A inteligência artificial (IA) é o futuro dos negócios? Descubra como a IA está transformando o mundo dos investimentos em venture capital!
Neste episódio, Daniel Ibre, da Mindset Ventures, revela como identificar o uso real da inteligência artificial nas startups e não apenas fachada para atrair investimento. Entenda como diferenciar valor genuíno de "IA washing" e construir um diferencial competitivo.
Descubra as estratégias para avaliar o impacto da IA, os critérios para selecionar empresas investidas e as tendências mais promissoras nos mercados de Israel e dos Estados Unidos.
#InteligenciaArtificial #VentureCapital #Inovacao
Neste episódio, Daniel Ibre, da Mindset Ventures, revela como identificar o uso real da inteligência artificial nas startups e não apenas fachada para atrair investimento. Entenda como diferenciar valor genuíno de "IA washing" e construir um diferencial competitivo.
Descubra as estratégias para avaliar o impacto da IA, os critérios para selecionar empresas investidas e as tendências mais promissoras nos mercados de Israel e dos Estados Unidos.
#InteligenciaArtificial #VentureCapital #Inovacao
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NotíciasTranscrição
00:00Magalu Cloud, impulsionando a competitividade do Brasil através da tecnologia.
00:15Bem-vindo, bem-vinda a mais um Revolução IAR, programa do Nelfeed que aborda o impacto da inteligência artificial no mundo dos negócios.
00:23Eu sou a Letícia Cardoso e quem me acompanha é Rodrigo Elser, conselheiro de inteligência artificial em grandes empresas.
00:30Bem-vindo, Rodrigo. Tudo bem?
00:32Tudo ótimo. Super animador para receber um craque hoje aqui em investimento.
00:36Hoje o assunto é inédito aqui nesse programa. A gente recebe Daniel Ibre, sócio fundador da Mindset Ventures. Vamos conhecer mais um pouquinho sobre ele.
00:46Daniel Ibre é sócio fundador e managing partner da Mindset Ventures, um fundo internacional de Venture Capital que investe em startups dos Estados Unidos e de Israel.
00:57Reconhecido como um dos investidores mais influentes de 2018 pela Venture 360, Daniel já investiu em mais de 100 startups ao redor do mundo.
01:07Também já atuou como consultor internacional de gestão, assessor em fusões e aquisições e investidor anjo.
01:13Possui MBA em estratégia de negócios e especialização em Venture Capital pela Universidade de Berkeley, além de cursos executivos em instituições como Singularity University e Harvard Business School.
01:27Daniel, seja bem-vindo. Obrigada pela sua presença aqui com a gente.
01:30Obrigado, é um prazer estar aqui com vocês.
01:32Um grande Ibre e feliz de estar com você.
01:33Legal, obrigado a você.
01:35Daniel, antes da gente começar, eu queria dar um recado, porque o Nelfeed, ele também tem um canal no YouTube.
01:41Se você está assistindo a gente por essa plataforma, aproveite e se inscreva para ter acesso a mais conteúdos como esse.
01:49Daniel, eu queria falar sobre a Mindset Ventures.
01:51Eu sei que vocês investem em startups dos Estados Unidos e também de Israel.
01:58Só que hoje em dia, inteligência artificial é uma condição sine qua non para as empresas.
02:05Como avaliar que o uso de inteligência artificial é real e não só a fachada?
02:14Essa é uma ótima pergunta.
02:15Hoje, todas as empresas ou startups, mesmo as grandes empresas que se movimentam, todo mundo tem que ter alguma coisa de inteligência artificial dentro,
02:23seja para aumentar a produtividade, seja para se tornar mais competitivo, seja para acelerar seus fluxos, reduzir custos e assim por diante.
02:28E todo mundo diz que tem alguma coisa de...
02:32Todo mundo deveria ter, mas todo mundo diz que tem.
02:34Então, eu brinco que se alguma startup aparece para a gente querendo vender o projeto e não fala que tem inteligência artificial,
02:40no mínimo, ele é ruim de marketing.
02:41Porque ele deveria falar, pelo menos para a gente ter interesse, porque todo mundo só está olhando para isso.
02:46Agora, tem diferentes réguas, diferentes tamanhos de inteligência artificial que as pessoas estão desenvolvendo,
02:53que as empresas estão conseguindo usar.
02:54E muita coisa que a gente vê de inteligência artificial hoje, ela é muito legal do ponto de vista tecnológico,
03:01é muito avançado, é muito...
03:03A gente fica muito impressionado, mas do ponto de vista de valor agregado para o cliente daquela empresa, ele é muito baixo.
03:10Então, tem N coisas que você fala, olha, eu estou usando inteligência artificial para aquilo.
03:14E você fala, poxa, que legal, parece super interessante.
03:17E?
03:18Fala, ah, e nada, eu estou usando.
03:19Tá, mas qual que é o valor que isso gera, né?
03:21Então, tem uma desconexão, eu acho, às vezes, entre o que é usar por usar e para falar que está usando.
03:28E eu estou usando agora o chat de EPT para ficar mais produtivo com alguma coisa.
03:31Legal, mas que impacto isso tem para a sua empresa, para o seu cliente?
03:35Então, a gente tenta sempre olhar o que aquilo gera de verdade, de impacto, de resultado, né?
03:40De diferencial e tal.
03:41E a segunda coisa, que acho que é um pouco com a sua pergunta, como as tecnologias ficaram muito difundidas e várias delas são muito baratas, né?
03:51Ou se não, gratuitas para usar, muita gente está construindo, e eu estou falando dos empreendedores, né?
03:55Criando startups, em cima de plataformas existentes.
03:59E, às vezes, você faz uma coisa que é muito legal, mas que você, tudo que você está por trás, do ponto de vista tecnológico,
04:04é algo que está aí amplamente difundido e pode ser usado por qualquer um.
04:07Então, você não tem necessariamente um diferencial naquilo que você construiu.
04:10E, para a gente, como investidor, a gente quer achar alguma coisa que seja exclusiva,
04:16que tenha uma barreira de entrada, que tenha um diferencial que se sustente em longo prazo
04:19e que vai justificar aquela empresa crescer e um dia ser comprada, ou abrir o capital, ou qualquer coisa assim.
04:24Então, distinguir entre o que é valor gerado por IA, primeira coisa.
04:29Segunda coisa, uma vez gerado esse valor, será que aquele empreendedor, aquela empresa,
04:34está criando uma coisa deles, ou eles têm uma vantagem, tem uma coisa que só ele consegue fazer,
04:39tem um setor que só ele entende, tem um dado que só ele tem acesso,
04:43ou será que ele pegou lá o GPT, o Antropical, ou qualquer outro,
04:47criou uma camada bonitinha e falou, agora eu sou uma startup de IA,
04:50e na hora que você vai ver atrás, ele está construindo em cima de alguma coisa que existe,
04:53qualquer um de nós podia fazer.
04:55Então, esse é um pouco da dificuldade de que tudo virou IA,
04:58e como é que você distingue o que é bom, o que não é, o que é de verdade e o que não é.
05:02Então, esses são os critérios para selecionar as investidas e conseguir abrir os olhos para o que é IA washing.
05:11Isso, isso, um pouco por aí, né?
05:14Você tem uma tese interessante, né, de focar principalmente no mercado em Israel e Estados Unidos, certo?
05:21Sim.
05:21O que você está vendo de mais interessante lá, dentro desses business que passam dentro do teu deal flow?
05:28Sim.
05:28A gente tem, eu acho que você tem hoje IA aplicado à resolução de problemas em várias verticais, em vários negócios.
05:37Então, por exemplo, você tem IA para jurídico, tem lá uma linha de empresa.
05:41IA para marketing, tem outra linha de empresa.
05:43Agora, a gente está vendo muito IA para compliance, por exemplo,
05:45que é outro problema gigante, chato para boa,
05:48porque todo mundo tem que lidar com money laundry, KYC de cliente,
05:51muito chato você usar IA e automatiza o processo.
05:54Então, IA para resolver esses problemas pontuais ou esses fluxos dentro da organização,
05:58que normalmente são custos, né, ou um monte de gente fazendo trabalho manual
06:02e você pode substituir por IA ou por agentes,
06:05isso é uma coisa que a gente está vendo bastante.
06:07Outra coisa que a gente particularmente gosta muito
06:09é o que está por trás, que é a parte um pouco da infraestrutura, né?
06:12Então, como é que eu garanto que grandes empresas podem usar IA
06:16num contexto onde as informações são sigilosas?
06:19Ou como é que eu garanto que uma empresa que tem dezenas e dezenas de milhões de dados
06:25pode usar IA de uma forma que seja economicamente palatável?
06:28Ou como é que eu garanto a qualidade dos modelos de IA
06:31que estão sendo desenvolvidos para não ter baias e não ter alucinação e assim por diante?
06:36Então, tem IA em tudo,
06:39mas a gente está tentando ou resolver problemas bastante complexos com IA
06:42e IA proprietários ou com treinamento por dados proprietários
06:46ou essa parte que está um pouco mais na parte infraestrutura
06:49e do IA rodando dentro de grandes organizações.
06:52Resumindo o que você trouxe,
06:54e você estando nessa cadeira privilegiada,
06:57no papel de investidor,
06:58está vendo o que está emergindo desses novos mercados de IA,
07:03estou entendendo que você está vendo um mercado vertical,
07:05super vertical, orientado a processo.
07:07Sim.
07:09Aplicações de IA que estão orientadas a processo.
07:11Você está vendo esse mercado emergir, certo?
07:13E você tem um outro mercado que é toda a parte de infraestrutura e plataforma
07:17horizontal, para uma audiência talvez mais técnica,
07:21mais para builders, developers,
07:23também como o segundo mercado que está vindo aí com o rabo de foguete.
07:26E para grandes enterprises também.
07:27E aí tem muito dessa discussão,
07:29que você entrou em um ponto mais específico,
07:31que é quanto que IA vertical versus IA horizontal,
07:34onde está o valor.
07:36E onde você, no IA horizontal, por exemplo,
07:38você consegue se diferenciar,
07:40uma vez que você não vai criar modelo.
07:41Por exemplo, eu não vou investir em uma empresa
07:43que está criando um LLM que quer competir com o OpenAI.
07:46Essa guerra para mim já acabou, já foi.
07:48Não dá para chegar lá mais.
07:49Agora, eu vou usar a coisa que eles já fizeram
07:51para criar algo melhor,
07:53ou numa vertical,
07:54ou numa horizontal onde eles não estão,
07:56ou eles não conseguem ser específicos.
07:58Você pega, por exemplo,
07:59no Brasil você tem dois casos bem surpreendentes de dar orgulho.
08:04Você tem a Curio.ai e a Langflow,
08:06que conseguiram, no mercado super técnico,
08:10horizontar um play de plataforma,
08:17de criação de agentes.
08:19Não vou me entrar muito no técnico aqui,
08:21mas de você conseguir, com uma certa facilidade e pouco código,
08:25construir agentes.
08:26E são dois brasileiros que captaram isso,
08:29plataformas hoje utilizadas no mundo inteiro.
08:32Como que você vê o brasileiro nessa corrida
08:39vindo de um olhar diferente,
08:42que é um olhar que olha muito para outros mercados?
08:47Como que você vê o brasileiro nisso?
08:49Acho que o problema, assim como de outras grandes tecnologias,
08:52é sempre acesso a conhecimento e falta de talento.
08:56Eu acho que a gente,
08:58os nossos bons empreendedores brasileiros,
09:00eles não perdem absolutamente nada
09:02para o empreendedor americano, indiano, israelense.
09:04Eu acho que em alguns pontos culturais,
09:07pessoais, ele perde,
09:08em outros ele tem grandes vantagens que outros não têm.
09:11O problema é que o número de bons empreendedores,
09:14ou com experiência, ou com acesso ao conhecimento,
09:16é menor do que a gente vê lá fora, infelizmente.
09:19Por N motivos.
09:20Estatística.
09:21Estatística.
09:21E gente boa que está aqui que vai para fora.
09:24A gente perde a galera boa,
09:25que vai para fora,
09:26que move a empresa para os Estados Unidos,
09:27que vai começar a empresa lá.
09:28Esses dois, um deles está lá fora.
09:29Exato.
09:30Ele vai ter mais acesso a capital,
09:32ele vai captar dinheiro mais rápido,
09:33mais fácil,
09:33num valor maior,
09:34vai conseguir contratar gente melhor para trabalhar.
09:37Porque, às vezes, ele é um gênio,
09:38ele conhece a tecnologia,
09:39ele precisa contratar gente boa para trabalhar com ele.
09:42Onde ele vai achar essa equipe?
09:44Então, a gente acaba
09:46perdendo esse tipo de gente para fora.
09:50Agora, eu não acho que a gente tem
09:51uma dificuldade em essência,
09:54eu acho que é muito mais uma questão de volumetria,
09:55e de acesso a capital,
09:57acesso a conhecimento,
09:58acesso a gente correr risco,
10:00apostar no começo e assim por diante.
10:01Uma animação maior em modelo de negócio
10:03do que em tecnologia por si só?
10:05Eu acho que no Brasil,
10:06tradicionalmente, sim.
10:07A gente está acostumado,
10:09pela falta, talvez, de talento e ciência,
10:11muito mais empreendedores resolvendo
10:13problemas estruturais de mercados grandes
10:16no Brasil ou na América Latina,
10:18inovando em modelos de negócio,
10:20e menos gente criando ciência.
10:23Quantas empresas você vê de biotec
10:24ou de novas ciências,
10:26novas coisas surgindo no Brasil?
10:28Infelizmente, muito poucas.
10:29E as boas são de brasileiros
10:31criando isso aí lá fora.
10:32Então, você cria poucas novas tecnologias
10:34no Brasil,
10:35mas você usa muita tecnologia
10:36para resolver problemas gigantescos
10:37do nosso país ou da nossa região,
10:39e isso pode virar uma empresa grande.
10:41Pode virar vários unicórnios nossos,
10:43e não todos brasileiros,
10:45são empresas que fizeram inovações
10:46maravilhosas em modelos de negócio
10:48associando tecnologia,
10:49mas não foi criada nenhuma tecnologia nova,
10:51o que não tira o mérito,
10:53mas é diferente.
10:54Se você quer criar um IA novo,
10:56você quer criar nova ciência,
10:57você quer criar outra coisa,
10:59isso dificilmente acontece aqui,
11:00até por disponibilidade de capital
11:01para isso acontecer.
11:02Daniel, quero continuar falando
11:04sobre os investimentos
11:06em inteligência artificial,
11:08mas antes vamos à mensagem
11:09do nosso patrocinador.
11:11Olá, boa tarde.
11:12Eu me chamo Natália Castanço,
11:13sou o CEO do Grupo Unite.
11:14O Grupo Unite é um call center
11:16que está no mercado há 24 anos.
11:18Essa estrutura,
11:19tanto de call center quanto tecnológica,
11:21até então,
11:22ela estava num provedor externo.
11:24Quando a gente ficou sabendo
11:25da solução Magalu Cloud,
11:27nos chamou a atenção
11:27a precificação em real,
11:29a questão da previsibilidade,
11:30super importante para o nosso negócio.
11:35Você está acompanhando
11:36o Revolução IA,
11:37programa do NeoFeed,
11:38que aborda o impacto
11:39da inteligência artificial
11:41no mundo dos negócios.
11:42Meu convidado de hoje
11:44é Daniel Ibre,
11:45da Mindset Ventures.
11:46Daniel,
11:48a gente estava falando
11:49sobre critérios para investimento,
11:51sobre a diferença do mercado
11:52no exterior e aqui.
11:54O Sam Altman
11:55deu uma declaração recentemente
11:57falando que os valuations
11:59estavam muito valorizados,
12:01comparou até com a bolha das .com.
12:04Qual que é a sua avaliação
12:05nesse sentido?
12:08Eu acho que é verdade,
12:10é sempre ruim a gente generalizar.
12:12Então, assim,
12:13a média eu concordo com ele,
12:14mas eu acho que a gente tem
12:16que distinguir de fato
12:17o que é hype do momento de AI.
12:21Todo mundo fala,
12:21pô, agora AI é o próximo buzz
12:23e temos que investir dinheiro lá
12:25e aí todo o dinheiro vai,
12:26oferta e demanda,
12:27o preço sobe, né?
12:28E tem muita coisa que não vale
12:29os valores que estão precificados aí,
12:32não tem substância
12:33para esse tipo de valor.
12:34É meramente expectativa futura
12:35de uma coisa que provavelmente
12:36não vai acontecer, né?
12:38Por outro lado,
12:40se a gente olha para a AI
12:41como um novo paradigma tecnológico,
12:43a gente não tem outra tecnologia
12:45na história que teve
12:46uma velocidade de adesão,
12:49de uso das pessoas,
12:50mesmo das pessoas físicas,
12:51eu estou nem falando
12:52das grandes empresas, né?
12:53Tão rápida,
12:54com tanta geração de valor,
12:55com tanta receita.
12:56Pega o crescimento de receita
12:57da Open AI,
12:58é um negócio monstruoso,
12:59a velocidade que eles cresceram.
13:01Então, por um lado,
13:02eu acho que sim,
13:03tem um pouco de inflação,
13:05de preço,
13:06muita gente querendo investir,
13:07um monte de gente jogando dinheiro,
13:08um monte de coisa
13:08que não vai dar em nada.
13:09Tem como todo o grande
13:11excitement no mundo de tecnologia,
13:13tem muita gente
13:13que vai fazer besteira,
13:14vai perder dinheiro,
13:15faz parte do momento.
13:17Por outro lado,
13:17eu acho que tem uma geração
13:18de valor,
13:19de um paradigma novo
13:20que a gente talvez
13:21não tenha visto na história
13:22do ponto de vista
13:23de quanto isso,
13:24de fato,
13:24vai gerar de impacto
13:25e de mudança.
13:26Então,
13:26uma parte dessa loucura,
13:28eu acho que ela,
13:29de fato,
13:29é justificada.
13:30Se a gente olhar o uso
13:30e quando isso está mudando
13:31a nossa realidade aqui,
13:33de fato,
13:34acho que tem um impacto ali.
13:35Mas todo mundo
13:35tem que se aproveitar
13:36um pouco da onda, né?
13:37E o investidor de venture,
13:38ele não tem um problema
13:42de investir
13:44numa coisa que dá errado, né?
13:45Isso faz parte do nosso jogo.
13:47Está na conta, né?
13:47Está na conta.
13:48O que o investidor não pode
13:49é não investir no que dá certo,
13:50porque é aí que a gente ganha dinheiro.
13:51É investir naquilo
13:52que dá muito certo.
13:53Então, o que você faz?
13:53Na dúvida,
13:54você quer investir em tudo.
13:55Você não quer perder nada.
13:56Fala, vou investir em tudo.
13:57Se der errado,
13:58deu errado,
13:58mas se eu acertar um,
13:59eu ganhei.
14:00E aí,
14:00quando você quer investir em tudo
14:01com esses volumes loucos
14:02e todo mundo quer estar em todo lugar,
14:03naturalmente,
14:04você tem uma inflação
14:04de valuation
14:05que para muitas
14:07dessas coisas não justifica.
14:08E para mim,
14:08volta no ponto
14:09que a gente começou falando
14:10que é o que é geração
14:12de valor real
14:13versus o que é hype,
14:15é coisa legalzinha.
14:17Vou dar um exemplo
14:17que para mim é muito claro
14:19que acho que todo mundo
14:19que está assistindo
14:20vai saber.
14:22Pegue esses AI
14:23de geração de imagem,
14:24tá?
14:25E a gente coloca
14:26um prompt lá.
14:26Olha,
14:27gera para mim uma imagem
14:28eu, Elser e Letícia
14:29tomando água de coco
14:31nas Bahamas.
14:32Vai gerar uma imagem
14:33super legal.
14:34A gente vai olhar e falar
14:34nossa, que demais
14:35essa tecnologia,
14:36ele conseguiu.
14:37Olha, Elser,
14:37que engraçado,
14:38sua sunguinha,
14:39Letícia,
14:39seu coco está muito grande.
14:40A gente vai ficar
14:40aqui dando risada.
14:42Amanhã a gente nem vai
14:42lembrar que a gente fez isso.
14:44É muito legal
14:46do ponto de vista
14:46tecnológico,
14:47é impressionante
14:47o que faz.
14:48Não tem valor nenhum.
14:49Vou usar isso
14:50para quê?
14:51Gera valor para você?
14:53Talvez você vai
14:53apontar no Instagram
14:54e ha, ha, ha.
14:55Acabou.
14:55Então não tem valor.
14:56Então eu acho que assim,
14:57muito do valor
14:58que está sendo criado
14:59dos valuations,
15:00dos retornos,
15:01ele vai ter que ser justificado
15:02por uma criação
15:03de valor real.
15:04Recentemente tem uma pesquisa
15:05que a BCG soltou
15:07mostrando quanto de valor
15:08as empresas estão implementando
15:09e conseguiram tirar
15:10na prática.
15:11Você vê que é muito baixo
15:12e todo mundo está correndo atrás
15:14querendo achar alguma coisa,
15:15mas na prática
15:15ainda é pouco valor.
15:16E é esse valor real
15:18no impacto,
15:19no bottom line
15:19das empresas
15:20que vai justificar
15:20os valuations
15:21que a gente está vendo.
15:22E você consegue comparar
15:23os valuations
15:24de dois anos atrás,
15:26mais ou menos,
15:28quando a IA generativa
15:29veio à tona
15:30para o consumidor final,
15:32para a gente,
15:32através dos chats,
15:34das plataformas
15:36mais acessíveis.
15:38Isso aumentou muito?
15:39Você pode falar valores
15:40só para a gente ter uma noção?
15:41O problema que eu acho, Letícia,
15:43é que isso não está isolado
15:44do mercado de venture em geral.
15:46Então você fala
15:47de um, dois anos atrás,
15:48a gente teve esse boom,
15:50desse excitement
15:50com o chat de EPT,
15:51primeira versão,
15:52legal, pública.
15:53Mas ao mesmo tempo
15:54a gente estava
15:54num momento muito de baixa
15:56do mercado de venture
15:57e de captação
15:57de startups em geral.
15:58Então eu tinha uma coisa
15:59muito legal acontecendo,
16:01hypando,
16:02num mercado inteiro
16:02que estava desaquecido.
16:04Então isso talvez
16:05também ajudou um pouco
16:06a segurar um pouco
16:08a loucura naquele momento.
16:09Se isso fosse acontecido
16:09pós-pandemia,
16:10teria sido uma catástrofe,
16:11eu acho.
16:12Que foi quando deu
16:12aquela catástrofe
16:13de todo mundo investindo em tudo,
16:14quando começou aquele movimento
16:15de blockchain web3,
16:17e web3 ninguém mais fala hoje.
16:18Naquela época era o buzzword
16:20igual o AI é hoje.
16:21Então,
16:23agora,
16:23o mercado está começando
16:24a melhorar devagarzinho agora,
16:26ainda não melhorou,
16:27mas está melhorando.
16:28E acho que o AI está melhorando
16:29cada vez mais,
16:29está ficando mais acessível.
16:30Hoje tudo AI,
16:31não é mais uma empresa só,
16:32é todo mundo fazendo.
16:34Então,
16:35agora,
16:35ainda dá para achar coisas
16:36com valuations decentes,
16:38razoáveis,
16:38eu acho.
16:39As que estão muito grandes,
16:40estão muito fora da realidade,
16:42mas tem coisa legal para fazer,
16:43dá para achar,
16:44não é fácil.
16:45Não é fácil.
16:45de quanto que é o aporte
16:47que vocês costumam fazer
16:48e quanto que você ainda tem disponível
16:50no seu fundo atual?
16:52A gente investe,
16:53na média,
16:541,5,
16:542 milhões de dólares por empresa.
16:56A gente investe
16:57num estágio inicial,
16:58onde a empresa já existe,
17:00já fatura,
17:01já tem clientes,
17:01já tem um time,
17:02mas ainda é uma empresa pequena
17:03e vai começar a crescer.
17:04e a gente tenta ser muito participativo
17:06nesse crescimento
17:06e ajudar a empresa a crescer.
17:08A gente tem ainda
17:10perto de 15 milhões de dólares
17:12nesse fundo
17:13para investir
17:14entre investimentos iniciais
17:16e follow-ons,
17:17quer dizer,
17:17investir mais nas empresas
17:18que a gente já está.
17:19Então,
17:19a gente deve fazer
17:19mais alguns investimentos
17:20até o final do ano
17:21e assim você parte
17:23depois para o próximo fundo.
17:24Então,
17:24esse é um ciclo que
17:25ele não para.
17:26Você faz um fundo,
17:27você capta,
17:27investe,
17:28capta o próximo,
17:29continua investindo
17:29e você vai tentando participar
17:31porque os fundos
17:32também estão nesses ciclos.
17:33Então,
17:34você tem um ciclo agora
17:35que é um ciclo
17:36de baixa do mercado,
17:38tirando um pouco o AI
17:39que é um pouco da exceção.
17:40O mercado inteiro baixou,
17:42está difícil captar dinheiro,
17:43o dinheiro está caro,
17:44os valuations geral
17:45fora AI caíram.
17:46Você quer fazer o quê?
17:47Você quer aproveitar e investir.
17:49Agora,
17:49tem um momento,
17:49como foi dois,
17:50três anos atrás,
17:51está tudo caro,
17:52uma loucura,
17:53você vai falar,
17:53espera aí,
17:54eu vou com mais cautela.
17:55Então,
17:55você vai dentro do fundo
17:56também passando por esses ciclos
17:58e se ajustando um pouco
17:59a realidade do que está acontecendo.
18:00Queria aproveitar e te perguntar
18:01também,
18:02voltando um pouco
18:02nas referências
18:03do que você tem visto,
18:06que casos de entrega de valor
18:07são espetaculares
18:09e que você esteja acompanhando,
18:11tenha investido
18:11ou tenha sentido
18:13de não investir,
18:14que também acontece.
18:15Conta um pouquinho mais
18:16para a gente nisso.
18:17Materializar o valor de AI.
18:19A gente tem visto
18:21empresas diminuindo os tempos
18:26de processos internos
18:27usando AI.
18:29Esse é o valor mais mensurável
18:31que a gente consegue ver hoje.
18:33Então,
18:33é ou diminuir tempo
18:34ou diminuir o recurso empregado,
18:37número de pessoas,
18:38tempo,
18:38para fazer um determinado processo interno
18:40porque você usa AI.
18:41E esse é mensurável.
18:42Porque tem outros casos,
18:43por exemplo,
18:44eu vou usar um AI
18:45que entende todos os meus dados
18:47que eu tenho na minha empresa,
18:48todos os meus e-mails,
18:49tudo.
18:50E eu vou perguntar para ele,
18:51olha,
18:51eu preciso fazer uma apresentação
18:52para o Elser.
18:53Eu queria usar um slide
18:54que eu lembro
18:56que tinha um gráfico de pizza
18:57com uma barra vermelha
18:58que eu usei em alguma apresentação.
19:00Você pode ver para mim?
19:00Ele vai lá,
19:01acha.
19:02Legal,
19:03isso poupa um certo tempo,
19:03mas é pouco mensurável,
19:05muito no caso a caso.
19:06Agora,
19:07uma empresa que pega
19:08todo um processo,
19:09por exemplo,
19:09o Fabril
19:09e reestrutura com AI
19:11ou com agentes e tudo
19:13e começa a fazer
19:13de forma autônoma,
19:14você tem um ganho
19:15de produtividade real nisso.
19:16de algumas dezenas
19:18de pontos percentual.
19:20Então,
19:20esse tipo de caso
19:20a gente está vendo.
19:23Mas eu acho que ainda
19:24é o que você falou,
19:24é muito novo
19:25para a gente medir.
19:26E quais tipos de processo
19:27que você destacaria mais?
19:29Porque eu acho que tem
19:29uma pergunta do lado
19:30da nossa audiência
19:31que é também
19:31onde eu adoto o AI.
19:33Então,
19:33se você colocar para a gente
19:34alguns casos de processos
19:35que estão dando resultado,
19:38é uma dica
19:38para quem está vendo
19:39o programa de...
19:40Sim.
19:41Então,
19:41eu vou dar um exemplo
19:42de uma empresa
19:42que a gente investiu
19:43porque esse é um exemplo
19:44muito claro.
19:45A gente investiu
19:46numa empresa israelense
19:47que agora opera
19:48dos Estados Unidos
19:49que tem uma inteligência artificial
19:51focada em saúde
19:53principalmente para atender
19:54grandes produtores de saúde
19:54e hospitais.
19:56Ele troca,
19:59substitui
19:59boa parte do atendimento
20:01da interface
20:01desse hospital
20:02com o usuário
20:03com um agente de IA.
20:06Customer care.
20:07Customer care.
20:07Mas não é um simples bot.
20:10ele é muito mais
20:11do que um bot
20:11porque ele tem que entender
20:12o contexto daquele paciente,
20:15tem que entender
20:15o histórico dele,
20:16tem que entender
20:16uma questão de plano de saúde,
20:18faz, não faz,
20:18reembolsa, não reembolsa,
20:19agenda, não agenda.
20:20E ele tem que estar conectado
20:21junto dos sistemas do hospital
20:22para já dar o próximo passo.
20:24Memória e contexto.
20:25É, não é só falar
20:26sim ou não.
20:26É sim, vou te agendar,
20:27está agendado, faz isso,
20:28traz isso.
20:29Então,
20:29isso tem uma economia
20:30de tempo ali
20:31que você vê
20:33os estudos de ROI
20:34desses clientes,
20:34é muito alto.
20:35É muito alto.
20:36Então,
20:37esse é um caso
20:37muito óbvio,
20:38que é comunicação direta
20:39com o cliente,
20:41num caso de hospital.
20:42Você tem um outro caso,
20:43por exemplo,
20:45falando ainda de saúde,
20:46mas de outra empresa americana,
20:47que assim,
20:48eu rodo uma plataforma
20:49que é infinitamente
20:49mais complexa
20:51lá por trás,
20:52no background do hospital,
20:53ele está entendendo
20:54quem é a Letícia,
20:56que chegou lá e falou
20:57eu estou com uma dor de cabeça.
20:59Aí o médico vai olhar
20:59e fala,
21:00Letícia,
21:00vem aqui,
21:00eu vou te examinar e tal.
21:01Só que a hora que ele entrar
21:02no sistema,
21:03o sistema tem que ver
21:04quem é a Letícia,
21:05qual a idade dela,
21:06aqui que ela tem,
21:06se ela já veio,
21:07quando que ela veio a última vez,
21:08quais foram os últimos exames,
21:09está com dor de cabeça agora,
21:10o que que ela fez,
21:11correlacionar esse negócio inteiro,
21:12falou,
21:13olha,
21:13tem uma chance
21:13de tantos% da Letícia
21:14e tal coisa,
21:14você devia fazer esse exame,
21:15testa isso,
21:16tem essa probabilidade,
21:17você deveria...
21:18Copilou diagnóstico.
21:19É quase um copilou diagnóstico
21:21e muito mais para empower,
21:24acho que os casos legais
21:26são esses
21:27onde a gente não está
21:27tentando substituir as pessoas,
21:29mas está tentando
21:29empoderar as pessoas
21:30com uma capacidade
21:32de pensamento,
21:32tomada de decisão,
21:33que hoje elas não têm sozinhas
21:34porque a máquina
21:34é muito mais hobby.
21:36Agora, Daniel,
21:37para quais setores
21:38que vocês estão olhando,
21:39onde que vocês enxergam
21:40que tem mais oportunidades
21:42para investimento
21:43pensando aí na IA?
21:44Pensando na IA.
21:45A gente está olhando muito
21:46para soluções
21:48para grandes empresas,
21:49então, de novo,
21:50empresas,
21:51startups,
21:52que melhorem processos internos
21:55ou gerem mais produtividade
21:56ou mais eficientes
21:56para grandes corporações.
21:58E aí são todas
21:58essas soluções
21:59para qualquer área interna
22:00que ajude as empresas
22:02a serem mais eficientes
22:03ou serem mais produtivas
22:05ou melhorarem
22:06seus processos internos.
22:07Então, isso é uma geral
22:09que a gente está olhando bastante,
22:10é resolver o problema
22:11de grandes corporações
22:11usando IA.
22:13E aí, de fato,
22:14estou falando de forma
22:14bem generalista.
22:15Outro setor
22:16que a gente está olhando muito,
22:17já estava olhando agora mais ainda,
22:18é para a cybersecurity,
22:20para a segurança.
22:21E segurança já era
22:22um nicho gigantesco,
22:24sempre foi,
22:25eu acho,
22:25desde que a gente se entende
22:26como tecnológico
22:27e a gente sempre está
22:28correndo atrás
22:29dos hackers,
22:32dos maus.
22:33Então, assim,
22:34o maus está sempre
22:34na nossa frente
22:35e a gente está sempre
22:35criando solução
22:36para prevenir aquilo.
22:37IA abre uma outra janela
22:39gigantesca
22:39que é um problemaço.
22:41Com o IA,
22:41com o deepfake,
22:42com uma série de coisas,
22:43você pode hackear
22:44muito fácil.
22:45Eu não sou hacker,
22:46eu entro no GPT,
22:47o GPT me ensina a ser hacker,
22:48me ensina,
22:48como é que eu faço
22:49para invadir o computador,
22:50o GPT?
22:50Ele vai me ensinar
22:50como invade o sistema.
22:52Pô, imita a voz da Letícia,
22:54liga para a mãe do Elser,
22:55fala não sei o que lá
22:57e como é que você lida
22:59com esse tipo de coisa agora?
23:00Então, tem que ter o IA
23:01que vai contra o IA.
23:02É um problema.
23:04Então, essa é uma coisa
23:05que a gente está olhando
23:05bastante,
23:06coisa de fonte de verdade,
23:10como é que você fala
23:11em português,
23:11source of truth,
23:12o que é notícia de verdade,
23:14o que não é invenção,
23:16como é que eu garanto
23:16que o que sai da empresa
23:17é a empresa,
23:18como é que eu garanto
23:18que o e-mail que chegou
23:18para a Letícia
23:19é o e-mail da Letícia
23:19que o Daniel quis dizer
23:20exatamente aquilo.
23:21Então, tem uma coisa
23:22de cibersegurança
23:23que é gigante.
23:24E o terceiro setor
23:25que a gente ainda está olhando
23:25bastante é saúde.
23:26Porque saúde é um setor
23:27que é gigantesco
23:29em qualquer lugar do mundo,
23:30é um setor que gira,
23:31muda,
23:32muda,
23:32que afeta diretamente
23:32as pessoas
23:33e é um setor
23:34que na maior parte
23:34dos países está quebrado.
23:36Começar pelos Estados Unidos.
23:38Então, como é que a gente
23:39use IA para resolver
23:41boa parte desse problema?
23:42Esse é um caso
23:43de uso bem interessante.
23:44E o que pode mudar
23:45no setor de saúde
23:46com a inteligência artificial?
23:47O que você tem visto?
23:49Acho tudo.
23:50Desde a forma
23:51como você interage
23:52com o paciente
23:53até o tipo de
23:54como é que você decide
23:55a droga,
23:56o medicamento
23:56que você vai dar
23:57para um paciente,
23:58até como você define
23:59o procedimento,
23:59o grau de urgência
24:00desse paciente,
24:01como você engaja
24:01com o paciente
24:02pós-tratamento
24:03para ele continuar
24:04tratando e continuar
24:05mandar nudges
24:07para ele continuar
24:07fazendo aquele tratamento
24:08e engajado
24:09com aquilo que você precisa.
24:11Você pode,
24:12a forma como você
24:12diagnostica as doenças,
24:14né?
24:14Então, vou dar um outro exemplo.
24:15A gente investiu
24:15numa empresa
24:16faz alguns anos
24:17que a gente já vendeu
24:17e nem tinha essa onda
24:18de IA ainda.
24:19Era IA,
24:20mas não era assim,
24:21hype de IA generativa,
24:21mas era IA.
24:22O que essa empresa fazia?
24:24Eles pegavam
24:25o seu mapeamento genético
24:27e eles tinham
24:28um sistema de IA
24:30que ajudava
24:31um geneticista
24:32a interpretar
24:33de todo aquele mapeamento
24:34onde podia ter
24:34uma variação crítica
24:36que podia ter
24:37um impacto real
24:38na sua saúde.
24:38Você pode ter
24:38várias mutações genéticas,
24:39não quer dizer
24:40necessariamente muita coisa,
24:41mas pode ter algumas
24:42que são críticas
24:42que vão tirar
24:43algum problema
24:43de saúde grave.
24:45E a tese deles
24:45era a seguinte,
24:46olha,
24:46o custo do mapeamento
24:47genético caiu absurdamente,
24:48hoje é fácil
24:49você fazer
24:49um mapeamento genético,
24:50só que o número
24:51de pessoas
24:51ou de médicos
24:52geneticistas
24:53que conseguem
24:53interpretar
24:54aquele negócio
24:55ainda é mínimo,
24:56você não forma
24:56na mesma velocidade,
24:57então não adianta
24:57todo mundo ter
24:58uma mapeamento genético
24:58e ninguém sabe
24:59olhar e te dizer
25:00para que aquilo serve.
25:01Pô,
25:01porque a gente não usa
25:02um AI
25:02que é um super geneticista
25:04em tese,
25:05que olha tudo aquilo,
25:06mas que não vai
25:06substituir o cara,
25:07mas vai ajudar
25:08esse médico
25:09a dizer o que pode ser
25:10e o que não pode ser.
25:11Super legal,
25:12empresa que a gente vendeu.
25:13Tem uma outra
25:13que a gente também investiu,
25:14já vendeu também
25:15para um estratégico
25:17grande de saúde,
25:18que era uma empresa
25:19que falou o seguinte,
25:19olha,
25:21ultrassom,
25:21hoje tem ultrassom portátil,
25:22você pode conectar
25:23por bluetooth no celular
25:24e você pode fazer ultrassom
25:25no point of care
25:26com a enfermeira,
25:28só que a enfermeira
25:28não sabe ler
25:29um exame de ultrassom,
25:30você precisa de N horas
25:31de treino
25:31para você ser um radiologista
25:33fazendo o exame.
25:34Por que o AI
25:34não pode ler?
25:35Porque eu não posso
25:35ler ultrassom em tempo real
25:36no Elser,
25:37um ecocardiograma,
25:38ele me disse
25:39que tem uma válvula
25:39do coração do Elser
25:40que está fora do lugar
25:41e eu já mando ele
25:41para outro lugar,
25:42eu não preciso de alguém
25:43que vai laudar o exame,
25:44sabe?
25:45Então agora
25:45uma empresa grande
25:46de saúde
25:47comprou essa nossa empresa,
25:48pegou esse software,
25:49colocou dentro da máquina
25:50e o exame já sai
25:51pré-analisado.
25:53Então esse é o tipo
25:54de eficiência disso
25:55absurda,
25:56de como eu posso
25:57empoderar enfermeiras
25:58a fazerem ultrassom
25:58e levar ultrassom
25:59para a enfermagem,
26:01sem precisar
26:01de uma sala de exame
26:02que para alguém
26:02com uma máquina gigantesca
26:04que tem não sei
26:04quantos anos de formado,
26:05percebe?
26:06E a hora que você mistura,
26:07e aí eu não vou me aprofundar
26:08porque senão
26:08esse assunto vai longe,
26:09mas a hora que você mistura,
26:11por exemplo,
26:11o IA
26:11com computação quântica,
26:13a gente está falando
26:14de resolver doenças
26:16que hoje
26:17ninguém sabe
26:17por onde vai,
26:18a gente está falando
26:18de encontrar a cura
26:19do câncer,
26:20porque numa velocidade
26:21de processamento
26:22de computação quântica
26:22em escala
26:23com a velocidade
26:24que a generativa
26:25está indo,
26:26o nível de interações
26:27moleculares
26:28que você pode fazer
26:28é muito disruptivo.
26:30Muito interessante.
26:32E Bri,
26:33você falou de vários setores,
26:36eu te conheço já
26:36de outros carnavais,
26:37a gente é amigo
26:38há um bom tempo
26:40e eu sei que você tem
26:40uma paixão
26:41por guitarra,
26:42por rock
26:43e que como se diz
26:45no mundo da música,
26:47você criou uma gig,
26:48um hobby,
26:50né,
26:51paralelo,
26:52que não é a tese
26:53principal da
26:54mindset.
26:56Conta um pouquinho
26:56para nós
26:57o que você está perguntando
26:58e como você está
26:58se divertindo
26:59nesse setor aí.
27:01Legal.
27:02Pô,
27:02isso é uma,
27:03como você falou,
27:04é uma paixão minha,
27:04né,
27:05a música é uma paixão minha,
27:06sempre foi,
27:06desde pequeno
27:07e sempre foi um hobby,
27:09né,
27:09tocar e estudar
27:11e colecionar
27:12e ter banda
27:13e essas coisas todas.
27:14Só que eu também
27:15estou apaixonado
27:15pelo meu trabalho,
27:16que é investir em startup,
27:17é olhar para a tecnologia,
27:18né,
27:18ele está com os founders,
27:19construir empresa e tal,
27:21e eu queria tentar
27:22casar as duas coisas,
27:23né,
27:23queria tentar chegar
27:24nessa utopia
27:25de casar o hobby
27:27com o trabalho
27:27com a paixão
27:28e isso me levou
27:29a começar a olhar
27:30para esse mundo
27:30de music techs,
27:31né,
27:32de startups,
27:33de tecnologia
27:34ligados ao mercado
27:35da música em geral,
27:36né,
27:36então música,
27:37áudio,
27:37som,
27:38né,
27:38o que isso engloba
27:39e eu comecei
27:40a estudar isso
27:41há alguns anos
27:42e descobri um mundo,
27:43assim,
27:44muito,
27:44super interessante,
27:45enorme de oportunidades,
27:47totalmente carente,
27:48pouca gente olhando,
27:49pouca gente investindo,
27:51ainda do ponto de vista
27:52dos investimentos,
27:53bastante,
27:53assim,
27:54pouco profissionalizado,
27:55né,
27:55muito preconceito
27:56por N motivos
27:57que essa indústria traz,
27:58eu comecei a olhar
28:00e vi que de fato
28:00tinha muita oportunidade
28:01e aí eu resolvi
28:02tentar entrar de levinho
28:04nesse mundo
28:05para aprender,
28:06né,
28:06tentar fazer alguma coisa
28:07e montei um fundo piloto
28:10pequeno,
28:11com pessoas próximas
28:13e com meu capital também
28:15para poder investir
28:16em algumas iniciativas
28:17pequenas
28:18nesse mundo
28:20de tecnologia,
28:21então é uma startup
28:21de tecnologia
28:22como qualquer outra,
28:23só que que atende
28:24um setor específico
28:24que é o nicho
28:25da música,
28:25do áudio,
28:26do som
28:26no mundo
28:27que eu estou vendo
28:28muita oportunidade
28:28que tem muita coisa
28:29com AI também,
28:30mas não só a AI.
28:31Para quem gosta de música,
28:33esses casos
28:33você pode chamar
28:34de pequeno
28:35porque talvez
28:35você não está querendo
28:36dividir o foco,
28:38mas são casos animais,
28:39conta mais para a gente
28:40são casos legais.
28:42Quais são esses brincadinhos
28:43que você tem a gente?
28:44É engraçado,
28:45a gente gosta,
28:46na mindset,
28:47a gente brinca
28:48interno
28:49que a gente gosta
28:49de coisas boring,
28:50né,
28:51e às vezes
28:52quanto mais boring
28:53o problema
28:53que a empresa está resolvendo,
28:55mais promissor
28:55é a startup.
28:56Então,
28:56quando a gente fala,
28:56por exemplo,
28:57vamos investir
28:57em uma startup
28:58de compliance,
28:59pô,
29:00que saco,
29:00uma empresa está
29:01resolvendo o KYC
29:02de cliente,
29:03por isso que é relevante,
29:05porque é um saco,
29:05ninguém quer fazer
29:06um problema gigantesco,
29:07então a gente precisa
29:08tomar uma startup
29:08que resolve.
29:09Nesse caso da música,
29:10é um pouco contrário,
29:11porque são todas
29:12coisas muito legais,
29:13assim,
29:13que se conectam mais
29:15às vezes
29:15com a nossa realidade
29:16dia a dia.
29:17Então,
29:18eu posso dar
29:19alguns exemplos,
29:20a gente investiu
29:20em uma empresa
29:20israelense
29:21que ela criou
29:23modelos de inteligência
29:24artificial
29:25que traduzem
29:27a forma como
29:28um músico
29:28toca,
29:29compõe,
29:29pensa,
29:30e você pode
29:31fazer esse músico
29:32compor dentro
29:32da sua música
29:33usando a inteligência
29:35artificial dele.
29:35Então,
29:36imagina que eu tenho
29:36lá um músico
29:37que é um músico
29:38famoso,
29:38de um certo instrumento,
29:40e se ele fosse tocar
29:41no meu disco,
29:41eu teria que contratar,
29:42ele teria que pegar um avião,
29:43vir até meu estúdio,
29:44passar horas,
29:45gravar e tudo,
29:46e esse músico,
29:47eu talvez possa não ter
29:47dinheiro para pagar,
29:48ele pode não ter disponibilidade
29:49de agenda,
29:49ele pode estar ficando velho,
29:50não aguenta mais tocar,
29:51e fala,
29:52poxa,
29:52eu vou morrer,
29:52o que vai acontecer
29:53com o meu legado?
29:54E essa empresa
29:54vai pegar esse músico,
29:56obviamente,
29:56com o aval dele,
29:58com a concordância dele,
29:59e esse músico
29:59vai ajudar essa empresa
30:00a treinar um modelo,
30:02que é um modelo
30:02daquele instrumento,
30:04da forma como
30:04aquele músico
30:05toca,
30:05pensa,
30:05compõe.
30:06E aí,
30:07eu,
30:07Daniel,
30:07estou criando meu disco,
30:08eu preciso,
30:09sei lá,
30:09de um baixista,
30:10e eu vou entrar
30:11no marketplace,
30:12e vou falar,
30:12pô,
30:13tem lá 25 baixistas do mundo,
30:15famosos,
30:15desconhecidos,
30:16e eu vou falar,
30:17pô,
30:17eu queria contratar esse aqui
30:18para tocar no meu disco,
30:19e eu contrato o AI dele,
30:21o modelo dele,
30:22esse eu pago,
30:23ele vai entrar no meu doc,
30:24que é o nosso sistema
30:25de gravar música,
30:27e vai compor uma música
30:28para mim,
30:28uma faixa naquele instrumento
30:30em tempo real,
30:31várias interações,
30:31vou customizar,
30:32vou falar,
30:32toca mais forte aqui,
30:33menos aqui,
30:33como se estivesse falando
30:34com o músico de verdade,
30:35mas eu estou falando
30:36com o AI dele,
30:36e ele vai compor para mim,
30:38e aquele músico
30:39vai ganhar dinheiro
30:41e royalties
30:41toda vez que ele for
30:42contratado virtualmente,
30:44então ele torna,
30:45ele passa a ter uma
30:45receita perene
30:46de um trabalho
30:47que ele já fez
30:47só no treinamento
30:48do modelo,
30:48então ele pereniza
30:49a forma dele tocar,
30:51então esse é um caso
30:53legal com o AI.
30:53E eu escutei falar
30:54que tem uma brasileirada
30:55que está voando também
30:56nos Estados Unidos,
30:58que você investiu
30:58nesse mundo de música,
31:00tem até um link
31:00com o Seiya,
31:01se não me engano,
31:02que a gente já entrevistou aqui,
31:03conta para a gente.
31:04Então,
31:05tem,
31:06esse pessoal,
31:07a empresa chama
31:07music.ai,
31:09nome mais sugestivo
31:11impossível,
31:12eles têm um produto
31:13chamado Moises,
31:14que quem é músico
31:15está assistindo a gente,
31:15ou toca algum instrumento,
31:16já deve ter ouvido falar,
31:17já deve ter baixado,
31:18testado,
31:19eles têm milhões
31:20de clientes
31:20no mundo inteiro,
31:21então é uma empresa
31:21muito relevante,
31:22fundada por brasileiros
31:23que estão lá
31:24nos Estados Unidos,
31:25tem uma história
31:26empreendedora passada
31:26que não tem nada
31:27a ver com música,
31:28e aí tiveram muito sucesso,
31:29resolveram empreender
31:30de novo no mercado
31:31que eles gostavam,
31:32que era da música,
31:32vamos criar alguma coisa
31:33agora em música,
31:34que é o que a gente gosta,
31:35e criaram esse produto
31:36Moises,
31:36que é um aplicativo
31:37que começou como
31:39aplicativo para fazer
31:40separação de
31:41stems,
31:41que a gente chama,
31:42stem é cada linha,
31:44a cada track de uma música,
31:46é um stem,
31:46então você tem uma banda
31:47completa,
31:48você tem lá uma linha
31:48que é a voz,
31:49o baixo,
31:50a guitarra,
31:50a bateria,
31:51os backing vocals,
31:52e você pegar uma música
31:53e separar isso
31:54com inteligência artificial,
31:56é uma tecnologia
31:57que já existe,
31:58mas ela não é tão trivial
31:58de fazer com uma curácia grande,
32:00que é o que eles desenvolveram,
32:01isso serve,
32:02estou falando
32:03produto inicial,
32:03serve para várias coisas,
32:04imagina que eu estou aprendendo
32:05a tocar guitarra,
32:06e eu quero aprender
32:06a tocar uma certa música,
32:08pô que legal seria
32:09eu botar aquela música
32:09no aplicativo,
32:10falar,
32:11tira a guitarra dessa música,
32:12e eu vou tocar com o resto
32:13da banda
32:14e tocar junto,
32:15é isso que ele faz,
32:16e aí eles foram desenvolvendo,
32:17desenvolvendo,
32:17desenvolvendo,
32:18e o produto está
32:19na enésima interação,
32:21numa versão maravilhosa,
32:23você pode fazer várias coisas,
32:24gravar a sua música,
32:25compartilhar,
32:25compor junto,
32:26filmar,
32:27tem letra gerada por IA,
32:30eles lançaram recentemente
32:31o estúdio deles de IA,
32:33que você pode também
32:33criar músicos virtuais,
32:35parecido com o exemplo
32:36que eu falei antes,
32:37mas não baseado
32:38no músico específico,
32:40então eu posso gravar
32:41eu tocando guitarra,
32:42falar,
32:42essa aqui é minha música,
32:43agora eu queria que tivesse
32:43uma bateria,
32:44aí eu ponho lá
32:45uma bateria de IA,
32:46o IA vai compor uma bateria
32:47para a minha música,
32:47agora eu quero um baixo,
32:48agora eu quero um trompete,
32:49e eu crio uma música inteira
32:50com o IA,
32:51gravando uma parte só,
32:53e aí compartilho
32:54com meus amigos,
32:54então,
32:55assim,
32:55é muito,
32:56muito legal,
32:56eles são assim,
32:57top,
32:58se pensa em tecnologia
32:59para música,
33:01eles são referência global,
33:03assim,
33:03realmente é um caso
33:04maravilhoso,
33:05feito por brasileiros,
33:06estão lá fora,
33:07e eu tenho certeza
33:09que eles vão ter muito sucesso,
33:10muita história para contar.
33:10Daniel,
33:11realmente,
33:12quando a gente fala de música,
33:13é muito divertido,
33:14sai do assunto chato ali,
33:17de burocracias,
33:18que aí ajuda a resolver,
33:20mas quando você falou
33:21sobre todos esses cases
33:23de música,
33:24de áudio,
33:26som que você tem
33:27observado para investir,
33:29logo me veio à mente
33:30aquela Blow Records,
33:32que é um grupo,
33:34uma gravadora,
33:35não sei nem como chamar,
33:36de inteligência artificial,
33:37que viralizou
33:39nas redes sociais,
33:40tem mais de 1,5 milhão
33:42de ouvintes
33:43no Spotify,
33:44está também no YouTube,
33:45transformando funks
33:46em músicas antigas,
33:48dos anos 80 ali,
33:50só que aí me vem
33:50uma questão,
33:51de direito autoral,
33:53como é que você observa
33:54os riscos
33:55quanto a isso
33:56na hora de escolher
33:57o seu investimento?
33:59Essa questão
34:00não está resolvida,
34:02e eu acho que isso serve
34:03para qualquer coisa autoral,
34:05serve para artes
34:05de forma geral,
34:06não só para música,
34:07mas esses modelos
34:09de IA,
34:09eles têm que ser treinados
34:10em alguma base de dados,
34:12e a grande questão
34:13hoje no mundo da música
34:14com inteligência artificial
34:15para as empresas
34:16que tem mais destaque,
34:18captaram mais dinheiro,
34:18saíram na mídia lá fora,
34:20que são Suno,
34:20Udio, etc,
34:22é que as grandes gravadoras
34:23alegam que eles treinaram
34:25os modelos deles
34:26com músicas proprietárias
34:27de catálogos
34:28dessas gravadoras,
34:29e aí treinaram,
34:30então não quer dizer
34:31que necessariamente
34:31o que ele produz
34:32de output do modelo
34:33é a música igual,
34:35mas para chegar naquilo
34:36você treinou
34:37em alguma coisa,
34:37o artista que compôs
34:38aquela primeira música
34:39não foi remunerado,
34:40porque de fato não foi,
34:41eles não licenciaram
34:41até agora o conteúdo
34:42que estão negociando,
34:44então é uma questão ética
34:45e legal,
34:46nenhuma das duas
34:47está pacificada,
34:48tem gente que acha
34:48que eticamente poderia,
34:49tem gente que acha
34:50que não pode,
34:51tem gente que acha
34:51que vai prejudicar o músico,
34:53o artista,
34:54tem gente que acha que não,
34:55então cada um olha
34:56de um jeito.
34:57tem uma linha dos investidores,
35:00dos VCs,
35:01que é muito assim,
35:02olha,
35:03se tem um paradigma
35:04tecnológico novo
35:05que vai acontecer,
35:06vamos fazer,
35:07a regulação vai correr
35:08atrás,
35:09então assim,
35:10move fast and break things,
35:12é o que o pessoal fala,
35:13exemplo clássico é o Uber,
35:14ah Uber,
35:15pô,
35:15mas os taxistas
35:16estão bravos,
35:17estão protestando,
35:18vão querer fazer uma lei
35:19para vetar o Uber,
35:20desencana,
35:21compra a briga
35:22com todo mundo,
35:22põe dinheiro inacabável,
35:24cresce esse negócio,
35:25uma hora vai ser tão grande
35:26que eles vão ser obrigados
35:26a aceitar,
35:27essa é a linha Uber,
35:28que é um pouco a linha
35:28que os primeiros aplicativos
35:29de música adotaram
35:30com os investidores
35:31que estão lá,
35:32a minha linha pessoal
35:33do que eu estou olhando
35:34é um pouco o contrário,
35:36eu gosto das coisas
35:37que são eticamente corretas,
35:39são legalizadas,
35:40que já tem um precedente,
35:41então por exemplo,
35:41todas as empresas
35:42que a gente investiu,
35:43que tem modelos de AI,
35:44todo dado que eles usaram
35:45para treinar o AI
35:46é licenciado,
35:47eles pagaram,
35:48licenciaram,
35:49seja quem for um artista,
35:50às vezes é uma base pública
35:51que não precisa ser remunerada,
35:52mas tem uma regra
35:53de como você usou aquilo,
35:55tem gente que vai
35:56na outra tese
35:56e vamos fazer
35:57e dane-se
35:58e a gente vai ver
35:58o que acontece no futuro,
35:59não é a que eu estou
36:00pelo menos adotando.
36:01E antes da gente
36:02trocar o tópico,
36:03você chegou a falar
36:04que é um fundo pequeno,
36:05mas pequeno quanto,
36:06a gente sempre fica
36:07curioso para saber números,
36:09né Elson?
36:10A gente captou
36:11perto de 2 milhões de dólares,
36:14então é um esforço,
36:15assim,
36:15de novo,
36:15não estou dizendo
36:16que é pouco dinheiro,
36:16mas assim,
36:17para o nosso universo
36:18de investimento,
36:18para o universo
36:19dos meus fundos da Mindset,
36:20de fato é um piloto
36:21que a gente está fazendo,
36:22a gente quer entrar no mercado,
36:23a gente quer criar
36:25essa história,
36:25a gente quer aprender
36:26desse mercado,
36:27a gente quer ajudar
36:28os fundadores,
36:30as startups,
36:31e aí quem sabe
36:32no futuro fazer uma coisa maior,
36:33mas é muito uma questão
36:34agora de aprendizado,
36:35de entrar,
36:35porque eu realmente acho
36:36que tem uma oportunidade
36:37gigante em um mercado
36:38que tem muito preconceito,
36:39e por ter tanto preconceito
36:41tem muita gente
36:41que não olha com carinho
36:42que deveria olhar
36:42porque é uma indústria gigantesca
36:44e todo mundo conhece
36:45o Novo Músico
36:46o dia inteiro
36:46desde que nasceu.
36:47Eu queria entender
36:48quais são os desafios
36:49que você enxerga
36:50no caso de uma startup
36:52de AI,
36:53e aí olhando bastante,
36:55eu sei que você não investe
36:56no Brasil,
36:57mas olhando aqui
36:57para o nosso mercado brasileiro
36:59para escalar globalmente.
37:02Eu acho que escalar globalmente
37:03está cada vez mais fácil
37:04para qualquer empresa,
37:05e eu acho que as barreiras
37:07diminuíram muito,
37:07você tinha uma barreira
37:08física presencial
37:09que com Covid
37:10praticamente já foi quebrada,
37:11então ficou mais fácil
37:12você fazer reunião virtual,
37:13não é mais tão feio,
37:15não fica chato,
37:16você tem uma barreira tecnológica
37:19que hoje a tecnologia,
37:20todo mundo acessa basicamente
37:22a mesma tecnologia
37:22no mundo inteiro,
37:23há um custo muito parecido,
37:25então você ainda tem
37:26barreiras burocráticas,
37:27mas hoje você tem startups
37:28que também resolvem
37:29esse problema,
37:30então você tem startups
37:31hoje que você fala assim,
37:31poxa,
37:31eu quero contratar gente
37:32no, sei lá,
37:34no leste europeu,
37:35eu não tenho a menor ideia
37:35como eu vou pagar alguém lá,
37:37como é que você tem
37:38que registrar o funcionário,
37:39qual que é o benefício
37:39trabalhista,
37:40tem uma startup que você
37:41paga esse cara para mim
37:42e resolve,
37:43ele resolve,
37:43faz global payroll
37:44e resolve tudo,
37:45então você tem empresas
37:46hoje que foram fundadas
37:47e resolve esse tipo de problema,
37:48então você tem um business
37:49global hoje,
37:50é muito mais fácil,
37:52mais acessível do que era
37:53e eu acho que esses business
37:54de,
37:55principalmente baseados em A,
37:56eles tem que ser globais,
37:57né,
37:58então vou,
37:58vou,
37:59vou talvez devolver
38:00uma pergunta para você,
38:02dizem que tem uma,
38:04uma brincadeira,
38:05barra uma aposta lá
38:06entre o Sam Altman
38:07e alguns amigos dele lá,
38:08não vale de quando a gente
38:08vai ver o primeiro unicórnio,
38:09né,
38:10a primeira empresa
38:10de um bilhão de dólares
38:11de uma pessoa só,
38:13que é uma single person company,
38:15que ele criou uma empresa,
38:16ganhou escala,
38:16cresceu,
38:17remunerou,
38:18gerou receita,
38:19todo com AI,
38:20AI agents fazendo todo o trabalho
38:22e uma pessoa só,
38:23chegou a um bilhão de dólares
38:23sozinho,
38:24uma empresa de uma pessoa,
38:25fisicamente uma pessoa só,
38:26né,
38:27onde essa pessoa tem que estar?
38:30Tanto faz,
38:31concorda?
38:31Você imagina,
38:32uma empresa de um bilhão,
38:33uma empresa de um bilhão
38:34tem que fatorar
38:34algumas boas dezenas
38:35ou centenas de milhões de dólares.
38:37Em termos de cultura,
38:39de construção,
38:39de desenvolvimento,
38:40como que você vê
38:41um israelense
38:42construindo um negócio,
38:43um business,
38:44versus o brasileiro,
38:45versus o americano,
38:47talvez o indiano,
38:47não sei se você tem algum business,
38:49você comentou um pouco de indiano,
38:51se você vai colocar na conta,
38:52qual que é a,
38:54quais são os traços culturais
38:55que mudam o way of building
38:57an AI startup,
38:58assim,
38:58na tua visão?
39:00Eu não sei se a gente respondeu
39:01um AI startup,
39:02ou se a gente respondeu
39:03um startup geral.
39:04De software.
39:04Talvez,
39:04mais fácil,
39:05de software,
39:05beleza.
39:06Então,
39:07eu acho que cada uma
39:09dessas culturas,
39:10ela tem alguns pontos
39:11bem característicos.
39:13Então,
39:13vamos começar por Israel.
39:14Israel tem uma característica
39:15muito forte em tecnologia,
39:19produto,
39:19muito pela formação.
39:20Não estou nem entrando
39:21no âmbito cultural
39:23da questão do exército,
39:24do comando,
39:24da liderança,
39:25que também é bem particular.
39:26Mas eu acho que ele,
39:28o empreendedor israelense,
39:30ele está olhando muito
39:31para o produto,
39:32para a tecnologia,
39:33para o que ele está criando,
39:34algo novo.
39:36Ele não necessariamente
39:37está olhando
39:38para a usabilidade daquilo,
39:41para o modelo comercial daquilo,
39:42para como isso aqui
39:43vai gerar valor
39:44lá para frente.
39:44Ele fala,
39:45se eu criar algo
39:46muito, muito bom,
39:48com certeza,
39:49eu vou conseguir crescer.
39:50Essa é a premissa,
39:51na cabeça do cara.
39:52De novo,
39:52estou generalizando uma coisa
39:53que não é muito generalizada,
39:54mas é mais ou menos.
39:55Quando você vai para o americano,
39:57ele é quase o oposto.
39:58Ele fala assim,
39:58eu não sei se o que eu estou criando
39:59é tão bom ou tão diferente assim,
40:01só que se eu conseguir
40:02convencer todo mundo
40:03que é bom,
40:03eu vou virar gigante.
40:05Então,
40:05ele não está pensando
40:06só na inovação pela inovação,
40:08mas está pensando
40:08em o que eu posso fazer
40:09para as pessoas comprarem.
40:10Então,
40:10o viés comercial
40:12é muito grande nos Estados Unidos.
40:14Então,
40:14ele fala assim,
40:14eu não preciso ter uma coisa
40:15mais revolucionária do mundo,
40:16eu preciso saber vender,
40:17crescer, escalar,
40:18fazer as pessoas usarem.
40:19Aquela história,
40:19aquela brincadeira da menininha
40:21vendendo limonada na calçada
40:22é esse viés comercial cultural.
40:24É vender, vender, vender,
40:25monetizar, ganhar dinheiro,
40:26é a cultura.
40:27Então,
40:27eles são muito bons de crescer.
40:29Você vê um monte de empresa
40:29startup americana
40:30que ficou gigante.
40:32Você olha o produto,
40:33a tecnologia,
40:33você fala,
40:33pô,
40:33mas não é tudo isso.
40:35Não é,
40:35mas ele é tão bom vendedor,
40:36ele consegue conhecer,
40:37foi tanto,
40:38foi tão bem,
40:38usou o network e tal,
40:39ele virou gigante.
40:41Às vezes em Israel,
40:42você tem o contrário,
40:42o cara cria um produto maravilhoso,
40:43fala,
40:44e como é que você vai vender?
40:46É,
40:46boa pergunta.
40:47Não,
40:47mas quem vai comprar?
40:48Ah,
40:48não sei,
40:49mas é legal,
40:49não é?
40:50Pô,
40:50não interessa que é legal,
40:51se não tiver alguém que compra,
40:52não importa,
40:53né?
40:54Então,
40:54quando eu estou olhando os dois
40:55e comparando,
40:57eu estou olhando para o Israel,
40:57eu estou muito pensando,
40:58beleza,
40:59o que ele fez é muito legal.
41:00Ele sabe como ele vai crescer
41:01esse negócio,
41:01ele sabe vender,
41:02ele sabe para quem que ele vai vender,
41:03ele sabe qual que é o apelo,
41:04qual que é o valor que cresce,
41:05etc.
41:05Enquanto eu estou olhando para os Estados Unidos,
41:07eu estou falando,
41:07pô,
41:07é linda essa história que ele está me contando,
41:09convenceu um monte de gente,
41:10deixa eu olhar embaixo do capô
41:11para ver se é isso mesmo
41:12que ele está me falando,
41:13se aqui tem alguma coisa real,
41:15se ele está meio que contando
41:16aquela história,
41:16porque ele é um baita comercial,
41:18percebe?
41:18Então,
41:18tem essas duas,
41:19uma vez comercial muito bom
41:20e outra vez muito bom
41:21da inovação da tecnologia do produto.
41:24E aí,
41:24às vezes,
41:24o que a gente tenta fazer,
41:25ou o que eles mesmos tentam fazer,
41:26é casar as duas coisas,
41:27não à toa,
41:27o israelense começa a Israel,
41:28o Estados Unidos contrata um cara de venda
41:30nos Estados Unidos
41:30para escalar no maior mercado do mundo.
41:32Então,
41:32isso acontece um pouco.
41:33O Brasil tem um pouco esse traço,
41:36que eu acho que todo mundo conhece,
41:38que é esse traço da criatividade
41:39e da maleabilidade.
41:42A gente convive com um negócio
41:43que é tão instável,
41:45tão diferente em vários aspectos,
41:48que a gente sabe lidar com uma série de coisas
41:49que para os gringos é loucura.
41:52Então,
41:52a gente consegue se adaptar às situações,
41:54lidar com situações,
41:56ajustar aqui,
41:56pivota aqui,
41:57e faz não sei o que e tal,
41:58e dar uma ideia,
41:58e de repente você vê,
41:59vira um negócio maravilhoso,
42:01só para como é que você chegou lá,
42:02e o caminho não é linear,
42:03mas ele chegou,
42:04porque ele tem essa coisa
42:05que às vezes,
42:06para o americano,
42:06teria que ter sido um mais dois,
42:07mais três,
42:08senão não tem como,
42:09e o brasileiro vai dar um jeito
42:10de chegar no mesmo lugar,
42:11ele se vira.
42:12Então,
42:12se se vira,
42:13para alguns mercados,
42:14é uma vantagem gigantesca,
42:16e que você vem
42:17num mercado mais estável,
42:18você nunca teve esse incentivo
42:19de ter que se virar,
42:20porque tudo aconteceu.
42:21Aqui não,
42:22aqui é o contrário,
42:22nada acontece,
42:23você tem que se virar,
42:27uma cultura muito forte em produto,
42:30e com uma necessidade
42:32de expansão internacional,
42:34a força,
42:35porque não tem mercado lá.
42:36Exato.
42:37Você tem um americano,
42:39que talvez não tenha
42:40essa mesma,
42:41tem,
42:42de novo,
42:42na generalização,
42:43mas o grande traço
42:44é o go-to-market,
42:46e a comercial,
42:48e a força expansionista
42:49internacional,
42:50tendo um mercado gigante
42:51lá dentro,
42:52que já seria suficiente
42:53para ele,
42:54para aquela empresa ser muito feliz,
42:55mas já vai para as cabeças,
42:57no Brasil,
42:58você tem uma criatividade
43:00em produto,
43:01e uma flexibilidade,
43:03mas que talvez,
43:04que não tem culturalmente
43:06essa força expansionista,
43:07então se contenta
43:08com o mercado brasileiro,
43:09como a primeira casinha
43:10a se conquistar,
43:12e de diferente
43:13do israelense
43:14e do americano,
43:14não parte direto
43:15já para uma
43:16escalada global.
43:19Não,
43:19o americano,
43:20na verdade,
43:21se ele não se preocupar
43:22com atender
43:23fora dos Estados Unidos,
43:24não tem grande problema,
43:25porque já é grande
43:25o suficiente para ele.
43:26o israelense,
43:27se ele não se preocupar,
43:28não tem negócio,
43:28porque não existe mercado interno,
43:30então ele é obrigado
43:30a ir para fora
43:31por definição,
43:33então assim,
43:34todo mundo fala inglês,
43:34todo empreendedor já sabe
43:36que se começar a dar certo
43:37e captar dinheiro,
43:37ele vai ter que ir para fora,
43:38vai ter que mudar
43:38para os Estados Unidos
43:39com a família,
43:40ou para algum outro lugar,
43:41já faz parte da história,
43:42o caminho é dado,
43:43ele não tem opção
43:44dele não fazer isso,
43:45e um empreendedor
43:47de muitos países israelenses
43:48uma vez me falou
43:49uma coisa que me marcou,
43:50ele falou,
43:50a maior vantagem
43:51que vocês têm no Brasil
43:52também é a sua maior desvantagem,
43:54que é que você tem
43:54um mercado local gigante,
43:55então isso é uma vantagem enorme
43:56ter um mercado local,
43:57por outro lado,
43:58uma desvantagem,
43:58porque você aprendeu
43:59a se acomodar com isso
44:00e se contentar
44:01com o que você tem,
44:01então você acha
44:02que você ser grande
44:02no Brasil
44:03é grande o suficiente?
44:04Não é,
44:04do ponto de vista
44:05de mercado de capitais,
44:06não é ser grande o suficiente
44:07e a gente não está acostumado
44:08a pensar fora,
44:09não está acostumado,
44:10agora melhorou muito
44:11nos últimos anos,
44:12mas no começo
44:13quando eu comecei
44:13a fazer VC
44:14há 15 anos atrás,
44:16nenhuma empresa
44:17tinha um site em inglês,
44:18assim,
44:19não estou nem falando
44:19ah,
44:19eu preciso incorporar
44:20minha empresa fora,
44:21eu preciso ter uma pessoa,
44:22não,
44:22no mínimo,
44:23pelo menos um site em inglês,
44:24um app em duas línguas,
44:25uma coisa,
44:26ou ter gente que fala inglês
44:27no time,
44:27não tinha,
44:27aí vem investidor gringo
44:28querer falar,
44:29a pessoa não entende
44:30o que ela está falando,
44:30assim,
44:30não pode,
44:31entendeu?
44:32Então,
44:32você tem que olhar
44:34para fora,
44:35tem que olhar global
44:35e os negócios vão ser
44:36cada vez mais globais,
44:37cada vez vão competir
44:38mais globalmente,
44:38e volta para a IA,
44:41qualquer grande cliente
44:42de IA,
44:42qualquer grande empresa
44:43que está adotando IA,
44:44ele não olha
44:45para a solução local,
44:46é impossível,
44:46ele tem que olhar
44:47para a empresa
44:47que está vindo da China,
44:48dos Estados Unidos,
44:49da Europa,
44:50do Brasil,
44:51e vai ganhar o melhor,
44:52você não compete
44:52mais localmente,
44:53não existe mais isso.
44:55Agora,
44:56para a gente finalizar,
44:57Daniel,
44:57olhando para o mercado
44:58de Venture Capital,
45:00quais são as mudanças
45:01que você acredita
45:01que a inteligência artificial
45:03vai provocar nesse mercado,
45:05aí vamos colocar
45:06nos próximos cinco anos?
45:07Adoro,
45:07adoro,
45:08eu acho
45:10e eu até espero
45:11que o nosso mercado
45:12vai mudar bastante,
45:14porque boa parte
45:15do nosso trabalho
45:15pode ser feito por IA,
45:17que é triste falar,
45:18mas é verdade,
45:19e o IA,
45:21eu não acho
45:22que ele vai substituir,
45:22tem alguns fundos,
45:24aí posso dar
45:24outros exemplos,
45:25mas tem fundos
45:26querendo praticamente
45:27terceirizar o processo
45:28inteiro quase para IA,
45:29e falar,
45:30eu vou fazer tudo com IA,
45:31eu só tomo a decisão
45:31no final,
45:32ou eu não preciso mais
45:33encontrar com tantos
45:34empreendedores,
45:35porque o IA
45:35vai filtrar para mim
45:36se o cara é bom,
45:37veio da escola melhor
45:38ou fez tal coisa,
45:40ou vai analisar o deck,
45:41eu não acredito,
45:42eu acho que principalmente
45:43quando a gente fala
45:43de early stage,
45:44empresas mais no estágio
45:45inicial,
45:46a gente está muito
45:47acreditando nas pessoas,
45:49e esse olho no olho,
45:50você entender a pessoa,
45:51entender o que motiva,
45:52entender o que está por trás
45:53faz uma coisa que o IA,
45:53pelo menos por enquanto,
45:55não vai conseguir fazer bem feito,
45:56ele vai olhar a parte
45:57quantitativa,
45:58números,
45:58e ajuda muito,
46:00dito isso,
46:01uma boa parte
46:02do nosso trabalho
46:03pode se tornar
46:04mais eficiente
46:05e mais assertiva
46:06com o uso de IA,
46:07a gente na Minds
46:08está usando IA
46:09para um monte de coisa,
46:10e eu acho que ainda
46:10é muito além do que
46:11eu poderia estar usando,
46:12mas é muito mais
46:13do que vários outros
46:13estão usando,
46:14e assim vai,
46:15a gente está tentando
46:15aprender,
46:16testar a ferramenta,
46:17vai de tudo,
46:18desde a gente usar
46:19a ferramenta que,
46:20sabe,
46:20transcreve o call
46:21que eu faço de update
46:22com meus empreendedores,
46:24e aí eu tenho isso
46:24no meu database,
46:25e eu posso perguntar
46:26para o IA,
46:27olha,
46:27quanto que a startup
46:28do Elser
46:29estava faturando
46:29mesmo mês passado,
46:30o IA me responde,
46:31eu não preciso ir lá,
46:31checar minhas notas,
46:32que eu anotei em algum lugar,
46:34até usar ferramentas
46:36que me ajudam
46:36a fazer uma análise
46:37de mercado,
46:37análise competitiva,
46:39me dão insights
46:39que eu fazendo busca
46:41ou meu analista
46:41não vai conseguir achar,
46:43vai demorar horas,
46:43dias para achar,
46:44eu faço em minutos,
46:45então ajudar a preparar
46:47os investments memos,
46:48então é muito
46:50do nosso trabalho
46:51vai ser facilitado
46:52por IA,
46:52isso voltando
46:53para a questão global,
46:54vai facilitar a gente
46:55olhar as startups
46:56do mundo inteiro,
46:56porque agora eu consigo
46:57processar mais informação
46:58numa escala maior,
46:59mais rápido,
47:00para tomar a decisão
47:00de eu colocar
47:01meu capital,
47:02então muito
47:03da função do venture
47:04vai ser repaginado,
47:07a forma do venture
47:08trabalhar,
47:09talvez menos a parte
47:10do relacionamento
47:11com o fundador,
47:12mas a parte
47:13quantitativa,
47:14toda a parte de análise,
47:14tudo isso vai ser mudado
47:15por IA,
47:16completamente,
47:17tem fundos hoje
47:18que estão nascendo
47:18para serem 100%
47:19data-driven,
47:21powered por IA
47:21e não tem mais funcionário,
47:22não tem mais ninguém,
47:23tem uma,
47:23duas pessoas lá
47:24e acabou,
47:24eles fazem todo o trabalho,
47:26dá para fazer tudo
47:26com IA hoje,
47:27dá,
47:27eu não sei se eu quero,
47:28mas dá para fazer.
47:29E talvez do lado
47:30das startups
47:31a competição aumenta,
47:32né,
47:32então,
47:33já que você compete
47:34globalmente.
47:37Sem dúvida nenhuma,
47:38sem dúvida nenhuma,
47:39e você vai ter
47:40mais dinheiro entrando,
47:41você vai ter mais
47:42startup competindo,
47:42a barreira de entrada
47:43para você criar
47:44novas tecnologias
47:45caiu,
47:46eu estava falando
47:47com outra pessoa
47:47outro dia,
47:48a gente estava falando
47:48uma coisa muito interessante,
47:49né,
47:50alguns anos atrás,
47:52você pensava que a profissão
47:53mais valiosa
47:55ia ser alguém,
47:56por exemplo,
47:56um cientista da computação,
47:57né,
47:58os caras fez computer science,
48:00sei lá,
48:00em Stanford,
48:01esse vale milhões,
48:02porque imagina,
48:02falta programador bom no mundo,
48:04o cara vai ser um baita programador,
48:05vai ser o que vai ganhar dinheiro,
48:07hoje,
48:08você está programando tudo
48:08com IA,
48:09talvez uma das primeiras
48:10grandes profissões
48:11que vão acabar
48:12é o programador base,
48:13porque tudo vai ser
48:14programado por IA,
48:14aquilo que a gente achava
48:16que ia ser
48:16a profissão mais valiosa
48:18vai ser a primeira
48:18a ser extinta,
48:19você não precisa mais
48:20de programador,
48:20eu,
48:21Daniel,
48:22não programo nada,
48:23não sei,
48:23eu aprendi programação
48:2420 anos atrás
48:25em linguagens
48:25que nem existem mais,
48:27mas hoje eu faço
48:27com IA se eu precisar,
48:28né,
48:29então eu consigo desenvolver
48:30meu próprio produto,
48:31então isso torna
48:32a barreira de entrada
48:32para você criar
48:33uma startup,
48:34criar um negócio
48:35é muito baixa
48:36para qualquer coisa
48:37e aumenta a competição.
48:39Daniel,
48:39muito obrigado
48:40pela sua participação
48:41aqui no nosso programa.
48:42Imagina,
48:42obrigado a vocês,
48:43foi um prazer.
48:43Muito obrigado,
48:44e a você que nos acompanhou,
48:47obrigada pela sua audiência,
48:49o Revolução IA
48:50volta em breve,
48:51até lá.
48:51e a você que nos acompanhou,
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