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

Todos estão usando a mesma estratégia, por isso todos estão a falhar.

Autor: Colossus

Tradução: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Guia de leitura: Este artigo revela, com dados do governo dos EUA, uma verdade desconfortável: nos últimos 30 anos, todas as principais obras de metodologia empreendedora — Lean Startup, Customer Development, Business Model Canvas — não mostraram, estatisticamente, ajudar a aumentar a taxa de sobrevivência de startups.

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

Este argumento vale 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 convergir para respostas semelhantes. Se todos seguem as mesmas técnicas de sucesso, acabarão criando empresas iguais, sem diferenciação, e a maioria delas fracassará. A verdade é que, sempre que alguém insiste em ensinar um método para construir uma startup de sucesso, você deve fazer algo diferente. Esse paradoxo, uma vez entendido, é óbvio, mas também aponta a direção a seguir.

Antes do surgimento de uma nova onda de “evangelistas do empreendedorismo” há 25 anos, o conjunto de conselhos que eles substituíram — uma mistura ingênua de estratégias de empresas Fortune 500 e pequenos negócios, planos quinquenais e gestão diária — era, francamente, pior do que inútil. Era uma combinação simplista de estratégias de grandes corporações e táticas de pequenas empresas, com planos de cinco anos e gestão operacional diária. Mas, para startups com potencial de alto crescimento, planejamento de longo prazo é inútil — o futuro é imprevisível — e focar apenas na operação diária expõe os fundadores a concorrentes mais rápidos. Essas recomendações antigas eram feitas para um mundo de melhorias graduais, não para incertezas profundas.

A nova geração de evangelistas traz uma abordagem diferente: intuitiva, aparentemente bem fundamentada, oferecendo uma sequência de passos para construir uma empresa em meio à incerteza real. Steve Blank, em “The Four Steps to the Epiphany” (2005), propôs o Customer Development, ensinando fundadores a tratar ideias de negócio como hipóteses falsificáveis: sair, entrevistar potenciais clientes, 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, em 2008, criou o Business Model Canvas, uma ferramenta para mapear os nove componentes essenciais de um modelo de negócio e ajustá-los rapidamente quando algo não funciona. Design Thinking — promovido pela IDEO e Stanford — enfatiza empatia com o usuário final e prototipagem rápida para detectar problemas cedo. A teoria do Effectuation de Saras Sarasvathy sugere partir das habilidades e redes do fundador, ao invés de planejar de trás para frente uma estratégia para alcançar grandes objetivos.

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”, e 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 do 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 (antecessora do Design Thinking).

Na academia, há também estudos sobre startups, mas sua ciência é mais próxima da antropologia: descrevem a cultura dos fundadores e as práticas das startups para tentar entendê-las. 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.” Ou seja, a ciência deve buscar verdades fundamentais, mas também ser eficaz.

Se funciona ou não, isso, claro, define se é ciência de verdade. E, sobre o evangelho do empreendedorismo, uma coisa podemos afirmar com certeza: ele não funciona.

O que realmente aprendemos?

Na ciência, usamos experimentos para determinar se algo é eficaz. Quando Einstein propôs a relatividade, físicos investiram tempo e dinheiro para testar 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 nosso coração quer uma história. Uma antiga posição filosófica — discutida por Steven Shapin e Simon Schaffer em “Leviathan and the Air-Pump” (1985) — sustenta que a observação não nos dá a verdade, que a verdadeira verdade só pode ser deduzida logicamente a partir de outras verdades conhecidas, ou seja, a partir de primeiros princípios. Embora essa seja a abordagem padrão na matemática, em áreas com dados barulhentos ou axiomas frágeis, ela pode levar a conclusões aparentemente sedutoras, mas absurdas.

Antes de 1500, médicos usavam os textos de Galeno, grego 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. Esses tratamentos foram seguidos por mais de mil anos, não porque funcionassem, mas porque a autoridade do antigo parecia mais valiosa do que a observação moderna. Mas, por volta de 1500, Paracelso percebeu que as terapias de Galeno muitas vezes não funcionavam, e algumas, como o uso de mercúrio para sífilis, mesmo sem sentido na teoria dos humores, realmente funcionavam. Paracelso começou a valorizar a evidência, não a autoridade antiga: “O doente é seu livro-texto, a cama é seu laboratório.” Em 1527, chegou a queimar publicamente os textos 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.

Paracelso partiu do que funciona, e, ao seguir as pistas, descobriu as causas. Os pensadores baseados em primeiros princípios começam assumindo uma causa, e afirmam que ela é válida, independentemente do resultado. Os atuais empreendedores mais parecem Paracelso, movidos por evidências? Ou mais parecem Galeno, sustentando suas histórias elegantes? Em nome da ciência, vamos ver 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 empresas que sobrevivem após um ano permanece praticamente constante. As taxas de sobrevivência após dois, cinco, dez anos também não melhoraram.

A nova geração de evangelistas existe há tempo suficiente e é bastante conhecida — seus livros somam milhões de cópias, e quase todas as universidades ensinam esses métodos. Se eles funcionassem, os dados refletiriam isso. Mas, nos últimos 30 anos, não houve progresso sistemático em tornar mais fácil 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 dizem que seus métodos valem só para o Vale do Silício, mas essas técnicas são mais frequentemente adaptadas para negócios com retornos potencialmente altos, onde os fundadores estão dispostos a aceitar uma incerteza extrema. Por isso, usamos 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 VC opera, podemos supor que a maioria das que não conseguem rodadas adicionais não sobrevivem.

A linha sólida mostra os dados brutos; a linha pontilhada ajusta para as startups que ainda podem obter rodada A, mas estão em estágio inicial.

A proporção de startups de seed que continuam a obter rodadas subsequentes caiu drasticamente, o que não apoia a ideia de que o apoio de venture capital tornou as startups mais bem-sucedidas nos últimos 15 anos. Se houve alguma mudança, ela parece indicar falhas mais frequentes. Claro, o sucesso de uma startup não depende só da qualidade do fundador: o impacto da pandemia, o fim da era de juros zero, a alta demanda por capital em IA, etc.

Algumas pessoas podem argumentar que o aumento do volume de investimentos trouxe mais fundadores de baixa qualidade, neutralizando qualquer melhora na taxa de sucesso. Mas, na próxima figura, a queda na taxa de sucesso ocorreu tanto durante períodos de expansão quanto de contração de startups financiadas. Se a superabundância de fundadores inexperientes estivesse reduzindo a média, esperaríamos uma recuperação após 2021, quando o número de startups financiadas caiu. Mas isso não aconteceu.

E o aumento do número de fundadores não seria, por si só, uma medida de sucesso? Tente dizer isso a quem tentou, mas fracassou, seguindo os conselhos do evangelho. São pessoas reais, que investiram tempo, dinheiro e reputação. Têm o direito de saber o que enfrentam. Os principais investidores talvez tenham lucrado mais — mais unicórnios do que antes —, mas isso se deve ao fato de que os exits estão mais longos, e a distribuição de resultados, na matemática, mostra que quanto mais startups, maior a chance de um sucesso extremo. Para o fundador, isso é um consolo frio. O sistema talvez gere mais grandes negócios, mas não melhora as chances de cada empreendedor individual.

Precisamos encarar um fato: a nova geração de evangelistas não conseguiu tornar as startups mais propensas ao sucesso. Os dados mostram que, na melhor hipótese, eles não tiveram efeito algum. Estamos gastando tempo e bilhões de dólares em um quadro 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 nosso jardim ainda não produziu ervas melhores, não há ciência. Isso é decepcionante e confuso. Considerando o tempo investido, a ampla adoção e o nível de inteligência por trás dessas ideias, parece inacreditável que elas não tenham efeito. Mas os dados mostram que, de fato, 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, assim como na evolução, quando todos usam a mesma estratégia, ela deixa de oferecer vantagem competitiva.

Talvez as teorias estejam erradas

Se essas teorias forem fundamentalmente erradas, sua disseminação deveria diminuir a taxa de sucesso. Os dados mostram que, para o conjunto de todas as startups, isso não aconteceu, e a taxa de falha de startups apoiadas por VC parece ter aumentado por outros motivos. Independentemente dos números, elas parecem não estar erradas: conversar com clientes, fazer experimentos, iterar — tudo parece lógico. Mas a teoria de Galeno, no século XVI, também parecia lógica para os médicos da época. A menos que testemos essas estruturas como testamos hipóteses científicas, não podemos saber se são corretas.

Essa é a regra de Karl Popper, em “A Lógica da Pesquisa Científica”: uma teoria é científica se, e somente se, pode ser falsificada. Você propõe 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 modo diferente do sucesso real de uma startup. Como o VC investe bilhões por ano, e os fundadores dedicam anos às suas ideias, é estranho que ninguém se dedique seriamente a testar se as técnicas ensinadas realmente funcionam.

Por que isso? Porque os evangelistas lucram vendendo livros e ganhando influência. Aceleradoras lucram ao colocar muitos empreendedores na mesma “tubulação de fluxo”, colhendo alguns casos de sucesso extremo. Pesquisadores também têm seus incentivos distorcidos: provar que suas teorias estão erradas pode prejudicar financiamentos, sem retorno imediato. O setor, como Richard Feynman descreveu, é uma “religião de mercadoria”: uma estrutura que imita a ciência, mas que deriva regras de anedotas, sem estabelecer relações causais sólidas. Só porque alguns poucos startups bem-sucedidos fizeram entrevistas com clientes, não significa que sua startup também vá fazer.

A menos que admitamos que as respostas atuais são insuficientes, não teremos motivação para buscar novas. Precisamos experimentar, descobrir o que funciona e o que não funciona. Isso será caro, pois startups são péssimos objetos de teste. É difícil forçar uma startup a fazer ou não fazer algo (conseguir impedir um fundador de iterar, conversar com clientes ou perguntar preferências de design?), e, na luta pela sobrevivência, manter registros rigorosos costuma ficar em segundo plano. Cada teoria tem suas nuances a serem testadas, e esses experimentos podem ser impossíveis de fazer corretamente. Mas, se for o caso, temos que admitir: qualquer teoria que não possa ser falsificada não é ciência, é pseudociência.

Talvez as teorias 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 produtos mínimos e os iteravam. Antes de “Business Model Canvas”, eles já desenhavam modelos de negócio. A lógica do mercado força esses comportamentos, e milhões de empresários os reinventaram para resolver seus problemas diários. Talvez essas teorias sejam óbvias, e os evangelistas só estejam vendendo uma embalagem nova para velhas práticas.

Isso não é necessariamente ruim. Ter uma teoria eficaz, mesmo que óbvia, é um passo para uma teoria melhor. Ao contrário de Popper, os cientistas não abandonam uma teoria assim que ela é falsificada; eles tentam aprimorá-la ou expandi-la. Thomas Kuhn, em “A Estrutura das Revoluções Científicas”, mostrou que Newton, após mais de 60 anos, tinha previsões incorretas sobre o movimento da Lua, até que Alexis Clairaut percebeu que era um problema de três corpos e ajustou a teoria. A regra de Popper levaria a abandonar Newton, mas isso não aconteceu, porque a teoria tinha suporte suficiente em outros aspectos. Kuhn argumenta que os cientistas são teimosos dentro de um paradigma: uma estrutura que permite construir e melhorar o conhecimento, e que só é abandonada quando não há alternativa. Paradigmas orientam o avanço.

Na pesquisa de empreendedorismo, não há um paradigma dominante. Ou há muitos, e nenhum consegue unificar o campo. Isso significa que quem tenta pensar o empreendedorismo como ciência não tem um guia comum: quais perguntas fazer, o que significam as observações, como melhorar teorias incompletas. Sem paradigma, os pesquisadores ficam dispersos, cada um na sua. 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, pois uma teoria precisa responder a questões abertas e urgentes. Não podemos fazer isso do nada, mas devemos incentivar mais tentativas.

Talvez as teorias sejam autorrefutáveis

A economia ensina que, se você faz exatamente o que todo mundo faz — vende ao mesmo cliente, usa o mesmo processo de produção, compra dos mesmos fornecedores — a competição vai zerar seus lucros. Essa ideia é a base da estratégia de negócios: do conceito de George Soros de “reflexividade” — que as crenças dos participantes do mercado mudam o mercado, minando suas vantagens — até a ideia de Peter Thiel de que “competição é jogo de perdedores”. Michael Porter, em “Estratégia Competitiva”, formalizou isso como a necessidade de buscar posições de mercado inexploradas. Kim e Mauborgne, em “Blue Ocean Strategy”, avançaram a ideia, defendendo que as empresas devem criar mercados sem concorrência, ao invés de disputar os existentes.

Porém, se todos usam a mesma estratégia para montar suas empresas, elas tendem a competir de forma direta. Se todos entrevistam clientes, todos convergem para respostas semelhantes. Se todos lançam produtos mínimos e iteram, acabam com produtos semelhantes. Para ter sucesso em um mercado competitivo, a vantagem deve ser relativa, ou seja, diferente do que todos os outros fazem.

Através do método da redução ao absurdo, fica claro: se existisse uma fórmula garantida de sucesso, ela seria copiada em massa, gerando uma fábrica de startups bem-sucedidas. Mas, na prática, essa quantidade de novas empresas leva à maioria fracassando. A premissa errada é: uma fórmula de sucesso universal 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 mais fraca evolui para se defender. O nome vem de “Alice no País das Maravilhas”, onde a Rainha Vermelha diz a Alice: “Você precisa correr o mais rápido que puder, só para ficar no mesmo lugar.” As espécies precisam inovar continuamente para sobreviver às estratégias dos concorrentes.

Da mesma forma, quando todos adotam rapidamente uma nova estratégia de startup, ninguém ganha vantagem relativa, e a taxa de sucesso se mantém constante. Para vencer, uma startup deve criar uma estratégia inovadora e estabelecer barreiras de imitação antes que os concorrentes a copiem. Isso geralmente significa que a estratégia vencedora é aquela que é internalizada (não publicada abertamente) ou tão única que ninguém consegue pensar em copiá-la.

Parece difícil construir uma ciência assim…