CEO da Speechify: os tokens de IA em breve custarão mais do que os salários dos funcionários

Cliff Weitzman, fundador e CEO da Speechify AI, argumenta em um episódio da série em vídeo da 20VC que as empresas de software modernas precisam reestruturar as operações de forma fundamental para conseguir arcar com os custos crescentes de computação de IA. Weitzman afirma que práticas tradicionais de gestão não vão sobreviver a essa mudança e que as empresas precisam eliminar qualquer projeto que não impulsione diretamente clientes pagantes para custear despesas com inteligência de máquina.

Estratégia de Vendas como Princípio Central

Weitzman defende uma abordagem focada em vendas para todas as decisões da empresa. Ele enxerga o marketing como uma equação de conversão, e não como um exercício de construção de marca, dizendo: “Crescimento é só um jogo de arbitragem. Você está competindo com cada uma das outras pessoas no mundo que quer colocar o seu produto na frente dos usuários.”

Nessa filosofia, a Speechify testa quase mil anúncios gerados por IA diariamente para identificar o que realmente converte usuários em clientes pagantes. Weitzman enfatiza: “Faça apenas coisas que resultem em conversão. Se você não consegue pessoas que realmente convertem no seu produto, não há sentido em fazer o trabalho que você está fazendo.”

Publicidade Impulsionada por IA e Segmentação por Dados

À medida que as empresas migram para ferramentas de chat com IA que capturam dados pessoais dos usuários, surgem novas oportunidades de publicidade junto com riscos de privacidade. Weitzman destaca o potencial desses dados: “Enorme. Porque sabe tanto sobre você… a OpenAI sabe tudo sobre seu histórico e sobre o que você está interessado dentro da sua psique.”

Ele argumenta que custos altos de publicidade se tornam irrelevantes se o retorno sobre investimento for comprovado por meio de rastreamento adequado. “Tudo bem pagar um CPM alto desde que as pessoas convertam e desde que você tenha atribuição”, explica Weitzman, apontando que o recém-lançado SDK da OpenAI para rastrear é “realmente importante” para essa abordagem.

Gastos com Tokens como Despesa Operacional Padrão

Weitzman prevê uma mudança fundamental nos orçamentos das empresas: “No ano que vem, eu espero que a gente gaste mais em tokens do que em salários. Isso é atípico agora, mas eu não acho que vai ser atípico a longo prazo.”

Para garantir que as ferramentas de IA sejam realmente usadas, ele exige que os funcionários enviem capturas de tela ou gravações em vídeo mostrando o trabalho diário com a tecnologia. Líderes de engenharia precisam pressionar as equipes a gastar milhares de créditos de computação todo dia.

Velocidade Operacional por meio da Eliminação de Reuniões

Weitzman impõe práticas operacionais rigorosas para acelerar o desenvolvimento de produto:

• Funcionários enviam metas diárias aos seus chefes
• Ligações por telefone substituem longos threads de mensagens
• Revisões são aceleradas para trabalho entre projetos
• Um tempo de resposta de 60 segundos é exigido para mensagens internas
• Reuniões tradicionais de status são proibidas

Ele argumenta que reuniões em que “uma pessoa fala enquanto as outras apenas escutam passivamente” desaceleram desnecessariamente as empresas.

Produção como Único Indicador de Desempenho

No sistema de gestão de Weitzman, o código entregue substitui avaliações tradicionais de desempenho. “Se você fez algo incrível, mas isso não está em produção, é uma perda de tempo… você não ganha crédito a menos que esteja em produção… você não precisa de uma avaliação de desempenho.”

Otimização de Infraestrutura e Economia por Unidade

Weitzman reconhece que, no início, as despesas com computação eram tão altas que a Speechify “parecia mais operar uma instituição de caridade do que um negócio”. A empresa otimizou a infraestrutura até que processar um milhão de caracteres custasse apenas alguns dólares.

Ele acompanha a economia por unidade de perto, analisando se cada interação com o usuário gera lucro e esperando planos para reduzir custos de computação ao longo do tempo. Embora acredite em perdas temporárias financiadas por capital de risco direcionado a provedores de infraestrutura de IA como uma estratégia válida no começo, ele ressalta que resolver os custos de computação é essencial para a lucratividade futura.

Implicações Mais Amplas sobre Desigualdade

Weitzman argumenta que vantagens em poder computacional caro favorecem grandes empresas de tecnologia e quebram trajetórias de carreira tradicionais. Ele aconselha indivíduos a defenderem a si próprios nesse cenário, aplicando o princípio a indústrias reguladas como a saúde: “O problema não são os médicos, o problema é o sistema.”

Ele afirma que o acesso à tecnologia está se tornando essencial para sobreviver economicamente, dizendo “Não ter um telefone é insano”, já que smartphones viraram uma necessidade básica.

Ponto de Contraponto: Pesquisa Externa e Perspectivas Alternativas

Embora a abordagem de Weitzman enfatize adoção agressiva de IA e gastos, pesquisas externas trazem nuances:

Sobre Publicidade Gerada por IA: Um estudo de 2026 coberto pela MarTech encontrou que 57% dos consumidores confiam mais nas marcas quando elas usam IA, mas 34% se preocupam com privacidade de dados e 24% não gostam de experiências excessivamente personalizadas. Isso sugere que testes agressivos de anúncios com IA podem melhorar conversão, mas com risco de entrar no que Weitzman chama de “zona assustadora” se a personalização passar do conforto do usuário.

Sobre Gastos com Tokens e Saída: O relatório DORA de 2025 da Google argumenta que a IA, principalmente, amplia os pontos fortes e fracos existentes de uma organização, com os maiores retornos vindo de melhorias nos sistemas organizacionais subjacentes, e não apenas de adicionar ferramentas. Isso sugere que pressionar funcionários a gastar mais créditos de computação pode aumentar a atividade sem garantir produtos melhores, a menos que o fluxo de trabalho, os processos de revisão e a cultura de engenharia sejam fortes.

Sobre Dinâmica dos Custos de Computação: A Nvidia informou em 2025 que os custos de inferência estão caindo devido à otimização de modelos e melhorias de infraestrutura. No entanto, a análise de infraestrutura de IA da ARK para 2026 ainda espera que os gastos com infraestrutura de IA quase tripliquem, de US$ 500 bilhões em 2025 para quase US$ 1,5 trilhão até 2030. Isso sugere que os vencedores serão empresas que transformem a queda de custos unitários e o aumento da demanda em margens duráveis, e não apenas aquelas que gastam mais em computação.

Este resumo é baseado em um episódio da série em vídeo da 20VC com Cliff Weitzman e foi criado com assistência de IA e revisão editorial.