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Agentes de inteligência artificial escolheriam seu produto?

Um teste prático para descobrir se agentes de inteligência artificial encontram, escolhem e mantêm seu produto na operação diária de marketing.
Agentes de inteligência artificial escolheriam seu produto?

Se um agente recebesse hoje a tarefa que seu produto resolve, ele escolheria sua solução? Essa pergunta ficou concreta depois que a SaaStr montou uma operação de criação de anúncios com agentes e não viu Canva nem Notion entrarem na seleção. A questão não é apenas perder para um concorrente. É deixar de participar da decisão.

O que é o teste do agente?

O teste do agente consiste em entregar a um sistema de inteligência artificial (IA) uma tarefa real, sem indicar ferramentas, e observar quais produtos ele encontra, seleciona e combina. O objetivo é medir se sua solução aparece no novo caminho de descoberta e execução, além de identificar quais dados, integrações ou capacidades impedem a escolha.

No relato da SaaStr sobre Canva e produtos SaaS, a equipe afirma que cancelou Canva e Notion sem uma comparação formal. Os agentes montaram a operação criativa e nenhuma das duas ferramentas apareceu. Então, a gente precisa separar duas situações: perder uma disputa e nem ser considerado.

Esse raciocínio amplia a discussão sobre modelos de IA e suas capacidades. Um produto pode ser conhecido por pessoas e, ao mesmo tempo, estar ausente das fontes, interfaces e integrações usadas por agentes.

Por que produtos de autoatendimento estão mais expostos?

Canva, Notion e Airtable cresceram ao permitir que profissionais executassem tarefas antes dependentes de especialistas. Agora, a IA pode produzir parte desse resultado diretamente. A fonte relata que o Canva reduziu sua projeção de crescimento para 2026 de 30% para 20%. Isso não prova uma causa isolada, mas funciona como sinal para revisar aquisição, retenção e posicionamento.

No mercado corporativo, a transição tende a ser mais lenta. O artigo cita dados do Gartner segundo os quais menos de 10% das empresas implantaram com sucesso uma aplicação agêntica, isto é, um sistema capaz de planejar e executar etapas com algum grau de autonomia. Para o Brasil, a fonte não apresenta recorte de adoção nem disponibilidade específica.

O que provavelmente chega às operações brasileiras é o mesmo critério de compra: menos atenção à interface isolada e mais peso para integração, governança e execução. Isso aproxima growth da automação de processos em marketing, dados e jurídico.

Como aplicar na sua operação?

Você pode rodar um teste controlado sem redesenhar toda a stack:

  • Escolha uma tarefa recorrente. Use um briefing, relatório ou fluxo que já tenha resultado esperado.
  • Remova a indicação de marca. Descreva objetivo, restrições, entradas e formato de saída.
  • Registre o caminho. Anote ferramentas consultadas, integrações exigidas, erros e intervenção humana.
  • Compare qualidade e custo. Avalie tempo, consistência, segurança e facilidade de auditoria.
  • Repita com cenários diferentes. Um único comando não representa descoberta, seleção e retenção.

Na prática, a gente também deve envolver segurança e jurídico antes de conectar bases de clientes. A melhor resposta operacional pode ser não automatizar uma etapa quando os dados são sensíveis ou a decisão exige responsabilidade humana. Esse é um problema de martech orientada por dados, não apenas de produto.

Quando o teste não basta?

O agente pode favorecer ferramentas já presentes no ambiente, fontes mais acessíveis ou integrações disponíveis. Por isso, o teste não substitui pesquisa com clientes, análise de cancelamento nem experimento de produto. Ele acrescenta uma nova pergunta ao funil: antes da conversão, sua solução entrou no conjunto considerado?

Também não faz sentido concluir que toda categoria de software desaparecerá. Empresas precisam de controle, histórico, suporte, conformidade e integração. O critério útil é identificar qual parte do valor estava apenas na interface e qual parte continua difícil de reproduzir.

O que isso significa

Growth passa a observar um decisor adicional: o agente que recomenda ou executa. Se ele não encontra seu produto, campanhas e reconhecimento de marca podem não resolver o problema sozinhos. Então, vale testar presença, integração e utilidade em tarefas reais, medir por que a solução foi escolhida e tratar a ausência como dado de produto.

Consulte o artigo na íntegra no link: https://www.saastr.com/jasons-takes-on-this-weeks-20vc-the-agents-never-suggested-canva-the-meme-you-cant-outrun-and-why-i-only-underwrite-founders-now/

📰 Consulte as referências na íntegra nos links:

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