AI feature vs AI native
Produto descrito como AI native usa GPT como wrapper. Quando o modelo base fica mais barato e mais capaz, o moat desaparece. Diferenciação real exige dado proprietário, fine-tuning ou orquestração defensável.
Tech parece o terreno mais fácil pra construir e é onde mais tese morre. A gente entra separando o que é feature sobre LLM de prateleira do que é produto AI native, e mede retenção desde o primeiro release.
B2B SAAS · AI NATIVE · PRODUTO
Produto descrito como AI native usa GPT como wrapper. Quando o modelo base fica mais barato e mais capaz, o moat desaparece. Diferenciação real exige dado proprietário, fine-tuning ou orquestração defensável.
Cronograma de 12 semanas com zero buffer pra auditoria, integração com SSO corporativo ou revisão de segurança. Quem vende B2B SaaS aprende caro que comprador enterprise exige SOC2, ISO ou equivalente.
Métrica de sucesso focada em MRR e signup. Sem instrumentação real de feature usage, cohort retention e expansion revenue, o churn vira surpresa no terceiro trimestre.
No vertical tech o estudo estratégico foca em três perguntas: o produto sobrevive se o LLM base ficar mais barato, o canal de distribuição é defensável e o time consegue manter a stack escolhida. A camada de execução entra com observabilidade no dia 1, testes de carga antes do primeiro release pago e documentação técnica que o time interno do cliente consegue tocar depois.
Estudo estratégico + execução em sprints. Observabilidade nativa, instrumentação de retenção e SSO corporativo.
Camada 1 concluída. Produto em construção com foco em workflow auditável e custo unitário modelado.
8 minutos. Devolve score por eixo, leitura honesta da tese e recomendação clara de próximos passos.