Manifesto GTM Engineer
A nova engenharia do crescimento.
Manifesto GTM Engineer
A nova engenharia do crescimento.
Manifesto GTM Engineer
A nova engenharia do crescimento.
Por que agora?
Crescer deixou de ser sobre contratar mais. Nos últimos 36 meses, o custo de crescimento em B2B dobrou enquanto a produtividade média por vendedor caiu. O modelo de “resolver com headcount” está esgotado. O que era resolvido com mais SDRs, mais AEs e mais budget hoje exige sistemas projetados cientificamente — dados, automação e IA aplicados com critério.
Por que agora?
Crescer deixou de ser sobre contratar mais. Nos últimos 36 meses, o custo de crescimento em B2B dobrou enquanto a produtividade média por vendedor caiu. O modelo de “resolver com headcount” está esgotado. O que era resolvido com mais SDRs, mais AEs e mais budget hoje exige sistemas projetados cientificamente — dados, automação e IA aplicados com critério.
Por que agora?
Crescer deixou de ser sobre contratar mais. Nos últimos 36 meses, o custo de crescimento em B2B dobrou enquanto a produtividade média por vendedor caiu. O modelo de “resolver com headcount” está esgotado. O que era resolvido com mais SDRs, mais AEs e mais budget hoje exige sistemas projetados cientificamente — dados, automação e IA aplicados com critério.
A tese
Crescimento previsível não virá de quem adiciona força bruta, mas de quem projeta a arquitetura de receita.
Um único operador técnico bem preparado é capaz de implantar mecanismos que entregam o equivalente a times inteiros, com CAC menor, rampagem instantânea e consistência 24/7. Benchmarks de empresas AI-Native já mostram estruturas de GTM até 40% menores sem perda de performance. Isso é engenharia aplicada à receita.
A tese
Crescimento previsível não virá de quem adiciona força bruta, mas de quem projeta a arquitetura de receita.
Um único operador técnico bem preparado é capaz de implantar mecanismos que entregam o equivalente a times inteiros, com CAC menor, rampagem instantânea e consistência 24/7. Benchmarks de empresas AI-Native já mostram estruturas de GTM até 40% menores sem perda de performance. Isso é engenharia aplicada à receita.
A tese
Crescimento previsível não virá de quem adiciona força bruta, mas de quem projeta a arquitetura de receita.
Um único operador técnico bem preparado é capaz de implantar mecanismos que entregam o equivalente a times inteiros, com CAC menor, rampagem instantânea e consistência 24/7. Benchmarks de empresas AI-Native já mostram estruturas de GTM até 40% menores sem perda de performance. Isso é engenharia aplicada à receita.
O papel: GTM Engineer
O GTM Engineer opera na interseção entre três disciplinas:
Business Development
desenhar mecanismos de crescimento, programas de expansão e criação de demanda.
Revenue Operations
estruturar dados, forecast, governança e produtividade ponta a ponta.
Product Engineering
construir o stack, agentes de IA e fluxos de automação que transformam sinais de intenção em receita previsível.
É um papel técnico, sistêmico e orientado a impacto. Não é playbook de vendas; é arquitetura operacional.
O papel: GTM Engineer
O GTM Engineer opera na interseção entre três disciplinas:
Business Development
desenhar mecanismos de crescimento, programas de expansão e criação de demanda.
Revenue Operations
estruturar dados, forecast, governança e produtividade ponta a ponta.
Product Engineering
construir o stack, agentes de IA e fluxos de automação que transformam sinais de intenção em receita previsível.
É um papel técnico, sistêmico e orientado a impacto. Não é playbook de vendas; é arquitetura operacional.
O papel: GTM Engineer
O GTM Engineer opera na interseção entre três disciplinas:
Business Development
desenhar mecanismos de crescimento, programas de expansão e criação de demanda.
Revenue Operations
estruturar dados, forecast, governança e produtividade ponta a ponta.
Product Engineering
construir o stack, agentes de IA e fluxos de automação que transformam sinais de intenção em receita previsível.
É um papel técnico, sistêmico e orientado a impacto. Não é playbook de vendas; é arquitetura operacional.
O que muda na prática
Saímos da linearidade. Contratar 10 pessoas não gera 10× crescimento. Sistemas alteram a curva. Playbooks isolados morrem. Sem modelo operacional único, o aprendizado não compõe. IA sem arquitetura não escala. Copilotos pontuais viram ilhas se dados/processos não convergem.
Custo marginal diferente. Um GTM Engineer bem alocado substitui camadas de execução manual com qualidade e previsibilidade.
O que muda na prática
Saímos da linearidade. Contratar 10 pessoas não gera 10× crescimento. Sistemas alteram a curva. Playbooks isolados morrem. Sem modelo operacional único, o aprendizado não compõe. IA sem arquitetura não escala. Copilotos pontuais viram ilhas se dados/processos não convergem.
Custo marginal diferente. Um GTM Engineer bem alocado substitui camadas de execução manual com qualidade e previsibilidade.
O que muda na prática
Saímos da linearidade. Contratar 10 pessoas não gera 10× crescimento. Sistemas alteram a curva. Playbooks isolados morrem. Sem modelo operacional único, o aprendizado não compõe. IA sem arquitetura não escala. Copilotos pontuais viram ilhas se dados/processos não convergem.
Custo marginal diferente. Um GTM Engineer bem alocado substitui camadas de execução manual com qualidade e previsibilidade.
Princípios de projeto
Dados e processos primeiro
Não tem automação e IA antes de processos e dados estruturados e repetíveis.
Fricção mínima
Menos cliques, menos handoffs, menos planilhas soltas.
Automação com propósito
Toda automação liga um sinal a uma ação de receita.
Arquitetura única
Marketing, Vendas e CS rodando o mesmo modelo, com telemetria compartilhada.
IA como amplificador
Copilotos aumentam humanos; não mascaram processos ruins.
Entrega em ciclos curtos
Sprints de valor, não megaprojetos.
Princípios de projeto
Dados e processos primeiro
Não tem automação e IA antes de processos e dados estruturados e repetíveis.
Fricção mínima
Menos cliques, menos handoffs, menos planilhas soltas.
Automação com propósito
Toda automação liga um sinal a uma ação de receita.
Arquitetura única
Marketing, Vendas e CS rodando o mesmo modelo, com telemetria compartilhada.
IA como amplificador
Copilotos aumentam humanos; não mascaram processos ruins.
Entrega em ciclos curtos
Sprints de valor, não megaprojetos.
Princípios de projeto
Dados e processos primeiro
Não tem automação e IA antes de processos e dados estruturados e repetíveis.
Fricção mínima
Menos cliques, menos handoffs, menos planilhas soltas.
Automação com propósito
Toda automação liga um sinal a uma ação de receita.
Arquitetura única
Marketing, Vendas e CS rodando o mesmo modelo, com telemetria compartilhada.
IA como amplificador
Copilotos aumentam humanos; não mascaram processos ruins.
Entrega em ciclos curtos
Sprints de valor, não megaprojetos.
Pilares de atuação
Signals → Revenue
Capturar, enriquecer, pontuar e orquestrar sinais de intenção em tempo quase real.
Factory de Receita
Desenhar etapa a etapa (Bowtie, Impact Framework, Revenue Factory) como pipeline de engenharia.
Stack e Integrações
Escolher e integrar ferramentas com foco em dados limpos e eventos confiáveis.
Agentes de IA
Copilotos para Marketing, Vendas e CS — prospecção, priorização, cadências, QA de deals, pós-venda.
Governança e Forecast
Métricas consistentes, SLAs claros, saúde do funil e previsibilidade.
Pilares de atuação
Signals → Revenue
Capturar, enriquecer, pontuar e orquestrar sinais de intenção em tempo quase real.
Factory de Receita
Desenhar etapa a etapa (Bowtie, Impact Framework, Revenue Factory) como pipeline de engenharia.
Stack e Integrações
Escolher e integrar ferramentas com foco em dados limpos e eventos confiáveis.
Agentes de IA
Copilotos para Marketing, Vendas e CS — prospecção, priorização, cadências, QA de deals, pós-venda.
Governança e Forecast
Métricas consistentes, SLAs claros, saúde do funil e previsibilidade.
Pilares de atuação
Signals → Revenue
Capturar, enriquecer, pontuar e orquestrar sinais de intenção em tempo quase real.
Factory de Receita
Desenhar etapa a etapa (Bowtie, Impact Framework, Revenue Factory) como pipeline de engenharia.
Stack e Integrações
Escolher e integrar ferramentas com foco em dados limpos e eventos confiáveis.
Agentes de IA
Copilotos para Marketing, Vendas e CS — prospecção, priorização, cadências, QA de deals, pós-venda.
Governança e Forecast
Métricas consistentes, SLAs claros, saúde do funil e previsibilidade.
O que entregam
Copilotos que aumentam Marketing, Vendas e CS. Cadências, enriquecimento e scoring automatizados com baixo atrito. Reconstrução de processos com base em dados reais. Stack unificado e canais integrados num único modelo operacional. Telemetria e forecast confiáveis para decisões sem ruído.
O que não é
Não é “mais um framework de vendas”. Não é “hack tático” de curto prazo. Não é terceirizar pensamento para IA. É engenharia de Go-to-Market: projeto, execução e manutenção de sistemas de crescimento.
Referência intelectual
A cadeira de GTM Engineering ganha corpo graças a pensadores e operadores que vêm consolidando práticas e linguagem para o tema. A Clay é uma referência essencial na sistematização dessa função, contribuindo para o desenho de stack, data plumbing e orquestração que aproximam sinais do resultado de receita.
O que entregam
Copilotos que aumentam Marketing, Vendas e CS. Cadências, enriquecimento e scoring automatizados com baixo atrito. Reconstrução de processos com base em dados reais. Stack unificado e canais integrados num único modelo operacional. Telemetria e forecast confiáveis para decisões sem ruído.
O que não é
Não é “mais um framework de vendas”. Não é “hack tático” de curto prazo. Não é terceirizar pensamento para IA. É engenharia de Go-to-Market: projeto, execução e manutenção de sistemas de crescimento.
Referência intelectual
A cadeira de GTM Engineering ganha corpo graças a pensadores e operadores que vêm consolidando práticas e linguagem para o tema. A Clay é uma referência essencial na sistematização dessa função, contribuindo para o desenho de stack, data plumbing e orquestração que aproximam sinais do resultado de receita.
O que entregam
Copilotos que aumentam Marketing, Vendas e CS. Cadências, enriquecimento e scoring automatizados com baixo atrito. Reconstrução de processos com base em dados reais. Stack unificado e canais integrados num único modelo operacional. Telemetria e forecast confiáveis para decisões sem ruído.
O que não é
Não é “mais um framework de vendas”. Não é “hack tático” de curto prazo. Não é terceirizar pensamento para IA. É engenharia de Go-to-Market: projeto, execução e manutenção de sistemas de crescimento.
Referência intelectual
A cadeira de GTM Engineering ganha corpo graças a pensadores e operadores que vêm consolidando práticas e linguagem para o tema. A Clay é uma referência essencial na sistematização dessa função, contribuindo para o desenho de stack, data plumbing e orquestração que aproximam sinais do resultado de receita.