0:03 uh para a SalesMind, 0:05 com que frequência 0:07 seus clientes atualizam o pacote, 0:09 se é que se pode dizer assim, 0:11 sabe, a unidade de dados de treinamento? E é 0:14 autoaprendizagem com memória ou são os clientes 0:17 que vêm e fazem isso? 0:19 Então, antes, era o cliente que tinha que 0:22 atualizar e validar o que a IA 0:26 gerava. Uhm, agora começamos 0:29 a fazer o modelo aprender sozinho e 0:32 melhorar a máquina ao longo do tempo com base 0:33 nos resultados que ela mesma obtém. Este é 0:36 o começo disso. Uh, o 0:38 produto ainda precisa de melhorias e 0:40 iterações com base nisso e como podemos 0:42 melhorar a otimização geral, mas 0:45 é muito emocionante ver que agora, 0:48 com base nos resultados, a IA pode 0:50 melhorar sozinha. 0:51 Sim. Sim. Ok. Então, agora chegamos à 0:53 tecnologia. Este é o ponto que eu, 0:55 na minha opinião, para qualquer 0:58 vendas, para qualquer agente, a capacidade da 1:01 IA de ter memória, certo? E se 1:04 você, através da SalesMind, se você 1:06 faz 150, 200 prospecções por dia, você 1:09 recebe objeções, você recebe 1:10 "sim", a capacidade de aprender com 1:13 isso e então propor ao cliente como 1:16 melhorar seu produto ou seu pitch de 1:17 vendas, isso é simplesmente incrível, certo? 1:20 E, novamente, com a memória, isso 1:23 se tornará infinitamente melhor do que um 1:25 humano, simplesmente porque os humanos não conseguem 1:27 processar 190 [interações] todos os dias. Então, fale-nos 1:30 sobre isso, uh, talvez, enquanto faz isso, 1:32 também sobre como seu agente 1:36 está aprendendo e melhorando, 1:39 se ainda não está, como você planeja fazer isso, e 1:40 então, como a tecnologia funciona. 1:44 Basicamente, 1:44 nós construímos RAG, uh, para alguns 1:47 dos propósitos, e então aumentamos e adicionamos 1:51 o banco de dados de objeções, uh, da 1:54 base de conhecimento do agente 1:57 que tem acesso a ele para obter novas 1:58 objeções, e então, basicamente, cada resposta 2:01 que recebemos é uma reavaliação. Precisamos 2:04 reavaliar a estratégia com base nessa 2:06 resposta? E então a IA decide por si mesma, 2:09 sim, é útil para mim entender 2:11 melhor os produtos, entender melhor 2:12 o prospect, entender melhor o 2:15 próprio lead ou o segmento a que o lead 2:17 pertence. E então, basicamente, 2:19 isso melhora a base de conhecimento que terá 2:22 um impacto na próxima 2:23 conversa e nas próximas atividades, 2:26 basicamente. 2:28 E isso já está no ar? 2:30 Estamos no começo disso. Começamos 2:33 a trabalhar nisso. Uh, isso ainda não 2:35 foi lançado em produção. Ainda está 2:37 em testes beta, da nossa parte. 2:39 Mas já começamos a trabalhar nisso. 2:41 Então, neste ponto, o produto atual, se 2:44 eu, se eu estou falando, se eu estou prospectando 100 2:46 ou 200 pessoas por dia, Julian, uh, estou recebendo, você 2:50 está me dando feedback como cliente? 2:53 Porque você tem a transcrição, você 2:55 tem as transcrições, você tem, você tem 2:56 as conversas, certo? Então, se ele 2:58 não me dá feedback automaticamente, 3:00 você consegue baixar isso para algum 3:02 tipo de Excel, alimentar algum tipo de 3:03 agente e então resumir semanalmente? 3:05 Você está oferecendo esse 3:07 serviço agora ou isso será oferecido 3:09 eventualmente como um sistema de feedback 3:10 automatizado? 3:12 Não, nós fazemos. Que tipo de feedback você 3:15 tem em mente? Por exemplo, se 3:18 a SalesMind está prospectando 100 pessoas 3:20 e 50 responderam dizendo que gostam 3:23 disso e não gostam daquilo, e 20 3:25 dizem, "sabe, o preço está muito alto", 3:26 o que quer que seja, certo? Eu realmente não tenho tempo 3:28 como cliente para olhar 100 transcrições, 3:30 mas você pode resumir isso para mim, certo? 3:33 Você pode dizer, dos 100, 20% amam 3:37 o produto, mas gostariam de um 3:39 desconto médio de 20% ou o que quer que seja, certo? Eu, 3:42 como cliente, gostaria disso, e me parece que 3:44 os dados 3:48 podem ser facilmente digeridos pelo seu agente 3:51 para me dar esse feedback. Estou apenas 3:52 curioso se isso é oferecido, seja 3:55 manual ou se está por vir. 3:58 Ainda não temos essa precisão. Nós 4:00 somos capazes de dizer, ok, você tem tipo 4:02 10, 10, 20 pessoas interessadas, 70 4:05 pessoas céticas e 4:08 o que quer que seja. Então, somos capazes, 4:10 neste ponto, de fazer isso. 4:11 Mas o feedback sobre, 4:13 entre as pessoas interessadas, tipo, 4:16 5% esperavam um preço mais baixo do que 4:19 esperavam, ainda não temos isso. Mas eu 4:22 anoto, e como um bom 4:25 gerente de produto, vou adicionar isso ao 4:27 roadmap em algum momento. 4:29 Ok. Ok. Quer dizer, parece fazer 4:32 sentido, certo? Especialmente à medida que você 4:34 escala isso. Uhm. Entendi. Você pode nos 4:37 falar sobre a tecnologia, o stack tecnológico, 4:39 o que vocês estão usando, o que é 4:40 proprietário, quão defensável ele é? 4:44 A forma como planejamos alcançar isso é 4:47 começando a nos integrar aos fluxos de trabalho 4:50 das pessoas, e é por isso que estamos 4:52 mudando ligeiramente o público-alvo, 4:54 porque sabemos que agências de marketing B2B 4:56 e identidades de geração de leads 4:58 começarão a incorporar fluxos de trabalho nos processos 5:00 de seus clientes, uh, 5:02 e é aí que queremos que a SalesMind 5:05 comece a ser não apenas uma 5:07 interface, não apenas o agente que pode 5:09 realizar a tarefa em sua equipe, mas que 5:11 se integre ao fluxo de trabalho e interaja 5:13 com a aplicação e a base de 5:16 conhecimento que temos sobre as pessoas na 5:18 empresa. Então, a tecnologia que estamos 5:20 usando é bem simples, certo? Node.js 5:23 e React para construir a coisa. Uh, 5:27 mas meu CTO pode falar muito, muito mais 5:30 sobre isso. Então, eu não tenho uma visão 5:32 muito abrangente 5:34 de todas as ferramentas que estamos usando, 5:37 todas as linguagens que 5:39 estamos usando para toda a aplicação. Nós 5:41 temos entre 10 microserviços diferentes 5:44 e assim por diante. A equipe de tecnologia está 5:46 realmente trabalhando duro nisso. 5:49 Quão fácil é de replicar, sabe, se 5:53 alguém basicamente lançar um 5:56 produto concorrente? O que, o que está 5:57 na sua "receita secreta", tecnologia ou distribuição, 6:00 ou algo que impediria outra pessoa 6:02 de oferecer algo por 49 por mês. 6:06 Uhm, a forma como vemos isso é tendo 6:11 uma solução muito abrangente. Vemos 6:14 tantos casos de uso diferentes. Temos 6:16 até agora clientes e pessoas 6:19 que estão tentando nos perguntar quais 6:22 são as diferenças entre eu e 6:24 eles próprios fazendo fluxo de trabalho e, e 6:27 o que quer que seja, e a resposta é bem 6:29 simples: ou você quer construir e 6:31 gastar tempo para realmente construir seu próprio 6:33 fluxo de trabalho e alocar recursos 6:36 para isso. Então, é realmente muito 6:38 custoso ter o conhecimento, ter as 6:40 pessoas internamente e assim por diante. Então, você pode 6:42 começar talvez em três semanas, se você for 6:45 rápido o suficiente, ou pode começar conosco, uh, 6:48 amanhã. Agora, se uma empresa quiser 6:50 começar exatamente o mesmo que temos 6:52 agora, uhm, e fazer o mesmo produto como um 6:55 produto para revender e vender por 49 [dólares], isso 6:58 será, uhm, muito desafiador porque nós 7:01 atualmente temos mais de 10 milhões 7:03 de perfis em nosso banco de dados que entendemos 7:05 como comunicar 7:07 de forma eficiente, e cada mensagem 7:08 que temos com essas pessoas torna 7:11 o sistema mais inteligente. Então, cada mensagem torna 7:13 o sistema e o agente mais propensos 7:16 a ter sucesso na próxima vez que você enviar uma 7:18 mensagem. Então, os dados que processamos 7:21 sobre pessoas e perfis no 7:23 ambiente de negócios nos tornam um pouco 7:25 mais inteligentes o tempo todo, e eu 7:26 acredito que isso é o que tornará 7:28 difícil para as pessoas alcançarem, uh, a partir 7:32 desta 7:33 perspectiva de interface. 7:36 O próximo passo será integrar-nos aos fluxos de trabalho 7:39 das pessoas, como quando você conecta 7:41 seu CRM para algo e o que quer que seja. Uhm, 7:44 como enviar diretamente o trabalho para o 7:47 humano, onde a SalesMind diria: "Ei, tenho um 7:49 bom lead para você. Precisa de, tipo, 7:51 intervenção humana. Ele precisa fazer uma 7:53 chamada ou o que quer que seja." Nosso objetivo é nos tornar 7:57 insubstituíveis por valor também. Se 8:00 fizermos seu negócio sobreviver ou até 8:02 prosperar porque enviamos leads suficientes 8:04 para preencher seu pipeline e aumentar sua 8:06 receita, você nunca será capaz de 8:09 nos deixar. 8:10 Então, para a audiência, uh, nós adoramos 8:13 apresentar ferramentas que realmente funcionam e 8:16 me parece que está agregando valor. 8:18 Vocês enviaram mais de 3 milhões de mensagens, e 8:20 a proposta de valor para um cliente, 8:23 Julian, e sinta-se à vontade para me corrigir, 8:25 é, sabe, por menos de US$100 por 8:27 mês, certo? Uh, você pode, com a SalesMind, 8:31 uh, uh, talvez gastar algumas horas treinando 8:33 o agente da SalesMind, e ele envia 150, 8:37 200, uh, quase 200 por dia para prospects, 8:41 e seu histórico mostra que você está 8:42 obtendo uma taxa de resposta de 42%, certo? 8:46 Então você pode conversar e talvez tirar 8:48 do LinkedIn para o que quer que esteja vendendo. 8:50 Pode ser um serviço financeiro, 8:53 um software, o que quer que seja. E 8:55 se você então dividir isso, sabe, US$100 8:57 por mês por 150 por dia vezes 30 dias vezes 9:02 42%. 9:04 É uma maneira extremamente barata, 9:07 sem dor, de obter prospects, você diria? 9:09 É essa a proposta de valor? É conseguir esse prospect, certo? 9:14 É extremamente barato e bastante 9:16 automatizado. É, é, é lindo. 9:19 Incrível. Acho que você, você, você reformulou 9:22 e acertou em cheio de forma muito eficaz, 9:25 certo? O custo de aquisição, o custo de 9:27 aquisição de cliente para a SalesMind é 9:29 atualmente de US$9 por cliente. 9:32 US$9. Ok. 9:33 Desculpe. Então, como você chegou a esse 9:36 número? O que você quer dizer com, uh, custo de 9:38 aquisição? Porque uma resposta não é 9:40 aquisição. Uma resposta é uma resposta. Quando 9:42 você diz aquisição, isso significava 9:43 realmente comprar o serviço? 9:45 Sim. Então, o custo de aquisição de cliente para nós 9:48 é de US$9 porque nós "comemos nossa própria comida de cachorro". 9:51 Usamos a SalesMind para prospectar e 9:53 gerar. 9:53 Ah, isso é para a SalesMind. Para a SalesMind, 9:55 entendi. 9:57 Não podemos, não podemos saber isso 10:00 de forma eficaz para todos os usuários, mas 10:02 para a SalesMind nós monitoramos isso. 10:04 Então você mencionou captação de recursos. Uh, até 10:06 onde você se sente confortável, vocês 10:08 levantaram dinheiro? Em que rodada vocês estão? E 10:11 qual é o plano uma vez que vocês tiverem 10:13 o dinheiro? 10:15 Então, levantamos uma rodada pre-seed 10:17 com um venture studio. Basicamente, eles 10:20 estão fornecendo toda a equipe de desenvolvimento 10:22 por um ano. Então, isso melhorou 10:24 significativamente, uh, a qualidade 10:27 do produto, a rapidez, uh, a velocidade de 10:30 entrega que conseguimos fazer 10:32 também. Então, já passamos por isso, agora 10:35 estamos levantando uma rodada seed, e a forma como 10:39 planejamos gastar o dinheiro, uh, da rodada seed, 10:42 será, na verdade, para escalar o que realmente 10:45 funciona para nós. Então, precisamos aumentar o 10:47 número de contas que temos, o 10:49 número de atividades que estamos fazendo 10:51 para nós mesmos. Então, o 10:55 principal objetivo disso será, na verdade, para 10:57 nós, escalar. Temos um pouco de 11:00 produto, uhm, que precisa ser feito, 11:02 como e-mail, telefone, WhatsApp, será 11:05 a maneira mais fácil de alcançar um mercado maior, 11:09 basicamente, porque você mesmo mencionou, certo? Dos 11:10 10.000 pessoas que você precisa alcançar, talvez 11:12 8.000 delas 11:14 não estejam no LinkedIn. Então, precisamos alcançá-las 11:17 através de outros canais, e é isso 11:18 que poderemos fazer com o 11:21 financiamento: melhorar as capacidades do agente 11:23 em outros canais e garantir 11:26 que sejamos multicanal e sejamos 11:28 capazes de nos comunicar através do 11:30 canal preferencial do lead. 11:32 Quer dizer, você é um dos muitos agentes que 11:36 estamos vendo que estão resolvendo casos de negócios 11:37 muito específicos, e há vários 11:40 produtos de vendas diferentes nos quais 11:42 estamos investindo e que também 11:44 estão fazendo isso. 11:46 Quão rápido isso está se desenvolvendo na sua 11:48 visão e como você vê este 11:51 uh, espaço de agentes empresariais evoluindo 11:54 nos próximos três a cinco anos? 11:56 Uau, essa é uma pergunta difícil. 11:59 É. É. Mas acho que você, você 12:01 provavelmente sabe, você tem uma opinião 12:02 porque está atuando nesse espaço, certo? 12:05 Sim. 12:05 Sim. Vemos que o desafio está 12:08 avançando extremamente rápido, tipo, em meses, eu diria, 12:11 de quatro a seis meses, vemos 12:12 novas tendências aparecendo, uhm, novos desafios 12:16 que precisamos enfrentar, uh, e assim por diante. Então, 12:20 o espaço está se movendo extremamente rápido, 12:22 especialmente como a SalesMind está em um cenário 12:24 competitivo. Uh, a indústria de vendas é 12:28 realmente grande, e o gasto é simplesmente 12:31 enorme, certo? Tipo, 57 bilhões foram 12:34 gastos em ferramentas de vendas e marketing no ano 12:36 passado, mas as pessoas ainda têm um CRM vazio. 12:41 Então, nos próximos três a cinco anos, onde 12:44 vejo que o agente de vendas terá o 12:47 maior impacto será, e pelo menos a 12:49 visão que temos na SalesMind, 12:51 será realmente tornar o funil, todo 12:54 o seu funil de vendas, inteiramente personalizado. 12:57 Então, significa que a primeira mensagem é 12:59 personalizada, a resposta é personalizada, 13:01 o site que você está vendo é 13:03 personalizado e a interação que você 13:04 tem com o avatar de IA ao vivo é 13:06 personalizada apenas para você e sua 13:09 necessidade específica, porque você não tem 13:11 tempo para gastar 10 minutos em um site 13:13 e no perfil da pessoa para tentar 13:16 entender qual é a oferta, qual é 13:17 o valor, qual é o benefício e assim 13:19 por diante. Só precisamos mostrar o que 13:21 importa para você. 13:23 Sabe, 13:23 quão difícil seria para mim pedir ao GPT 13:27 Plus, conectado ao meu LinkedIn, meu 13:29 Dropbox e meu kit de vendas, para fazer 13:33 o que a SalesMind faz, e isso é uma ameaça para 13:35 você? 13:37 Não é, uh, não é uma ameaça para nós 13:40 porque você eventualmente pode fazer isso para uma 13:42 de suas contas, mas você consegue fazer isso 13:47 de forma confiável para 100 contas do LinkedIn ou 100 13:50 e-mails? Uhm, então este é o caso de uso que 13:53 resolvemos para agências, uh, e esse 13:56 é um ótimo momento para nós 13:58 mudarmos, se você perceber que 14:00 o chip fará isso. Não tenho 14:03 certeza de que eles permitirão que você 14:05 se conecte com o próprio LinkedIn 14:07 diretamente para fazer o que fazemos. Uhm, mas 14:10 eventualmente, não vemos isso como uma 14:12 ameaça porque uma pessoa que está tentando 14:14 automatizar seu próprio perfil não é 14:17 totalmente o público que estamos 14:19 procurando. Então você, você, você pode fazer isso 14:22 sozinho. Você pode brincar se você é um 14:24 construtor e gosta disso, e eu sei 14:26 que você gosta, certo? Você está no mesmo 14:28 espaço. Você tem uma mente brilhante e 14:30 uma beleza e uma grande habilidade para 14:32 construir um produto. Uhm, então acredito que você 14:35 pode fazer isso, mas, novamente, uhm, depende 14:38 de onde está seu foco. É o seu 14:41 foco em construir coisas para tornar um pouco 14:44 melhor ou... 14:45 Só, sim, eu não estava, não estava criticando 14:48 a SalesMind necessariamente, Julian, porque 14:51 um GPT ou Perplexity estão, obviamente, 14:55 todos lançando ou já lançaram agentes, 14:57 certo? Eu estava brincando com o Perplexity 14:58 Labs esta semana e não é tão bom 15:00 quanto Menace ou GSpark, então minha pergunta é 15:03 menos sobre vendas, mas realmente sobre essas 15:06 ferramentas LLM que estão evoluindo para agentes 15:08 e facilitando, uh, sabe, sempre 15:12 há o perigo de elas disruptarem, 15:14 especialmente uma empresa de sucesso como 15:16 a sua, certo? Então, estou apenas curioso sobre como você 15:18 pensa sobre isso 15:20 e como você se defende contra isso. 15:22 A forma como pensamos nisso e 15:24 nos defendemos disso é pelo número 15:26 e pelas capacidades de escalonamento 15:29 que temos. Acho que se amanhã a OpenAI 15:33 lançar um sistema para responder seus 15:35 e-mails. Sim, ele será capaz de fazer isso 15:39 por você, e funcionará. Uh, mas para o 15:42 conjunto inteiro de clientes que não 15:45 vi ter ou facilitar para a 15:48 empresa inteira integrar 15:50 isso, acho que será um pouco 15:52 mais desafiador nos próximos 15:55 anos. Uh, mas isso é apenas o topo do 15:58 funil, certo? Onde você 16:00 constrói um pequeno "link de faísca". Onde vemos que 16:03 a SalesMind terá uma grande 16:05 vantagem será em ter, uhm, 16:09 micro-sites adaptáveis, onde, novamente, a 16:12 mensagem é apenas uma porta para você ir para 16:15 a próxima etapa no funil de vendas e 16:17 ter uma experiência muito mais 16:20 personalizada. Então, não estamos 16:22 apenas enviando mensagens no LinkedIn. Estamos 16:24 movendo o lead no funil 16:26 e, e movendo-o para baixo e qualificando-o. 16:28 Então, esta [ferramenta] aberta poderá enviar 16:30 as mensagens, mas será capaz de 16:33 movê-lo no funil? Boa pergunta. Uh, 16:37 espero que não. Uh, mas se eles fizerem, 16:40 faremos algo diferente, nesse caso. 16:42 Sim, acho que essa é provavelmente a melhor 16:44 resposta que podemos dar neste momento. 16:45 Está se movendo muito rápido. Uhm, uma pergunta 16:49 geopolítica. Uh... 16:51 Uhm, e eu, eu não sei o suficiente sobre seu 16:54 stack tecnológico, mas a China obviamente está 16:56 liderando com, é principalmente de código 16:59 aberto, certo? 17:01 Como você vê o caso de uso das tecnologias 17:04 da China versus as dos EUA? 17:07 Uhm, ótima pergunta. Uhm, nós, nós vemos que os 17:11 modelos têm diferentes pontos fortes, uh, cada 17:13 um deles para um caso de uso diferente. Então, 17:15 aproveitamos, acho que, cinco ou seis diferentes 17:18 atualmente para todo o processo que 17:21 temos: qualificação, identificação, 17:24 correspondência e assim por diante. Uhm, agora, a 17:26 competição entre os dois, eu não faço ideia. 17:30 Não faço ideia. Eu amo muito a China. Então, 17:32 tenho um viés no equilíbrio. 17:35 Também é muito mais barato, certo? 17:38 Sim. Sim. E extremamente bom, certo? O 17:41 modelo de raciocínio é incrível. Então, eu diria 17:44 que é realmente surpreendente que tenham 17:46 conseguido lançar o modelo tão rápido, 17:50 eventualmente. Mas sabemos que a China está realmente 17:53 liderando a inovação. Então, estou 17:55 realmente confiante de que nos próximos 17:58 anos estará em todo lugar. Eu 18:00 estive na China há algumas semanas e 18:01 realmente vejo que agora no Baidu Maps 18:04 eles integraram o DeepSeek. Então, quando você 18:06 acessa um perfil de empresa, como o Google 18:08 Meu Negócio, certo? Você pode encontrar o 18:10 horário de funcionamento, o endereço e 18:12 assim por diante, e você pode, tipo, mandar uma mensagem para o DeepSeek para 18:15 realmente responder à pergunta de lá. 18:17 Então, acho que qual é a grande 18:20 vantagem que a China tem na corrida 18:23 é que eles têm um "passe único". Então, se 18:27 eles decidirem colocar o DeepSeek em todo o Baidu, 18:30 será instantâneo. Se eles quiserem colocar 18:32 isso para um bilhão e meio de 18:35 pessoas, terão acesso à IA imediatamente, 18:37 agora mesmo. Então, a taxa de adoção será 18:40 incrível para eles. 18:42 Tenho uma pergunta sobre a adoção por 18:44 grandes empresas. Eu a coloquei na minha lista 18:47 inicial de perguntas e respostas para você. Uhm, 18:50 estamos passando um tempo com 18:51 grandes empresas. Uhm, e 18:54 é diferente do que eu e você 18:58 construímos no mundo das startups. Parece que 19:00 empresas maiores, muitas delas, 19:03 veem o valor dos agentes empresariais, 19:05 certo? Mas a questão da governança, 19:09 ética, privacidade e segurança são 19:14 grandes problemas a serem resolvidos, certo? Você 19:17 está falando com empresas que 19:20 estão pensando, digamos, em implantar 19:22 a SalesMind ou agentes semelhantes, e como 19:24 elas estão resolvendo essas grandes questões que, 19:28 francamente, são muito novas, certo? Tipo, 19:31 sabe, se você quiser implantar uma SalesMind 19:33 e conectá-la a um banco de dados de uma 19:36 empresa, e se o agente enlouquecer, 19:38 alucinar ou decidir 19:40 roubar seus dados ou o que quer que seja, certo? 19:43 Você já se deparou com essa 19:44 questão? Estou apenas curioso. É porque 19:45 é algo que está em alta. 19:46 Sim. Sim, nós temos clientes empresariais, 19:48 na verdade, e a forma como eles 19:51 gerenciam isso, foi engraçado porque entrei 19:53 em contato com eles, mas o processo de vendas 19:55 é muito mais longo. Acho que 19:57 começamos com um piloto, uma pessoa e 19:59 uma equipe, 10 pessoas, e agora, tipo, 20:02 80 ou 90 pessoas na empresa para 20:05 vendas. Uh, mas o que mudou é que eles 20:10 substituíram as pessoas que estavam, tipo, 20:13 enviando manualmente as abordagens, porque 20:16 esse era o trabalho de 15 pessoas, na verdade, 20:18 para ir ao LinkedIn. Tentar entender 20:21 o que a pessoa está fazendo. Tentar qualificar 20:23 o lead com base nas informações que 20:25 têm. Começar uma mensagem, colocar o lead 20:27 na planilha do Google 20:30 e depois relatar a planilha do Google no 20:31 final do dia. Então, a pessoa não conseguia nem 30 conexões por dia. 20:33 Uh, então eles tinham, tipo, basicamente um monte de gente 20:36 fazendo isso. Agora essas pessoas foram, 20:38 essa equipe foi reduzida. Então, suponho que 20:40 essas pessoas agora tenham outras 20:42 atribuições, uh, e maior 20:44 responsabilidade. Agora, o que aconteceu é que 20:46 eles têm validadores. Então, toda vez que 20:49 eles lançam um novo agente, com uma nova 20:51 campanha, com uma nova missão e assim por diante, 20:53 eles têm alguém que está validando a 20:55 qualidade da compreensão da IA e 20:57 ajustando se necessário, porque damos a você 20:59 acesso a tudo. Deixamos você lidar 21:01 com a modificação, se a IA alucinar 21:03 um pouco ou se não estiver totalmente 21:05 correto ou da maneira como você o promoveria 21:07 a si mesmo. Então, eles têm alguém que está 21:09 controlando isso, mas uma pessoa é 21:11 suficiente para toda a empresa. 21:18 Entendi. Uhm, então Gary Tan, uh, que é da Y 21:22 Combinator, acho que alguns meses atrás disse 21:25 que na última turma de empresas da YC, uhm, 21:28 ele pesquisou os CEOs, uhm, e eles disseram 21:32 que, acho que ele mencionou, tipo, 90% 21:34 da última turma da YC está usando agentes 21:38 para construir, para construir software, certo? Então, 21:40 em vez de ter 10 desenvolvedores, eles têm 21:41 talvez, uh, tipo dois ou três, e 21:45 usando agentes, uhm, realmente, uh, uh, sabe, se 21:49 você pensar nisso, realmente é 21:52 uhm, o que quero dizer, a YC está selecionando 21:56 empreendedores que estão usando agentes para 21:58 construir software, certo? E então esta é 22:00 realmente toda a ideia de uma startup enxuta, 22:02 e nós, nós tivemos uma newsletter 22:05 que fala sobre isso. 22:07 Uhm, como você vê isso, e vocês também 22:09 são "AI-native"? 22:14 Sim. Sim, definitivamente. Uh, esta é uma das 22:16 primeiras coisas que fazemos quando 22:18 integramos pessoas. Damos a elas uma conta 22:21 ChatGPT Plus e uma conta Curl para 22:24 garantir que elas tenham pelo menos 22:26 a ferramenta básica para fazer o que 22:29 precisam fazer. Uhm, na verdade, migramos uma parte 22:32 da aplicação que poderia ter levado 22:34 semanas, uh, antes, com o Codex, nesta semana. 22:39 Uh, então estamos aproveitando significativamente a IA. 22:42 Temos um treinamento interno sobre um, uh, 22:45 um "campeão" que identificou a 22:47 ferramenta certa e a capacidade certa da 22:49 ferramenta e o caso de uso certo. Então, ele está 22:52 liderando a adoção dentro da empresa 22:54 e entre os outros desenvolvedores. Então, temos 22:55 alguém que está, uh, encontrando o 22:59 caminho e mostrando o caminho para os 23:01 outros colaboradores para realmente alavancar 23:03 a IA mais no código. Mas fiquei 23:06 extremamente surpreso que o Codex agora é 23:08 capaz de enviar pull requests (PRs) basicamente para você. 23:10 Você apenas dá uma tarefa e ele 23:12 envia PRs no GitHub. 23:14 Vocês têm uma meta? Vocês vão chegar 23:16 a dois milhões por funcionário? 23:20 Minha equipe estava brincando sobre, podemos, podemos 23:22 substituir nossas pessoas pelo Codex. O que eu 23:24 acredito é que teremos que 23:27 manter as pessoas e apenas torná-las 10 23:28 vezes mais produtivas. Então, eu, eu não 23:30 acho, uh, não acho que ter uma pequena 23:33 equipe de 20 pessoas nos ajudará, 23:36 porque eventualmente precisamos construir muitos 23:38 casos de uso diferentes, mas eu, eu desejo 23:40 que a equipe que tenho agora seja capaz de 23:45 se ajudar com a IA para se tornar 10 vezes 23:48 mais produtiva. Acho que ainda não estamos em 23:49 10x, 23:52 mas estamos trabalhando nisso. Então, se, se 23:55 a Gama é de 1 milhão por funcionário, isso 23:58 pode ser nossa próxima meta. 24:01 O que eu tiro desta conversa 24:02 é que 24:04 realmente não importa, do ponto de vista do cliente, 24:06 se você está usando DeepSeek 24:08 ou esta tecnologia. O que importa é que 24:10 você está resolvendo especificamente um problema, 24:13 e o problema é 24:16 que você treinou uma IA para 24:19 essencialmente aprender o produto ou o 24:21 serviço, e você, você agora integrou de forma muito inteligente 24:24 ao LinkedIn, que, como você 24:26 disse, tem um bilhão de pessoas. Então, você 24:28 encontrará muitos clientes lá. E você, 24:30 agora, uh, pelo menos na SalesMind, 24:33 "come sua própria comida de cachorro", você está 24:35 adquirindo novos clientes por US$9 por 24:38 cliente. Uhm, eu diria, uhm... 24:43 é mais barato do que isso. Uhm, no sentido 24:45 de que, se não tivéssemos a SalesMind e 24:48 você tivesse pessoas ligando, certo? O 24:51 tempo que você gasta treinando 24:52 ou retreinando vendedores, a rotatividade, 24:56 uh, no tempo de gestão, uh, isso geralmente 25:00 não é realmente quantificado. Então, se eu fosse 25:02 comparar o uso da SalesMind para gerar um 25:05 lead de vendas versus a forma tradicional, é um 25:08 fator massivo de custo e tempo. 25:10 Você diria que é isso, e eu não fiz 25:12 isso, mas me parece muito 25:14 mais intuitivo porque, uma vez que você a treina, 25:16 ela escala muito mais rápido, certo, 25:18 e fica mais inteligente, especialmente com a 25:20 parte da memória. Sim. Então, para mim, os US$9 25:23 são um número fantástico, mas comparado à 25:26 forma tradicional, tenho certeza de que, se você quantificar 25:28 tudo isso, é, na verdade, acho que um múltiplo 25:30 muito maior de produtividade. 25:34 Não disse isso muito claramente. 25:36 Espero que faça sentido para você, e 25:37 talvez você possa comentar sobre isso. Sim, 25:40 faz muito sentido. O que vemos como 25:42 média na indústria B2B é um lead 25:45 custando de US$200 a US$250 25:48 como custo de aquisição, certo? 25:50 Uau. 25:51 Com a SalesMind, porque estamos usando nossa 25:54 própria solução, conseguimos algo como US$9. Então, 25:57 é significativamente mais baixo, tipo, nós 26:00 não conseguiríamos realmente alcançar isso de nenhuma 26:02 outra forma, acredito. 26:07 Ótimo. Ótimo. Ok. Ei, Julian, sábado de 26:10 manhã. Tenho certeza de que você tem muitas 26:11 coisas para fazer. Você, você quer nos dizer 26:13 como a audiência pode contatá-lo? Nossa 26:15 SalesMind. 26:17 Sim. Uh, bem simples no LinkedIn. Nós 26:19 somos super visíveis. Estamos criando 26:21 mais conteúdo sobre IA em vendas, e nós 26:24 somos realmente evangelistas sobre como a IA pode 26:28 tornar os negócios 10 vezes mais 26:30 produtivos, como você, eu acho. Então, o LinkedIn 26:33 será a melhor maneira. Julian Gadea na 26:36 SalesMind ou SalesMind. 26:38 no LinkedIn, desculpe, ou SalesMind no 26:40 LinkedIn, e será muito fácil de 26:42 encontrar. 26:43 Fantástico. Bem, ei, muito obrigado. 26:45 Uh, talvez possamos chamá-lo de volta, uh, em 26:47 alguns meses para ver como vocês 26:49 estão crescendo e, e, uh, ver o, sim. 26:53 Sim. Fantástico. Muito obrigado, 26:54 Julian.
