Raising Funds Post-AI: How VCs Actually See You
Raising Funds Post-AI: How VCs Actually See You
A régua para captação de venture capital mudou nos últimos 18 meses - para os dois lados da mesa. Founders incorporaram AI em seus pitches e produtos; investidores incorporaram AI em seus processos de análise e due diligence; e, no meio do caminho, surgiu uma terceira figura cada vez mais determinante: quem efetivamente implementa AI em empresas reais e sabe distinguir o que funciona do que é narrativa.
Este painel foge da abstração. A conversa será ancorada em cases reais de AI deployment - projetos em produção, com escopo, dados de implementação e resultados concretos. A partir deles, a discussão se abre para o que esses aprendizados dizem sobre como rounds estão sendo avaliados, fechados (ou recusados) hoje.
O que será discutido:
- Cases de implementação em produção. Projetos reais de AI deployment apresentados em detalhe: o problema, a arquitetura, o que funcionou, o que falhou, e o custo real de operação. O contraste entre demo e produção que poucos pitches mostram.
- Moat na prática. O que efetivamente torna uma implementação difícil de copiar - dados proprietários, integração com workflow, switching costs reais - versus o que parece moat e não é. Como VCs leem (ou deveriam ler) esses sinais.
- O que mudou na due diligence. Que sinais investidores procuram hoje no produto, no time e no roadmap que não estavam no radar há dois anos. Como esses sinais se conectam ao que determina sucesso ou fracasso na implementação real.
- AI do lado de quem avalia. Como o uso de AI pelo próprio investidor - em research, reference calls e análise de mercado - afeta a forma como founders devem se apresentar e se posicionar.
Discussão direta, com exemplos concretos, pensada para founders em processo de captação, operadores avaliando como integrar AI em suas operações, e profissionais acompanhando a evolução do mercado de venture capital brasileiro e global.