Esta empresa está a usar IA para resolver uma dor de indústria no valor de milhares de milhões de dólares: tornar o tempo dos trabalhadores do conhecimento visível, mensurável e otimizado.
Escrito por: Leo, Círculo Reflexivo
Você já pensou por que a indústria manufatureira consegue calcular com precisão o custo de produção de um carro, o setor de varejo pode rastrear com precisão o estoque de cada produto, mas os escritórios de advocacia, contabilidade e consultoria não têm ideia do seu recurso mais importante - o tempo humano? Essa questão me incomodou por muito tempo, até que soube que a Laurel acabou de completar uma rodada de financiamento de 100 milhões de dólares. Esta empresa está usando IA para resolver uma dor de um setor avaliado em trilhões de dólares: tornar o tempo dos trabalhadores do conhecimento visível, mensurável e otimizado.
Após uma pesquisa aprofundada, descobri que a Laurel não está apenas fazendo rastreamento de tempo de forma simples. Eles estão construindo a primeira plataforma de tempo AI do mundo, tentando resolver o que o fundador Ryan Alshak chamou de "desafio de inteligência de tempo" - a incapacidade das indústrias baseadas no conhecimento de conectar com precisão o tempo investido aos resultados de negócios. Na era da IA, quantificar e entender o capital humano passou de um "luxo" para uma necessidade empresarial "crucial". Esta rodada de financiamento foi liderada pela IVP, com a participação da GV (Google Ventures) e 01A, além de novos investidores, incluindo DST Global, Kevin Weil da OpenAI, Alexis Ohanian, e o CTO do GitHub, Vladimir Fedorov, entre outros.
A dor e o despertar da contabilidade em seis minutos
A raiz do problema pode ser rastreada ao modo de trabalho que tem sido utilizado na indústria de serviços profissionais há décadas. Advogados, contadores e consultores precisam registrar seu tempo de trabalho em blocos de seis minutos, para que os clientes possam pagar por hora. Ryan Alshak teve uma experiência profunda dessa dor quando era advogado: "É como se numa movimentada noite de sábado, eu fosse um chef tendo que cozinhar para 500 clientes, mas ao mesmo tempo me pedissem para registrar cada ingrediente que usei; esse fluxo de trabalho é tanto distraente quanto desumanizador."
Eu consigo entender essa frustração. Imagine que você acabou de concluir uma análise jurídica complexa, com a mente mais clara do que nunca, mas em seguida você precisa parar para se lembrar: quanto tempo eu passei pesquisando? Quanto tempo levei para escrever este memorando? Sobre o que conversei com o cliente? Este estado de trabalho interrompido não só afeta a eficiência, mas também faz os profissionais se sentirem como se fossem trabalhadores de fábrica sendo monitorados, em vez de especialistas oferecendo serviços intelectuais.
O momento de epifania de Alshak chegou de forma simples: "Por que eu deveria dizer ao computador o que eu fiz no trabalho, em vez de deixar o computador me lembrar do que eu deveria fazer?" Por trás dessa pergunta aparentemente simples, esconde-se uma percepção contra-intuitiva: advogados, contadores e consultores na verdade enfrentam o problema da subfaturamento, pois esquecem muitas das tarefas já concluídas. Se pudermos permitir que o comprador (empresa) obtenha mais lucro, enquanto economizamos tempo para o usuário (profissional), essa é a base perfeita para construir uma empresa.
Esta dor é muito mais comum do que eu imaginava. Segundo os dados da Laurel, os profissionais conseguem recuperar em média mais de 28 minutos de tempo faturável por dia, tempo que anteriormente se perdeu devido a lapsos na documentação. Com base numa taxa média de 375 dólares por hora, isso significa que cada profissional pode gerar diariamente mais 175 dólares de receita para a empresa. Para grandes escritórios com centenas de profissionais, esse número é bastante impressionante.
A IA redefine os quatro pontos-chave do rastreamento de tempo
A solução da Laurel parece muito intuitiva, mas na realidade, construir isso é um desafio técnico extremamente complexo. Eu entendi que, para realmente implementar a automação do cronograma de ponta a ponta, é necessário resolver quatro problemas técnicos-chave, cada um com uma barreira técnica bastante alta.
O primeiro desafio é o rastreamento da pegada digital. A Laurel deve ser capaz de se integrar a cada conjunto de ferramentas digitais que os usuários utilizam, incluindo Slack, Microsoft Outlook, Zoom e outras ferramentas de trabalho. Apenas quando a IA puder "ver" todas as atividades de trabalho dos profissionais em várias plataformas é que poderá reconstruir com precisão suas trajetórias de trabalho. É como instalar um sistema de monitoramento onipresente, mas totalmente imperceptível, no ambiente de trabalho digital do usuário, capaz de registrar cada clique, cada edição de documento, cada chamada.
O segundo nível é a integração profunda de aplicações de IA. A Laurel utiliza várias tecnologias de IA para processar essas pegadas digitais: algoritmos de agrupamento de dados classificam trabalhos relacionados, modelos de aprendizado de máquina atribuem trabalhos a clientes e projetos relevantes, a IA generativa cria descrições de trabalho, e, finalmente, o trabalho é codificado e classificado através do aprendizado de máquina. Não se trata apenas de aplicar uma interface do ChatGPT, mas sim de construir um sistema de IA especificamente voltado para a otimização de fluxos de trabalho em serviços profissionais.
A terceira etapa é o delicado equilíbrio da colaboração homem-máquina. O sistema gera um cronograma de rascunho para o usuário, que pode adicionar, remover ou editar conteúdos. Este design "com o homem no circuito" garante não apenas a precisão, mas também permite que a IA continue aprendendo e melhorando. Cada interação do usuário torna o sistema mais inteligente, criando um ciclo positivo.
O quarto passo é a integração perfeita com o sistema de faturamento existente. Assim que o usuário confirma a tabela de horários, o sistema automaticamente envia os dados para o sistema de faturamento do escritório, mantendo o trabalho de gestão de fundo sem mudanças. Desta forma, a experiência de trabalho dos profissionais passa de "preencher a tabela de horários" para "rever a tabela de horários", reduzindo significativamente a carga mental.
A astúcia de todo o processo reside no fato de que não força os usuários a mudar seus hábitos de trabalho, mas trabalha silenciosamente em segundo plano, necessitando apenas que o usuário faça a confirmação final. Esta filosofia de design reflete um profundo pensamento sobre produtos: a melhor tecnologia deve ser invisível, deve simplificar questões complexas, em vez de impor uma nova carga de aprendizado ao usuário.
De fracassados na tecnologia legal a pioneiros na era da IA
O sucesso da Laurel não foi fácil, na verdade, passou por uma completa reestruturação. A empresa foi inicialmente fundada em 2016 com o nome "Time by Ping", mas nos primeiros anos teve dificuldades. Alshak admite abertamente dois problemas principais: a excessiva concentração no mercado único da indústria jurídica e a tecnologia de processamento de linguagem natural da época que ainda não era suficientemente madura.
A virada ocorreu em 2022, quando Alshak obteve acesso antecipado ao OpenAI GPT-3 e tomou uma decisão ousada: pausar todo o trabalho e reestruturar completamente o produto. Este é um movimento extremamente raro no mundo do empreendedorismo, a maioria das pessoas diria para você "nunca reconstruir, sempre iterar". Mas Alshak optou por seguir um caminho que vai contra a sabedoria tradicional, e eu acredito que isso reflete o verdadeiro espírito empreendedor - disposto a assumir grandes riscos por uma visão maior.
Quando o ChatGPT foi lançado em novembro de 2022, a percepção do mercado sobre a IA mudou radicalmente. Alshak descreve essa transformação: "Eu passei de ser considerado louco a empresas que me contatam ativamente em busca de ajuda." Essa mudança dramática criou um crescimento explosivo para a empresa, passando de zero a um valor contratual de 26 milhões de dólares nos últimos 24 meses.
Mudar o nome para Laurel não é apenas uma reformulação da marca, mas também representa uma atualização abrangente da cultura da empresa e dos valores centrais. A escolha desse nome também é bastante significativa: Alshak deseja escolher um nome que transmita uma sensação de eternidade, não aquele típico nome de startup, mas um nome que poderia ser apropriado nos anos 1600, 2000 ou 4000. "Laurel" (loureiro) simbolizava conquistas em poesia e esportes na Grécia Antiga, e ele espera que as pessoas se sintam orgulhosas ao ver suas agendas, em vez de medo ou opressão.
Esta história de renascimento tocou-me profundamente. Ela demonstra que, em um ambiente tecnológico em rápida mudança, às vezes a escolha mais corajosa não é manter a rota estabelecida, mas sim reconhecer os erros e mudar completamente de direção. O exemplo de Laurel prova que a verdadeira inovação muitas vezes requer essa determinação e coragem de "começar do zero".
Por que agora é o momento perfeito para a explosão da gestão de tempo com IA
Tenho pensado por que a Laurel conseguiu ter tanto sucesso neste momento, e acredito que isso envolve a combinação perfeita de três fatores-chave: maturidade tecnológica, educação de mercado e urgência comercial.
As quebras no nível técnico são fundamentais. Nos últimos anos, a capacidade dos grandes modelos de linguagem alcançou um nível em que podem entender com precisão contextos de trabalho complexos. Isso não é apenas compreensão de linguagem, mas mais importante ainda, esses modelos conseguem decompor intenções de alto nível em passos executáveis concretos. Quando digo "preparar uma lista de verificação de due diligence para o projeto de fusão e aquisição do cliente ABC", a IA precisa entender quais áreas legais estão envolvidas, que tipos de documentos devem ser incluídos, quanto tempo levará para ser concluído, entre outros. Essa capacidade de compreensão de detalhes finos era completamente impossível de se alcançar há alguns anos.
A mudança na educação para o mercado é igualmente crítica. A popularidade generalizada do ChatGPT fez com que até mesmo as organizações de serviços profissionais mais conservadoras adotassem a tecnologia de IA. Achei interessante que, quando Alshak apresentou IA a escritórios de advocacia em 2018 e 2019, eles dissessem: "Não temos certeza se a computação em nuvem é o futuro, muito menos o que é IA". Mas agora, as mesmas empresas estão ligando proativamente para perguntar como implantar soluções de IA. Esta mudança na mentalidade do mercado criou uma janela de oportunidade sem precedentes para empresas como a Laurel.
A urgência comercial decorre das mudanças no ambiente econômico. Em um contexto de aperto econômico, as instituições de serviços profissionais enfrentam uma pressão de eficiência sem precedentes. Os clientes não estão mais dispostos a pagar por ineficiências, e o modelo de precificação de taxas fixas está se tornando cada vez mais comum, o que exige que os escritórios compreendam com precisão o custo real de cada serviço. Como disse Ajay Vashee, da IVP: "Quando você vende dinheiro em uma economia em contração, você corta muito ruído." Laurel não está vendendo funcionalidades, mas sim um crescimento real de lucros, que é convincente em qualquer ambiente econômico.
Há um outro fator que considero muito importante, mas que tem sido negligenciado: a necessidade de medir o retorno sobre o investimento em IA. As empresas planejam investir mais de 1 trilhão de dólares em IA nos próximos cinco anos, mas como medir a eficácia desses investimentos ainda é uma incógnita. A maioria das empresas depende de pesquisas ou taxas de uso como indicadores proxy, mas isso não é suficientemente preciso. A plataforma de dados temporais da Laurel pode fornecer medições quantitativas e verificáveis dos efeitos da IA, o que é extremamente valioso para aquelas empresas que precisam demonstrar o valor do investimento em IA aos acionistas.
Esta convergência de múltiplos fatores criou as condições perfeitas para o rápido crescimento da Laurel. Com base nos dados, a sua receita recorrente anualizada cresceu 300% nos últimos 12 meses, o uso aumentou 500% e atualmente colaboram com mais de 100 das principais empresas de direito, contabilidade e consultoria nos Estados Unidos, Reino Unido, União Europeia, Austrália e Canadá. Esses números refletem um despertar coletivo de uma indústria sob pressão de transformação fundamental.
O valor profundo por trás dos casos de sucesso dos clientes
Sempre acreditei que a melhor validação de produtos vem do feedback genuíno dos clientes, e o desempenho da Laurel nessa área é impressionante. De acordo com o investidor IVP, esta é a única empresa que eles avaliaram que obteve uma pontuação de satisfação do cliente de 10 em 10 de cada cliente. Mas o que mais me interessa são as histórias por trás desses números.
O feedback de Matt Newnes, parceiro e responsável pela transformação tributária da Ernst & Young, é especialmente convincente: "Eu experimentei pessoalmente como a Laurel transformou nossa abordagem de inteligência de tempo. O processo manual de registro e inserção de tempo foi amplamente tecnificado. A Laurel não apenas ajuda nossos funcionários a registrar suas horas de trabalho de forma mais abrangente, mas também nos ajuda a entender melhor como a equipe trabalha, permitindo-nos identificar as melhores práticas e garantir os melhores resultados para os clientes. Isso já se provou ser um dos nossos investimentos em IA mais impactantes."
Esta frase fez-me pensar numa questão mais profunda: o valor do rastreamento de tempo não está apenas na precisão da faturação, mas sim na perceção dos padrões de trabalho. Quando as empresas conseguem ver claramente a diferença entre trabalho eficiente e ineficiente, podem padronizar as melhores práticas e melhorar o desempenho de toda a equipa. Este valor do aprendizado organizacional pode ser mais importante do que o crescimento direto da receita.
A perspectiva de David Cunningham, Chief Innovation Officer da Reed Smith, é também muito inspiradora: "À medida que os escritórios de advocacia avaliam o impacto da IA e das taxas fixas, obter inteligência refinada com menos esforço é crucial para redefinir o valor dentro do escritório e para os seus clientes." A palavra-chave aqui é "inteligência refinada" — não estatísticas de tempo grosseiras, mas sim insights profundos que podem orientar decisões estratégicas.
As palavras de Tom Barry, sócio-gerente da firma de contabilidade GHJ, impressionaram-me: "Você sabe quanto insight comercial podemos obter desta plataforma? O que estamos vendo agora é um jogo a longo prazo: isso não é apenas uma ferramenta para ajudar a rastrear o tempo." Essa mudança de uma mentalidade de ferramenta para uma mentalidade de plataforma é, na minha opinião, a verdadeira vantagem competitiva da Laurel.
Do ponto de vista dos dados financeiros, os clientes que utilizam o Laurel relataram um aumento nos lucros de 4-11%, proveniente principalmente de 28 minutos adicionais de tempo faturável por profissional por dia, bem como um aumento na taxa de realização de 1-4%. Esses números já foram validados por auditorias independentes das quatro grandes empresas de contabilidade. Mais importante ainda, os profissionais economizaram 80% do tempo em entrada manual de horas, o que lhes permite concentrar-se em trabalhos de alto valor, como desenvolvimento de negócios, gestão de relacionamentos e pensamento estratégico.
Esses casos de sucesso mostraram-me uma visão mais ampla: a Laurel não está apenas a resolver o problema do rastreamento de tempo, mas está a redefinir a forma como os serviços profissionais trabalham. Quando o tempo se torna visível e otimizado, a eficiência e a capacidade de criação de valor em todo o setor são fundamentalmente aprimoradas.
A visão de três fases da rastreabilidade do tempo à inteligência do tempo
Durante a pesquisa sobre a Laurel, descobri que Alshak tem uma visão estratégica clara em três fases, e esse pensamento a longo prazo me impressionou. Não se trata apenas de um simples roteiro de produto, mas sim de uma reflexão profunda sobre o futuro do trabalho do conhecimento como um todo.
A primeira fase é provar que as máquinas podem registar o tempo de forma mais eficaz e precisa do que os humanos. A chave nesta fase é escolher o mercado-alvo correto - aqueles setores que precisam registar o tempo para lucrar, como o jurídico, contabilidade e consultoria. Esses setores têm fluxos de trabalho existentes, alta pressão de execução (não registar o tempo pode resultar na perda do emprego) e um retorno sobre o investimento muito evidente quando a automação é implementada. É por isso que a Laurel escolheu começar pelos serviços profissionais, em vez de se dirigir diretamente a todos os trabalhadores do conhecimento.
A segunda fase é ainda mais ambiciosa: utilizar dados de tempo gerados prioritariamente por máquinas, permitindo que esses setores deixem de cobrar por tempo e comecem a cobrar por resultados. Alshak cita Charlie Munger: "Diga-me os mecanismos de incentivo e eu poderei lhe dizer o comportamento." Ele acredita que é possível redesenhar os mecanismos de incentivo em setores que representam 20% do PIB dos EUA, fazendo com que eles deixem de produzir atividades e comecem a produzir resultados eficientes. Essa mudança de uma orientação para insumos para uma orientação para resultados pode transformar completamente o modelo de negócios de todo o setor de serviços profissionais.
A terceira fase é a mais ambiciosa: mesmo em um mundo baseado em resultados, as pessoas ainda precisam entender o tempo investido, para se perguntarem "Estou gastando tempo em coisas que têm alavancagem?" O objetivo desta fase é expandir o valor dos dados de tempo para todas as organizações empresariais, ajudando cada trabalhador do conhecimento a entender e otimizar a sua alocação de tempo.
As estatísticas centrais desta visão são reflexivas: o trabalhador do conhecimento médio trabalha 9 horas por dia, mas apenas 3 horas estão a criar valor de alavancagem. Isso significa que 6 horas estão a ser desperdiçadas - 3 horas em trabalhos que deveriam ser feitos por um agente de IA, e mais 3 horas em trabalhos que não deveriam ser feitos por humanos de todo. Com base no número de trabalhadores do conhecimento em todo o mundo, isso equivale a 6,4 bilhões de anos de tempo desperdiçado em tarefas que a humanidade já não precisa realizar. Este é o espaço de oportunidade da Laurel.
Eu acho que essa forma de pensar é muito inspiradora. Muitas startups se concentram em resolver problemas atuais, mas a Laurel, ao resolver problemas existentes, também está criando a infraestrutura para possibilidades futuras. Os dados de tempo não servem apenas para melhor faturamento, mas são a base para entender e otimizar o trabalho humano. Na era da IA, essa compreensão se torna ainda mais importante, pois precisamos saber quais trabalhos devem ser entregues às máquinas e quais trabalhos exigem o valor único dos humanos.
A revolução da cadeia de suprimentos dos serviços profissionais na era da IA
Durante o meu aprofundamento sobre a Laurel, descobri uma analogia muito interessante: eles estão, na verdade, a construir "visibilidade da cadeia de suprimentos" para o trabalho do conhecimento. Este conceito deu-me uma nova compreensão de toda a indústria.
Alshak levantou um ponto de reflexão: "Ninguém realmente mapeou o tempo investido com os resultados obtidos. Indústrias como a jurídica e a contabilidade são as que melhor entendem seus investimentos (tempo), mas ainda têm dificuldades em precificar o valor. Por outro lado, indústrias como consultoria e serviços financeiros entendem o valor, mas não têm ideia dos custos reais de criação." Essa lacuna de percepção já foi resolvida em outras indústrias, mas no campo do trabalho do conhecimento, que representa mais de 50% do PIB global, a cadeia de suprimentos nunca foi realmente revelada.
Esta analogia faz-me pensar na evolução da indústria manufatureira. O sistema de produção enxuta da Toyota revolucionou a manufatura, pois tornou visíveis a eficiência e o desperdício em cada etapa. Mas no trabalho do conhecimento, ainda estamos numa situação anterior à Revolução Industrial - uma grande quantidade de "estoque" (tarefas não concluídas), "tempos de espera" (reuniões e processos ineficazes) e "defeitos" (documentos que precisam de retrabalho) estão ocultos no trabalho diário, impossíveis de serem quantificados e otimizados.
A plataforma de inteligência temporal da Laurel está, na verdade, a criar o primeiro verdadeiro "sistema de gestão da cadeia de abastecimento" para trabalho de conhecimento. Ela não apenas rastreia o tempo, mas também analisa fluxos de trabalho, identifica gargalos, prevê a necessidade de recursos e oferece sugestões de otimização. Esta capacidade torna-se especialmente importante no contexto da implantação em larga escala de IA, uma vez que as empresas precisam saber o verdadeiro retorno sobre o investimento das ferramentas de IA, em vez de depender de pesquisas de satisfação vagas.
Acredito que essa mudança na mentalidade da cadeia de suprimentos terá um impacto profundo. Quando as instituições de serviços profissionais começarem a gerenciar o trabalho do conhecimento da mesma forma que os fabricantes gerenciam suas linhas de produção, elas poderão: prever com precisão os custos e o tempo dos projetos, identificar quais tipos de trabalho são mais adequados para automação, otimizar a configuração das equipes e a alocação de tarefas, monitorar a saúde do projeto em tempo real e fazer ajustes oportunos.
Isso também explica por que a Laurel consegue ajudar os clientes a alcançar um crescimento de lucro de 4-11%. Isso não se deve apenas a um registo de tempo mais preciso, mas, mais importante, ao aumento da eficiência sistemática alcançado através da otimização da cadeia de suprimentos. Quando você pode ver o "processo de produção" de todo o trabalho do conhecimento, as oportunidades de otimização tornam-se claramente visíveis.
Do ponto de vista do investimento, a oportunidade de mercado desta revolução da cadeia de suprimentos é enorme. Ajay Vashee, da IVP, observa: "Os serviços profissionais representam trilhões de dólares em atividade econômica global, mas essas empresas carecem de visibilidade básica sobre seu recurso central - o tempo - durante as operações. Ao resolver o desafio da inteligência temporal, a Laurel criou uma plataforma para uma transformação mais ampla da IA." Isso não é apenas uma ferramenta de software, mas sim a infraestrutura para a transformação digital de toda a indústria.
A filosofia do tempo do fundador e a missão impulsionadora
Compreender a história pessoal da Alshak deu-me uma compreensão mais profunda da missão da Laurel. Não se trata apenas de um projeto comercial, mas de uma empresa orientada por uma missão profundamente enraizada nas experiências pessoais.
Alshak frequentemente pensa sobre o tema da morte, o que pode parecer um pouco pesado, mas é essa profunda consciência da finitude do tempo que molda a filosofia central da Laurel. A interface de chat de IA da empresa é até chamada de "Mori", uma homenagem à frase latina "memento mori" (lembre-se de que você deve morrer). Essa reflexão sobre a morte não é negativa, mas serve como um lembrete para as pessoas valorizarem cada minuto.
O que mais me tocou foi a história sobre a mãe que Alshak compartilhou. A fundação da Laurel está intimamente ligada ao fim da vida de sua mãe - ela faleceu de câncer algumas semanas após a empresa obter financiamento na rodada inicial em 2018. Alshak disse: "Nos últimos momentos de vida, um minuto ao seu lado valeu mais do que um milhão de minutos fazendo qualquer outra coisa. Eu percebi que não estava construindo uma empresa de registro de tempo, mas uma empresa que ajuda as pessoas a entenderem 'Estou passando o tempo da maneira que quero?'."
Esse senso de missão pessoal se transformou nos valores centrais da empresa. Alshak deseja se tornar um "espelho" para o mundo, ensinando ao mundo esta lição: "Nos preocupamos tanto com nosso dinheiro, mas somos tão descuidados com nosso tempo. Este é um quadro fundamentalmente invertido." Ele espera viver como se tivesse 78 anos de vida, 4000 semanas de tempo, fazendo com que cada minuto conte.
Eu descobri que essa filosofia do tempo influenciou profundamente o design de produtos da Laurel. O trocadilho grego da empresa é muito interessante: Alshak mencionou que existem duas palavras em grego que representam o tempo - "chronos" (tempo cronológico) e "kairos" (tempo percebido). A Laurel não está apenas rastreando o chronos, mas ajudando as pessoas a otimizar o kairos - permitindo que as pessoas sintam a plenitude do tempo em trabalhos significativos, em vez de sentirem o tempo passando em tarefas ineficazes.
Esta abordagem orientada para a missão também se reflete na visão de longo prazo da empresa. Alshak espera que Laurel seja responsável por eliminar o conceito de "de segunda a sexta, das nove às cinco" do vocabulário em inglês. Ele acredita que o mundo futuro será aquele em que os humanos trabalharão de três a quatro horas por dia, mas criarão duas a três vezes mais valor do que agora. Isto não é uma fantasia utópica, mas uma expectativa razoável baseada no desenvolvimento da tecnologia de IA.
Eu acredito que esse senso de missão é a verdadeira vantagem competitiva da Laurel. Em uma indústria tecnológica cada vez mais homogênea, a verdadeira diferenciação muitas vezes vem das motivações e valores profundos dos fundadores. Quando a sua empresa não está apenas focada em ganhar dinheiro, mas em resolver um problema que você se preocupa profundamente, essa paixão se transmite a cada aspecto do produto, da equipe e da experiência do cliente.
Redefinindo o futuro do trabalho e da criação de valor
Durante a pesquisa sobre a Laurel, continuo a refletir sobre uma questão maior: o que esta revolução da inteligência temporal significa para toda a sociedade? Acredito que estamos à beira de uma transformação fundamental na forma como trabalhamos.
Do ponto de vista histórico, cada revolução tecnológica significativa redefine a natureza do trabalho. A revolução industrial levou as pessoas da agricultura para a manufatura, enquanto a revolução da informação criou o conceito de trabalho do conhecimento. Agora, a revolução da IA está redefinindo o que constitui um trabalho humano verdadeiramente valioso. As percepções de dados fornecidas pela Laurel ajudarão a entender essa transição: quais trabalhos devem ser automatizados e quais trabalhos requerem o valor único do ser humano.
O cenário de trabalho futuro que imagino pode ser assim: os profissionais não precisarão mais gastar tempo em tarefas repetitivas, como redigir contratos padrão, organizar relatórios financeiros ou preparar relatórios regulares. Em vez disso, eles se concentrarão em trabalhos de alto valor que exigem pensamento criativo, inteligência emocional e julgamento estratégico. A IA lidará com a coleta de informações e a análise inicial, enquanto os humanos se concentrarão em interpretação, tomada de decisões e construção de relacionamentos.
Esta transformação terá um impacto profundo no modelo de negócios de toda a indústria de serviços profissionais. A precificação a preço fixo substituirá a cobrança por hora como a norma, uma vez que os clientes estão mais preocupados com os resultados do que com o processo. Os dados de tempo da Laurel ajudarão as empresas a prever com precisão os custos reais de diferentes tipos de projetos, permitindo-lhes oferecer serviços a preço fixo com mais confiança.
Eu também vi o significado social dessa transformação. Quando o trabalho se torna mais eficiente, as pessoas terão mais tempo para o desenvolvimento pessoal, relacionamentos familiares e participação na comunidade. Isso não é apenas um aumento na eficiência do trabalho, mas sim uma melhoria na qualidade de vida. Como Alshak disse, o objetivo é permitir que as pessoas criem mais valor em menos tempo e, em seguida, usem o tempo economizado para coisas realmente importantes.
Claro, essa transformação também trará desafios. Alguns empregos tradicionais podem ser substituídos pela automação, o que exige que toda a indústria repense a formação de talentos e os caminhos de desenvolvimento profissional. Mas eu acredito que essa transformação acabará criando mais oportunidades de trabalho significativas e valiosas. O importante é se adaptar ativamente a essa mudança, em vez de esperar passivamente ser desafiado.
Do ponto de vista do investimento, a Laurel representa não apenas uma empresa de software de sucesso, mas também um pioneiro na transformação digital do trabalho do conhecimento. A infraestrutura de inteligência temporal que eles construíram se tornará uma necessidade para a operação das empresas na era da IA. Como disse Frederique Dame, da GV: "A Laurel está criando uma camada de inteligência empresarial para o trabalho do conhecimento, utilizando o registro de tempo como ponto de entrada do produto. Ao capturar e organizar o ciclo de vida completo de como os profissionais gastam seu tempo, a Laurel desbloqueia um novo tipo de dado, tornando o trabalho em si mensurável, otimizado e automatizado."
O valor desta infraestrutura continuará a crescer à medida que a tecnologia de IA se desenvolve ainda mais. À medida que cada vez mais empresas começam a implantar agentes de IA e ferramentas de automação, os dados de tempo da Laurel se tornarão o padrão de ouro para medir a eficácia desses investimentos. Esta não é apenas uma oportunidade de produto, mas uma oportunidade de plataforma.
Estou cheio de expectativas para o futuro da Laurel, não apenas porque eles abordam uma enorme demanda de mercado real, mas também porque propõem uma reflexão profunda sobre o tempo, o trabalho e o valor da vida. Neste mundo cada vez mais acelerado, as empresas que ajudam as pessoas a compreender e utilizar melhor o tempo gerarão um valor social que vai além do retorno financeiro.
No final, a história da Laurel nos ensina que os melhores projetos de empreendedorismo muitas vezes surgem das dores pessoais e do profundo senso de missão dos fundadores. Quando o avanço tecnológico se combina com a paixão pessoal, é possível criar empresas que realmente mudam o mundo. Na era em que a IA está a moldar tudo, empresas como a Laurel, que possuem profundidade técnica e uma preocupação humanística, podem ser exatamente o tipo de força inovadora que precisamos.
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Num setor de IA tão nichado no exterior, conseguiu-se arrecadar 1 bilhão de dólares.
Escrito por: Leo, Círculo Reflexivo
Você já pensou por que a indústria manufatureira consegue calcular com precisão o custo de produção de um carro, o setor de varejo pode rastrear com precisão o estoque de cada produto, mas os escritórios de advocacia, contabilidade e consultoria não têm ideia do seu recurso mais importante - o tempo humano? Essa questão me incomodou por muito tempo, até que soube que a Laurel acabou de completar uma rodada de financiamento de 100 milhões de dólares. Esta empresa está usando IA para resolver uma dor de um setor avaliado em trilhões de dólares: tornar o tempo dos trabalhadores do conhecimento visível, mensurável e otimizado.
Após uma pesquisa aprofundada, descobri que a Laurel não está apenas fazendo rastreamento de tempo de forma simples. Eles estão construindo a primeira plataforma de tempo AI do mundo, tentando resolver o que o fundador Ryan Alshak chamou de "desafio de inteligência de tempo" - a incapacidade das indústrias baseadas no conhecimento de conectar com precisão o tempo investido aos resultados de negócios. Na era da IA, quantificar e entender o capital humano passou de um "luxo" para uma necessidade empresarial "crucial". Esta rodada de financiamento foi liderada pela IVP, com a participação da GV (Google Ventures) e 01A, além de novos investidores, incluindo DST Global, Kevin Weil da OpenAI, Alexis Ohanian, e o CTO do GitHub, Vladimir Fedorov, entre outros.
A dor e o despertar da contabilidade em seis minutos
A raiz do problema pode ser rastreada ao modo de trabalho que tem sido utilizado na indústria de serviços profissionais há décadas. Advogados, contadores e consultores precisam registrar seu tempo de trabalho em blocos de seis minutos, para que os clientes possam pagar por hora. Ryan Alshak teve uma experiência profunda dessa dor quando era advogado: "É como se numa movimentada noite de sábado, eu fosse um chef tendo que cozinhar para 500 clientes, mas ao mesmo tempo me pedissem para registrar cada ingrediente que usei; esse fluxo de trabalho é tanto distraente quanto desumanizador."
Eu consigo entender essa frustração. Imagine que você acabou de concluir uma análise jurídica complexa, com a mente mais clara do que nunca, mas em seguida você precisa parar para se lembrar: quanto tempo eu passei pesquisando? Quanto tempo levei para escrever este memorando? Sobre o que conversei com o cliente? Este estado de trabalho interrompido não só afeta a eficiência, mas também faz os profissionais se sentirem como se fossem trabalhadores de fábrica sendo monitorados, em vez de especialistas oferecendo serviços intelectuais.
O momento de epifania de Alshak chegou de forma simples: "Por que eu deveria dizer ao computador o que eu fiz no trabalho, em vez de deixar o computador me lembrar do que eu deveria fazer?" Por trás dessa pergunta aparentemente simples, esconde-se uma percepção contra-intuitiva: advogados, contadores e consultores na verdade enfrentam o problema da subfaturamento, pois esquecem muitas das tarefas já concluídas. Se pudermos permitir que o comprador (empresa) obtenha mais lucro, enquanto economizamos tempo para o usuário (profissional), essa é a base perfeita para construir uma empresa.
Esta dor é muito mais comum do que eu imaginava. Segundo os dados da Laurel, os profissionais conseguem recuperar em média mais de 28 minutos de tempo faturável por dia, tempo que anteriormente se perdeu devido a lapsos na documentação. Com base numa taxa média de 375 dólares por hora, isso significa que cada profissional pode gerar diariamente mais 175 dólares de receita para a empresa. Para grandes escritórios com centenas de profissionais, esse número é bastante impressionante.
A IA redefine os quatro pontos-chave do rastreamento de tempo
A solução da Laurel parece muito intuitiva, mas na realidade, construir isso é um desafio técnico extremamente complexo. Eu entendi que, para realmente implementar a automação do cronograma de ponta a ponta, é necessário resolver quatro problemas técnicos-chave, cada um com uma barreira técnica bastante alta.
O primeiro desafio é o rastreamento da pegada digital. A Laurel deve ser capaz de se integrar a cada conjunto de ferramentas digitais que os usuários utilizam, incluindo Slack, Microsoft Outlook, Zoom e outras ferramentas de trabalho. Apenas quando a IA puder "ver" todas as atividades de trabalho dos profissionais em várias plataformas é que poderá reconstruir com precisão suas trajetórias de trabalho. É como instalar um sistema de monitoramento onipresente, mas totalmente imperceptível, no ambiente de trabalho digital do usuário, capaz de registrar cada clique, cada edição de documento, cada chamada.
O segundo nível é a integração profunda de aplicações de IA. A Laurel utiliza várias tecnologias de IA para processar essas pegadas digitais: algoritmos de agrupamento de dados classificam trabalhos relacionados, modelos de aprendizado de máquina atribuem trabalhos a clientes e projetos relevantes, a IA generativa cria descrições de trabalho, e, finalmente, o trabalho é codificado e classificado através do aprendizado de máquina. Não se trata apenas de aplicar uma interface do ChatGPT, mas sim de construir um sistema de IA especificamente voltado para a otimização de fluxos de trabalho em serviços profissionais.
A terceira etapa é o delicado equilíbrio da colaboração homem-máquina. O sistema gera um cronograma de rascunho para o usuário, que pode adicionar, remover ou editar conteúdos. Este design "com o homem no circuito" garante não apenas a precisão, mas também permite que a IA continue aprendendo e melhorando. Cada interação do usuário torna o sistema mais inteligente, criando um ciclo positivo.
O quarto passo é a integração perfeita com o sistema de faturamento existente. Assim que o usuário confirma a tabela de horários, o sistema automaticamente envia os dados para o sistema de faturamento do escritório, mantendo o trabalho de gestão de fundo sem mudanças. Desta forma, a experiência de trabalho dos profissionais passa de "preencher a tabela de horários" para "rever a tabela de horários", reduzindo significativamente a carga mental.
A astúcia de todo o processo reside no fato de que não força os usuários a mudar seus hábitos de trabalho, mas trabalha silenciosamente em segundo plano, necessitando apenas que o usuário faça a confirmação final. Esta filosofia de design reflete um profundo pensamento sobre produtos: a melhor tecnologia deve ser invisível, deve simplificar questões complexas, em vez de impor uma nova carga de aprendizado ao usuário.
De fracassados na tecnologia legal a pioneiros na era da IA
O sucesso da Laurel não foi fácil, na verdade, passou por uma completa reestruturação. A empresa foi inicialmente fundada em 2016 com o nome "Time by Ping", mas nos primeiros anos teve dificuldades. Alshak admite abertamente dois problemas principais: a excessiva concentração no mercado único da indústria jurídica e a tecnologia de processamento de linguagem natural da época que ainda não era suficientemente madura.
A virada ocorreu em 2022, quando Alshak obteve acesso antecipado ao OpenAI GPT-3 e tomou uma decisão ousada: pausar todo o trabalho e reestruturar completamente o produto. Este é um movimento extremamente raro no mundo do empreendedorismo, a maioria das pessoas diria para você "nunca reconstruir, sempre iterar". Mas Alshak optou por seguir um caminho que vai contra a sabedoria tradicional, e eu acredito que isso reflete o verdadeiro espírito empreendedor - disposto a assumir grandes riscos por uma visão maior.
Quando o ChatGPT foi lançado em novembro de 2022, a percepção do mercado sobre a IA mudou radicalmente. Alshak descreve essa transformação: "Eu passei de ser considerado louco a empresas que me contatam ativamente em busca de ajuda." Essa mudança dramática criou um crescimento explosivo para a empresa, passando de zero a um valor contratual de 26 milhões de dólares nos últimos 24 meses.
Mudar o nome para Laurel não é apenas uma reformulação da marca, mas também representa uma atualização abrangente da cultura da empresa e dos valores centrais. A escolha desse nome também é bastante significativa: Alshak deseja escolher um nome que transmita uma sensação de eternidade, não aquele típico nome de startup, mas um nome que poderia ser apropriado nos anos 1600, 2000 ou 4000. "Laurel" (loureiro) simbolizava conquistas em poesia e esportes na Grécia Antiga, e ele espera que as pessoas se sintam orgulhosas ao ver suas agendas, em vez de medo ou opressão.
Esta história de renascimento tocou-me profundamente. Ela demonstra que, em um ambiente tecnológico em rápida mudança, às vezes a escolha mais corajosa não é manter a rota estabelecida, mas sim reconhecer os erros e mudar completamente de direção. O exemplo de Laurel prova que a verdadeira inovação muitas vezes requer essa determinação e coragem de "começar do zero".
Por que agora é o momento perfeito para a explosão da gestão de tempo com IA
Tenho pensado por que a Laurel conseguiu ter tanto sucesso neste momento, e acredito que isso envolve a combinação perfeita de três fatores-chave: maturidade tecnológica, educação de mercado e urgência comercial.
As quebras no nível técnico são fundamentais. Nos últimos anos, a capacidade dos grandes modelos de linguagem alcançou um nível em que podem entender com precisão contextos de trabalho complexos. Isso não é apenas compreensão de linguagem, mas mais importante ainda, esses modelos conseguem decompor intenções de alto nível em passos executáveis concretos. Quando digo "preparar uma lista de verificação de due diligence para o projeto de fusão e aquisição do cliente ABC", a IA precisa entender quais áreas legais estão envolvidas, que tipos de documentos devem ser incluídos, quanto tempo levará para ser concluído, entre outros. Essa capacidade de compreensão de detalhes finos era completamente impossível de se alcançar há alguns anos.
A mudança na educação para o mercado é igualmente crítica. A popularidade generalizada do ChatGPT fez com que até mesmo as organizações de serviços profissionais mais conservadoras adotassem a tecnologia de IA. Achei interessante que, quando Alshak apresentou IA a escritórios de advocacia em 2018 e 2019, eles dissessem: "Não temos certeza se a computação em nuvem é o futuro, muito menos o que é IA". Mas agora, as mesmas empresas estão ligando proativamente para perguntar como implantar soluções de IA. Esta mudança na mentalidade do mercado criou uma janela de oportunidade sem precedentes para empresas como a Laurel.
A urgência comercial decorre das mudanças no ambiente econômico. Em um contexto de aperto econômico, as instituições de serviços profissionais enfrentam uma pressão de eficiência sem precedentes. Os clientes não estão mais dispostos a pagar por ineficiências, e o modelo de precificação de taxas fixas está se tornando cada vez mais comum, o que exige que os escritórios compreendam com precisão o custo real de cada serviço. Como disse Ajay Vashee, da IVP: "Quando você vende dinheiro em uma economia em contração, você corta muito ruído." Laurel não está vendendo funcionalidades, mas sim um crescimento real de lucros, que é convincente em qualquer ambiente econômico.
Há um outro fator que considero muito importante, mas que tem sido negligenciado: a necessidade de medir o retorno sobre o investimento em IA. As empresas planejam investir mais de 1 trilhão de dólares em IA nos próximos cinco anos, mas como medir a eficácia desses investimentos ainda é uma incógnita. A maioria das empresas depende de pesquisas ou taxas de uso como indicadores proxy, mas isso não é suficientemente preciso. A plataforma de dados temporais da Laurel pode fornecer medições quantitativas e verificáveis dos efeitos da IA, o que é extremamente valioso para aquelas empresas que precisam demonstrar o valor do investimento em IA aos acionistas.
Esta convergência de múltiplos fatores criou as condições perfeitas para o rápido crescimento da Laurel. Com base nos dados, a sua receita recorrente anualizada cresceu 300% nos últimos 12 meses, o uso aumentou 500% e atualmente colaboram com mais de 100 das principais empresas de direito, contabilidade e consultoria nos Estados Unidos, Reino Unido, União Europeia, Austrália e Canadá. Esses números refletem um despertar coletivo de uma indústria sob pressão de transformação fundamental.
O valor profundo por trás dos casos de sucesso dos clientes
Sempre acreditei que a melhor validação de produtos vem do feedback genuíno dos clientes, e o desempenho da Laurel nessa área é impressionante. De acordo com o investidor IVP, esta é a única empresa que eles avaliaram que obteve uma pontuação de satisfação do cliente de 10 em 10 de cada cliente. Mas o que mais me interessa são as histórias por trás desses números.
O feedback de Matt Newnes, parceiro e responsável pela transformação tributária da Ernst & Young, é especialmente convincente: "Eu experimentei pessoalmente como a Laurel transformou nossa abordagem de inteligência de tempo. O processo manual de registro e inserção de tempo foi amplamente tecnificado. A Laurel não apenas ajuda nossos funcionários a registrar suas horas de trabalho de forma mais abrangente, mas também nos ajuda a entender melhor como a equipe trabalha, permitindo-nos identificar as melhores práticas e garantir os melhores resultados para os clientes. Isso já se provou ser um dos nossos investimentos em IA mais impactantes."
Esta frase fez-me pensar numa questão mais profunda: o valor do rastreamento de tempo não está apenas na precisão da faturação, mas sim na perceção dos padrões de trabalho. Quando as empresas conseguem ver claramente a diferença entre trabalho eficiente e ineficiente, podem padronizar as melhores práticas e melhorar o desempenho de toda a equipa. Este valor do aprendizado organizacional pode ser mais importante do que o crescimento direto da receita.
A perspectiva de David Cunningham, Chief Innovation Officer da Reed Smith, é também muito inspiradora: "À medida que os escritórios de advocacia avaliam o impacto da IA e das taxas fixas, obter inteligência refinada com menos esforço é crucial para redefinir o valor dentro do escritório e para os seus clientes." A palavra-chave aqui é "inteligência refinada" — não estatísticas de tempo grosseiras, mas sim insights profundos que podem orientar decisões estratégicas.
As palavras de Tom Barry, sócio-gerente da firma de contabilidade GHJ, impressionaram-me: "Você sabe quanto insight comercial podemos obter desta plataforma? O que estamos vendo agora é um jogo a longo prazo: isso não é apenas uma ferramenta para ajudar a rastrear o tempo." Essa mudança de uma mentalidade de ferramenta para uma mentalidade de plataforma é, na minha opinião, a verdadeira vantagem competitiva da Laurel.
Do ponto de vista dos dados financeiros, os clientes que utilizam o Laurel relataram um aumento nos lucros de 4-11%, proveniente principalmente de 28 minutos adicionais de tempo faturável por profissional por dia, bem como um aumento na taxa de realização de 1-4%. Esses números já foram validados por auditorias independentes das quatro grandes empresas de contabilidade. Mais importante ainda, os profissionais economizaram 80% do tempo em entrada manual de horas, o que lhes permite concentrar-se em trabalhos de alto valor, como desenvolvimento de negócios, gestão de relacionamentos e pensamento estratégico.
Esses casos de sucesso mostraram-me uma visão mais ampla: a Laurel não está apenas a resolver o problema do rastreamento de tempo, mas está a redefinir a forma como os serviços profissionais trabalham. Quando o tempo se torna visível e otimizado, a eficiência e a capacidade de criação de valor em todo o setor são fundamentalmente aprimoradas.
A visão de três fases da rastreabilidade do tempo à inteligência do tempo
Durante a pesquisa sobre a Laurel, descobri que Alshak tem uma visão estratégica clara em três fases, e esse pensamento a longo prazo me impressionou. Não se trata apenas de um simples roteiro de produto, mas sim de uma reflexão profunda sobre o futuro do trabalho do conhecimento como um todo.
A primeira fase é provar que as máquinas podem registar o tempo de forma mais eficaz e precisa do que os humanos. A chave nesta fase é escolher o mercado-alvo correto - aqueles setores que precisam registar o tempo para lucrar, como o jurídico, contabilidade e consultoria. Esses setores têm fluxos de trabalho existentes, alta pressão de execução (não registar o tempo pode resultar na perda do emprego) e um retorno sobre o investimento muito evidente quando a automação é implementada. É por isso que a Laurel escolheu começar pelos serviços profissionais, em vez de se dirigir diretamente a todos os trabalhadores do conhecimento.
A segunda fase é ainda mais ambiciosa: utilizar dados de tempo gerados prioritariamente por máquinas, permitindo que esses setores deixem de cobrar por tempo e comecem a cobrar por resultados. Alshak cita Charlie Munger: "Diga-me os mecanismos de incentivo e eu poderei lhe dizer o comportamento." Ele acredita que é possível redesenhar os mecanismos de incentivo em setores que representam 20% do PIB dos EUA, fazendo com que eles deixem de produzir atividades e comecem a produzir resultados eficientes. Essa mudança de uma orientação para insumos para uma orientação para resultados pode transformar completamente o modelo de negócios de todo o setor de serviços profissionais.
A terceira fase é a mais ambiciosa: mesmo em um mundo baseado em resultados, as pessoas ainda precisam entender o tempo investido, para se perguntarem "Estou gastando tempo em coisas que têm alavancagem?" O objetivo desta fase é expandir o valor dos dados de tempo para todas as organizações empresariais, ajudando cada trabalhador do conhecimento a entender e otimizar a sua alocação de tempo.
As estatísticas centrais desta visão são reflexivas: o trabalhador do conhecimento médio trabalha 9 horas por dia, mas apenas 3 horas estão a criar valor de alavancagem. Isso significa que 6 horas estão a ser desperdiçadas - 3 horas em trabalhos que deveriam ser feitos por um agente de IA, e mais 3 horas em trabalhos que não deveriam ser feitos por humanos de todo. Com base no número de trabalhadores do conhecimento em todo o mundo, isso equivale a 6,4 bilhões de anos de tempo desperdiçado em tarefas que a humanidade já não precisa realizar. Este é o espaço de oportunidade da Laurel.
Eu acho que essa forma de pensar é muito inspiradora. Muitas startups se concentram em resolver problemas atuais, mas a Laurel, ao resolver problemas existentes, também está criando a infraestrutura para possibilidades futuras. Os dados de tempo não servem apenas para melhor faturamento, mas são a base para entender e otimizar o trabalho humano. Na era da IA, essa compreensão se torna ainda mais importante, pois precisamos saber quais trabalhos devem ser entregues às máquinas e quais trabalhos exigem o valor único dos humanos.
A revolução da cadeia de suprimentos dos serviços profissionais na era da IA
Durante o meu aprofundamento sobre a Laurel, descobri uma analogia muito interessante: eles estão, na verdade, a construir "visibilidade da cadeia de suprimentos" para o trabalho do conhecimento. Este conceito deu-me uma nova compreensão de toda a indústria.
Alshak levantou um ponto de reflexão: "Ninguém realmente mapeou o tempo investido com os resultados obtidos. Indústrias como a jurídica e a contabilidade são as que melhor entendem seus investimentos (tempo), mas ainda têm dificuldades em precificar o valor. Por outro lado, indústrias como consultoria e serviços financeiros entendem o valor, mas não têm ideia dos custos reais de criação." Essa lacuna de percepção já foi resolvida em outras indústrias, mas no campo do trabalho do conhecimento, que representa mais de 50% do PIB global, a cadeia de suprimentos nunca foi realmente revelada.
Esta analogia faz-me pensar na evolução da indústria manufatureira. O sistema de produção enxuta da Toyota revolucionou a manufatura, pois tornou visíveis a eficiência e o desperdício em cada etapa. Mas no trabalho do conhecimento, ainda estamos numa situação anterior à Revolução Industrial - uma grande quantidade de "estoque" (tarefas não concluídas), "tempos de espera" (reuniões e processos ineficazes) e "defeitos" (documentos que precisam de retrabalho) estão ocultos no trabalho diário, impossíveis de serem quantificados e otimizados.
A plataforma de inteligência temporal da Laurel está, na verdade, a criar o primeiro verdadeiro "sistema de gestão da cadeia de abastecimento" para trabalho de conhecimento. Ela não apenas rastreia o tempo, mas também analisa fluxos de trabalho, identifica gargalos, prevê a necessidade de recursos e oferece sugestões de otimização. Esta capacidade torna-se especialmente importante no contexto da implantação em larga escala de IA, uma vez que as empresas precisam saber o verdadeiro retorno sobre o investimento das ferramentas de IA, em vez de depender de pesquisas de satisfação vagas.
Acredito que essa mudança na mentalidade da cadeia de suprimentos terá um impacto profundo. Quando as instituições de serviços profissionais começarem a gerenciar o trabalho do conhecimento da mesma forma que os fabricantes gerenciam suas linhas de produção, elas poderão: prever com precisão os custos e o tempo dos projetos, identificar quais tipos de trabalho são mais adequados para automação, otimizar a configuração das equipes e a alocação de tarefas, monitorar a saúde do projeto em tempo real e fazer ajustes oportunos.
Isso também explica por que a Laurel consegue ajudar os clientes a alcançar um crescimento de lucro de 4-11%. Isso não se deve apenas a um registo de tempo mais preciso, mas, mais importante, ao aumento da eficiência sistemática alcançado através da otimização da cadeia de suprimentos. Quando você pode ver o "processo de produção" de todo o trabalho do conhecimento, as oportunidades de otimização tornam-se claramente visíveis.
Do ponto de vista do investimento, a oportunidade de mercado desta revolução da cadeia de suprimentos é enorme. Ajay Vashee, da IVP, observa: "Os serviços profissionais representam trilhões de dólares em atividade econômica global, mas essas empresas carecem de visibilidade básica sobre seu recurso central - o tempo - durante as operações. Ao resolver o desafio da inteligência temporal, a Laurel criou uma plataforma para uma transformação mais ampla da IA." Isso não é apenas uma ferramenta de software, mas sim a infraestrutura para a transformação digital de toda a indústria.
A filosofia do tempo do fundador e a missão impulsionadora
Compreender a história pessoal da Alshak deu-me uma compreensão mais profunda da missão da Laurel. Não se trata apenas de um projeto comercial, mas de uma empresa orientada por uma missão profundamente enraizada nas experiências pessoais.
Alshak frequentemente pensa sobre o tema da morte, o que pode parecer um pouco pesado, mas é essa profunda consciência da finitude do tempo que molda a filosofia central da Laurel. A interface de chat de IA da empresa é até chamada de "Mori", uma homenagem à frase latina "memento mori" (lembre-se de que você deve morrer). Essa reflexão sobre a morte não é negativa, mas serve como um lembrete para as pessoas valorizarem cada minuto.
O que mais me tocou foi a história sobre a mãe que Alshak compartilhou. A fundação da Laurel está intimamente ligada ao fim da vida de sua mãe - ela faleceu de câncer algumas semanas após a empresa obter financiamento na rodada inicial em 2018. Alshak disse: "Nos últimos momentos de vida, um minuto ao seu lado valeu mais do que um milhão de minutos fazendo qualquer outra coisa. Eu percebi que não estava construindo uma empresa de registro de tempo, mas uma empresa que ajuda as pessoas a entenderem 'Estou passando o tempo da maneira que quero?'."
Esse senso de missão pessoal se transformou nos valores centrais da empresa. Alshak deseja se tornar um "espelho" para o mundo, ensinando ao mundo esta lição: "Nos preocupamos tanto com nosso dinheiro, mas somos tão descuidados com nosso tempo. Este é um quadro fundamentalmente invertido." Ele espera viver como se tivesse 78 anos de vida, 4000 semanas de tempo, fazendo com que cada minuto conte.
Eu descobri que essa filosofia do tempo influenciou profundamente o design de produtos da Laurel. O trocadilho grego da empresa é muito interessante: Alshak mencionou que existem duas palavras em grego que representam o tempo - "chronos" (tempo cronológico) e "kairos" (tempo percebido). A Laurel não está apenas rastreando o chronos, mas ajudando as pessoas a otimizar o kairos - permitindo que as pessoas sintam a plenitude do tempo em trabalhos significativos, em vez de sentirem o tempo passando em tarefas ineficazes.
Esta abordagem orientada para a missão também se reflete na visão de longo prazo da empresa. Alshak espera que Laurel seja responsável por eliminar o conceito de "de segunda a sexta, das nove às cinco" do vocabulário em inglês. Ele acredita que o mundo futuro será aquele em que os humanos trabalharão de três a quatro horas por dia, mas criarão duas a três vezes mais valor do que agora. Isto não é uma fantasia utópica, mas uma expectativa razoável baseada no desenvolvimento da tecnologia de IA.
Eu acredito que esse senso de missão é a verdadeira vantagem competitiva da Laurel. Em uma indústria tecnológica cada vez mais homogênea, a verdadeira diferenciação muitas vezes vem das motivações e valores profundos dos fundadores. Quando a sua empresa não está apenas focada em ganhar dinheiro, mas em resolver um problema que você se preocupa profundamente, essa paixão se transmite a cada aspecto do produto, da equipe e da experiência do cliente.
Redefinindo o futuro do trabalho e da criação de valor
Durante a pesquisa sobre a Laurel, continuo a refletir sobre uma questão maior: o que esta revolução da inteligência temporal significa para toda a sociedade? Acredito que estamos à beira de uma transformação fundamental na forma como trabalhamos.
Do ponto de vista histórico, cada revolução tecnológica significativa redefine a natureza do trabalho. A revolução industrial levou as pessoas da agricultura para a manufatura, enquanto a revolução da informação criou o conceito de trabalho do conhecimento. Agora, a revolução da IA está redefinindo o que constitui um trabalho humano verdadeiramente valioso. As percepções de dados fornecidas pela Laurel ajudarão a entender essa transição: quais trabalhos devem ser automatizados e quais trabalhos requerem o valor único do ser humano.
O cenário de trabalho futuro que imagino pode ser assim: os profissionais não precisarão mais gastar tempo em tarefas repetitivas, como redigir contratos padrão, organizar relatórios financeiros ou preparar relatórios regulares. Em vez disso, eles se concentrarão em trabalhos de alto valor que exigem pensamento criativo, inteligência emocional e julgamento estratégico. A IA lidará com a coleta de informações e a análise inicial, enquanto os humanos se concentrarão em interpretação, tomada de decisões e construção de relacionamentos.
Esta transformação terá um impacto profundo no modelo de negócios de toda a indústria de serviços profissionais. A precificação a preço fixo substituirá a cobrança por hora como a norma, uma vez que os clientes estão mais preocupados com os resultados do que com o processo. Os dados de tempo da Laurel ajudarão as empresas a prever com precisão os custos reais de diferentes tipos de projetos, permitindo-lhes oferecer serviços a preço fixo com mais confiança.
Eu também vi o significado social dessa transformação. Quando o trabalho se torna mais eficiente, as pessoas terão mais tempo para o desenvolvimento pessoal, relacionamentos familiares e participação na comunidade. Isso não é apenas um aumento na eficiência do trabalho, mas sim uma melhoria na qualidade de vida. Como Alshak disse, o objetivo é permitir que as pessoas criem mais valor em menos tempo e, em seguida, usem o tempo economizado para coisas realmente importantes.
Claro, essa transformação também trará desafios. Alguns empregos tradicionais podem ser substituídos pela automação, o que exige que toda a indústria repense a formação de talentos e os caminhos de desenvolvimento profissional. Mas eu acredito que essa transformação acabará criando mais oportunidades de trabalho significativas e valiosas. O importante é se adaptar ativamente a essa mudança, em vez de esperar passivamente ser desafiado.
Do ponto de vista do investimento, a Laurel representa não apenas uma empresa de software de sucesso, mas também um pioneiro na transformação digital do trabalho do conhecimento. A infraestrutura de inteligência temporal que eles construíram se tornará uma necessidade para a operação das empresas na era da IA. Como disse Frederique Dame, da GV: "A Laurel está criando uma camada de inteligência empresarial para o trabalho do conhecimento, utilizando o registro de tempo como ponto de entrada do produto. Ao capturar e organizar o ciclo de vida completo de como os profissionais gastam seu tempo, a Laurel desbloqueia um novo tipo de dado, tornando o trabalho em si mensurável, otimizado e automatizado."
O valor desta infraestrutura continuará a crescer à medida que a tecnologia de IA se desenvolve ainda mais. À medida que cada vez mais empresas começam a implantar agentes de IA e ferramentas de automação, os dados de tempo da Laurel se tornarão o padrão de ouro para medir a eficácia desses investimentos. Esta não é apenas uma oportunidade de produto, mas uma oportunidade de plataforma.
Estou cheio de expectativas para o futuro da Laurel, não apenas porque eles abordam uma enorme demanda de mercado real, mas também porque propõem uma reflexão profunda sobre o tempo, o trabalho e o valor da vida. Neste mundo cada vez mais acelerado, as empresas que ajudam as pessoas a compreender e utilizar melhor o tempo gerarão um valor social que vai além do retorno financeiro.
No final, a história da Laurel nos ensina que os melhores projetos de empreendedorismo muitas vezes surgem das dores pessoais e do profundo senso de missão dos fundadores. Quando o avanço tecnológico se combina com a paixão pessoal, é possível criar empresas que realmente mudam o mundo. Na era em que a IA está a moldar tudo, empresas como a Laurel, que possuem profundidade técnica e uma preocupação humanística, podem ser exatamente o tipo de força inovadora que precisamos.