A maioria das startups que “está fazendo IA” ainda está presa numa ideia pequena: colocar um bot para atender, um SDR automático para responder, um widget novo no site e chamar isso de inovação.
Na minha conversa com a Bárbara Vallim fundadora e CEO da Hera.Build, fica muito claro que esse caminho é curto. E, quase sempre, perigoso.
A Babi vem de uma trajetória rara: passou anos imersa em engenharia e produto, mas sentou também do outro lado da mesa, liderando time de solutions engineering ligado a vendas e go-to-market na Twilio. E foi ali que “virou a chavinha”: não basta construir software. Tem que vender para o cliente certo, do jeito certo, com objeção real e contexto real.
A Hera nasce nesse ponto de interseção. E a conversa vira uma aula prática sobre como transformar dados dispersos em relacionamento, previsibilidade e crescimento.
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A jornada da Babi: do código à venda
A Babi tem quase duas décadas de carreira em tecnologia e passou por múltiplas indústrias. Mas o salto relevante, para quem é founder, está na migração do “construir” para o “fazer acontecer no mercado”. Ela liderou engenharia e produto por anos e depois assumiu o lado go-to-market, aprendendo na prática como uma solução entra (ou não entra) numa empresa.
Isso muda tudo quando você empreende, porque te obriga a pensar em três camadas ao mesmo tempo:
Produto: resolve o problema?
Venda: o cliente compra, entende e renova?
Operação: o valor aparece no dia a dia ou vira mais um sistema esquecido?
E aqui aparece um ponto que muita gente ignora: founder bom não é quem “sabe tudo”. É quem transita bem entre áreas, fala com stakeholders diferentes e não deixa a empresa virar um conjunto de silos brigando por prioridade. A Babi descreve isso de forma direta: conversar com CMO e CTO exige vocabulários distintos, mas a estratégia é uma só.
O que é a Hera.Build
Hoje a Hera se posiciona como plataforma de customer intelligence. Tradução: ela ajuda empresas a conhecerem melhor e se relacionarem melhor com seus próprios clientes.
O ponto central é simples e brutal: a jornada do cliente acontece em várias áreas (marketing, vendas, suporte, produto, CS). Só que os dados ficam presos em ferramentas diferentes, equipes diferentes, metas diferentes.
No fim, quem paga a conta é o cliente.
A Babi dá um exemplo que todo founder entende: o marketing sabe que você é um cliente premium, mas o atendimento te trata como um desconhecido porque os contextos não conversam. Esse “buraco” destrói experiência, aumenta atrito e vira churn disfarçado.
A Hera entra exatamente aí: unifica dados, forma um perfil único, e gera inteligência acionável para cada time operar melhor — não só para “atender mais rápido”, mas para decidir melhor.
Você sabia que estou criando uma comunidade da kamelo? Pois é, estou reunindo fundadoras(es) nesse grupo do WhatsApp para conversarmos sobre a jornada das startups e você, claro, é bem-vinda(o)!
O momento do mercado: hiperpersonalização ou irrelevância
O timing é forte porque a régua mudou. O cliente não quer ser tratado como ticket. Ele quer ser tratado como pessoa, com histórico, preferências, contexto.
E a Babi traz uma visão que eu concordo muito: o software está migrando de um modelo reativo (você abre o app, clica, caça a informação) para um modelo proativo (o software te antecipa, sugere, chama você na hora certa).
Só que proatividade sem dados vira spam. E dados sem inteligência viram dashboard bonito que ninguém usa.
Por isso o foco mais óbvio da Hera é B2C e B2B2C, onde existe volume de clientes, mais pontos de contato e mais desperdício escondido. E, dentro disso, varejo aparece como segmento natural para impacto rápido, sem excluir educação e saúde como verticais com dor real.
A tese prática: “IA é commodity. Não é feature.”
Aqui está uma frase que founders precisam tatuar no roadmap:
IA é infra. Não é feature.
Quando você entende isso, você para de vender “temos um agente” e começa a vender “temos resultado com regras de negócio, dados preparados e jornada alinhada”.
E é aí que entra o conceito mais perigoso da conversa:
automatizar o caos.
Se o processo é confuso, se os dados estão incompletos, se as áreas nem sabem como a outra funciona, colocar IA por cima só acelera a bagunça.
A Hera aprendeu isso rápido e mudou a abordagem: além do SaaS, passou a fazer workshops de imersão com clientes para desenhar o cenário ideal antes de automatizar. Porque, muitas vezes, o primeiro ganho não é “o agente atendendo”. É a empresa finalmente enxergando os próprios gaps.
Relação com investimento: por que abrir seed agora
A Hera começou bootstrapped, com capital próprio. A lógica foi estratégica: validar antes de vender pedaço do sonho, evitar canibalizar cap table cedo, e capturar aprendizado de produto e mercado com mais controle.
No meio do caminho, veio um pivot importante: o mercado ainda não estava preparado para “criar agentes” do jeito que elas imaginavam (pessoas sem contexto, sem prática, sem maturidade de processo). Mas os agentes já rodando começaram a produzir algo ainda mais valioso: informação que os clientes não sabiam interpretar.
A oportunidade ficou clara: não é só agente. É agente + camada de inteligência.
E aí sim a captação seed faz sentido: com validação, clientes, e clareza do que escala.
No processo de fundraising, a Babi destaca duas coisas que eu reforço para qualquer founder:
Captação é pipeline e filtro. Não é “qualquer dinheiro”. É tese, fit e valor além do cheque.
Diligence exige organização. Quem deixa para arrumar a casa quando precisa captar, sofre.
E tem um componente real que não dá para varrer para debaixo do tapete: sendo mulher, a cobrança costuma ser maior, mesmo com carreira sólida. Isso aparece na conversa como um “desafio que vira aprendizado”, mas continua sendo uma fricção estrutural do ecossistema.
O papel da fundadora: conectar mundos que não conversam
A Hera é quase um espelho do papel da Babi como founder.
Customer intelligence, no fim do dia, é a habilidade de conectar sistemas, pessoas e decisões em tempo real. E é exatamente isso que um founder precisa fazer para a própria startup crescer: alinhar produto, GTM, operação e cultura sem virar refém de silo.
Se você tirar uma coisa dessa conversa, será que: Você não precisa de mais IA no seu negócio. Você precisa de mais clareza sobre processo, dados e decisão.
Porque IA sem isso… só automatiza o caos.
— Luiz
