Parker Conrad quer que você acredite que uma grande parte da análise de dados pertence aos sistemas de gerenciamento de capital humano – uma afirmação que posiciona convenientemente a Rippling, que começou como uma empresa de software de RH, para competir diretamente com ferramentas dedicadas de business intelligence.
A ideia é que a pilha de dados moderna – a galáxia de ferramentas que as empresas atualmente montam como júri de vários fornecedores – pode ser reunida em uma só. Apenas mover dados de seus vários sistemas de negócios para um warehouse já é uma indústria enorme; é isso que empresas como Fivetran e Airbyte fazem. Então você precisa de um lugar para armazená-lo e consultá-lo, como o Snowflake, depois algo para transformá-lo e limpá-lo, como o dbt Labs, e uma camada de visualização como o Tableau na parte superior.
O argumento de Conrad é que o Rippling reúne tudo isso em um sistema e o envolve em algo que falta aos outros: uma compreensão integrada da sua organização, sua estrutura de relatórios em constante evolução e tudo o que é impactado quando qualquer métrica sobe ou desce. É isso que o Rippling Data Cloud, lançado hoje, foi projetado para oferecer.
Para vê-lo em ação, Conrad compartilha a tela de seu escritório em São Francisco e depois oferece uma janela sobre o que a Rippling descobriu quando entregou o produto à sua própria força de trabalho.
“Havia funcionários fazendo coisas como: ‘Claude é muito prestativo para mim: ele analisa minha agenda e meu e-mail e elabora um plano para mim’”, diz ele. “Essa pessoa estava gastando uma taxa de US$ 30.000 por ano para isso.”
Ninguém estava fazendo nada de errado, ele acrescenta rapidamente, mas o ROI simplesmente não estava lá. É o tipo de descoberta que a maioria das empresas atualmente não tem como trazer à tona.
Ele então me mostra um painel ao vivo que construiu simplesmente pedindo à Rippling AI para analisar o ciclo de revisão de remuneração mais recente de sua empresa – distribuições de classificações de desempenho, taxas de promoção por departamento, proporções salariais, tudo isso aprofundado no nível individual. Em seguida, ele puxa outro, este fazendo referência cruzada ao volume de tickets de suporte do Salesforce com dados de agendamento de funcionários – o suficiente para mostrar, rapidamente, quais equipes estão se afogando e quais não estão. A equipe de inscrições, observa ele, carece de pessoal. A equipe de viagens tem mais que o dobro dos tickets não resolvidos da equipe da plataforma.
Mas o exemplo com o qual Conrad parece mais entusiasmado está mais próximo de uma preocupação que muitos executivos compartilham agora: gastos com tokens de IA. Ele mostra um painel que combina dados dos logs de uso da Anthropic, dados de pull request do GitHub e as próprias classificações de desempenho do Rippling para verificar quais engenheiros estão realmente obtendo valor de suas ferramentas de IA e quais estão queimando dinheiro sem muito para mostrar.
“Os profissionais de alto desempenho são os que gastam mais, o que seria de se esperar”, diz Conrad. Mas o painel também sinaliza engenheiros com altos gastos e altas taxas de rejeição de colegas em revisões de código – são pessoas cujos colegas frequentemente lhes pedem para refazer algo. “Se seus colegas estão dizendo para você voltar e fazer isso o tempo todo, talvez você esteja apenas gerando muito lixo”, diz ele.
A análise já levou a Rippling a cortar os limites de gastos para determinados funcionários. O produto também pode ser configurado para alertar os gerentes — ou desligar automaticamente o acesso — quando os funcionários ultrapassarem um limite de gastos.
Sobre a questão do impacto nas próprias margens da Rippling quando os clientes excedem suas cotas de tokens, Conrad não é específico – “é um pouco cedo”, diz ele – mas rejeita a ideia de que a Rippling está subsidiando o uso dos clientes. “Não estamos perdendo dinheiro”, diz ele, acrescentando que o objetivo é mantê-lo “o mais acessível possível para os clientes”. O SKU básico, fornecido com Rippling AI, custa cerca de US$ 20 por mês, com cobranças baseadas no uso para consumidores mais pesados. Cerca de 560 empresas o utilizam atualmente, com novas receitas provenientes do produto girando em torno de US$ 5 milhões a US$ 7 milhões por mês.
Quanto aos modelos de IA que estão realmente impulsionando o crescente conjunto de IA da Rippling, Conrad diz que a empresa tem um novo favorito no momento. “Na verdade, mudamos muitas coisas do Anthropic para o OpenAI recentemente”, ele oferece, considerando o modelo 5.5 do OpenAI como “melhor e mais econômico” para o que o Rippling está fazendo. Ele também tem o cuidado de observar que o equilíbrio continua mudando e que a empresa usa modelos diferentes para tarefas diferentes.
Rippling Data Cloud é o lançamento mais proeminente desta semana, mas não é o único. No início desta semana, a empresa também anunciou o Business Banking, que oferece uma conta corrente de alto rendimento e processamento de folha de pagamento no mesmo dia, um recurso que Conrad descreve como eliminando a sobrecarga mental de gerenciar dois cronogramas ao mesmo tempo. A maioria dos sistemas de folha de pagamento exige processamento com dois a quatro dias de antecedência; O produto bancário da Rippling permite que as empresas executem a folha de pagamento no dia em que os funcionários são pagos, com alterações aceitas até às 13h do dia de pagamento.
É uma cotovelada no território ocupado por fintechs como a Ramp, que acaba de levantar US$ 750 milhões com uma avaliação de US$ 44 bilhões – quase três vezes a avaliação de US$ 16,8 bilhões que os investidores da Rippling atribuíram à empresa no ano passado – e que tem se posicionado como o sistema operacional financeiro para empresas que navegam nos custos de IA. Conrad acolhe com satisfação a comparação, observando que o negócio bancário da Rippling é muito menor do que o da Ramp atualmente, mas está “crescendo muito rapidamente e indo extremamente bem” e que “há algumas vantagens em centralizar tudo isso”.
Conrad diz que, no geral, a Rippling ainda está a cerca de dois anos de um fluxo de caixa positivo, gastando 45% a 50% de sua receita em P&D, em comparação com cerca de 8% a 9% que empresas de RH do mercado público, como Paylocity e Paycom, gastam. O custo de construir tudo internamente é o ponto principal, em outras palavras, e a recompensa é um sistema que pode facilmente responder a perguntas sem precisar recorrer a quatro pilhas de fornecedores diferentes para fazê-lo.
Quanto a um IPO, Conrad deixa bem claro que não tem pressa, mesmo com a janela aberta no momento. “Os mercados públicos tornaram-se esta comunidade de reformados para empresas de crescimento lento”, diz ele, acrescentando que “não é religioso de uma forma ou de outra”, embora pareça muito o contrário. Por enquanto, ele diz categoricamente: “Não vamos abrir o capital. Nem mesmo com um ‘pisca, piscadela'”, acrescenta.
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