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Como a Firecrawl virou infraestrutura para Shopify e Canva · Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

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Basicamente a gente falou, vamos pegar essa parte do mendebol que
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a gente construiu e vamos oferecer para para as empresas.
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Vamos lançar aí open source e também vamos colocar um preço
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nele. Então a gente vai lançar open
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source, vai colocar um preço como se fosse um cloud, mas na
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verdade é a mesma versão e ver no que dá.
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E aí a gente meio que lançou, né?
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Fez todo um packaging, lançamos um final de semana, eu até tava
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vindo aqui para São Francisco. E aí a farkral, e aí já tinha
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quando eu, quando eu, eu voei, né?
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Pra cá, quando eu cheguei já tinha 1000 estrelas, já tinha
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vários clientes assim, o pessoal já estava comprando, mesmo que o
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software era o mesmo, e a gente falou, Ah, tem alguma coisa
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aqui, né? E aí nas próximas 2 semanas a
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gente validou isso e estava bem claro.
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E aí a gente decidiu fazer o pivete, né?
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E foi assim que a farkral começou, é?
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Então, basicamente, a farkral nasceu com você antes de pegar
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um voo, fazendo um deploy, fez o deploy?
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Pegou a malinha, foi pro aeroporto, é?
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Quando chegou em São Francisco, já tinha 1000, 1000, 1000, 1000
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estrelas, é comentários, enfim, avaliações e vários clientes.
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Já era isso. Sim, sim, exatamente.
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A gente, obviamente a gente estava bem posicionado, mas é o
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pessoal é, entendeu? A ideia era um problema muito,
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muito comum e a gente acabou solucionando ele.
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E aí meio que deu uma viralizada assim no.
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No No x, né? No Twitter e No No LinkedIn
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também. Oi, tudo bem com você?
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Meu nome é Paulo chioge. É comigo nada mais, nada menos
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do que Nicolas, cofounder e City o da firekrow, a famosa, aquela
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mesmo, a famosa, a farme krow. Seja bem-vindo ao PG.
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Nick, você está bem. Obrigado, tô bem, tô bem.
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Muito obrigado aí por me ter pelo convite.
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Fico feliz de estar aqui, conversar um pouco sobre a FAR
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Crow e nossa trajetória, né? EEE pra quem não é técnico,
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Nick. O que é a fire krall EEO que ela
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faz e por que é tão importante no mundo da IA?
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Claro, claro, farkral basicamente transforma a
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internet em que a em algo que AIA consegue entender, né?
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Então hoje a web é cheia de informação, mas ela tá em
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formatos assim, pra humanos e tal, em HTML, menus, anúncios,
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script, etcétera. O que a gente faz é pegar
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qualquer site e devolver isso com texto limpo e estruturado
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pra IA, né? É pronto para ser usado como em
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formatos de market down o Jason, que são formatos que AIA
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consegue entender melhor. Isso importa porque nas na nas
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gerações, nas aplicações de a, ela precisa do mundo real e da
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web para conseguir entender o que tá acontecendo, né?
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Como Ela É treinada, normalmente tem um período muito grande
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entre o treinamento e o release e aí acaba tendo 11 gap, né?
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Tendo um espaço ali entre as informações reais.
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O que Ela Foi treinada? E basicamente, o que ela vai
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precisar do mundo real, né? Ela precisa do site,
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documentações, conhecimento ao vivo.
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É, e eu gosto de falar que a firekral basicamente é a ponte
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entre a web e os agentes de a, né?
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Então a gente ajuda a transformar as informações da
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web para os modelos de a poderem usar.
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Você falou no, na, na quando você foi, quando você contou a
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história de como que a firekral nasceu EEA.
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Gente até brincou aqui que é uma história interessante, né?
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É antes do voo deploy, é, é. Chegou no destino já.
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Cheio de clientes é, mas o que que vocês tentaram e como que
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vocês mediram o não sucesso? E como que foi essa definição de
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pivotar? Então, desde que a gente começou
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a amêndoa, a gente sentia que a amêndoa seria uma oportunidade
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muito boa de entender o que AIA precisava, né?
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Então a gente sabia que IA funcionar, porque o pessoal é o
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ChatGPT. Tinha acabado de lançar, foi bem
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naquele período. E a gente já estava em
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posicionado na parte de Ah, eu estava, eu estava aprendendo
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bastante, nosso, meu sócio também.
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E a gente sabia que IA funcionar, né?
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E aí realmente funcionou, só que aí a gente estava, a gente
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precisava é a gente não estava assim, estávamos crescendo e a
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gente acabou verticalizando um pouco, a gente acabou indo pro
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pra parte de vendas, EE, na parte de costumer, sexar, essas,
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essas partes. E aí a gente viu que.
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A solução em si, ela ela entregava muito bem para esse
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cliente, mas ela não, não estava crescendo exponencialmente do
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jeito que a gente queria realmente, né?
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A gente queria ver aquela curva exponencial, é na parte de
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receita, mas ela estava tinha um crescimento assim, né, mais
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linear, o que faria um grande Business, né?
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Não, não, não, não tem desmérito nisso, mas a gente realmente é
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queria estar. Mais conectado à infraestrutura
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da IA, né? E como a gente já tinha essa
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tese e a gente viu que o crescimento tá um pouco linear,
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a gente falou, putz, vamos tentar outras coisas com os
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aprendizados que a gente teve, né?
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Então, EEA, essa parte da ingestão de dados tava bem óbvia
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pra gente na é no momento, né? Então era um problema gigantesco
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que as outras empresas tava tendo, era um problema que a
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gente tava tendo que a gente solucionou e aí foi meio que Oo
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primeiro assim, um dos primeiras coisas que a gente testou, né,
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nessa nessa área que funcionou. E aí a gente viu que outras
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pessoas precisavam também, e aí, e aí, acabou dando bom?
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OA gente fala muito né, né? Em produto, ação digital, né?
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Em gestão de produtos, em estratégia de produtos, em
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estratégia de empresas, que o que é mais importante é o que
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não vamos fazer do que o que vamos fazer, né?
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Que é o lance da Renúncia, é a priorização.
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É real? Como que vocês, vocês?
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Pelo que eu tô entendendo, vocês foram decidindo o que não fazer
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conforme, conforme o comportamento e o feedback das
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pessoas. É isso mesmo?
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Ou vocês na vocês foram vendo e foram é olhando ali algumas
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métricas que vocês falam, pô, não, pera aí, não é isso.
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Vamos deixar de fazer isso por causa do custo.
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É alto a nossa visão de longo prazo, isso não se encaixa.
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É, acho que não encaixava mesmo com a nossa visão de longo prazo
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assim, né? E com as nossas métricas,
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obviamente que a gente também veio a adaptar o que não fazer
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baseado no que o pessoal queria, né?
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Mas não estava tão alinhado com o que a gente queria em em em
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muitas vezes, né? Não queria criar uma solução pra
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vendas ali. A gente sempre foi
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desenvolvedor, a gente sempre gostou, a gente sempre vendeu
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pra desenvolvedor, né? Nas startups passadas que a
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gente fez, era muito focado no desenvolvedor e aí parecia que a
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gente estava saindo da onde a gente era bom, né?
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EE, pra pra crescer ali na nesse segmento onde a gente estava, a
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gente tinha que sair do que era, a gente era bom, e aí a gente
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meio que né, com as métricas e com com o cenário, o que estava
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ali a gente falou, putz, não acho que não, não achamos que é
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o melhor caminho, né? Vamos é, vamos, vamos parar.
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EE, cortar tudo e ver algo que funciona, que seja um core, né,
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que seja um core da infraestrutura, que é isso que a
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gente queria realmente desde o começo.
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E aí a gente percebeu que cada cliente sim.
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Muitos dos nossos clientes, eles tentavam fazer ingestão de algum
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site, mas o site era tão ruim que quebrava.
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Aí um site, o JavaScript, não rodava, aí não conseguia pegar
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as informações total para criar o chat bot, aí outro site ali
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não conseguia clicar nos itens e et cetera.
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Então o cabra tinha um Monte de problema ali Na Na parte de
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ingestão da web, a gente falou, vamos, vamos focar nesses
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problemas, esquece o resto, né? E vamos explorar o que tem aqui,
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né? Porque tem quando você tá
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construindo um chatbot, pelo menos como era, né antes.
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Você tem que construir todas as paperlines de gestão, né?
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Tem que é fazer toda a parte de do retrievel.
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Tem várias etapas e cada etapa tem todos os seus problemas.
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Então a gente meio que cortou todas as etapas, falou, vamos
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focar no problema de gestão aqui, porque é o que a gente tá,
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é o que a gente tá vendo que tá realmente, que é o aquele
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problema que é realmente, como é que fala?
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É ardente, né? Você, sei lá No No início você
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falou que vocês é. Estruturam os dados da internet
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para os agentes de o que significa na prática e pra uma
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pessoa não técnica? Qual que é o pipeline mental de
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dados estruturados para IA? Perfeito, perfeito.
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Então os modelos, eles não entendem em sites muito bem,
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eles entendem o texto bem organizado.
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Então o pipeline mental é basicamente você pegar uma
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página renderiza como humano veria.
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Remover todos os lixos, né, tipo menus, adscript, banners, coisas
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que poluem a informação, a gente extrair o conteúdo real, que é o
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conteúdo que a pessoa quer. Então, por exemplo, você está no
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blog, você quer pegar Oo você quer pegar o texto do blog, né,
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certo? Você não quer pegar as
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promoções, as coisas que estão né, em volta do blog que
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normalmente se fazem pra SEO, etcetera.
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Então você extrai esse conteúdo real, esse conteúdo principal e
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você transforma ele num formato consumível pra LLM, né, pra os
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modelos de. Os modelos grandes, que
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normalmente é marck down, que é um formato de texto bem
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utilizado, ou um formato mais estruturado como se fosse 11.
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Jason, né? Que é um formato que você
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consegue colocar um pouco de estrutura Pra Ele pra dar pra
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LM. Quando você faz isso a sua LME
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seu chat bot, seu modelo fica muito melhor né?
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Então essa é a grande sacada e não só melhor, mas ele também
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economiza você dinheiro, né? Ele economiza tokens que você
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vai usar é. E é isso, é, é basicamente isso,
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transformando a web em linguagem, uma linguagem que AO
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AI consegue usar. Ou seja, vocês fazem aquilo que
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todo mundo que acessa um portal de notícias hoje gostaria que
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fosse, né? É vários pop UPS, vários banners
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e continuar lendo. Aí você vai e tem 11 Ads no meio
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da do da notícia. É interessante vocês.
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Você falou né, que? Open source hoje a gente tem
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quando a gente olha pra pra configuração da IA, né?
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Da do mundo da IAA gente tem os open source e o close outsource
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né? Que é open i introp que enfim
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essas coisas. Open source que é a lhama é
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news. Modelos chineses, vocês
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escolheram ser open source porque essa decisão estratégica?
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É alguns quesitos. O open source, como nosso
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principal consumidor era o desenvolvedor, é, ainda é, é
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desenvolvedor, gosta de ele quer ter transparência, né?
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Eles, eles querem conseguir entender como que as coisas
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funcionam. Eles eles querem, né, poder
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também testar sem ter que pagar, eles querem 11 nível de
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transparência maior. Então isso foi uma das coisas
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que a gente pensou e falou, putz, vamos entregar o que eles
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querem, né? Algo que eles consigam rodar de
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graça, etcétera, etcétera e além disso, Oo open source.
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Ele é um, ele é um canal de distribuição fantástico,
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fantástico, você não pensa nele muito assim.
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Mas, por exemplo, a quantidade de desenvolvedores que visita o
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GitHub, vê o GitHub trending ali onde está as principais
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repositórias etcétera é gigantesca.
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E aí quando você vai dando Estrela e etcétera, você vai
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crescendo, né? Vai, vai, vai viralizando dentro
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do próprio ecossistema. E isso atrai muitos envolvedores
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pra gente, né? Então a gente falou foi foi
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realmente uma decisão muito estratégica, né?
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Porque confiança é tudo e é além disso, os os próprios
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envolvedores podem contribuir, né?
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Podem ajudar a gente a construir, né, pra esse futuro?
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EE, além disso realmente dá muita confiança, né?
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E gera 11 adoção muito mais rápida, porque tá ali o código,
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tá ali, tem transparência e. E basicamente isso, né?
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E aí você realmente né OAO design estratégico, que é como
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que você cria um modelo de negócio a é ao redor de algo que
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é de graça e completamente, né, fria ali, né, completamente
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exposto, e aí não sei se se queremos entrar nessa, mas
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temos, aí tem coisas de licença, né?
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A nossa licença é uma licença totalmente opensurse, é, não é
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uma tem, tem essa parte de licença, mas também tem a parte
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de infraestrutura, né? Então, por exemplo.
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Pra você rodar o fire Kroll, open source, hoje você tá, você
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tem que rodar no seu próprio browser, etcetera.
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Isso acaba consumindo muita memória, você não consegue
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escalar muito bem, né? Então o pessoal acaba indo pro
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nosso cloud, porque aí a gente consegue oferecer os nossos, os
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nossos navegadores, a nossa infraestrutura pra você rodar
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aquilo lá em escala. Então acaba sendo 11 ramp up
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ali, 11 transição muito boa, né? Por isso que funcionou pra
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gente, né? É, tem vários produto.
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Penso que você não consegue fazer esse ecossistema em volta
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dele e você acaba ficando, você acaba não conseguindo monetizar.
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Mas a construção desse ecossistema ele já ele, ele, ele
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já tinha sido desenhado. Quando vocês fazem, quando vocês
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pivotam ou após o pivotar, vocês foram vendo que não?
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A gente precisa oferecer cloud porque tem algumas pessoas que
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estão forçando o browser local. Eles precisam ter uma
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infraestrutura ou. Pra gente escalar para é
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empresas como shopify, cam vai e outras gigantes, eles precisam
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de uma infraestrutura dedicada pra eles.
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Foi basicamente assim, né? Foi basicamente assim, eu acho
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que foi um pouco dos 2, na verdade, a gente já tinha uma
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ideia de como funcionaria, né? Se se realmente a gente
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conseguisse validar a ideia, a gente já tinha uma ideia muito
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boa, mas obviamente com os desenvolvedores, né, ajudando a
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gente, a gente entendeu mais quais eram os problemas e quais
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as soluções de cloud que a gente podia oferecer, né?
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Que que faria um sentido, né? E basicamente, uma combinação
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dos 2 ali transformou em algo super legal.
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Eu mencionei aqui, aqui vocês têm simplesmente a maior
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plataforma de e Commerce do mundo, né?
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Como? Como cliente que é shop pai.
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É e também o canva que uso você que está ouvindo e está
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assistindo esse episódio, você também usa ou já usou ou vai
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usar? O canva é um produto que você
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vai usar independente do momento, do ciclo de vida sua.
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Você vai usar em alguma. É como como que é atender.
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É esses clientes gigantes e mundiais.
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É. E qual é o nível de exigência
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entre é essas empresas gigantes e as menores ou sodeves?
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Existe a diferença? Existe.
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Existe, com certeza, essas empresas gigantes assim.
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Elas querem realmente tudo que uma Enterprise quer num num SAS
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padrão, por exemplo, né? Vamos dizer assim, coisas
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features Enterprise, como acessor, eles vão querer OSLA.
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Et cetera. É, mas além disso, eles querem
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que a gente eles querem ter uma a confiança e a consistência,
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né, no nosso sistema e 2 AA é a gente conseguir proporcionar
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essa escala absurda que eles querem, né?
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Então a gente, nossa infraestrutura tem que ser muito
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boa, muito boa, porque a gente precisa escalar muito rápido e
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escalar muito grande. É, e uma então a meio que a
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combinações dessas coisas, né, do, do, da, do pacote
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Enterprise. É sars, padrão, mais a nossa
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escalabilidade consegue atrair EE, atender a exigência dessas
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empresas, né? É, não é fácil, mas é, é um, é
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um problema, é um. Como é que eu posso falar?
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É um, não é fácil, mas é super, é super gratificante.
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Principalmente a shop fie, né? Shop fie é uma plataforma de
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ecommerce modular, né? Eles criam APIs e módulos.
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É, então é exige 111 completude maior, né, Nick?
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E aí entra Oo meu outro ponto, como que vocês medem qualidade?
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É porque a gente já mencionou aqui, né?
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Vocês limpam e extraem a informação pura ali do, do, do
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lixo que é a internet é. Mas como que vocês medem OOA?
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Qualidade é cobertura, é completude, é precisão do que
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foi extraído. Como que vocês, como que vocês
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conseguem saber que vocês extraíram 100% do conteúdo é de
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uma página. Sim, então é é bastante disso
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que você já falou. Já a gente tem os nossos
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próprios benchmarks, né? De de como a gente olha para
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isso. Então a gente tá.
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Sempre medindo cobertura, né? Quantas páginas conseguimos
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acessar? Completude lá é extraímos tudo
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que importa, né? Então tem, é conseguimos extrair
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o que o que o usuário tá é pedindo e tá querendo precisão,
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né? Vamos extrair só o que importa,
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mas não vamos extrair o lixo, é uma outra parte também grande é
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a parte de estabilidade, né? Então vai funcionar de novo
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amanhã, né? Uma coisa do.
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Dos né, do da, da indústria do scraping antigo, assim, era uma
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era, era quebrava muito, porque AA web quebra muito, né?
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E hoje com iais é diferente, mas antigamente, né, você IA criar
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uma automatização de de site, et cetera.
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Quebrava toda hora, né, porque o site quebrava tudo, tinha vários
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problemas, né? Então a gente também tem que
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testar toda essa estabilidade, né?
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Isso vai funcionar de novo amanhã, basicamente essa
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pergunta. E também é o outro que não
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mencionei, é a latência, né? A gente tem que ser rápido o
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suficiente pra atender a demanda dos agentes, né?
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Da da IA, então a gente tem que ser o mais rápido possível, em
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tempo real, que é uma das coisas que a gente foca muito, muito,
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muito mesmo. É porque, né, OAAO uma das
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grandes vantagens da IA, porque ela é muito rápida, né?
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Então se você consegue dar informação rápida Pra Ela, você
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vai ter uma experiência melhor tanto pros usuários quanto pro
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próprio agente, né? Então a gente pega todas essas
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medidas e a gente mede todo dia, né?
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A gente tem um basicamente um time focado só pra isso.
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Só é que pra melhorar a qualidade e ter certeza que a
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qualidade está aumentando todo dia.
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EE, quando vocês pensam em performance, confiabilidade e aí
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se possível é compartilhar alguns números, vocês já
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comunicaram que a fairy ingenier?
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É com grande velocidade e taxa de sucesso, né?
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Então isso isso é isso chama atenção, né?
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Tanto das empresas grandes Enterprise, como os Davis ali do
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GitHub fuçando, eles olham e falam assim, pô, a performance e
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a confiabilidade andam juntos aqui, né?
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Vocês não sacrificam uma coisa pra pra garantir a outra.
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Né? Exato, exato.
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Não, não, não podemos. Tem que ser os 2 juntos num um
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não funciona sem o outro, né? Então.
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A gente sempre tem que estar os 2, tem que estar no mais alto
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nível possível, né? Então a gente teve que realmente
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com com o farending, que é a nossa estrutura interna, a gente
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teve que otimizar. A gente refez, é browsers, a
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gente fez toda uma infraestrutura do é.
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Como é que eu posso falar do não Do Nada mesmo, mas a gente
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realmente é criou uma infraestrutura pra conseguir ter
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os 2 No No mais altíssimo nível, né?
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Nosso, nossa. Nossa Fleet ali nossa nossa pood
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browsers é muito boa, né? É, então sim, é, realmente é,
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né? Porque mais então mais
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velocidade, mais taxa de sucesso, o usuário vai ter uma
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experiência melhor. É sempre, sempre.
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E nesse caso aqui que a gente tá falando de extração de dados,
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velocidade é, é importante, né? Você tem, você tem qualquer qual
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que é a velocidade média de extração de de dados?
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É, é, é rápida. É rápida?
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É. Hoje a gente está em média é que
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a gente tem. Temos várias maneiras de extrair
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e várias maneiras de receber o dado, né?
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Mas o nosso ganha pão ali, o nosso Oo scrap e pegar em
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marckdown que é OA maioria utilizar que utiliza está entre
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1 e 2 segundos, né? Na velocidade média.
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E a gente já está com projetos de conseguir reduzir isso pra
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tech menos, menos que um segundo, né?
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Vamos ver as próximas semanas aí.
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Porque na? Região, segundo, vai sair um
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dado é possível. É possível.
20:46
Uma estrutura é requer muita engenharia, né?
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Muito, muito teste, muito milchmark EE.
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Realmente foco ali no tanto nos algoritmos, mas quanto na nossa
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estrutura de dados, estrutura de index, de de Cash e et cetera.
21:03
Mas com certeza é possível, com certeza.
21:06
O tem uma coisa que a gente a gente conversa muito aqui, que é
21:13
o que um investidor compra quando ele investe numa empresa
21:16
de infraestrutura de dados para IA é a gente.
21:20
Eu já entrei em polêmicas no LinkedIn porque eu já falei que
21:26
os vices precisam começar a olhar os dados das empresas.
21:31
Porque. Bioderia é, IA, né?
21:34
O pessoal lá que falava que IA na verdade era indianos,
21:37
anônimos, enfim, é. E aí me falaram que os vicis
21:43
seguem uma regra que é apostar no Jockey primeiro, pra depois
21:50
no cavalo, né? É no caso aqui da firekral.
21:55
O que que um investidor compra teoricamente, né?
22:00
É quando ele investe numa numa empresa de infraestrutura de
22:03
dados pra IA, como que o que que AI combinator é?
22:08
Olhou e falou assim, pô, é por isso que eu estou investindo em
22:12
vocês? É o investidor.
22:15
Ele basicamente, quando ele faz, quando ele investe nisso, ele tá
22:17
comprando isso. Vai talvez sustar um pouco.
22:21
Mas ele tá comprando um pedaço da fundação da nova internet,
22:25
né? A gente pode.
22:27
Porque todo agente, toda aplicação de a vai precisar de
22:29
dados atualizados, vai precisar da web, né?
22:32
Quem controla essa papelone de dados controla uma parte
22:34
essencial da esteck do futuro, né?
22:38
E então é realmente é como é que eu posso falar?
22:42
É como se fosse AWS no começo, não é?
22:44
Não é sexy. Se você tá lá criando seu
22:46
próprio hardware, você tá oferecendo.
22:48
Mas é inevitável, né? A web, como Ela Foi desenhada
22:51
hoje, ela não foi desenhada pra agentes de aula, Ela Foi
22:53
desenhada pra humanos, pra humanos ir lá, clicar botões,
22:57
fazer escrolar, etcetera. A IA não precisa nada disso, né?
23:01
A IA precisa de algo super mais rápido, mais eficiente, mais
23:04
estruturado. Então quando o investidor vem
23:07
aqui pra gente e investe, ele tá comprando realmente uma parte da
23:09
fundação, da nova internet que vai que tá pra acontecer aí é
23:14
nos próximos anos, se for. Pra quem tá tem muitos é pessoas
23:21
criando seus sasas agora dado, webcode, dado e a com certeza
23:25
usam o firekrow é ali em algum momento é e estão pensando em é
23:34
pits pra poder chamar atenção do do dos investidores.
23:39
Se você pudesse em uma frase dar um exemplo de qual era a tese da
23:44
firekrow no pitch, o Nick. A tese do farcro é realmente a
23:49
farcro é infraestrutura que torna dados da web e utilizáveis
23:52
por IA, né? Acho que essa que essa é a
23:55
frase, né? Mais simples e mais estruturada
23:59
do pitch assim, né? É basicamente isso, né?
24:03
O web é o maior nota 7 do mundo, né?
24:05
Então a farcro, ela vai lá e organiza esses dados para tornar
24:07
utilizável para IA. Que dia que você daria?
24:11
Caso eu tivesse um sasa aqui, eu quisesse chamar atenção de um
24:15
investidor? Não tenho, mas posso ter um dia.
24:21
Qual dica que você daria para montagem de um pitch?
24:25
É de um de uma apresentação para investidores.
24:29
Então acho que ele tem que ser o pitch.
24:31
Tem que ser simples, conciso. Ele tem que entender nas
24:33
primeiras 2 frases que você descreveu o teu produto, ele tem
24:36
que entender e entender como isso vai crescer.
24:39
Se essas 2 frases que você vai colocar ali no teu pitch, no
24:42
teu, não comunicarem isso aí você tem um problema.
24:46
Acho que a outra parte também é na atração, né?
24:49
Eu acho que atração é uma das coisas mais importantes e não é
24:52
só atração de usuários grátis, acho que atração de usuários
24:56
pagantes, né? E ou se for de usuários grátis,
24:59
tem um caminho estruturado pra chegar nos usuários pagantes.
25:03
É então essas 2 coisas com certeza, né?
25:08
Eu acho que tem que ter é. E mostrar também o teu que eles
25:14
chamam aqui. Não sei a palavra em português
25:15
agora, mas é o mostrar o teu mote, né?
25:18
O mote é o por que você? Porque a tua ideia ela é, vamos
25:23
dizer, defensível, né? Do modelo estruturado, do modelo
25:26
de de vários anos, por que vocês vão ganhar o qual é o teu, né?
25:31
Qual que é o teu Edge ali sobre outras empresas que podem fazer
25:34
a mesma coisa, né? Então, por exemplo, o Facebook,
25:37
ele tem 11, ele tem um network effect que eles chamam aqui, né?
25:41
Então com mais usuários a plataforma fica melhor, então
25:43
quanto mais usuários você faz, melhor fica a plataforma.
25:47
Então você tem que ter uma visão assim de como que você vai criar
25:50
esse Business EAE escalar esse Business de uma forma que seja,
25:54
né? É defensiva, não sei se
25:56
defensiva AA palavra certa, mas em inglês seria.
25:58
É defensível, né? E é isso, eu IA mostrar isso no
26:03
Pit deck, né? Menos é mais.
26:05
Acho que isso é essencial, né? Quanto mais coisas lá se você
26:09
colocar, mais é você, mais confuso o investidor vai ficar.
26:15
E é basicamente isso. Assim, obviamente deve ter muito
26:18
mais coisas, né? Mas é, acho que as principais
26:23
são isso. O vocês, vocês praticamente
26:27
estão contratando agentes de a como funcionários, né?
26:30
É como que como que é que funciona isso na prática?
26:35
É qual que é? Qual que é o processo seletivo
26:38
de um agente de acho que. Isso é mais pra é?
26:43
A gente até fez uma. A gente pra quem não não sabe, a
26:47
gente anunciou que a gente estava.
26:48
Acho que faz alguns meses atrás, já uns 68 meses, a gente
26:51
anunciou que a gente estava pegando 1000000 de dólares e
26:54
anunciando que a gente estava contratando agentes de a, né?
26:57
Obviamente que isso significa na prática é tipo, é realmente
27:00
empresas usuários que estão criando sistemas de a muito bom
27:03
que né, querem oferecer e vender pra gente, pra gente comprar e
27:07
utilizar esses sistemas, né? É isso inclui também utilizando
27:11
IA pra construir, se você não está usando o cloud code ou o
27:14
curso pra construir teu produto, se você é engenheiro ou o lovabo
27:17
algum no coach toes como Bolt v zero, você tá tá pra trás, tá
27:22
pra trás né? Você tem que tá construindo
27:24
porque senão todo mundo vai estar na sua frente.
27:26
É, é, acho que isso é realmente inevitável.
27:29
E isso é mais pra né? O é mais pra mostrar que, né?
27:33
A gente tem que estar atento e a gente tem que utilizar essas
27:36
ferramentas de maneira é pra multiplicar o nosso, o nosso
27:39
output, né? E não ficar preso naquele
27:42
conceito é que Ah, não serve pra nada ou que não funcionou, et
27:48
cetera. Acho que tem muita gente que
27:50
acaba tendo um. Não sei um certo, né?
27:55
Preconceito, et cetera. Tem tendo vários vários motivos,
27:58
mas realmente, né, a adoção do IA ela é inevitável.
28:01
EEA? Gente, tem que moldar isso da
28:03
melhor maneira possível. Né, como, como que quantos?
28:06
Quantos funcionários da firek qual tem tem hoje, né, humanos?
28:11
A gente tem 22. Como como que vocês mantêm a
28:15
qualidade com um time tão enxuto atendendo?
28:20
Milhares é ou milhões de de de pessoas e milhares de empresas?
28:26
Acho que a gente, assim, a gente focou em ter um time muito,
28:30
muito bom, né? Então nosso time é muito
28:33
excelente e além disso, nosso time é muito bom com tus de AE,
28:37
tus de automação. Então a gente consegue
28:39
automatizar muita coisa. A gente consegue usar em a, em
28:42
tudo que a gente constrói de uma maneira que é eficaz e
28:45
escalável. E aí essas 2 combinações, né?
28:48
Proporcionaram a gente de ter 11 time excepcional, que consegue
28:52
controlar e consegue automatizar muitas partes do do trabalho,
28:55
né? E acabamos, né?
28:58
E a gente consegue realmente manter.
29:01
É atender tantos clientes, né? No No início do do nosso papo,
29:05
você falou que da força do GitHub, né?
29:09
Ali como como que é construir é uma empresa com a fireprow.
29:15
É como que é construir o go to marketing quando o seu marketing
29:20
mais nada mais é do que o GitHub, mais DOC, mais exemplos,
29:24
mais Twitter, é é, enfim, redes sociais.
29:28
E o boca a boca, né? É como que é é construir o go to
29:32
marketing da firekral Oo Nick. É, mas é realmente isso que você
29:38
falou, né? Acho que são todos esses vetores
29:40
aí, fazem. Não como a gente faz o
29:42
marketing, mas Oo foco mesmo é realmente focar na melhor
29:45
experiência para o desenvolvedor possível, né?
29:47
É um, é um. É o caso do born's UPA Project,
29:50
então você quer ganhar o desenvolvedor dessas empresas,
29:52
você quer que ele seja, né? Que ele seja um usuário top do
29:55
seu produto e você ganhando usuário, você tem abertura, né,
29:58
para empresa ampliar o contrato para começar a usar em projetos,
30:02
et cetera. Então a experiência inicial é
30:04
realmente focada muito no usuário, né?
30:06
No No desenvolvedor, então se você for no nosso site agora,
30:09
você consegue testar o fireprol. Sim mesmo, tem que fazer login e
30:14
ou você pode também fazer o tentar o open source, et cetera.
30:17
E essa barra é porque a gente é a gente deixa tão fácil isso
30:22
para as pessoas, né? Começarem a adotar e testarem o
30:24
FAR Cry e verem que são o FAR Cry é bom para o uso que esse
30:27
deles, né? Que é rápido de você começar e
30:29
conectar na tua aplicação. EE ter sucesso, né?
30:33
Então otimizando bastante esse passo, a gente por anunciando no
30:36
gitchub, fazendo marketing, né, No No fazendo post, exemplos no
30:40
Twitter, LinkedIn, acaba criando né, acaba gerando uma audiência
30:45
que que testa o nosso produto muito rápido e consegue né?
30:49
É ser um cliente EE no futuro, né, evoluir pra ser um cliente
30:53
maior, né? E essa, essa isso daí funciona
30:57
super bem, né? Tem muitas outras empresas
30:59
fazendo né? Como se fosse a.
31:00
Como a vercel o superbase, né? O pessoal mais de que é mais
31:04
focado No No desenvolvedor e funciona muito bem isso, né?
31:07
Então você realmente foca na melhor experiência possível pro
31:09
desenvolvedor e o desenvolvedor, meio que né?
31:12
Faz o teu, faz o teu próprio marketing dentro da empresa dele
31:15
e pros outros desenvolvedores amigos dele, né?
31:17
Então é é basicamente assim. Porque o deve é engajado, né?
31:21
Neike os deve são. São engajados exatamente.
31:26
E aí na hora que coloca o farcro em produção, né?
31:29
No. No sistema dele é muito
31:31
dificilmente, muito dificilmente ele vai, ele vai tirar, né?
31:34
Então ele acaba, se ele tá lançando um app, alguma coisa, a
31:37
gente acaba crescendo com o usuário, né?
31:39
Quanto mais usuários ele pega, mais uso a gente vai fazendo da
31:42
nossa ferramenta e isso gera mais uso pra né?
31:46
Pra pra gente. O que que você acha que todo
31:49
mundo está subestimando nos próximos 1224 meses em relação
31:54
aí a. Terça de pergunta eu acho que o
31:56
pessoal está subestimando talvez, né?
31:58
AA importância e do crescimento que a gente está vendo.
32:01
Tecnológico, né? A com o avançado está ficando as
32:05
coisas, né? Eu acho que muita gente pensa
32:07
que nos próximos meses, né, et cetera.
32:10
Vai, os modelos vão ficar, vai ficar meio que na mesma ou não?
32:15
Não vai crescer tanto que vai acabar substituindo algumas
32:17
coisas. Mas eu acho que realmente nos
32:20
nos próximos 2 anos, a gente vai ver uma criação de uma de uma
32:24
superinteligência mesmo, que é realmente útil em em em tantas
32:28
maneiras e tantas possibilidades que se você não entender e não
32:32
conseguir moldar isso é é preocupante, né?
32:35
Eu acho que tem. Eu acho que tem várias.
32:40
Né, eu acho que de subestimar isso é é, é ruim, né.
32:42
Eu acho que a gente tem que assumir que isso daí vai, vai,
32:46
vai, realmente vai ficar melhor, os modelos vão ficar melhores,
32:50
né? Vão ter modelos open source, né,
32:52
vão ter modelos muito bons que são abertos ao público e a gente
32:55
vai ter que moldar esse futuro de como que vai ser, né?
32:58
É várias coisas, então acho que isso é um isso é um é um grande
33:04
11 coisa pra se atentar, né? Eu acho que muita gente não.
33:07
Tá dormindo ainda, tá dormindo na IA, mas tá dormindo.
33:09
Ainda mais no futuro da onde AIA tá indo, né?
33:12
EE é isso. A gente finalizar eu sei que não
33:18
era pra ter polêmicas, mas não tem como.
33:22
Falando de IA, não tem como não tocar no assunto.
33:26
A bolha é só que. Acho que a gente tem muitos
33:32
ruídos quando a gente fala de bolha de a, né?
33:35
Porque a bolha de anão é sobre a tecnologia, mas sim sobre OA
33:42
economia. É como que você vê é nos
33:47
próximos anos essa questão, porque a gente tá.
33:51
Existe alguns investidores e analistas é que já fizeram um
33:57
cálculo de que. Para que a conta seja paga do
34:01
que já foi investido é em a é necessário é em média uma
34:07
receita de 400 USD por usuário é e a grande fatia dessa receita é
34:14
pra pagar. A conta da IA viria de das
34:18
empresas Enterprise. Como que você vê isso?
34:22
É isso, é porque porque que eu estou perguntando isso?
34:26
Vamos lá, aconteça porque lá atrás.
34:28
É, a gente imaginava que conforme IA evoluindo a
34:34
tecnologia mais barata, ela vai ficando, porque historicamente
34:39
era assim, né? Conforme você evoluía a
34:41
tecnologia, ela IA ficando mais barata e você IA, aparentemente
34:45
isso com AIA. Ela vai aumentando, ela vai
34:49
evoluindo, mas ela fica o cara com a data centers, é chips, é
34:54
energia elétrica, enfim, é como que você vê isso.
34:58
E bebeu? Água, então eu acho é não eu,
35:02
eu, assim, eu, eu, eu aposto num obviamente e a para rodar hoje é
35:07
muito caro, muito, muito caro a contra um fecha obviamente assim
35:11
pensando só olhando ali para os números, et cetera, né?
35:14
Tem tem uma razão para é mesmo, tem uma razão para ser muito
35:18
caro, né? Mas eu acho que realmente é isso
35:23
é provado, né, na, na, na, eu acho que o.
35:26
A parte de infraestrutura assim, né, os chips, et cetera, eu acho
35:30
que isso eu acho que a gente tende a baratear, né?
35:34
Então os chips vão ficar melhores, vão ficar menores,
35:36
mais baratos. Isso é um trend que sempre, né,
35:39
sempre aconteceu. Eu acho que a gente vai chegar
35:41
no momento em que AIA vai ajudar a gente nesses problemas, né,
35:45
nos problemas difíceis, né, 11 das coisas da IA que que é, é
35:51
impressionante, ainda que ela não AIA, ainda não conseguiu
35:54
desenvolver algo. Assim, vamos lá, é, conseguiu,
35:59
mas não mais caro, assim de conseguiu criar cientificamente
36:02
algo novo, né? Conseguiu, mas eu acho que a
36:05
gente vai chegar lá ainda, entendeu?
36:07
Eu aposto num num futuro em que AIA realmente vai ajudar a gente
36:12
a baratear os custos da da da AIA mesmo.
36:17
É, é como se fosse OOO Cláudio em algumas maneiras, né?
36:22
O Cláudio, ele era muito caro no começo.
36:24
Mas aí com a expansão dos dos data centers, com os custos
36:28
operacionais, é redirecionados com é os chips e o comput
36:33
ficando mais barato. Os data centers hoje eles
36:35
conseguem ter uma estrutura boa, né?
36:38
Como se fosse a como a WS, Google cloud, et cetera.
36:43
Eu acho que acontece vai acontecer de uma maneira que as
36:47
empresas não vão, é, tem vários futuros, né?
36:50
Nisso eu não não sei exatamente o que é.
36:53
Mas obviamente que algumas empresas, né, podem não
36:56
conseguir pagar Oo comput desses dados, né?
36:59
Se não, se caso não consiga baratear, né?
37:03
Eu acho que pode ser que haverá um, né?
37:07
Um estouro ali da bolha. Não sei como o pessoal descreve
37:10
muito bem, mas eu acho que o assim, o custo vai, o custo vai
37:16
estabilizar. Alguns players maiores vão
37:19
conseguir adotar esse custo, alguns players não vão
37:21
conseguir. Né?
37:25
Vai ter startup que não vai conseguir sobreviver por causa
37:27
dos custos, mas vai ter startup que vai.
37:30
E eu acho que eu acho que OA aposta que você tem que apostar
37:35
que OOIA vai realmente ajudar a baratear, né?
37:37
Essa parte é de qualquer maneira, a economia vai
37:44
conseguir sustentar pelo avanço do IA, né?
37:47
Então, o avanço do IA vai conseguir fazer com que a gente
37:49
ache maneiras mais eficientes. Para gerar energia, né, que é a
37:52
energia é um dos principais problemas de já hoje e para a
37:56
gente conseguir reduzir o custo disso para que tenha 1111 airway
38:00
ali, positivo para os para os casos de uso que façam sentido,
38:03
né? E tudo que não faz sentido vai,
38:05
provavelmente não, não vai funcionar e não vai dar certo e
38:08
vai estourar, né? Mas o que o que faz sentido vai
38:10
continuar fazendo sentido e vai funcionar porque AEA vai
38:14
melhorar a economia e tudo a maneira de vai, né?
38:18
Vai. Vai resolver os maiores
38:19
problemas que a gente tem hoje No No mundo, né?
38:21
Isso Eu Acredito, com certeza. Recados importantes dos nossos
38:25
patrocinadores. Então ouça atentamente e clique
38:29
nos links na descrição OK, está construindo um negócio?
38:32
Está está aí um time de marketing ou de vendas e deseja
38:36
reduzir tarefas manuais enquanto escala seus resultados?
38:40
A Ping back foi feita para você? Ping back é uma plataforma de
38:44
automação e com ela você pode criar formulários
38:46
personalizados, segmentalistas de Contatos, separar e mails e
38:50
mensagens via WhatsApp, disparar e mails e mensagens via WhatsApp
38:57
sem fazer nenhuma integração com outras ferramentas, você
39:01
consegue gerenciar lides é no CRM deles, além de acessar
39:05
conteúdos educativos para otimizar suas estratégias.
39:09
E você pode usar Ping back de graça por tempo indeterminado.
39:13
Então é uma plataforma que você pode usar gratuitamente e caso
39:18
você queira ali evoluir dentro da plataforma, tem lá os planos,
39:22
é pagos, tá? Sem letras miúdas, só precisa
39:25
cadastrar sem precisar cadastrar cartão.
39:28
E é só acessar o link aqui na descrição e usar lá.
39:32
E eu confesso que eu já usei aqui no PGE, é melhor.
39:36
Eu deveria ter conhecido a Ping back.
39:38
Antes de usar hub esporte, por exemplo, que eu gastei muito
39:42
dinheiro com a hub esporte. Dito isso, PM 3 construa uma
39:48
carreira a prova do futuro, já que a gente está falando de IA
39:51
lidere produtos mais inteligentes e eficientes com
39:54
IA, acesse o link da descrição da PM 3 e tem um cupom de 10% de
39:58
desconto. O cupom é proit gurus, certo?
40:02
Certo? Chegamos ao fim do episódio,
40:04
você quer saber? Quais são essas coisas que não
40:09
vão funcionar no futuro e que vão deixar de existir?
40:13
LinkedIn do Nick tá na descrição, se conecta com ele e
40:17
manda uma mensagem Pra Ele perguntando lá que ele vai te
40:21
responder. É Nick, muito obrigado por pelo
40:25
seu tempo. Foi uma honra receber você aqui
40:28
No No PG e muito obrigado. Um papo muito, muito legal.
40:33
Aprendi pra caramba seu ifire krow.
40:35
E eu espero que quem ouviu e quem assistiu use a partir de
40:40
hoje, a FAR Crow também. Muito obrigado, muito obrigado,
40:44
é, foi foi ótimo o papo, espero que o pessoal, né?
40:47
Se não conhece FAR Crow, dá uma olhada, testa FAR Crow realmente
40:50
vai ser é, acho que você vai gostar, é e é isso.
40:55
Obrigado Paulo, obrigado aí pela oportunidade e abraço.
40:59
O link da FAR crowd está na descrição.
41:01
O LinkedIn do do link também está na descrição.
41:04
E o link do GitHub também tá na descrição, tudo que eu achar do
41:09
FAR Crow e o link quiser passar pra gente vai tá na descrição do
41:12
episódio? Então ouvir pelo Spotify e Apple
41:16
podcast, clique na em seguinte, deixe suas 5 estrelas, isso nos
41:19
ajuda bastante com algoritmo. Tá assistindo pelo YouTube?
41:22
Se inscreva, deixe o seu joinha, comente e compartilhe com a
41:26
galera, principalmente o deve se é e é isso.
41:29
Beijos, tchau, fui.