Sequoia ha appena dichiarato la fine di un'intera era di go-to-market e la maggior parte delle aziende SaaS non si renderà conto di cosa le colpirà per 18 mesi. La crescita guidata dal prodotto si basava su un'assunzione: gli esseri umani avrebbero provato il software. L'intero playbook dal 2010 è stato ottimizzato per la scoperta umana. Pagine di atterraggio bellissime. Prove gratuite senza attriti. Loop di inviti virali. Slack, Dropbox, Zoom, Calendly. Oltre 200 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato creati vincendo i primi 5 minuti dell'utente. Niente di tutto ciò conta se un agente sta scegliendo il software. Claude non si interessa della tua immagine da eroe. Non può essere impressionato dai tuoi premi Dribbble. Sta leggendo la documentazione, analizzando le recensioni degli utenti, controllando l'affidabilità dell'API e abbinando le funzionalità al caso d'uso. Tutta quella lucidatura superficiale che ha convinto gli esseri umani pigri a cliccare su "iscriviti" diventa irrilevante. Il nuovo funnel PLG non è pagina di atterraggio → prova gratuita → attivazione → conversione. È query dell'agente → scansione della documentazione → corrispondenza delle funzionalità → raccomandazione. Il che significa che il nuovo fossato appare completamente diverso. Non hai bisogno del miglior onboarding. Hai bisogno della migliore documentazione. Non hai bisogno di loop virali. Hai bisogno di dati strutturati che gli agenti possano analizzare. Non hai bisogno di un'interfaccia utente bella per la prima sessione. Hai bisogno di un'API che un agente possa effettivamente chiamare. Le aziende che hanno vinto con PLG hanno assunto designer e growth hacker. Le aziende che vinceranno con la crescita guidata dagli agenti assumeranno scrittori tecnici e ingegneri delle relazioni con gli sviluppatori. Ecco la parte che nessuno sta ancora considerando: gli agenti non hanno lealtà. Non hanno costi di switching. Consiglieranno Supabase oggi e qualcosa di meglio domani se la documentazione è più chiara o i prezzi sono più trasparenti. La capacità di rimanere che ha reso PLG così potente, gli effetti di rete e il comportamento appreso, non si trasferisce. Sequoia ti sta dicendo che l'intero strato di distribuzione sta venendo riscritto. La domanda è se il tuo prodotto è ottimizzato per l'attenzione umana o per l'analisi delle macchine. La maggior parte è costruita per il pubblico sbagliato.