Pai fundador do empreendedorismo no Vale do Silício Steve Blank: Na era da IA, empresas com mais de dois anos de existência devem considerar reiniciar suas operações

Autor: Steve Blank

Tradução: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Introdução: Este artigo é assinado por Steve Blank, uma figura muito conhecida no ecossistema de startups do Vale do Silício, conhecido como o “Pai da Startup Enxuta”, autor de “The Four Steps to the Epiphany”, e criador da metodologia Customer Development.

O livro “The Lean Startup” de Eric Ries é uma evolução baseada na sua teoria. Ele já ministrou aulas de empreendedorismo na Stanford, Berkeley e Columbia, e o programa I-Corps da Fundação Nacional de Ciência dos EUA também é fundamentado na sua abordagem.

Recentemente, Steve Blank tomou um café com um fundador que investiu, e percebeu que, após seis anos de trabalho árduo, ele não tinha consciência de que o mundo lá fora já mudou completamente.

Diante disso, ele escreveu este artigo, cujo ponto central é bastante direto:

Se sua empresa tem mais de dois anos, é muito provável que seu plano de negócios já esteja desatualizado. A IA está reformulando velocidade de desenvolvimento, tamanho de equipe, modelos de precificação e barreiras de entrada, e fundadores que ainda usam roteiros de 2024 provavelmente não conseguirão alcançar a próxima rodada de financiamento.

Para empreendedores atuais ou interessados em tecnologia e venture capital, as observações de primeira mão de um ponto de vista de outro lado do oceano valem a leitura.

A seguir, a tradução integral do texto.

Se sua empresa tem mais de dois anos, muitas hipóteses iniciais provavelmente já não se sustentam mais.

Você precisa parar o que está fazendo, seja escrevendo código, desenvolvendo produto, recrutando ou buscando financiamento, e primeiro entender o que está acontecendo ao seu redor. Caso contrário, sua empresa pode morrer.

A ansiedade provocada por um café

Acabei de tomar um café com Chris. Chris é um fundador que investi há seis anos, e desde então ele tem trabalhado duro, com foco em:

1. Um problema complexo de sistema autônomo,

2. Em um mercado existente,

3. Com um modelo de negócio único.

Chris agora se prepara para a primeira rodada de financiamento em grande escala. Olhei seu deck de investidores e percebi um problema: durante esses anos de trabalho, o mundo lá fora mudou radicalmente.

A barreira de software de sistema autônomo que ele construiu em cinco anos está se tornando cada vez menos única. Drones autônomos e veículos terrestres na Ucrânia deram origem a dezenas, talvez centenas de empresas, com equipes maiores, mais capital, fazendo as mesmas coisas.

Chris tem lutado para convencer clientes do seu mercado de nicho (que realmente precisa de uma disrupção, mas os players tradicionais ainda dominam), enquanto uma demanda adjacente por tecnologia autônoma explodiu — o setor de defesa.

Nos últimos cinco anos, o investimento de venture capital em startups de defesa disparou de zero para 20 bilhões de dólares por ano. Seu produto é perfeito para logística e assistência médica em ambientes de conflito, mas ele não conhece essas oportunidades no setor de defesa.

A equipe de Chris realmente fez uma integração de sistema impressionante (com uma plataforma de voo existente, o que diferencia sua solução da maioria dos concorrentes), e há negócios, mas já não é mais o tipo de negócio que ele imaginava inicialmente.

Depois de conversar com Chris, percebi que: a maioria das startups com mais de dois anos de existência já tem planos de negócio desatualizados, e suas stacks tecnológicas e equipes provavelmente estão defasadas.

Se você não tem olhado ao redor recentemente, aqui está o que você pode ter perdido.

O que mudou

O dinheiro de VC está fluindo fortemente para IA. Em 2025, dois terços do investimento total de VC será direcionado para projetos de IA. Isso significa que, se você não trabalha com IA, está competindo por um pool de fundos menor. Startups não relacionadas a IA precisam responder: por que um concorrente nativo de IA, com mais recursos, não pode simplesmente tomar seu mercado?

Para fundadores de software, a IA está mudando radicalmente as fórmulas antigas de custo, velocidade e força de trabalho. Com ferramentas como Claude Code ou OpenAI Codex, um MVP pode ser criado em dias ou horas, não mais meses. Isso também significa que o MVP não consegue mais provar a capacidade do seu time.

Essas ferramentas estão mudando a composição das equipes de desenvolvimento: menos engenheiros, tipos diferentes de engenheiros, com especializações como “engenheiros de processos de negócio” e “engenheiros de tecnologia profunda”.

Antes, uma equipe de desenvolvimento precisava fazer tudo; agora, algumas pessoas podem fazer o trabalho, às vezes uma só. Dados costumavam ser uma vantagem diferencial e uma barreira de entrada, mas os modelos públicos (ChatGPT, Gemini, Claude) estão tornando fontes de dados abertas commodities.

Legenda: Modelo T vs Ferrari

O conceito de desenvolvimento ágil também precisa ser repensado.

Antes, o gargalo era: podemos construir e lançar esse produto? Agora, o gargalo é: sabemos o que testar? Podemos alcançar os usuários rapidamente para aprender? O ágil deixou de ser um processo sequencial. Agentes de IA podem rodar múltiplas tarefas paralelamente, com custos iguais ou menores. Agora, você pode testar várias versões de um mesmo negócio, ou diferentes direções, ao mesmo tempo. Pode testar cinco modelos de precificação, dez mensagens de marketing, vinte fluxos de UX simultaneamente. E a “interface do usuário” pode não ser mais uma tela, mas o prompt que faz o agente de IA entregar o resultado esperado.

Legenda: Da UI ao Agente de IA

O gargalo não é mais capacidade de engenharia, mas julgamento, percepção das expectativas do cliente e capacidade de distribuição.

Agentes de IA vão reescrever todas as categorias de software

Agentes de IA vão transformar cada categoria de software, inclusive a sua.

Hoje, as aplicações de software funcionam assim: exibem informações ao usuário, que então interage via dashboards, alertas, fluxos de trabalho e relatórios. Mas o cliente compra software para fazer um trabalho, não para ver mais telas. Fazer o trabalho de verdade será uma tarefa autônoma, realizada por agentes de IA (com ferramentas como OpenClaw).

O que isso significa?

Se seu produto atualmente diz ao usuário “o que fazer a seguir”, no futuro, o agente de IA fará essa tarefa por ele. Se seu concorrente automatiza a tarefa, enquanto seu produto ainda depende de o usuário clicar, você perderá competitividade.

As próximas aplicações não serão apenas exibir informações na tela, mas agir como um funcionário: resolver tickets, agendar reuniões, qualificar leads, fazer reposição automática. Quando o produto passar de “software como interface” para “software como resultado”, a precificação também mudará de por usuário para por resultado: cada ticket resolvido, reunião agendada, lead fechado.

(A busca pelo Product/Market Fit se transformará na busca pelo AI Agent/Customer Outcome Fit. O MVP se tornará MPO — mínimo resultado entregável. Abordarei esse tema em um próximo artigo.)

Hardware também não escapa

Para fundadores de hardware, as mudanças também são intensas. Hardware ainda é limitado por leis físicas, capital, cadeia de suprimentos e ciclos de fabricação; não há como evitar usinar metal, criar protótipos ou fabricar chips. Mas a IA permite acelerar a eliminação de ideias ruins. Agora, é possível simular mais variações de design antes de criar um protótipo físico, criar gêmeos digitais, testar hipóteses mais cedo e mais barato. O resultado é acelerar o aprendizado e a descoberta (às vezes, acelerando o caminho para o fracasso), e, em startups, fracassar mais rápido é uma vantagem.

Quando a IA é integrada ao sistema, o produto também muda. Com IA em câmeras, elas podem se transformar em sistemas de monitoramento, sensores de vibração, preditores de falhas. Robôs se tornam trabalhadores de fábrica. A barreira de proteção não é mais só o hardware, mas o que o hardware consegue perceber e o que a IA pode decidir e agir com esses dados.

A armadilha do custo irrecuperável

Empresas criadas antes de 2025 geralmente têm stacks de tecnologia otimizados para um mundo caro e altamente personalizado de desenvolvimento de software. DevSecOps e metodologias ágeis tornaram tudo mais eficiente, mas ainda assim, operam de forma sequencial, com equipes dimensionadas para esse modelo. Empresas que gastaram anos construindo “barreiras de código e funcionalidades proprietárias” estão descobrindo que a maior parte de sua stack está sendo commoditizada por IA. Isso coloca startups em fase de captação de recursos em uma situação delicada: seus modelos de negócio podem estar parcialmente ou totalmente obsoletos.

Quando você está focado em desenvolver produto e buscar Product/Market Fit, essas mudanças podem passar despercebidas.

Stacks, funcionalidades, interfaces, número de funcionários — todos esses custos irrecuperáveis podem se tornar motivos para não se transformar: como abandonar anos de trabalho? Nossos investidores apostaram nisso. Os clientes ainda querem UI. A equipe acredita nesse roteiro. Nossos clientes ainda não estão prontos.

(Chris é um exemplo clássico. Ele criou algo realmente impressionante, provavelmente competitivo, mas o modelo de negócio ao redor precisa mudar.)

Alguns custos irrecuperáveis são ativos: conhecimento profundo do setor, relacionamento com clientes, dados proprietários, aprovações regulatórias conquistadas com esforço, integrações físicas. Esses devem ser preservados. A integração do sistema de voo de Chris é um exemplo.

Custos irrecuperáveis que representam dívida são: equipes de engenharia montadas para ciclos de software lentos, modelos de precificação por assento, roteiros de produto focados em funcionalidades ao invés de resultados. Esses são os “alces mortos na mesa” (Dead Moose), problemas evidentes, mas ninguém quer enfrentá-los.

Os fundadores que conseguem sobreviver são aqueles que olham para o que fizeram e se perguntam: se hoje eu começasse do zero, usando as ferramentas de hoje, no mercado de hoje, o que eu faria?

Quando você já recebeu financiamento para uma direção específica, essa questão é desconfortável. Mas, em comparação a investidores que dizem que não vão investir na próxima rodada e você fecha a porta com um plano desatualizado, esse desconforto é pequeno.

Resumo

Você não pode usar roteiros de 2024 (ou anteriores) para competir em 2026. Financiamento, tecnologia e modelos de negócio mudaram radicalmente. Desenvolvimento ágil está se tornando desenvolvimento paralelo.

A busca por Product/Market Fit se transforma na busca por AI Agent/Customer Outcome Fit. MVP vira MPO (mínimo resultado entregável).

A mentalidade de custos irrecuperáveis pode te levar à falência.

Barreiras defensáveis ainda podem existir: dados proprietários, compreensão profunda dos resultados do cliente, lock-in regulatório ou a inclusão em programas de aquisição oficial (Program of Record).

Se você ainda consegue dormir tranquilo, é sinal de que ainda não entendeu o que está acontecendo.

Fundadores que sobreviverem sairão de suas salas, enxergarão a realidade, se adaptarão e farão a transformação.