A Auto-Destruição da Bíblia do Empreendedorismo: Quanto Mais Se Sabe, Mais Rápido Se Morre

Autor: Colossus

Compilação: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Introdução: Este artigo usa dados do governo dos EUA para desmascarar uma verdade desconfortável: nos últimos 30 anos, todas as obras de sucesso sobre metodologias de empreendedorismo — Lean Startup, Customer Development, Business Model Canvas — não demonstraram, estatisticamente, melhorar a taxa de sobrevivência de startups.

O problema talvez não seja a metodologia em si estar errada, mas que, quando todos usam a mesma abordagem, ela perde sua vantagem competitiva.

Este argumento é válido também para empreendedores de criptomoedas e Web3, especialmente para quem está estudando diversos “Guias de Empreendedorismo Web3” e deve ler com atenção.

O texto completo:

Qualquer método de construir uma startup, uma vez amplamente divulgado, leva os fundadores a chegarem às mesmas respostas. Se todos seguem as mesmas técnicas de sucesso, acabarão criando empresas semelhantes, sem diferenciação, e a maioria delas fracassará. A verdade é que, sempre que alguém insiste em ensinar uma fórmula para construir uma startup de sucesso, você deve fazer o oposto. Essa contradição, uma vez compreendida, é óbvia, mas também aponta para o caminho a seguir.

Antes do surgimento de uma nova onda de “evangelistas do empreendedorismo” há vinte e cinco anos, as recomendações que as substituíram — uma mistura ingênua de estratégias de empresas Fortune 500 e pequenas empresas, planos quinquenais e gestão diária — eram, honestamente, piores do que inúteis. Essas recomendações eram uma combinação ingênua de estratégias de grandes corporações e táticas de pequenas empresas, com planos de cinco anos e gestão do dia a dia. Mas, para startups com potencial de alto crescimento, planejamento de longo prazo é inútil — o futuro é imprevisível — e focar na operação diária expõe os fundadores a concorrentes mais rápidos. Essas recomendações eram feitas para um mundo de melhorias graduais, não para incertezas profundas.

A nova geração de evangelistas propõe algo diferente: uma abordagem intuitiva, aparentemente bem fundamentada, que oferece aos fundadores uma sequência de passos para construir negócios em meio à incerteza real. Steve Blank, em “The Four Steps to the Epiphany” (2005), introduziu o método de Customer Development, ensinando que ideias de negócios são hipóteses falsificáveis: sair, entrevistar clientes potenciais, validar ou refutar hipóteses antes de escrever uma linha de código. Eric Ries, em “The Lean Startup” (2011), baseou-se nisso para criar o ciclo Build-Measure-Learn: lançar um Produto Mínimo Viável, medir o comportamento real dos usuários, iterar rapidamente — ao invés de gastar tempo aprimorando um produto que ninguém quer. Osterwalder criou o Business Model Canvas (2008), uma ferramenta para mapear os nove componentes essenciais de um modelo de negócio, permitindo ajustes rápidos quando algo não funciona. Design Thinking, promovido pela IDEO e Stanford, enfatiza empatia com o usuário final e prototipagem rápida para detectar problemas cedo. Sarvas Sarvasvasi propõe uma abordagem baseada na lógica de efeito, partindo das habilidades e conexões do fundador, ao invés de engenharia reversa de um plano de metas grandiosas.

Esses evangelistas tentam, conscientemente, estabelecer uma ciência do sucesso empreendedor. Em 2012, Steve Blank afirmou que a National Science Foundation dos EUA estava chamando seu framework de Customer Development de “método científico do empreendedorismo”, alegando que “agora sabemos como reduzir as falhas de startups”. O site do Lean Startup afirma que “Lean Startup fornece uma abordagem científica para criar e gerenciar startups”, e na contracapa de seu livro, Tim Brown, CEO da IDEO, diz que Ries “propôs um processo científico que pode ser aprendido e replicado”. Osterwalder, em sua tese de doutorado, afirma que o Business Model Canvas tem raízes na ciência do design (antecessor do Design Thinking).

Na academia, há também estudos sobre startups, mas sua ciência é mais parecida com antropologia: descrevem a cultura dos fundadores e as práticas das startups para entenderem seus fenômenos. A nova geração de evangelistas tem uma visão mais prática — como o naturalista Robert Boyle, que, no início da ciência moderna, afirmou: “Não ouso me chamar verdadeiro naturalista, a menos que minhas habilidades possam fazer meu jardim produzir melhores ervas e flores.” Em outras palavras, a ciência deve buscar verdades fundamentais, mas também ser eficaz.

Se funciona ou não, isso, claro, define se é ciência ou não. E, sobre o evangelismo empreendedor, uma coisa é certa: ele não funciona.

O que realmente aprendemos?

Na ciência, usamos experimentos para determinar se algo é eficaz. Quando a teoria da relatividade de Einstein foi aceita, físicos investiram tempo e dinheiro para criar experimentos que testassem suas previsões. Aprendemos na escola que o método científico é a própria ciência.

Porém, por uma falha humana, tendemos a resistir à ideia de que a verdade é descoberta assim. Nosso cérebro espera evidências, mas nossa alma precisa de uma narrativa. Uma antiga posição filosófica — explorada brilhantemente por Steven Shapin e Simon Schaffer em “Leviatã e a Bomba de Ar” (1985) — sustenta que a observação não nos dá a verdade; a verdadeira verdade só pode ser deduzida logicamente a partir de outras coisas que sabemos serem verdade, ou seja, a partir de primeiros princípios. Embora essa seja a abordagem padrão na matemática, em áreas com dados ruidosos ou fundamentos pouco sólidos, ela pode levar a conclusões aparentemente convincentes, mas absurdas.

Antes do século XVI, médicos usavam os escritos de Galeno, do século II, para tratar pacientes. Galeno acreditava que doenças eram causadas por desequilíbrios nos quatro humores — sangue, phlegma, bile amarela e bile negra — e recomendava sangrias, vômitos e ventosas para restaurar o equilíbrio. Por mais de mil anos, os médicos seguiram esses tratamentos, não porque fossem eficazes, mas porque a autoridade de Galeno parecia mais valiosa do que as observações atuais. Mas, por volta de 1500, Paracelso percebeu que as terapias de Galeno, na prática, não melhoravam os pacientes; algumas, como o uso de mercúrio para sífilis, eram absurdas mesmo dentro da teoria dos humores. Paracelso começou a valorizar as evidências, não a autoridade antiga: “O doente é seu livro-texto, a cama é seu laboratório.” Em 1527, chegou a queimar publicamente os escritos de Galeno. Sua visão só foi aceita após séculos — quase 300 anos depois, George Washington morreu após uma sangria radical — porque as pessoas preferiam histórias simples e ordenadas, mesmo que erradas, à complexidade caótica da realidade.

Partindo do que funciona, Paracelso descobriu as causas. Pensadores baseados em primeiros princípios primeiro assumem uma causa e afirmam que ela funciona, independentemente do resultado. Os atuais empreendedores parecem mais com Paracelso, movidos por evidências? Ou mais com Galeno, sustentando suas histórias elegantes? Em nome da ciência, vamos examinar as evidências.

A seguir, dados oficiais do governo dos EUA sobre a sobrevivência de startups. Cada linha mostra a probabilidade de uma empresa fundada naquele ano ainda existir em determinado momento. A primeira linha acompanha a sobrevivência após um ano, a segunda após dois anos, e assim por diante. O gráfico mostra que, de 1995 até hoje, a proporção de startups que sobrevivem a um ano permanece praticamente constante. As taxas de sobrevivência a dois, cinco, dez anos também não mudaram.

A nova geração de evangelistas existe há tempo suficiente e é amplamente conhecida — livros somam milhões de cópias vendidas, quase todas as universidades ensinam esses conceitos. Se fossem eficazes, os dados estatísticos refletiriam isso. Mas, nos últimos trinta anos, não houve progresso sistemático em facilitar a sobrevivência de startups.

Os dados do governo incluem todas as startups americanas: restaurantes, lavanderias, escritórios de advocacia, paisagismo — não apenas as de alto potencial de crescimento apoiadas por venture capital. Os evangelistas não afirmam que suas metodologias valem só para o Vale do Silício, mas essas técnicas são frequentemente adaptadas para cenários de alta incerteza, onde os fundadores estão dispostos a arriscar tudo por retornos potencialmente enormes. Por isso, adotamos um indicador mais específico: a proporção de startups apoiadas por venture capital que, após a primeira rodada de financiamento, continuam a obter rodadas subsequentes. Como o funcionamento do VC depende de rodadas sucessivas, podemos supor que a maioria das que não conseguem continuar a captação não sobrevive.

A linha sólida mostra os dados brutos; a linha pontilhada ajusta para startups de semente que ainda podem obter rodadas posteriores.

A queda acentuada na proporção de startups de semente que continuam a obter financiamento não apoia a ideia de que, nos últimos 15 anos, startups apoiadas por VC ficaram mais bem-sucedidas. Se houvesse alguma mudança, pareceria que elas falham com menos frequência, mas isso não acontece. Na verdade, elas parecem falhar mais frequentemente.

E o aumento no número de fundadores não é, por si só, uma forma de sucesso? Tente dizer isso a quem tentou, seguindo as recomendações dos evangelistas, e acabou fracassando. São pessoas reais, investindo tempo, dinheiro e reputação. Elas têm o direito de saber o que enfrentam. Os principais investidores talvez tenham lucrado mais — há mais unicórnios do que antes —, mas isso se deve ao fato de que as saídas levam mais tempo, e a distribuição de resultados extremos na matemática significa que quanto mais startups, maior a chance de um sucesso estrondoso. Para os fundadores, é um consolo frio. O sistema talvez gere mais grandes negócios, mas não melhora as chances individuais de cada empreendedor.

Precisamos encarar um fato: a nova geração de evangelistas não conseguiu tornar as startups mais propensas ao sucesso. Os dados mostram que, na melhor das hipóteses, eles não tiveram impacto algum. Estamos gastando tempo e bilhões de dólares em uma estrutura de pensamento que, no fundo, não funciona.

Rumo a uma ciência do empreendedorismo

Os evangelistas afirmam que estão nos dando uma ciência do empreendedorismo, mas, pelos próprios critérios deles, não avançamos: não sabemos como fazer startups terem mais sucesso. Boyle diria que, se nossa horta ainda não produziu ervas melhores, não há ciência. Isso é decepcionante e confuso. Considerando o tempo investido, a ampla adoção e o nível intelectual por trás dessas ideias, é difícil imaginar que elas sejam inúteis. Mas os dados mostram que, na prática, não aprendemos nada.

Se quisermos construir uma verdadeira ciência do empreendedorismo, precisamos entender por quê. Existem três possibilidades. Primeira: talvez essas teorias estejam fundamentalmente erradas. Segunda: talvez sejam tão óbvias que não fazem sentido sistematizá-las. Terceira: talvez, quando todos usam a mesma teoria, ela deixa de oferecer vantagem competitiva. Afinal, estratégia é fazer algo diferente do que os outros estão fazendo.

Talvez as teorias estejam erradas

Se forem, sua disseminação deveria diminuir a taxa de sucesso. Os dados mostram que, para o conjunto de startups, isso não acontece; na verdade, a taxa de falha de startups apoiadas por VC parece ter aumentado por outros motivos. Mesmo sem os dados, a impressão é que essas teorias não parecem estar erradas. Conversar com clientes, fazer experimentos e iterar parece óbvio e útil. Mas, na medicina de Galeno, também parecia. A menos que testemos essas hipóteses como fazemos com qualquer teoria científica, não podemos saber se são corretas.

Essa é a definição de Karl Popper, em “A Lógica da Pesquisa Científica”: uma teoria é científica se, e somente se, pode ser falsificada. Você tem uma hipótese, testa, e, se os resultados não a sustentam, descarta e tenta outra. Uma teoria que não pode ser falsificada não é teoria, é crença.

Poucos tentam aplicar esse padrão ao estudo do empreendedorismo. Existem alguns testes controlados, mas com pouca força estatística, e “eficácia” é muitas vezes definida de forma diferente do sucesso real de uma startup. Com bilhões de dólares investidos anualmente por VC e anos de esforço dos fundadores, é estranho que ninguém esteja realmente verificando se as técnicas ensinadas funcionam de fato.

Mas os evangelistas pouco têm motivação para testar suas teorias: eles ganham dinheiro vendendo livros e influenciando. Aceleradoras lucram ao colocar muitos empreendedores na mesma “tubo de queda” de distribuição de sucesso, colhendo alguns poucos casos de sucesso extremo. Pesquisadores acadêmicos também têm incentivos distorcidos: provar que suas teorias estão erradas pode prejudicar sua captação de recursos, sem retorno compensatório. O setor, como Richard Feynman descreveu, é uma “religião de mercadoria”: uma estrutura que imita a ciência, mas sem sua essência, derivando regras de anedotas, sem estabelecer causalidade real. Ter alguns casos de sucesso não prova que sua abordagem funciona para todos.

A menos que admitamos que as respostas atuais são insuficientes, não teremos motivação para buscar novas. Precisamos de experimentos para descobrir o que funciona e o que não funciona. Isso será caro, pois startups são péssimas para testes. É difícil forçar uma startup a fazer ou não fazer algo (conseguir impedir um fundador de iterar, conversar com clientes ou perguntar sobre preferências de design?), e, na luta pela sobrevivência, manter registros rigorosos costuma ser prioridade baixa. Cada teoria tem suas nuances a testar, e esses experimentos podem ser difíceis de fazer. Mas, se assim for, temos que admitir: qualquer teoria que não possa ser falsificada não é ciência, é pseudociência.

Talvez sejam óbvias demais

De certa forma, os fundadores não precisam aprender formalmente essas técnicas. Antes de “Customer Development”, eles já conversavam com clientes. Antes de “Design Thinking”, eles já criavam MVPs e iteravam. Antes de tudo isso, eles já projetavam produtos para usuários. As leis do mercado frequentemente forçam esses comportamentos, e milhões de profissionais reinventaram essas práticas para resolver problemas diários. Talvez essas teorias sejam óbvias, e os evangelistas apenas estejam vendendo velhas ideias com roupagem nova.

Isso não é necessariamente ruim. Ter teorias eficazes, mesmo que óbvias, é um passo para teorias melhores. Ao contrário de Popper, os cientistas não abandonam uma teoria promissora assim que ela é falsificada; eles tentam aprimorá-la ou expandi-la. Thomas Kuhn, em “A Estrutura das Revoluções Científicas”, ilustra bem isso: após Newton, por mais de 60 anos, suas previsões sobre o movimento lunar estavam erradas até que Alexis Clairaut percebeu que era um problema de três corpos e ajustou a teoria. A norma de Popper levaria a abandonar Newton, mas isso não aconteceu, pois a teoria tinha suporte em outros aspectos. Kuhn argumenta que os cientistas são teimosos dentro de um paradigma, uma estrutura que permite construir e melhorar o conhecimento. Eles não abandonam um paradigma facilmente, a menos que uma crise o force. Paradigmas fornecem o caminho a seguir.

Na pesquisa de empreendedorismo, não há um paradigma dominante. Ou há muitos, e nenhum é convincente o suficiente para unificar o campo. Isso significa que quem tenta tratar o empreendedorismo como ciência não tem uma orientação clara sobre quais problemas resolver, o que observar, ou como melhorar teorias incompletas. Sem paradigma, os pesquisadores ficam dispersos, cada um indo por um lado. Para que o empreendedorismo seja uma ciência, é preciso um paradigma principal: uma estrutura convincente que organize esforços coletivos. Isso é mais difícil do que simplesmente testar uma teoria; uma ideia só vira paradigma se responder a questões abertas e urgentes. Não podemos fazer isso do nada, mas devemos incentivar mais tentativas.

Talvez as teorias sejam autossabotadoras

A economia ensina que, se você faz exatamente o que todo mundo faz — vende ao mesmo cliente, usa os mesmos processos, fornecedores — a competição leva seus lucros a zero. Essa ideia é a base da estratégia de negócios, de George Soros com a teoria da “reflexividade” — os participantes do mercado mudam suas crenças, mudando o mercado, eliminando vantagens — até a teoria de Schumpeter de “destruição criativa”. Michael Porter, em “Estratégia Competitiva”, fala que é preciso buscar posições de mercado não ocupadas. Kim e Mauborgne, em “Blue Ocean Strategy”, defendem criar mercados sem concorrência, ao invés de competir em mercados existentes.

Porém, se todos usam a mesma abordagem, tendem a competir entre si. Se todos entrevistam clientes, chegam às mesmas respostas. Se todos lançam MVPs e iteram, acabam com produtos semelhantes. O sucesso em mercados competitivos é relativo, então as práticas eficazes precisam ser diferentes das demais.

A prova por absurdo é clara: se existisse uma fórmula garantida de sucesso, todos a usariam e criariam empresas de sucesso em massa. Seria uma máquina de dinheiro perpétua. Mas, na prática, a entrada massiva de novas startups leva à maioria fracassando. A premissa errada é: tal fórmula pode existir.

Na teoria da evolução, há uma analogia precisa. Em 1973, o biólogo Leigh Van Valen propôs a “Hipótese da Rainha Vermelha”: em qualquer ecossistema, quando uma espécie evolui para ganhar vantagem às custas de outra, a espécie prejudicada evolui para compensar essa vantagem. O nome vem de “Alice no País das Maravilhas”, onde a Rainha Vermelha diz: “Você precisa correr o mais rápido que puder para ficar no mesmo lugar.” As espécies precisam inovar continuamente para sobreviver às estratégias de seus concorrentes.

Da mesma forma, quando novas metodologias de startup são adotadas por todos rapidamente, ninguém ganha vantagem relativa, e as taxas de sucesso permanecem planas. Para vencer, uma startup precisa criar estratégias inovadoras e estabelecer barreiras de imitação antes que os concorrentes as copiem. Isso geralmente significa que a estratégia vencedora é aquela que é internalizada (não encontrada em publicações abertas) ou tão única que ninguém consegue pensar em copiá-la.

Parece difícil construir uma ciência assim…