Especialistas em capital de risco explicam como startups de IA podem identificar o “product-market fit”

No palco do TechCrunch Disrupt, em São Francisco, a parceira da New Enterprise Associates (NEA), Ann Bordetsky, afirmou que o processo para validar o product-market fit em empresas de inteligência artificial é “um jogo completamente diferente” dos métodos tradicionais adotados no setor de tecnologia.

Segundo Bordetsky, a velocidade com que os modelos de IA evoluem torna obsoletos muitos dos antigos manuais de construção de produto. “A tecnologia não é estática”, resumiu.

Métrica principal: resistência do gasto

Para Murali Joshi, sócio da Iconiq, a melhor evidência de encaixe entre produto e mercado está na “durabilidade do gasto”. Ele explicou que, embora a maioria das companhias ainda reserve verbas experimentais para IA, o sinal de maturidade surge quando esse investimento migra para orçamentos estruturais dos executivos de nível C.

“É fundamental saber se a ferramenta já integra o núcleo das operações ou se ainda está em fase de testes”, pontuou Joshi.

Indicadores de uso e entrevistas qualitativas

Além do fluxo financeiro, Joshi recomendou o acompanhamento de usuários ativos diários, semanais e mensais como forma de medir engajamento real. Bordetsky acrescentou que entrevistas qualitativas com clientes ajudam a confirmar se os dados quantitativos indicam fidelidade duradoura.

Perguntas para a alta liderança

Joshi sugeriu que fundadores conversem diretamente com executivos das empresas clientes para entender “onde o produto se encaixa na pilha tecnológica” e como pode se tornar mais indispensável nos fluxos de trabalho centrais.

Encaixe em evolução

Por fim, Bordetsky lembrou que o product-market fit deve ser visto como um processo contínuo, não um marco único. “Você pode começar com um pequeno grau de aderência e reforçá-lo ao longo do tempo”, disse.

O painel ocorreu durante o TechCrunch Disrupt, que será realizado de 13 a 15 de outubro de 2026, em São Francisco.

Com informações de TechCrunch

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