sábado, 24 de outubro de 2026
Economia

Startups brasileiras precisam aprender a vender, aponta Edson Rigonatti

Sócio-fundador da Astella aponta os desafios de captação e os planos para o sexto fundo da gestora voltado à inteligência artificial.

“Startups brasileiras precisam aprender a vender”, diz Edson, da Astella

As startups brasileiras reúnem boa parte dos ingredientes para crescer em ritmo acelerado: fundadores qualificados, capacidade técnica, bons produtos, resiliência e mercados endereçáveis de grande porte. No entanto, para Edson Rigonatti, sócio-fundador da Astella, falta um elemento fundamental para transformar esse potencial em crescimento: saber vender.

O desafio da ciência das vendas

Para o investidor, essa “falta de conhecimento sobre a ciência das vendas” é um dos fatores que impedem as empresas nacionais de alcançarem o ritmo esperado por fundos de venture capital internacionais. O tema foi discutido durante o evento AI Salon, realizado no Instituto 12, no Rio de Janeiro, em um painel que contou com a presença de Clara Braga e mediação de Luana Helsinger.

“Esses fundos esperam a mesma performance das empresas americanas. A gente saía de zero para US$ 100 milhões em sete anos. Agora tem empresa que faz em um, três [anos]. Os gringos estão esperando esse pace. E aí, se você chegar na Série B sem esse pace, o grosso do dinheiro você não acessa mais”, disse Edson Rigonatti.

O investidor destacou que o empreendedor brasileiro possui pouco conhecimento técnico quando se trata de vendas em escala. “Nas startups americanas, isso é tratado como uma ciência. Não é uma questão de achar que determinada estratégia vai funcionar: há métricas, produtividade do funil de vendas, análise do meio e do fundo do funil, além de centenas de ferramentas. Eles também são muito bons em produto: sabem descobrir funcionalidades, expandi-las e desenvolver soluções que atendam melhor às necessidades do mercado”, pontuou.

Apesar das críticas, Rigonatti reconhece que companhias como Omie, Resultados Digitais e Sallve já alcançaram esse patamar. “Todos os nossos casos de sucesso tinham uma maneira específica de vender e gerar demanda de forma proprietária, sem depender de mídia paga. Tentamos identificar essa característica desde o início ou ajudar a empresa a desenvolvê-la”, observou.

Novos fundos e foco em inteligência artificial

Fundada em 2008, a Astella está na reta final do Journey V, seu quinto fundo, que já realizou 13 investimentos. A meta é realizar no máximo mais dois aportes ainda este ano. Paralelamente, a gestora prepara o lançamento do sexto fundo, estimado entre R$ 300 milhões e R$ 400 milhões.

A tese continuará focada em empresas em estágio inicial, do pré-Seed à Série A, com tíquetes entre US$ 3 milhões e US$ 4 milhões para Seed e de US$ 5 milhões a US$ 7 milhões para Série A. “Não temos essa competência. Não é a mesma coisa. Somos muito bons em Seed; nessa etapa, somos incríveis. Depois disso, somos iguais a todo mundo”, afirmou.

O novo fundo incorporará intensamente as mudanças provocadas pela inteligência artificial, buscando portfólio 100% voltado para IA nas frentes de software nativo, venda de serviço e embedded finance.

“Nas empresas que estão nascendo em 2025 e 2026, você já encontra negócios com inteligência artificial no centro da operação, infraestrutura em nuvem e uma abordagem AI-first. Para diferenciar uma empresa realmente nativa em IA de outra que apenas incorpora a tecnologia ao produto, olhamos para o output. Se ela vende o resultado, o trabalho ou a tarefa realizada, esse é um sinal importante. Não se trata de vender uma licença ou uma assinatura, mas de dizer: ‘Vou entregar esse tipo de resultado’”, explicou.

Os custos ocultos da inteligência artificial

Apesar das inovações, Rigonatti pondera que a tecnologia não tornou necessariamente mais barato empreender. O uso de novas ferramentas reduz barreiras de entrada, mas impõe custos inéditos, como o consumo de tokens.

“O mais importante é entender o custo de inferência associado à entrega do produto. Se uma empresa realiza determinado número de análises por mês, por exemplo, precisa saber quanto gasta em tokens por análise e como isso afeta sua margem bruta. Esse é um dos grandes desafios que encontramos hoje: a falta de clareza sobre a economia unitária dos tokens”, concluiu.

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