Os quatro vídeos desta rodada conversam entre si mais do que parece. Um mostra a economia da IA se bifurcando entre uso e receita; os outros três registram o que acontece quando agentes entram em funções que ninguém imaginava automatizar: prospecção de vendas, relatórios semanais e, curiosamente, a própria evangelização técnica.
O gráfico da vez: uso migra, dinheiro fica
Matt Berman abre o vídeo com o gráfico que circulou por toda a imprensa de IA nas últimas semanas: a participação de tokens dos modelos abertos superou a da Anthropic (25,2% contra 24,5%), com o DeepSeek puxando a fila. Soa como virada de jogo até você olhar a segunda linha. A receita da Anthropic é 23 vezes maior que a da DeepSeek. O volume migrou para os abertos; o valor financeiro segue nos fechados.
Ele nota ainda um detalhe geopolítico: empresas americanas construindo produtos em cima de modelos chineses, criando uma dependência que ninguém sabe como termina. A queda no uso de fechados não é modinha, é estrutura (custo menor, mais controle sobre dados), mas a receita concentrada nos premium conta outra história.
The Most Important Chart In AI Right Now · Matthew Berman · 20min46s
Vendas viram pipeline
Jeffrey Wang, cofundador da Exa, defende que go-to-market é um problema de dados, não de intuição. O trabalho é mapear o universo de clientes potenciais e automatizar descoberta e contato, e engenheiros levam vantagem justamente porque sabem transformar isso em pipeline. O argumento dele tem uma simetria que gosto: produto excelente sem distribuição não cria empresa, e distribuição sem produto também não.
Justin Joyce, de operações de vendas na Cloudflare, mostra o lado operacional da mesma tese. Agentes de IA preenchem a lacuna entre vendedores novatos e experientes, e análises em Excel que tomavam horas viram minutos. O ponto dele não é eficiência no sentido de cortar gente, é consistência: mensagem padronizada e personalização em escala, que antes eram objetivos contraditórios.
Knowledge Systems: The New GTM Stack · Jeffrey Wang, Exa · 18min49s
How AI Agents Let GTM Teams Scale · Justin Joyce, Cloudflare · 19min15s
Quem faz DevRel quando o usuário é um agente
Stephanie Jarmak, ex-astrônoma e hoje “agent advocate” na Sourcegraph, escreve o obituário do developer advocate tradicional. A categoria “desenvolvedor” se expandiu: não-engenheiros agora usam ferramentas de desenvolvimento por meio de agentes, e alguém precisa evangelizar esses agentes e os engenheiros que orquestram frotas deles. DevRel deixa de ser uma ponte com humanos e passa a lidar com três personas ao mesmo tempo: orquestradores, agentes como usuários finais e o desenvolvedor não técnico que apareceu de última hora.
É o tipo de mudança de papel que parece exagero até você lembrar que ninguém previu “prompt engineer” como profissão três anos atrás.
The Death of Developer Advocates · Stephanie Jarmak, Sourcegraph · 18min16s
Uso aberto, receita fechada, e cargos inteiros se reorganizando em volta de agentes que ninguém consegue mais ignorar.