Se pesquisares o meu nome no Google, o algoritmo vai inevitavelmente servir-te uma personagem de novela britânica moderadamente dramática. Eu sou o outro.
Sou natural de Brisbane e estou a tentar sobreviver aos invernos de Londres (e, ultimamente, aos verões). Há cerca de doze anos que construo produtos. Alguns correram brilhantemente. Vários espatifaram-se no chão. Fico surpreendentemente bem com os dois resultados.
Os meus primeiros anos de carreira foram consumidos por uma obsessão ligeiramente doentia pela cibersegurança. Acontece que passar os anos de formação a tentar invadir redes é um treino fenomenal para perceberes porque é que as tuas próprias bases de dados de produção estão misteriosamente a arder às 3 da manhã.
Mais tarde cumpri pena nas minas das grandes empresas, na SEEK e no Coles Group. Foi educativo da mesma maneira que comer brócolos sem tempero é educativo, mas mostrou-me o que torna realmente difíceis as grandes organizações de engenharia. A política, a gestão da mudança, a complexidade brutal de centenas de pessoas a tentar construir coisas em conjunto. Isso ficou-me. Depois das grandes empresas, liderei a autenticação na Linktree, construí infraestrutura de private equity na Pactio (onde a margem de erro era um zero absoluto aterrador) e fui atrás de bugs obscuríssimos de operadoras norte-americanas enquanto construía uma base 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 ingeria mais de 20 000 pontos de dados por minuto. Acabámos por superar a Kelley Blue Book na previsão do valor residual na Austrália e na Nova Zelândia, o que sobretudo provou que meia dúzia de engenheiros com um pipeline de dados enorme conseguem estragar à vontade o dia a uma indústria tradicional. Depois disso, construí um assistente de IA chamado Jamie. Esse projeto serviu sobretudo para me ensinar exatamente onde a IA cria valor real e mensurável, e onde é apenas um truque de salão caríssimo.
Neste momento sou cofundador e CTO da Flowstate, apoiada pelo Scout Fund da a16z, pela Haatch e por outros. A tese cabe em três palavras: tokens são trabalho. Hoje toda a empresa tem capital humano e capital em tokens, e todos os sistemas que possui foram construídos para o primeiro. Por isso a despesa com IA aparece como a linha que mais cresce na demonstração de resultados e a pior medida. A maioria das equipas com quem me sento não sabe dizer-te quem gastou o quê, em que modelo, para que projeto.
A Flowstate põe os dois tipos de trabalho num único livro-razão. Cada chamada ao Claude, cada licença do Copilot, cada valor diário de um freelancer, ligado a uma pessoa, a um projeto e a um orçamento. Depois a metade mais difícil: prever para onde isto vai e perceber se valeu o dinheiro. A última peça é o controlo. Defines o orçamento à partida, limitas quanto uma equipa ou um modelo pode queimar, e não descobres o excesso um trimestre tarde demais.
É a coisa mais ambiciosa que já tentei fazer. É também a primeira vez que tenho lugar na primeira fila para ver a fatura.
Quando não estou a lançar produto, ou a pedir desculpa à minha equipa por algo que parti em staging, estou numa montanha algures, a defender com unhas e dentes o café australiano como o único café objetivamente correto à face da Terra, ou a beber AIX 2021 Coteaux d’Aix en Provence rosé. O que ando realmente a fazer este mês está na página now.
Quase tudo o que sei aprendi com a escrita de outras pessoas. As que mais releio estão aqui.
Não vou responder a perguntas sobre a escolha do vinho.