O Contexto
Era 2023/2024. O mercado de IA estava explodindo, mas a maioria dos consultores — financeiros, de marketing, de vendas — não sabia como aplicar as ferramentas no dia a dia. A empresa queria criar soluções de IA para esse público mas ainda não tinha produto, só intenção.
Conduzi o projeto com autonomia alta: ideação, validação, roadmap e parte do desenvolvimento técnico em N8N/Dify junto ao time de tecnologia.
O Problema
O ponto de partida foram conversas diretas com consultores. Testamos duas hipóteses antes de construir qualquer produto:
- Aulas gratuitas — consultores gostaram, mas sentiam o conteúdo genérico demais para o contexto deles
- Imersão mão na massa criando agentes no N8N — alguns saíram com fluxos funcionando, mas o processo era lento e exigia muito esforço
O insight central veio dessas conversas: eles não queriam aprender a construir — queriam chegar e usar. Queriam agentes prontos na largada, sem curva de aprendizado.
A Solução
Aproveitei a infraestrutura de e-commerce que a empresa já tinha. Adaptei o modelo para funcionar como uma comunidade: cada tópico do fórum era um agente de IA diferente. O usuário entrava, escolhia o agente, conversava, e o histórico era mantido.
Decisões que definiram o produto:
- Infraestrutura existente ao invés de construir do zero — reduziu drasticamente o time-to-market. Não era o stack ideal, mas era viável e rápido.
- 50+ agentes desde o início — quantidade para cobrir os casos de uso mais comuns. Se o agente certo existe, o usuário encontra utilidade no primeiro uso e volta.
- Modelo freemium com teto claro — versão gratuita para capturar interesse, assinatura mensal ou anual para converter. Simples, sem fricção.
Resultados
Em menos de dois meses: 1.000 cadastros e 60 assinantes pagantes. O produto se pagou nos primeiros meses de operação. O 80% de DAU entre assinantes foi o número mais expressivo — taxa de engajamento alta para qualquer produto SaaS, sinal claro de que o produto resolvia o problema.
O projeto validou que consultores queriam consumir IA, não aprender a construí-la — insight que moldou a direção estratégica da empresa nos meses seguintes, mesmo após o encerramento do produto por decisão estratégica.
O que eu faria diferente
Loop de feedback mais rápido com assinantes. Com 80% de DAU, havia sinal claro de engajamento, mas não sistematizei o aprendizado qualitativo. Entrevistas mensais com os top users teriam acelerado a priorização dos próximos agentes.
Negociaria um runway mínimo antes de lançar. O produto foi encerrado por decisão estratégica, não por falta de tração. Com acordo explícito de 6 meses de operação, teria dado tempo de testar conversão para plano anual em escala maior.
Documentaria melhor os aprendizados para transferência. Quando o projeto encerrou, muito do conhecimento sobre comportamento dos consultores ficou implícito — um repositório estruturado teria aproveitado esse ativo.