Aos 22 anos, Ishraq Khan já levantou mais de US$ 2 milhões para sua startup de inteligência artificial e comanda uma equipe com mais de 35 funcionários na região da Baía de São Francisco.

A Kodezi, empresa que fundou ainda no ensino médio, desenvolve uma plataforma focada na automatização da manutenção de códigos, um mercado que ganha relevância à medida que empresas ampliam seus investimentos em tecnologia.

A trajetória começou muito antes das primeiras rodadas de investimento. Khan se mudou de Bangladesh para os Estados Unidos em 2011 e, ainda adolescente, passou a aprender programação por meio de vídeos no YouTube.

No ensino médio, ao perceber que colegas gastavam tempo excessivo depurando códigos, identificou uma lacuna clara. Ele se perguntou por que não existia algo semelhante ao Grammarly para programadores, capaz de corrigir erros automaticamente. As informações foram retiradas de Business Insider.

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Da prototipagem à primeira rodada

O desenvolvimento do primeiro protótipo levou cerca de um ano. Khan estudou machine learning e buscou entender como o código poderia se autocorrigir. O projeto evoluiu até se tornar a base da Kodezi, empresa que hoje opera em tempo integral sob sua liderança.

Ainda no último ano do ensino médio, recebeu o primeiro contato de um investidor de venture capital. Naquele momento, não havia modelo claro de monetização, o que o levou a reformular a proposta e estruturar a empresa com ambição maior.

Para viabilizar a expansão, adotou uma estratégia direta. Enviava e-mails para CEOs, fundadores, pesquisadores de IA e investidores. Buscava aprendizado, estágios e, gradualmente, abriu conversas sobre o produto que estava construindo.

Em um evento chamado Orlando Synapse, pediu um estande gratuito por não ter US$ 500 para pagar. Conseguiu a vaga e divulgou sua participação no LinkedIn. Pouco depois, recebeu um aporte anjo de US$ 20 mil antes de completar 18 anos.

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Convencer o mercado antes do boom da IA

Captar recursos para uma plataforma de código baseada em IA antes da popularização de ferramentas generativas não foi simples. Segundo Khan, havia ceticismo tanto em relação à tecnologia quanto à sua capacidade de execução como adolescente.

O cenário começou a mudar quando a inteligência artificial generativa passou a ser amplamente adotada, tornando mais tangível o potencial do que estava sendo desenvolvido.

Ele afirma ter levantado US$ 800 mil antes dos 19 anos e ultrapassado US$ 2 milhões antes dos 22. Para isso, estruturou sua abordagem em torno de três perguntas centrais feitas por investidores. O que está sendo construído, por que isso importa e por que pode se tornar uma empresa bilionária. Além disso, precisava demonstrar que era a pessoa certa para liderar a execução.

Ao enfrentar rejeições, mudou a dinâmica das conversas. Passou a encarar reuniões como uma via de mão dupla, avaliando se os investidores estavam alinhados ao propósito e à visão do negócio. Essa postura, comum em executivos experientes, tornou-se um diferencial competitivo ainda no início da carreira.

A decisão que impacta a alocação de capital humano

Outro ponto decisivo foi optar por não cursar faculdade. Khan se candidatou a 60 universidades, foi aceito em mais de uma dezena, incluindo instituições da Ivy League, mas decidiu não ingressar. Avaliou o custo de oportunidade. Se adiasse a construção da empresa para depois da graduação, entraria em um mercado possivelmente mais saturado.

A escolha impactou inclusive a percepção de investidores, já que sua indecisão inicial sobre a faculdade gerava incerteza. Ao assumir publicamente a decisão de focar integralmente na empresa, fortaleceu sua narrativa estratégica.

Do ponto de vista de finanças corporativas, a decisão reflete gestão de recursos intangíveis. O tempo foi tratado como ativo escasso. Em vez de alocar capital humano em formação tradicional naquele momento, direcionou energia para escalar um negócio em fase inicial, quando a vantagem competitiva era mais sensível ao timing.

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