A maior parte dos decks que uma equipa de investimento vai ler este ano descreve a empresa-alvo como «assente em IA». A expressão deixou de transmitir informação. Já não distingue uma empresa que construiu algo duradouro de uma empresa que tem uma chave de API e um bom copywriter, o que significa que o trabalho de as distinguir passou para a due diligence, que é o seu lugar.
Nada disto exige um especialista em machine learning na equipa. Exige um punhado de perguntas, feitas pela ordem certa e às pessoas certas, com tanta atenção à forma como as respostas são dadas como ao que dizem.
A pergunta não é se a empresa-alvo usa IA. É o que restaria se lhe tirássemos tudo o que a empresa aluga.
Começar por saber de onde vem o modelo
Perguntem aos engenheiros, não ao CEO, e perguntem com precisão. Um «motor de IA proprietário» num deck significa, muitas vezes, um modelo de fronteira alugado com um prompt cuidadosamente escrito à frente. Isso não é eliminatório; alguns dos melhores negócios de IA aplicada assentam em modelos que qualquer um pode alugar. Mas muda aquilo que estão a avaliar. Já não estão a avaliar um ativo tecnológico; estão a avaliar o que foi construído à volta de um fornecedor.
O sinal está na precisão. Uma equipa forte descreve a sua stack sem rodeios: que modelos, onde acaba o fine-tuning e começa o prompting, o que foi construído e o que foi comprado. Uma equipa vaga sobre a sua própria arquitetura ou não quer que saibam, ou não sabe ela própria. As duas respostas são úteis, e as duas devem mexer no preço.
Depois, perguntar o que rodeia o modelo
Na maioria dos negócios de IA, o ativo duradouro nem sequer é o modelo. São os dados que só aquela empresa recolhe, e a profundidade com que o produto está entranhado no dia de trabalho do cliente. Perguntem-no, então, diretamente. Que dados têm que um concorrente bem financiado não conseguisse comprar, licenciar ou recolher da web no espaço de um ano? O que aprende o produto com a utilização de cada cliente que o torna melhor para o seguinte? Quanto tempo demoraria um cliente a sair, e o que perderia pelo caminho? Nenhuma destas é uma pergunta técnica. Cada uma é um argumento sobre o múltiplo, e cada uma tem lugar na discussão em comité de investimento, não a um anexo técnico.
Se as respostas forem fracas, a IA pode ser inteiramente real e o negócio, ainda assim, replicável. Capacidade alugada com dados banais dá um produto, possivelmente um bom produto, mas não uma vantagem defensável, e não deve ser avaliado como se o fosse.
Perguntar o que deixa de funcionar quando o fornecedor muda
Um modelo alugado é uma relação com um fornecedor, e os fornecedores de modelos comportam-se como fornecedores: os preços mudam, as versões são descontinuadas, as condições são reescritas. Perguntem de que versões de modelo depende hoje o produto. Perguntem o que aconteceu da última vez que uma foi descontinuada, quanto tempo demorou a migração e quanto custou. Uma equipa que já mudou de fornecedor uma vez e consegue descrever o exercício em pormenor demonstrou algo valioso. Uma equipa que nunca pensou na questão carrega um risco que não avaliou, o que significa que seriam vocês a carregá-lo.
A mesma parte da conversa deve cobrir a economia unitária. A inferência é um custo marginal que cresce com a utilização, de uma forma que os custos do software tradicional nunca cresceram. Perguntem quanto custa servir um cliente, por utilizador, por transação, por documento, seja qual for a unidade, e em que sentido esse número está a evoluir. Uma margem bruta que depende de os preços dos modelos ficarem onde estão, ou de os clientes nunca usarem o produto a fundo, não é uma margem; é uma esperança. O bom sinal é uma equipa que sabe de cor o custo de inferência por unidade, porque acompanha esse número todas as semanas.
Pedir que mostrem, em vez de contarem
Os slides podem afirmar qualquer coisa. Por isso, peçam uma sessão ao vivo, com casos escolhidos pela equipa de investimento, e não uma demonstração gravada com casos escolhidos pela empresa. Peçam para ver a bateria de avaliação, os testes que lhes dizem se uma atualização do modelo degradou o produto sem ninguém notar, porque uma equipa sem ela está a descobri-lo pelos clientes. Perguntem em que foram realmente gastos os últimos três meses de engenharia; se a resposta honesta for prompts e trabalho de interface, a profundidade que se atribui à propriedade intelectual em IA tem de ser revista em baixa. E perguntem quem é acordado quando o modelo se porta mal em produção, e o que o runbook lhe manda fazer.
Nada disto é hostil. As equipas sérias costumam gostar destas perguntas, porque finalmente podem falar do que construíram. As equipas que se põem na defensiva também vos estão a dar informação.
A versão curta
Para um deal deste trimestre, o método resume-se a cinco perguntas.
- De onde vem, exatamente, o modelo?
- O que têm que um concorrente não conseguisse alugar nem comprar?
- O que aconteceu da última vez que o vosso fornecedor de modelos mudou alguma coisa, e quanto vos custou?
- Quanto custa a inferência por cliente, e em que sentido está a evoluir?
- Mostrem-nos, ao vivo, com casos escolhidos por nós.
Repare-se que nenhuma é exótica. São concentração de fornecedores, custo das mercadorias vendidas, custos de mudança e replicabilidade. São as perguntas que os comités de investimento sempre fizeram, com vocabulário novo. Uma equipa de investimento que as faça com calma vai separar as empresas-alvo que são donas da sua capacidade das que a alugam, e vai avaliar cada uma em conformidade. Contem que essa separação se torne visível logo na primeira reunião com os engenheiros.
Se quiserem um segundo par de olhos sobre um deal em curso, teremos todo o gosto em conversar.