Investimento de 470.000 TWD: o momento em que o sonho de empreendedorismo em IA desmorona após 18 meses

Quando a IA se torna a nova “febre do ouro”, a maioria dos empreendedores está apenas a repetir os mesmos erros.

Após o sucesso explosivo do ChatGPT em 2023, há por toda a internet vozes como: “Desenvolvi uma ferramenta de IA, faturamento mensal acima de 10 mil” “A nossa startup de IA levantou 2 milhões”. Nesta onda, um empreendedor que era consultor de software também não escapou à regra, investindo 47 mil dólares taiwaneses e 18 meses a desenvolver uma ferramenta de redação com IA, com o resultado final: apenas 12 utilizadores pagos, receita total de apenas 340 dólares taiwaneses.

Como nasce um produto fracassado

A ideia inicial era “inteligente”: criar uma ferramenta de geração de textos com IA para pequenas empresas. A lógica parecia perfeita: pequenas empresas têm pouca capacidade de escrever textos, não querem gastar com uma equipa de copywriting, a IA escreve bem, o modelo de subscrição gera receita contínua.

A fase de validação foi “bem feita” — perguntaram a amigos “vocês pagariam por isto?”, e receberam muitas respostas “sim”. Foi aqui que surgiu o primeiro erro fatal: as pessoas dizem que querem pagar, mas na prática não entregam o dinheiro.

De mês 1 a mês 18, este projeto seguiu o percurso típico de morte de uma startup:

Primeira fase (meses 1-3): Prometeram fazer um MVP, mas acabaram por acumular treino personalizado de IA, 47 templates, autenticação de utilizador, sistema de pagamento, painel de gestão, análise de dados… Investiram 12 mil dólares taiwaneses.

Segunda fase (meses 4-8): Utilizadores beta começaram a pedir funcionalidades, cada uma foi acrescentada, cada uma levou 2-3 vezes mais tempo do que o previsto. Os custos subiram para 28 mil dólares taiwaneses.

Terceira fase (meses 9-12): Dívida de código acumulada, funcionalidades conflitantes, passaram 4 meses a refatorar e corrigir bugs. Investimento acumulado de 39 mil dólares taiwaneses.

Quarta fase (meses 13-18): Começaram a fazer marketing — rankeados em 47º no Product Hunt, publicaram no Facebook, enviaram 500 emails frios, anúncios no Reddit, Google Ads, LinkedIn. Gastaram mais 8 mil dólares taiwaneses, obtendo apenas 73 registos, dos quais 12 pagos.

A conta final: gastos de 470 mil dólares taiwaneses, receita de 340 dólares taiwaneses.

Por que foi tão mau assim

Ao analisar cuidadosamente este caso de fracasso, o problema não está na tecnologia, mas na mentalidade:

Problema 1: Resolvi um problema errado

As pequenas empresas não precisam de “textos melhores”, precisam de “mais clientes”. A diferença é enorme. Só ao contactar o público-alvo é que se percebe — eles estão demasiado ocupados, não têm tempo para aprender uma nova ferramenta, não confiam na tonalidade de marca da IA, preferem pagar 50 dólares ao vizinho para ajudar.

Problema 2: Enfrentar a concorrência indiferente do ChatGPT

Por que razão um cliente pagaria 29 dólares pelo teu produto, quando o ChatGPT Plus custa apenas 20 dólares e tem funcionalidades muito superiores? O único argumento de venda era “mais fácil de usar que o ChatGPT”, mas mesmo que seja 10% mais fácil, não vale a pena pagar 45% a mais.

Problema 3: Ignorar completamente as vendas e o marketing

Nos 14 meses de desenvolvimento, gastaram apenas 4 meses em marketing. Mas a realidade devia ser o contrário: 4 meses a desenvolver, 14 meses a fazer marketing. Isto revela um erro comum dos desenvolvedores — a ideia de que “quando a coisa estiver pronta, as pessoas virão”, que é a ilusão mais ingênua.

Problema 4: Custo de aquisição de clientes vs valor de vida do cliente

Cada cliente custa 650 dólares (8000 dólares de marketing ÷ 12 clientes), e cada um contribui em média com 28 dólares (a maioria desaparece após um mês). Este número mostra claramente: o modelo de negócio tem um problema fundamental.

Problema 5: Construir para si próprio, não para o cliente

Projetar produtos com base na imaginação sobre pequenas empresas, sem investigação real, leva a que os clientes não se importem com o quão bonito é o UI, só querem saber “isto vai ajudar-me a ganhar dinheiro?”.

A verdadeira hierarquia do ecossistema de startups de IA

Nestes 18 meses, ao conversar com muitos “empreendedores de IA”, surgiu uma hierarquia clara:

Topo 5%: Verdadeiros bem-sucedidos

• Têm conhecimento profundo do setor antes de entrarem
• Resolvem problemas reais específicos de uma indústria
• Focam em B2B com orçamento empresarial
• Exemplos: diagnóstico por IA em radiologia, revisão de documentos legais, ferramentas de conformidade financeira

Segundo nível 15%: Startups de estilo de vida

• Simplesmente empacotam a API do OpenAI
• Servem nichos verticais muito específicos
• Faturamento mensal entre 5000 e 20000 dólares
• Exemplos: respostas automáticas de email para dentistas, geradores de descrições de vagas

Terceiro nível 30%: Empreendedores em dificuldades

• Têm demonstrações tecnológicas impressionantes
• Não conseguem atrair utilizadores pagos
• Estão a gastar as poupanças ou o dinheiro de investidores
• O empreendedor do início está nesta camada

Base 50%: Sonhadores

• Sonham em derrotar o Google
• Levantam fundos com PPT
• Fecham em dois anos

Modelos de negócio de IA que realmente funcionam

Depois de falar com os bem-sucedidos nas camadas 1 e 2, surgem alguns padrões:

Regra 1: Escolher setores “sem graça”

As startups de IA mais quentes atraíram toda a atenção e financiamento, mas até um encanador precisa de software, e essa área tem muito menos concorrência.

Regra 2: Cobrar às empresas

Se consegue poupar 40 horas por semana a uma empresa, cobre pelo valor dessas 40 horas, não se deixe levar pelo preço de 29 dólares por mês de aplicações de consumo.

Regra 3: Focar em conformidade e redução de riscos

As empresas estão dispostas a gastar muito para evitar processos ou multas. Este valor de “evitar riscos” é 10 vezes maior do que o valor de “aumentar produtividade” com IA.

Regra 4: Tornar-se especialista antes de criar IA para uma indústria

Antes de fazer IA para um setor, invista 2-3 anos a entender profundamente esse setor. IA não é difícil, o difícil é entender onde estão os problemas reais.

Novas tentativas atuais

Este empreendedor não desistiu, apenas mudou de abordagem:

• Escolheu um setor com contactos (empresas de desenvolvimento de websites)
• Identificou um problema específico e caro (custo anual de mais de 10 mil dólares)
• Criou a solução mais simples possível (até sem IA)
• Preço justo (de 500 a 2000 dólares por mês, não 29)
• Conseguiu 10 clientes pagos antes de desenvolver funcionalidades sofisticadas

Novo produto: uma ferramenta de gestão de projetos para agências de desenvolvimento web, integrada com as tecnologias existentes, que gera relatórios automáticos para clientes. Sem o hype de IA, apenas uma solução sólida para um problema difícil.

Sobre a febre de IA, 4 verdades duras

Verdade 1: A maioria das startups de IA são apenas consultorias avançadas

Se o modelo de negócio é “IA acelera o trabalho”, estás a vender arbitragem de trabalho, que é essencialmente consultoria, só que com mais truques.

Verdade 2: Grandes empresas vão devorar o teu mercado

Se a tua vantagem competitiva é “ajustámos o GPT”, então não tens vantagem, só uma janela de 6 meses de vantagem inicial. Quando as grandes empresas entrarem, não vais ter hipótese.

Verdade 3: Os clientes só querem resultados

Não se importam com a tecnologia que usas, “IA impulsionada” não é um argumento de venda, “economizar 10 horas por semana” é.

Verdade 4: Barreiras tecnológicas extremamente baixas

Criar produtos de IA é mais fácil do que nunca, o que significa que todos estão a fazer, e só uma vantagem comercial real faz a diferença — não só a tecnológica.

Coisas que deviam ter percebido mais cedo

• Começar pelo mercado, não pela tecnologia: primeiro encontra quem tem problemas difíceis, depois pensa em soluções.
• B2B é sempre melhor que B2C: empresas têm dinheiro, entendem ROI; consumidores só querem grátis.
• Segmentar ao extremo: “IA para pequenas empresas” não é segmentar, “IA para ortodontistas a marcar consultas” é.
• Validar com dinheiro de verdade: não perguntem “estarias disposto a pagar?”, perguntem “estás a pagar agora?”.
• Orçamento deve ser triplicado: tudo na área de IA demora mais, porque a tecnologia ainda está a evoluir.

Palavras finais

Este investimento de 47 mil dólares taiwaneses não foi perdido, os 18 meses ensinaram mais sobre negócios do que 5 anos de consultoria. Mas podia-se aprender tudo isto gastando muito menos.

A oportunidade de IA existe, mas não como os influenciadores dizem — não basta criar um empacotador de ChatGPT, é preciso entender profundamente um setor e usar IA para resolver os problemas mais urgentes deles.

A maioria entra na onda de IA porque a tecnologia é empolgante. Mas uma tecnologia empolgante não faz negócio — o que realmente constrói um negócio é entender os problemas do cliente.

O problema do empreendedorismo atual está aqui — todos procuram uma fórmula rápida de enriquecer, uma chave mestra, uma arma secreta.

Não há armas secretas. Só trabalho árduo e monótono: entender profundamente o cliente e resolver os seus problemas.