas de entrevistas com clientes, ficou claro que o ângulo de posicionamento era em torno da automação de fluxo de trabalho de ponta a ponta para operadores. A rebranding para Make não foi apenas uma mudança de nome, foi um sinal deliberado de que estávamos construindo para um novo tipo de usuário: alguém que queria construir, não apenas conectar aplicativos. Nos esforçamos muito para entrar nessa identidade de construtor, e isso nos deu um âncora de posicionamento que se manteve mesmo quando o mercado ficou lotado. Hoje, na Softr, estamos agora em um mercado recém-lotado com AI, então estamos nos esforçando para entrar no que nos torna realmente diferenciados – construir software de negócios seguro com AI que toda a equipe possa usar.

A Softr lançou recentemente seu construtor de aplicativos alimentado por AI, que pode gerar aplicativos de negócios completamente funcionais a partir de um único prompt. O que separa os construtores de aplicativos de produção prontos dos que geram principalmente protótipos ou demonstrações?

A resposta honesta é: o que acontece quando você realmente precisa que funcione com usuários reais e dados reais.

A maioria dos construtores de aplicativos de AI hoje é extraordinariamente boa em gerar algo que parece um aplicativo. A lacuna aparece quando você faz perguntas mais difíceis: os usuários reais podem fazer login com diferentes níveis de permissão? Os usuários de negócios podem integrá-lo com sua pilha existente sem medo de expor chaves de API? Ele lida com casos de bordo ou assume um caminho feliz perfeito?

Com a Softr, nossa definição de pronto para produção significa que no momento em que você publica, você tem um aplicativo real conectado a dados reais, compartilhável com usuários reais imediatamente, sem configuração adicional, sem código para manter. As partes mais difíceis da construção de software: autenticação, gerenciamento de usuários, permissões, segurança, hospedagem são tratadas fora da caixa, não acopladas após.

Estamos vendo uma explosão de plataformas de criação de aplicativos alimentadas por AI. De sua perspectiva, quais partes do desenvolvimento de software estão sendo realmente transformadas pela AI, e quais partes ainda exigem julgamento e expertise humanos significativos?

A AI está genuinamente transformando as partes do desenvolvimento que são de alta repetição e baixo contexto: gerar código de modelo, criar modelos de dados, escrever lógica de automação para fluxos de trabalho bem definidos, sugerir padrões de UI. Coisas que costumavam ser inacessíveis a pessoas não técnicas. Eu também notei pessoalmente que as pessoas tendem a resolver problemas usando AI mais agora do que mergulhando em fóruns ou comunidades ou contatando suporte. Então, isso está ajudando as pessoas a aprender e a melhorar mais rápido também.

O que ainda exige julgamento humano é tudo que depende de conhecer o negócio. A AI não sabe quais fluxos de trabalho são mais importantes, quais casos de bordo realmente acontecerão ou como a pessoa que usa essa ferramenta realmente pensa. Ela não sabe que o seu processo de faturamento tem uma exceção estranha para certos clientes ou que a sua equipe verifica o Slack para notificações, mas ignora e-mails. Há muitas maneiras de resolver um problema, a solução certa é a que melhor se ajusta ao seu negócio.

Os construtores mais eficazes que eu vi usam AI para se mover rapidamente nas partes em que a velocidade importa e desacelerar para aplicar seu próprio julgamento sobre o que realmente precisa ser construído, a lógica e o que a experiência deve parecer. A AI também é um parceiro de pensamento útil, mesmo nessa fase de julgamento.

Ao liderar a rebranding da Integromat para Make durante um período de crescimento rápido, quais são as lições mais importantes que você aprendeu sobre posicionamento, mensagens e construção de marca em mercados de software altamente competitivos?

O posicionamento, a mensagem e a marca andam de mãos dadas, mas você não precisa trabalhar nos três ao mesmo tempo. A marca é um investimento e a necessidade deve realmente existir antes de fazer isso. O timing também importa. Muito cedo e você está polindo algo que ainda não encontrou seu pé. Muito tarde e a percepção já foi estabelecida.

O que eu acho é que, no mercado de hoje, a marca se tornou mais importante, não menos. Todos estão usando os mesmos propósitos de valor, a mesma pilha de recursos, as mesmas palavras-chave de AI. Quando a mensagem começa a soar igual, como as pessoas se sentem é uma das poucas maneiras restantes de realmente se destacar.

A rebranding mudou isso quase imediatamente. Um novo nome e uma atualização da identidade visual mudaram completamente como a plataforma foi percebida. De repente, parecia moderna e acessível. A equipe se sentia genuinamente orgulhosa de dizer onde trabalhava. Há algo sobre uma marca que as pessoas se sentem legais em ser associadas que muda tudo: como elas falam sobre isso, como elas se apresentam no local de trabalho. Essa energia é contagiosa e se acumula.

O crescimento liderado por produto se tornou a estratégia padrão para muitas startups de SaaS. O que você aprendeu sobre as limitações dos modelos de PLG puros e quando uma abordagem híbrida com suporte de vendas se torna necessária?

Estamos em um mercado muito diferente na era da AI e acho que isso mudou o que o PLG realmente significa na prática. Há mais ferramentas competindo por atenção do que nunca, o que torna a palavra de boca e a roda de comunidade que o PLG puro depende muito mais difícil de sustentar. As pessoas não estão descobrindo ferramentas por meio de fóruns e comunidades do jeito que costumavam: elas estão perguntando à AI, participando de eventos e confiando em recomendações de pares em círculos muito menores e mais privados.

Isso é parte do porquê de adicionar uma motion de vendas em cima se torna necessário em um determinado ponto, não para substituir o PLG, mas para cobrir as lacunas que ele deixa. E há uma ironia interessante aqui: embora as vendas exijam mais construção de relacionamento, acompanhamento e confiança, os negócios que elas fecham tendem a ser muito mais duráveis. Quando a adoção se torna organizacional em vez de individual, você obtém uma rotatividade mais baixa, uma integração mais profunda e contas que são genuinamente resistentes ao tempo.

O movimento do PLG encontra os campeões. O movimento de vendas os converte em clientes que a empresa realmente executa.

Na Softr, o objetivo é ajudar usuários não técnicos a construir aplicativos de negócios sem escrever código. Como você vê a relação entre plataformas de código sem e AI evoluindo nos próximos cinco anos?

A distinção entre “código sem” e “AI” já está desaparecendo e acho que, em cinco anos, não existirá mais como uma separação de categoria significativa.

Mariam, nossa CEO, coloca bem: nos próximos cinco anos, 80% do software será construído por não desenvolvedores. Isso não é uma previsão, já está acontecendo. A pergunta é qual infraestrutura torna isso possível com segurança e em escala.

A AI lida com a estrutura: gerar o aplicativo inicial, sugerir fluxos de trabalho, acelerar as partes que costumavam exigir conhecimento técnico. O código sem garante que seja construído corretamente, não apenas rapidamente. É a camada que lhe dá um banco de dados real, permissões reais, autenticação real, automação real – a infraestrutura de produção que a geração de AI sozinha não pode dar.

Os desenvolvedores se concentram nos 20% realmente difíceis: integrações mais complexas, arquitetura de segurança, desempenho em escala, em vez de gastar tempo no trabalho rotineiro que a AI e o código sem podem agora lidar.

As plataformas que vencerão essa era não serão geradores de código de AI puros ou construtores de arrastar e soltar puros. Elas serão as que combinam ambos: a velocidade e a liberdade da AI com a confiabilidade e a segurança do código sem.

Você se mudou intencionalmente de organizações de crescimento hiper para startups em estágios anteriores. Quais são as vantagens que as equipes pequenas e enxutas têm ao construir e comercializar produtos de AI no ambiente de hoje?

Em startups em estágios anteriores, não há uma corrente de aprovação de múltiplos passos. Não há tempo para gargalos adicionais, eles se tornam despesas que você simplesmente não pode arcar, especialmente em um mercado que se move tão rápido quanto a AI.

As equipes pequenas também tomam decisões mais opinativas sem design por comitê. Os melhores produtos de AI agora têm uma visão de mundo forte: sobre quem são, o que farão e o que não farão, o que a experiência se sente. Isso é muito mais fácil de manter com 10 pessoas do que com 100.

Mas, honestamente, a coisa que eu valorizo mais sobre as empresas em estágios anteriores é a proximidade com o produto. Quando me juntei à Make, eu estava apaixonada pelo produto. Mesmo com a Softr. Eu construo a maioria das minhas próprias ferramentas e sistemas nela e encorajo minha equipe a fazer o mesmo. Esse tipo de investimento genuíno no que você está construindo é mais difícil de sustentar à medida que as organizações crescem e as pessoas se afastam do produto em si. Contratar pessoas que estão genuinamente investidas na visão, não apenas no papel, é algo que somos muito deliberados sobre na Softr.

Muitas empresas lutam quando a inovação do produto avança mais rápido do que a capacidade de comunicar valor aos clientes. Como os fundadores podem garantir que sua mensagem acompanhe os produtos de AI cada vez mais sofisticados?

A disciplina que eu recomendaria: encontre um quadro de posicionamento que seja verdadeiro, diferenciado e tenha uma audiência muito clara. Não “AI genérico”, algo específico o suficiente para que a pessoa certa leia e imediatamente pense “isso é para mim”.

Deve dizer exatamente o que você faz, em vez de alcançar um buzzword em detrimento da clareza. Na AI, especialmente, todos estão tentados a soar sofisticados. Os que cortam são os que soam claros. Se eu não puder dar uma olhada na descrição do seu produto e entender o que você faz, não darei uma segunda olhada. Vou apenas supor que não é para mim.

Os fundadores tendem a pensar que estampar “AI” em algo é suficiente, porque todos querem AI. Na verdade, é o oposto. Não há escassez de produtos de AI no mercado, o posicionamento primário em torno da AI é a pior maneira de diferenciar sua plataforma. É verdade que as empresas estão ativamente procurando comprar software de AI? Sim. Mas, com o nível de concorrência, você precisa provar por que elas devem comprar o seu específico.

A AI está dramaticamente reduzindo as barreiras para a construção de software. Você acredita que isso criará uma nova geração de empreendedores e construtores de negócios e quais oportunidades isso desbloqueia para fundadores não técnicos?

Sim, e eu sou a prova disso, o que torna isso pessoal para mim.

Eu não sou desenvolvedora. Nunca fui. Mas eu construí a plataforma de influenciadores que usamos para gerenciar 125+ criadores, nosso rastreador de menções de marca, nosso portal de escritores de conteúdo, tudo sem escrever uma única linha de código. Cinco anos atrás, o maior problema era fazer com que as pessoas não técnicas investissem tempo em aprender código sem, apesar de abstrair o código, porque ainda havia uma curva de aprendizado.

Hoje, a AI se tornou a peça que faltava que desbloqueou a inovação como uma possibilidade para os construtores não técnicos. Isso é enorme. Mas eu discordaria ligeiramente da ideia de que as barreiras desapareceram completamente. A nova barreira não é o código: é o julgamento. Saber o que construir, para quem e o que o sucesso realmente parece. Há centenas de maneiras de resolver um problema e a capacidade de pensar em sistemas – de ver como as peças se conectam antes de começar a construir – ainda é uma habilidade humana crítica e profundamente humana.

Há centenas de maneiras de resolver um problema, a solução certa é a que melhor se ajusta ao seu negócio.

Como alguém que passou anos ajudando a definir categorias de software emergentes, quais características separarão as plataformas de AI que se tornarão negócios duradouros das centenas de ferramentas de AI que atualmente competem por atenção?

No final, é uma espécie de adaptabilidade focada que é genuinamente difícil de desenvolver. O trabalho como o conhecemos está evoluindo mais rápido do que a capacidade da maioria das pessoas de processá-lo.

Os fundadores precisarão permanecer focados no que importa, enquanto permanecem abertos o suficiente para entender quais tendências estão criando mudanças reais e quais são ruído. Fazer essa chamada de julgamento de modismo versus mudança permanente e se adaptar sem ser completamente desviado é uma das partes mais difíceis de construir uma empresa de software agora.

Focar em um mercado, ICP ou nicho parece desconfortável para muitos fundadores. Todo o meu histórico foi liderar GTM para plataformas horizontais, que são notoriamente difíceis de posicionar e vender. Mas, se você tiver uma persona muito bem definida e demanda genuína delas, ir fundo em como ganhar esse grupo específico pode fazer ou quebrar a resiliência de longo prazo da plataforma. E isso vai além do produto para a construção de relacionamento também, porque é uma coisa que nenhuma quantidade de automação de AI pode replicar.

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