Ele construiu uma empresa bilionária de IA e agora quer vencer gigantes do atendimento

A competitividade é uma característica marcante de Jesse Zhang. Nascido em 1997 e criado em Boulder, no Colorado, começou a competir ainda na adolescência. Durante o ensino médio, venceu por duas vezes a Olimpíada de Matemática do Colorado e foi selecionado para o programa nacional, destinado aos estudantes com melhor desempenho nas competições de matemática dos Estados Unidos.

Participou também do Research Science Institute, programa promovido em parceria com o MIT que, em 2014, reuniu os 83 alunos que se destacaram no penúltimo ano do ensino médio para a condução de pesquisas originais em STEM (sigla em inglês para Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática).

No ano seguinte, tornou-se finalista do Intel Science Talent Search, com um projeto que analisou 28 anos de dados observacionais e utilizou correlações lineares para investigar se o calor transportado ao Ártico pela Corrente do Atlântico Norte poderia desencadear o enfraquecimento do vórtice polar. O estudo buscava identificar parâmetros capazes de tornar mais precisos os modelos de previsão do tempo.

Em Harvard, onde cursou Ciência da Computação, manteve o ritmo acelerado e concluiu em três anos uma graduação prevista para quatro. A ideia de construir algo próprio já ocupava sua mente. Fora das aulas, as conversas com os amigos giravam em torno de produtos que poderiam desenvolver e empresas que gostariam de criar. Ao mesmo tempo, Zhang buscava experiência prática em estágios no Google, na Citadel e no Hudson River Trading.

Em 2018, fundou sua primeira startup, a Lowkey, plataforma que permitia aos usuários gravar e compartilhar os melhores momentos de partidas de videogame. A empresa participou do programa de aceleração da Y Combinator e recebeu investimentos da Andreessen Horowitz, uma das mais influentes gestoras de venture capital do Vale do Silício, que fez os investimentos iniciais em companhias como Facebook, Twitter e Airbnb antes delas se tornaram gigantes. Em 2021, Zhang vendeu a empresa para a Niantic, desenvolvedora da Pokémon GO.

A aposta nos agentes de IA

A experiência com a Lowkey influenciou a forma como Zhang decidiu construir sua segunda empresa. Em entrevista à EO, ele reconheceu que, no primeiro negócio, nem sempre conseguia identificar quais problemas mereciam sua atenção e que parte do trabalho realizado acabava não levando a companhia na direção certa. Ao voltar a empreender, decidiu evitar longas discussões sobre a ideia ideal e conversar diretamente com potenciais clientes para descobrir quais problemas precisavam resolver e por quais soluções estariam dispostos a pagar.

Para cofundar a Decagon, Zhang convidou Ashwin Sreenivas, que conheceu durante um encontro promovido pela Andreessen Horowitz. Os dois tinham trajetórias semelhantes. Ambos haviam participado de olimpíadas de matemática na adolescência e vendido suas primeiras startups.

A dupla sabia que queria desenvolver agentes de inteligência artificial. O lançamento do GPT-4 havia aberto novas possibilidades para a tecnologia, mas os fundadores ainda não tinham definido em qual mercado atuariam. Para encontrar a resposta, enviaram centenas de mensagens pelo LinkedIn e entrevistaram potenciais clientes. As conversas os levaram ao atendimento ao cliente, uma operação de alto custo com experiências frustrantes para os consumidores.

Pouco mais de dois anos depois do lançamento, a Decagon atende mais de 100 empresas, entre elas Duolingo, Hertz, Notion, Deutsche Telekom, Avis Budget Group e Substack. Em junho de 2024, conseguiu duas rodadas de investimento da Accel e da Andreessen Horowitz, no valor total de US$ 35 milhões. Ao todo, a empresa levantou US$ 481 milhões em cinco rodadas. Só a série D, captada em janeiro de 2026, triplicou o valor da companhia, que passou a ser avaliada em US$ 4,5 bilhões.

David e Golias

Para que seus agentes avancem além das respostas prontas dos chatbots tradicionais, a Decagon desenvolveu os Agent Operating Procedures (AOPs). Escritas em linguagem natural, essas instruções determinam quais informações o agente deve consultar, como devem responder a diferentes situações, quais decisões está autorizado a tomar e como executar processos com várias etapas. Os agentes também se conectam aos sistemas internos das empresas para verificar a identidade de clientes, alterar assinaturas ou processar reembolsos. O modelo de negócios da Decagon funciona de acordo com o número de conversas atendidas, mas solicitações mais complexas e interações por voz têm um custo maior.

Aos 28 anos, a ambição de Zhang para a Decagon reflete a mesma disposição competitiva que marcou sua adolescência. Ele pretende disputar o mercado com concorrentes consolidadas como Salesforce e Zendesk. Em uma entrevista concedida à Forbes, Zhang aposta na velocidade de desenvolvimento da empresa e na eficiência de seu produto, capaz de resolver solicitações complexas com pouca intervenção humana, como as armas principais para combater os concorrentes.