Se você googlar meu nome, o algoritmo vai inevitavelmente te servir um personagem de novela britânica moderadamente dramático. Eu sou o outro.
Sou de Brisbane e estou tentando sobreviver aos invernos de Londres (e, ultimamente, aos verões). Faz uns doze anos que construo produtos. Alguns funcionaram brilhantemente. Vários se esborracharam no chão. Estou surpreendentemente de boa com os dois resultados.
Minha carreira inicial foi consumida por uma obsessão meio doentia por segurança cibernética. Acontece que passar seus anos de formação tentando invadir redes é um treinamento fenomenal para descobrir por que os seus próprios bancos de dados de produção estão misteriosamente pegando fogo às 3 da manhã.
Depois cumpri pena nas minas corporativas da SEEK e do Coles Group. Foi educativo do mesmo jeito que comer brócolis sem tempero é educativo, mas me mostrou o que realmente torna difíceis as grandes organizações de engenharia. A política, a gestão de mudança, a complexidade absurda de centenas de pessoas tentando construir coisas juntas. Isso ficou comigo. Depois das corporações, liderei autenticação na Linktree, construí infraestrutura de private equity na Pactio (onde a margem de erro era um zero absoluto aterrorizante) e fui atrás de bugs obscuríssimos de operadoras americanas enquanto construía um banco de dados de grafos na Blinq. A lista completa está aqui.
Também tenho o péssimo hábito de construir coisas. Fundei a OpenClub, uma plataforma de gestão de comunidades. Como engenheiro fundador da AutoGrab, ajudei a construir um motor preditivo de preços de veículos que processava mais de 20.000 pontos de dados por minuto. Acabamos superando a Kelley Blue Book na previsão de valor residual na Austrália e na Nova Zelândia, o que basicamente provou que alguns engenheiros com um pipeline de dados gigante conseguem estragar com folga o dia de um setor tradicional. Depois disso, construí um assistente de IA chamado Jamie. Esse projeto serviu principalmente para me ensinar exatamente onde a IA gera valor real e mensurável, e onde ela é só um truque de salão caríssimo.
Hoje sou cofundador e CTO da Flowstate, apoiada pelo Scout Fund da a16z, pela Haatch e outros. A tese cabe em três palavras: tokens são trabalho. Toda empresa agora emprega capital humano e capital de tokens, e todo sistema que ela tem foi construído para o primeiro. Por isso o gasto com IA aparece como a linha que mais cresce na DRE e a pior medida. A maioria dos times com quem me sento não sabe te dizer quem gastou o quê, em qual modelo, para qual projeto.
A Flowstate coloca os dois tipos de trabalho num único livro-razão. Cada chamada ao Claude, cada licença do Copilot, cada diária de freelancer, ligada a uma pessoa, um projeto e um orçamento. Depois a metade mais difícil: prever para onde isso está indo e descobrir se valeu o dinheiro. A última peça é o controle. Você define o orçamento de antemão, limita quanto um time ou um modelo pode queimar, e não descobre o estouro um trimestre atrasado.
É a coisa mais ambiciosa que já tentei fazer. Também é a primeira vez que tenho um lugar na primeira fila para ver a conta.
Quando não estou entregando código, ou pedindo desculpa ao meu time por algo que quebrei no staging, estou em alguma montanha, defendendo com unhas e dentes o café australiano como o único café objetivamente correto do planeta, ou tomando AIX 2021 Coteaux d’Aix en Provence rosé. O que ando fazendo de verdade neste mês está na página now.
A maior parte do que sei aprendi com o que outras pessoas escreveram. As que mais releio estão aqui.
Não vou responder perguntas sobre a escolha do vinho.