O áudio e o vídeo estão em espanhol. Estas notas são uma tradução.
Hoje entrevistei Martín Migoya, cofundador e CEO da Globant, uma das maiores empresas de serviços de tecnologia do mundo. Ela nasceu na Argentina, tem ações negociadas na bolsa de Nova York, mais de 30.000 funcionários e fatura US$ 2,5 bilhões por ano.
A empresa começou em um guardanapo, com três amigos, há mais de 20 anos. Os quatro continuam na empresa.
Ela chegou a valer quase US$ 10 bilhões antes da pandemia e hoje a ação está perto dos níveis pré-pandemia, embora a empresa seja várias vezes maior. Martín defende que o mercado está precificando que o mesmo trabalho será feito por menos dinheiro, e que é exatamente isso que não vai acontecer.
A tese dele é que a IA está fazendo com os serviços o que a AWS fez com o hosting: uma nova indústria que ele chama de AI native services, ou services as a software.
Estrutura e Principais Destaques
A Música e a Página em Branco
- Ele tem guitarras, estúdio e banda, e uma vez comparou seu setup com o de Dave, do YouTube, em uma chamada de Zoom
- O paralelo que interessa a ele: fazer música é encarar uma página em branco com todas as notas disponíveis e decidir o que fazer e o que não fazer
- Sobre a criação com IA: ele a vê como um catalisador. A ideia boa brilha mais e a ruim é descartada mais rápido
- O que não muda: a diferença entre uma ideia boa e uma ruim, e entre saber executá-la ou não
Quatro Sócios, Vinte e Três Anos
- A ideia original era vender tecnologia da América Latina para o resto do mundo
- O que, segundo ele, os mantém juntos: o cliente em primeiro lugar, e uma indústria de relações humanas
- Ele se define como parte de um time que sabe montar times, e os fundadores não são exceção
A Dicotomia entre a Empresa e a Ação
- A leitura dele: o mercado não estava certo quando a ação valia 15 vezes mais, nem está agora
- O que se precifica hoje é que o mesmo trabalho será feito com menos tempo e menos dinheiro
- A correção dele: a primeira parte é verdade, mas não vai ser o mesmo trabalho, vai ser muito mais
- Sobre administrar uma empresa de capital aberto: não se administra para o próximo trimestre, e sim para os próximos cinco ou dez anos
- A única coisa controlável é operar a empresa e ter clientes satisfeitos
- A resposta dele a quem diz que ser uma empresa privada tira a pressão: uma empresa privada precisa fazer as mesmas apostas
O Paralelo com o Nascimento da Nuvem
- Entre 2000 e 2011, colocar um site no ar exigia comprar servidores da IBM, HP ou Dell, contratar hosting e conectividade, montar uma equipe 24x7 e garantir energia e segurança
- E ainda rezar para que não viesse um pico de tráfego
- Só empresas muito grandes conseguiam fazer isso
- O que a Amazon fez: coordenar de outra forma uma tecnologia que já existia, e alugar os servidores que sobravam depois da Black Friday
- Isso criou duas indústrias inteiras, cloud e SaaS, que somam trilhões
- A tese dele: o mesmo está acontecendo agora com os serviços, uma indústria de US$ 2 trilhões, ou 6 dependendo do que você inclui
- Essa indústria sempre foi cheia de atrito: montar times, RFPs, propostas, fazer o ramp-up das pessoas e um escopo que muda o tempo todo
O Que São os AI Pods
- Ele os descreve como a empresa que teria fundado se começasse do zero hoje
- Você interage com agentes desde o primeiro minuto, não com um humano
- Uma vez definidos os goals ou épicos, agentes são disparados em paralelo para cada um, e tudo termina em supervisão humana
- Cada pod é uma receita adaptável: arquitetura, correção de bugs, digital twins, análise de vulnerabilidades
- Tudo fica rastreado: cada token consumido é explicado e as decisões ficam registradas em log
- Você pode conversar com o agente sobre o status do projeto ou diretamente com o forward deployed engineer humano
- Já têm pods anunciados com Vercel, Anthropic, NVIDIA e Salesforce
- Há três trimestres reportam o crescimento desse segmento
Como Muda a Cobrança
- O modelo antigo: preço fixo com milestones, ou horas de engenheiro e de arquiteto por perfil
- O novo: por story points, por user story conforme o tamanho, ou por milhões de tokens supervisionados
- O exemplo que melhor ilustra isso: a supervisão de canais de streaming, em que cobram por hora transmitida e não pela quantidade de pessoas olhando para telas
- Ali eles se alinham com a unidade de valor do cliente, que sabe quanto ganha por hora transmitida
- A mudança organizacional: de montar um time por projeto para algo mais parecido com uma linha de montagem com funções especializadas
- Sobre cobrar por resultado: quando é difícil medir, cobra-se por consumo, mas um consumo parecido com o milhão de tokens de um LLM
Por Que Ele Não Acredita que a IA Vá Matar o Software
- Ele acha graça no argumento de que as empresas de software têm um problema terrível
- A pergunta dele: quem vai se arriscar a desenvolver um SAP, que roda o seu sistema contábil, e se a conta sair errada, quem percebe
- O diagnóstico dele: há exageros que fazem a ação de uma empresa de software cair 50 ou 60%
- O que ele vê chegando: projetos de dados, automação de processos, dívida técnica que é liberada e uma mudança de 100% das interfaces
- Dentro da Globant eles contam cerca de 5 petabytes de informação a que agora conseguem dar sentido
- Sobre a dificuldade real: é fácil chegar ao primeiro protótipo, e muito diferente fazer algo repetível e escalável
- A ressalva técnica dele: é uma tecnologia não determinística, e conseguir que ela responda duas vezes a mesma coisa exige muito esforço
- A frase dele para quem diz que implementar isso é facílimo: é porque nunca fez
- Um dado que ele menciona: em 2020 a Globant tinha uma patente para algo muito parecido com o Copilot
- A leitura dele sobre o salto atual: ele não vem tanto dos modelos, e sim do harness e do ambiente que dá contexto
O Paradoxo de Jevons Aplicado aos Serviços
- Muda o preço e muda a viabilidade, então as empresas vão consumir mais de tudo
- Além disso, as empresas novas já nascem desenhadas de forma mais eficiente, o que obriga as existentes a se transformar
- Não basta usar IA: é preciso transformar o negócio
- Sobre o argumento de que os clientes vão fazer isso sozinhos: é a velha promessa do low code, até que aparecem integrações que uma única pessoa não consegue administrar
- A definição dele de onde nascem os serviços: quando você precisa fazer algo necessário, mas não estratégico, e não tem nem gente para pensar nisso
- Sobre se a necessidade vai desaparecer quando a infraestrutura for arrumada: as necessidades não estão atreladas a uma dívida, e sim a um fluxo. Enquanto houver crescimento, haverá necessidades
O Custo Real da IA
- Não são só os tokens: são os tokens, mais o custo de supervisionar o que está certo, mais o custo de supervisionar o que saiu errado
- O multiplicador perverso: quanto pior você a usa, mais trabalho de supervisão ela gera
- A crítica dele às empresas que premiam quem mais consome tokens: incentivam o uso, não o bom uso
- A disciplina que ele propõe: direcionar perguntas fáceis para modelos baratos e difíceis para modelos caros
- Sobre os estudos que mostram projetos de IA fracassando: fracassam porque é uma tecnologia complexa, não porque não sirva
Processos Humanos Acelerados por IA, ou Processos de IA Supervisionados por Humanos
- O primeiro instinto de todo mundo é fazer o mesmo de forma mais eficiente
- O segundo é colocar a IA no centro
- Essa virada, simples de enunciar, é onde as empresas se diferenciam
- Por que importa: é o que permite cobrar de outro jeito e entender o processo com uma profundidade impossível quando só havia humanos
- A razão de fundo da velocidade: um processo agêntico não espera uma semana para que um e-mail passe de uma área para outra
- O que continua sendo humano: a intenção
O Novo Papel do Engenheiro
- Passaram de escrever linhas de código a supervisionar agentes
- Quem ganha é quem usa o tempo liberado para pensar estrategicamente, seja sênior ou júnior
- Por que é mais difícil: antes você entendia os módulos porque os escrevia, agora os módulos aparecem e é preciso entendê-los
- O treinamento necessário: níveis de abstração mais altos e visão crítica
- A história dele fazendo vibe coding de um bot: descobriu que o modelo estava colocando palavras hardcoded com condicionais em vez de interpretar, que era justamente o que ele tinha pedido
- A conclusão dele: a IA faz coisas subótimas que só quem entende o problema detecta
- Sobre os testes: boa parte continua sendo feita por cérebros humanos, porque é difícil chegar, via criatividade, aonde uma pessoa chega
- A Globant lançou um pod chamado Vibe to Enterprise, para tirar da armadilha o que foi feito com vibe coding e não escala
Sobre Forward Deployed Engineers
- Ele acha um conceito magnífico, que a Palantir soube colocar no mercado
- A ressalva dele: na Globant eles fazem isso desde a fundação, só que a Palantir fez um bom marketing disso
- Hoje usam isso mais do que nunca dentro da plataforma de AI Pods
Encerrando
- Sobre sua missão original: posicionar na cabeça de qualquer latino-americano que trabalhe com tecnologia que ele está à altura do jogo
- Isso já está demonstrado, e agora ele pode se dar ao luxo de inaugurar um modelo que não existe, desta vez a partir da região
- A lista dele de clientes que ensinaram o ofício: Google, Disney, Electronic Arts, Riot Games
- Como ele se sente hoje: como um empreendedor que está empreendendo de novo
A Quem Ele Agradece
- Ao pai, que em 1972 foi um dos primeiros a pensar que era possível exportar tecidos da Argentina para o mundo
- Ele passava meses visitando clientes nos Estados Unidos, na Europa e na América Latina, sem celular nem LinkedIn, ligando para casa uma vez por mês
- A ligação de que ele se lembra: o pai contou que tinha vendido dois anos de produção das fábricas de denim e de alpargatas
- O que isso deixou para ele: que dava para fazer isso a partir de La Plata, e que o mundo acaba sendo um lugar bastante meritocrático
Glossário do Vale do Silício
| Termo | O que significa | Contexto no episódio |
|---|---|---|
| AI native services | Serviços redesenhados com agentes no centro e humanos supervisionando | A categoria que a Globant diz estar criando |
| Services as a software | Comprar serviços com a facilidade e a escalabilidade de um produto | A outra forma como ele descreve a mesma coisa |
| AI Pod | Pacote de agentes com receita, rastreabilidade e supervisão humana | A unidade de entrega e de cobrança da Globant hoje |
| Paradoxo de Jevons | Baratear um recurso aumenta seu consumo total | O argumento dele para explicar por que o mercado de serviços cresce em vez de encolher |
| Dívida técnica | Trabalho pendente acumulado nos sistemas | Uma das frentes que a IA libera e torna viável atacar |
| Harness | A camada que envolve o modelo e lhe dá contexto | A que ele atribui o salto atual, mais do que aos próprios modelos |
| Forward deployed engineer | Engenheiro alocado dentro do cliente | Conceito que ele atribui à Palantir no marketing, e à Globant na prática |
| Story points | Unidade de estimativa de trabalho no desenvolvimento ágil | Uma das novas unidades de cobrança |
| Model routing | Enviar cada consulta ao modelo mais barato capaz de resolvê-la | A recomendação dele para controlar o custo real |
| Tokens supervisionados | Tokens consumidos mais o custo humano de revisá-los | A unidade de cobrança que ele propõe para trabalhos difíceis de estimar |
| Innovator’s dilemma | Quando o negócio que fez você crescer impede você de mudar | A pergunta que Enzo faz, e que ele responde chamando de migração natural |
| Slop | Saída de IA de baixa qualidade que gera trabalho extra | O que uma supervisão mal desenhada acaba produzindo |
Pessoas, Empresas e Referências
Pessoas Mencionadas
- Martín Migoya: cofundador e CEO da Globant
- Seus três sócios: os mesmos desde o guardanapo, 23 anos depois
- Seu pai: exportador de tecidos da Argentina nos anos 70
- Peter Gabriel: com quem ele se encontrou em um Founders Forum
- Jeff Bezos: pela decisão de alugar os servidores que sobravam depois da Black Friday
- Enzo Cavalie: apresentador do podcast
Empresas e Organizações
- Globant: 30.000 funcionários, US$ 2,5 bilhões de faturamento anual, listada em Nova York
- Vercel, Anthropic, NVIDIA, Salesforce: parceiros dos AI Pods anunciados
- Palantir: pelo conceito de forward deployed engineer
- Amazon e AWS: o precedente que ele usa para explicar sua tese
- SAP e Salesforce: os exemplos que ele usa contra a ideia de que o software vai morrer
- British Airways: cliente cujo novo aplicativo eles acabam de lançar
- Google, Disney, Electronic Arts, Riot Games: clientes que ele menciona como escola
- Mercado Livre: a outra empresa que ele cita como ombro de gigante para a região
- Dio: patrocinador do episódio
Dados e Referências
- US$ 2 trilhões: o tamanho do mercado de serviços, ou 6 dependendo do que se inclui
- 5 petabytes: a informação que a Globant tem internamente e à qual agora consegue dar sentido
- 2020: o ano da patente dela para algo parecido com o Copilot
- Quase US$ 10 bilhões: o valor de mercado pré-pandemia