Dados mostram que metodologias populares de startups não melhoram as taxas de sobrevivência

Autor: Colossus

Tradução: Deep潮 TechFlow

Leitura da Shenchao: Este artigo usa dados do governo dos EUA para desmascarar um fato desconfortável: nos últimos 30 anos, todos os livros mais vendidos sobre metodologias de empreendedorismo — Lean Startup, Desenvolvimento de Clientes, Canvas de Modelo de Negócio — não tiveram nenhum impacto estatístico na melhoria da taxa de sobrevivência de startups.

O problema não é necessariamente que a metodologia em si esteja errada, mas sim que, quando todos estão usando a mesma abordagem, ela perde sua vantagem.

Este argumento também se aplica a empreendedores de criptomoedas e Web3, especialmente aqueles que estão lendo vários "guias de empreendedorismo Web3".

O texto completo é:

Qualquer método para construir uma startup, uma vez amplamente divulgado, leva os fundadores a convergirem para as mesmas respostas. Se todos seguirem as mesmas dicas de negócios mais vendidas, todos acabarão criando empresas iguais, e, sem diferenciação, a maioria dessas empresas falhará. O fato é que, sempre que alguém insistir em ensinar um método para construir uma startup de sucesso, você deve fazer algo diferente. Esse paradoxo, uma vez compreendido, é óbvio, mas também contém em si a direção para avançar.

Antes da nova onda de “evangelistas de startups” surgir há vinte e cinco anos, o conselho de negócios que ela substituiu era, francamente, pior do que inútil. Esse conselho era uma mistura ingênua de estratégias de empresas da Fortune 500 e táticas de pequenos negócios, combinando planos de cinco anos com gestão de tarefas cotidianas. Mas para startups com alto potencial de crescimento, o planejamento de longo prazo não faz sentido — o futuro é imprevisível, e focar nas operações diárias expõe os fundadores a concorrentes mais rápidos. O conselho antigo foi feito para um mundo de melhorias graduais, não para incertezas fundamentais.

As sugestões dos novos evangelistas do empreendedorismo são diferentes: intuitivas e razoáveis, com argumentos aparentemente sólidos, oferecendo aos fundadores um processo passo a passo para construir empresas dentro da incerteza real. Steve Blank, em "The Four Steps to the Epiphany" (2005), introduziu o método de desenvolvimento de clientes, ensinando aos fundadores a ver ideias comerciais como um conjunto de hipóteses falsificáveis: saia, entreviste clientes potenciais e valide ou refute suas hipóteses antes de escrever qualquer código. Eric Ries, em "The Lean Startup" (2011), baseou-se nisso para propor o ciclo Construir-Medir-Aprender: lance um produto mínimo viável, meça o comportamento real dos usuários e itere rapidamente, em vez de perder tempo aperfeiçoando um produto que ninguém quer. O Canvas de Modelo de Negócio de Osterwalder (2008) fornece aos fundadores uma ferramenta para mapear os nove componentes centrais do modelo de negócios e ajustá-los rapidamente quando algum elemento não funcionar. O Design Thinking — promovido pela IDEO e pela Escola de Design de Stanford — enfatiza empatia com o usuário final e prototipagem rápida para identificar problemas o mais cedo possível. A teoria da racionalidade de efeitos de Saras Sarasvathy sugere partir das habilidades e redes próprias do fundador, em vez de tentar reverter um plano para alcançar metas ambiciosas.

Esses pregadores tentaram conscientemente estabelecer uma ciência sobre o sucesso em empreendedorismo. Em 2012, Blank afirmou que a Fundação Nacional de Ciência dos Estados Unidos estava chamando seu framework de desenvolvimento de clientes de "método científico para empreendedorismo" e afirmou que "agora sabemos como fazer com que as startups fracassem menos". O site Lean Startup afirma que "o Lean Startup fornece um método científico para criar e gerenciar startups", e a contracapa de seu livro cita Tim Brown, CEO da IDEO, dizendo que Ries "propôs um conjunto de processos científicos que podem ser aprendidos e replicados". Ao mesmo tempo, Osterwalder afirmou em sua dissertação de doutorado que o Canvas de Modelo de Negócio se baseia na ciência do design (prévia do pensamento de design).

Os departamentos de pesquisa em empreendedorismo na academia também estudam startups, mas sua abordagem científica é mais próxima da antropologia: descrevem a cultura dos fundadores e as práticas das startups para compreendê-las. Os novos proclamadores têm uma visão mais prática — aquela que o filósofo natural Robert Boyle esclareceu no início do surgimento da ciência moderna: “Não me ousaria chamar de verdadeiro naturalista, a menos que minhas habilidades permitam que meu jardim produza ervas e flores melhores.” Em outras palavras, a ciência deve buscar verdades fundamentais, mas também deve ser eficaz.

Se funciona, certamente determina se merece ser chamado de ciência. E sobre o evangelismo empreendedor, uma coisa que podemos ter certeza é: não está funcionando.

Na ciência, testamos a eficácia de algo por meio de experimentos. Quando a teoria da relatividade de Einstein foi gradualmente aceita, outros físicos investiram tempo e dinheiro para projetar experimentos que verificassem se suas previsões eram precisas. Aprendemos desde o ensino fundamental que o método científico é a própria ciência.

No entanto, devido a alguma falha em nossa natureza humana, também tendemos a resistir à ideia de que a verdade é descoberta dessa maneira. Nossa mente espera evidências, mas nossa alma precisa de uma história. Existe uma antiga posição filosófica — cuidadosamente explorada por Steven Shapin e Simon Schaffer em "Leviathan and the Air-Pump" (1985) — que sustenta que a observação não nos fornece a verdade; a verdade real só pode ser derivada logicamente de outras coisas que já sabemos serem verdadeiras, ou seja, a partir de princípios primeiros. Embora isso seja padrão na matemática, em campos onde os dados são um pouco mais ruidosos ou os axiomas menos sólidos, isso pode levar a conclusões aparentemente atraentes, mas absurdas.

Antes do século XVI, médicos tratavam pacientes com os escritos do médico grego Galeno, do século II. Galeno acreditava que as doenças eram causadas pelo desequilíbrio dos quatro humores — sangue, fleuma, bile amarela e bile negra — e recomendava terapias como sangria, eméticos e ventosas para restaurar o equilíbrio. Os médicos seguiram essas terapias por mais de mil anos, não porque fossem eficazes, mas porque a autoridade acadêmica dos antigos parecia superar o valor das observações contemporâneas. Por volta de 1500, porém, o médico suíço Paracelso observou que as terapias de Galeno na verdade não melhoravam os pacientes, e que algumas — como o uso de mercúrio para tratar a sífilis — realmente funcionavam, mesmo sendo totalmente ilógicas dentro do quadro da teoria dos humores. Paracelso passou a defender ouvir as evidências, em vez de obedecer a autoridades há muito falecidas: "O paciente é o seu livro-texto, a cama é a sua biblioteca." Em 1527, ele chegou a queimar publicamente os escritos de Galeno. Sua visão levou centenas de anos para ser aceita — quase três séculos depois, George Washington morreu após um tratamento agressivo de sangria — porque as pessoas preferiam acreditar em histórias limpas e simples como as de Galeno, em vez de enfrentar a realidade confusa e complexa.

Paracelso partiu do que era eficaz e seguiu a trilha até encontrar a causa. Os pensadores de primeiro princípio assumem primeiro uma "causa" e depois insistem que ela é válida, independentemente dos resultados. Nossos empreendedores modernos são mais como Paracelso, impulsionados por evidências? Ou mais como Galeno, sustentando-se pela elegância e coerência interna de suas próprias narrativas? Em nome da ciência, vamos examinar as evidências.

Aqui estão os dados oficiais do governo sobre a taxa de sobrevivência de startups nos Estados Unidos. Cada linha mostra a probabilidade de sobrevivência de empresas fundadas em um determinado ano. A primeira linha rastreia a taxa de sobrevivência após um ano, a segunda linha rastreia a taxa de sobrevivência após dois anos, e assim por diante. O gráfico mostra que, de 1995 até hoje, a proporção de empresas que sobreviveram por um ano permaneceu basicamente inalterada. O mesmo ocorre com as taxas de sobrevivência após dois, cinco e dez anos.

Novos evangelistas já existem há tempo suficiente e são suficientemente conhecidos — os livros relacionados venderam milhões de cópias no total, e quase todos os cursos de empreendedorismo nas universidades os ensinam. Se eles fossem eficazes, isso se refletiria nas estatísticas. No entanto, nos últimos trinta anos, não houve nenhum progresso sistemático na facilitação da sobrevivência de startups.

Os dados governamentais contabilizam todas as startups norte-americanas, incluindo restaurantes, lavanderias, escritórios de advocacia e empresas de design paisagístico — e não apenas startups tecnológicas com alto potencial de crescimento apoiadas por capital de risco. Os defensores do empreendedorismo não afirmaram que seu método se aplica apenas a empresas do tipo Vale do Silício, mas essas técnicas são mais frequentemente adaptadas para esse tipo de empresa, que envolve extrema incerteza, apenas aceitável pelos fundadores quando o retorno potencial for suficientemente grande. Portanto, adotamos uma métrica mais direcionada: a proporção de startups norte-americanas apoiadas por capital de risco que conseguem completar rodadas subsequentes de financiamento após a primeira rodada. Dado o funcionamento do capital de risco, podemos razoavelmente assumir que a maioria das empresas que não conseguem completar rodadas subsequentes não sobrevive.

A linha sólida representa os dados originais; a linha tracejada ajusta as empresas de semente recentes que ainda podem completar o financiamento da Rodada A.

A proporção de empresas que concluem rodadas subsequentes após a rodada semente caiu drasticamente, o que não sustenta a afirmação de que as startups apoiadas por capital de risco se tornaram mais bem-sucedidas nos últimos 15 anos. Se houve alguma mudança, parece que elas estão falhando com maior frequência. Claro, a alocação de capital de risco não é determinada apenas pela qualidade das startups: o impacto da pandemia de COVID-19, o fim da era de juros zero, a alta concentração de capital necessária para a IA, entre outros fatores.

As pessoas também podem argumentar que o aumento total do capital de risco trouxe mais empreendedores menos qualificados ao mercado, anulando qualquer melhoria na taxa de sucesso. No entanto, no gráfico abaixo, a queda na taxa de sucesso ocorreu tanto durante o período de crescimento quanto durante o de contração no número de empresas financiadas. Se o excesso de fundadores menos qualificados estivesse reduzindo a média, a taxa de sucesso deveria ter se recuperado após 2021, quando o número de empresas financiadas diminuiu. No entanto, isso não aconteceu.

Mas o aumento no número de fundadores não é por si só um sucesso? Tente dizer isso aos empreendedores que seguiram os conselhos dos pregadores e ainda assim falharam. São pessoas reais que arriscaram seu tempo, economias e reputação; elas têm o direito de saber o que estão enfrentando. Os principais investidores de risco talvez tenham ganhado mais dinheiro — hoje há mais unicórnios do que antes —, mas isso se deve em parte ao prazo de saída mais longo e em parte ao fato de que a distribuição de potência das saídas, matematicamente, significa que quanto mais empresas forem iniciadas, maior a probabilidade de surgir um grande sucesso. Para os fundadores, isso é um consolo frio. O sistema talvez esteja gerando mais prêmios, mas não melhora as chances individuais dos empreendedores.

Devemos levar a sério o fato de que uma nova geração de defensores não aumentou a probabilidade de sucesso das startups. Os dados indicam que, no melhor dos casos, elas não tiveram nenhum impacto. Gastamos incontáveis horas e bilhões de dólares em um quadro de pensamento que simplesmente não funciona.

Os evangelistas afirmam que nos estão ensinando uma ciência do empreendedorismo, mas, segundo seus próprios padrões definidos, não fizemos nenhum progresso: não sabemos como tornar as startups mais bem-sucedidas. Boyle diria que, se nosso jardim ainda não produziu ervas ou flores melhores, então não há ciência envolvida. Isso é decepcionante e confuso. Dado o tempo investido, a ampla adoção e o evidente nível intelectual por trás dessas ideias, é difícil imaginar que elas não tenham nenhum efeito. No entanto, os dados indicam que realmente não aprendemos nada.

Se quisermos construir uma verdadeira ciência do empreendedorismo, precisamos entender as razões. Existem três possibilidades. Primeiro, talvez essas teorias estejam simplesmente erradas. Segundo, talvez essas teorias sejam tão óbvias que torná-las sistemáticas não tenha sentido. Terceiro, talvez, assim que todos usarem as mesmas teorias, elas já não ofereçam mais nenhuma vantagem. Afinal, a essência da estratégia é fazer coisas diferentes dos concorrentes.

Se essas teorias fossem realmente erradas, a taxa de sucesso das startups deveria ter diminuído à medida que se espalhavam. Nossos dados indicam que, para startups em geral, isso não se verifica, e a taxa de falha das empresas apoiadas por capital de risco parece ter aumentado por outras razões. Independentemente dos dados, essas teorias não parecem erradas. Falar com clientes, realizar experimentos e iterar continuamente parecem claramente benéficos. Mas a teoria de Galeno também não parecia errada para os médicos em 1600. A menos que testemos esses frameworks da mesma forma que testamos outras hipóteses científicas, não poderemos saber com certeza.

Este é o critério estabelecido por Karl Popper em "A Lógica da Descoberta Científica" para a ciência: uma teoria é científica se, e somente se, for possível, em princípio, prová-la falsa. Você tem teorias, testa-as. Se os experimentos não as sustentarem, você as descarta e tenta outra coisa. Uma teoria que não pode ser falsificada não é, de forma alguma, uma teoria, mas sim uma crença.

Muito poucos tentaram aplicar esse padrão à pesquisa em empreendedorismo. Existem alguns ensaios clínicos randomizados, mas eles geralmente carecem de poder estatístico e definem "eficácia" como algo diferente do verdadeiro sucesso das startups. Dado que os fundos de risco apostam bilhões de dólares anualmente, sem mencionar os anos que os fundadores dedicam para testar suas ideias, parece estranho que ninguém tenha feito um esforço sério para verificar se as técnicas ensinadas às startups realmente funcionam.

Mas os pregadores têm quase nenhum incentivo para testar suas teorias: eles ganham dinheiro e acumulam influência vendendo livros. Aceleradoras de startups lucram ao enviar grandes números de empreendedores para o funil de potência, colhendo apenas alguns casos excepcionalmente bem-sucedidos. Pesquisadores acadêmicos também enfrentam seus próprios incentivos distorcidos: provar que suas teorias estão erradas faz com que percam financiamento, sem qualquer recompensa compensatória. Toda a indústria possui a estrutura do que o físico Richard Feynman chamou de "ciência de culto de carga": um edifício que imita a forma da ciência, mas sem sua substância, derivando regras de anedotas sem estabelecer relações causais fundamentais. Apenas porque algumas empresas de sucesso realizaram entrevistas com clientes, não significa que sua startup também terá sucesso se fizer o mesmo.

Mas, a menos que reconheçamos que as respostas existentes ainda não são boas o suficiente, não teremos motivação para buscar novas respostas. Precisamos usar experimentos para descobrir o que funciona e o que não funciona. Isso será caro, pois startups são maus sujeitos de teste. É difícil forçar uma startup a fazer ou não fazer algo (você consegue impedir os fundadores de iterar, de conversar com clientes ou de perguntar aos usuários qual design preferem?), e manter registros rigorosos geralmente é uma baixa prioridade quando a empresa está lutando por sobrevivência. Dentro de cada teoria, também existem inúmeras nuances que precisam ser testadas. Na prática, esses experimentos podem simplesmente não ser bem-feitos. Mas, se for esse o caso, então precisamos admitir o que diríamos sem hesitação sobre qualquer outra teoria não falsificável: isso não é ciência, é pseudociência.

Em certa medida, os fundadores não precisavam aprender formalmente essas técnicas. Antes mesmo de Blank propor o "desenvolvimento de clientes", os fundadores já estavam desenvolvendo clientes ao conversar com eles. Da mesma forma, já estavam construindo produtos mínimos viáveis e iterando-os antes de Ries dar um nome a essa prática. Já estavam projetando produtos para usuários antes que alguém chamasse isso de "pensamento de design". As leis do negócio frequentemente forçam essas ações, e milhões de profissionais de negócios reinventaram independentemente essas práticas para resolver os problemas que enfrentam diariamente. Talvez essas teorias sejam óbvias, e os defensores simplesmente tenham colocado vinho novo em garrafas antigas.

Isso não é necessariamente ruim. Ter uma teoria válida, mesmo que seja óbvia, é o primeiro passo rumo a teorias melhores. Ao contrário de Popper, os cientistas não descartam simplesmente uma teoria promissora no momento em que é refutada; eles tentam aprimorá-la ou expandi-la. O historiador e filósofo da ciência Thomas Kuhn, em "A Estrutura das Revoluções Científicas", argumentou poderosamente isso: mais de 60 anos após Newton publicar sua teoria da gravidade, suas previsões sobre o movimento da Lua permaneceram incorretas até o matemático Alexis Clairaut reconhecer que se tratava de um problema de três corpos e corrigi-lo. O critério de Popper nos levaria a descartar Newton. Mas isso não aconteceu, porque a teoria era amplamente apoiada em outros aspectos. Kuhn argumentou que os cientistas são teimosos dentro de um quadro de crenças, que ele chamou de paradigma. Como ele fornece uma estrutura que permite aos cientistas construir e aprimorar teorias existentes, os cientistas não abandonam um paradigma facilmente, a menos que seja absolutamente necessário. O paradigma oferece um caminho para a frente.

A pesquisa em empreendedorismo não possui um paradigma único. Ou, melhor dizendo, possui muitos paradigmas, nenhum dos quais é suficientemente convincente para unificar todo o campo. Isso significa que aqueles que consideram o empreendedorismo uma ciência não têm um guia comum para determinar quais questões valem a pena serem abordadas, o que significa observar ou como aprimorar teorias que não estão totalmente corretas. Sem um paradigma, os pesquisadores apenas giram em círculos, falando linguagens diferentes. Para que o empreendedorismo se torne uma ciência, é necessário um paradigma dominante: um quadro comum suficientemente convincente para organizar esforços coletivos. Trata-se de uma questão mais difícil do que simplesmente decidir quais teorias testar, pois um conjunto de ideias só se torna um paradigma quando consegue responder a algumas questões abertas e urgentes. Não podemos alcançar isso do nada, mas devemos encorajar mais pessoas a tentar.

A economia nos ensina que, se você estiver fazendo exatamente o mesmo que todos os outros — vendendo os mesmos produtos para os mesmos clientes, utilizando os mesmos processos de produção e os mesmos fornecedores — a concorrência direta levará seus lucros a zero. Esse conceito é a pedra angular da estratégia empresarial, desde a teoria da "reflexividade" de George Soros — segundo a qual as crenças dos participantes do mercado alteram o próprio mercado, erosionando as vantagens que tentam explorar — até a afirmação schumpeteriana de Peter Thiel de que "a concorrência é um jogo para perdedores". Michael Porter, em seu marco histórico "Competitive Strategy", codificou isso como a necessidade de buscar posições de mercado não ocupadas. Kim Chan Mauborgne e Renée Mauborgne levaram essa ideia um passo adiante em "Blue Ocean Strategy", argumentando que as empresas devem criar espaços de mercado completamente sem concorrência, em vez de competir em domínios já existentes.

No entanto, se todos estiverem usando o mesmo método para construir suas empresas, geralmente competirão diretamente. Se cada fundador estiver entrevistando clientes, todos convergirão para as mesmas respostas. Se cada equipe estiver lançando produtos mínimos viáveis e iterando, todos evoluirão em direção ao mesmo produto final. O sucesso em mercados competitivos deve ser relativo, o que significa que as práticas eficazes devem ser diferentes das realizadas por todos os outros.

O método da redução ao absurdo deixa isso claro: se existisse um fluxograma que garantisse o sucesso de startups, as pessoas produziriam em massa startups bem-sucedidas 24 horas por dia. Isso seria uma máquina de dinheiro de movimento perpétuo. Mas, em um ambiente competitivo, tal quantidade massiva de novas empresas levaria à falha da maioria. A premissa que precisa estar errada é: tal fluxograma poderia existir.

Existe uma analogia precisa na teoria da evolução. Em 1973, o biólogo evolutivo Leigh Van Valen propôs o que chamou de hipótese da Rainha Vermelha: em qualquer ecossistema, quando uma espécie evolui para obter vantagem às custas de outra, a espécie em desvantagem evolui para compensar essa melhoria. O nome vem de "Através do Espelho", de Lewis Carroll, onde a Rainha Vermelha diz a Alice: "Você precisa correr o máximo que puder apenas para permanecer no mesmo lugar." As espécies devem constantemente inovar com diversas estratégias distintas para sobreviver às inovações de seus competidores.

Da mesma forma, quando novos métodos empreendedores são rapidamente adotados por todos, ninguém obtém vantagem relativa, e a taxa de sucesso permanece plana. Para vencer, as startups devem desenvolver estratégias diferenciadas e inovadoras, estabelecendo barreiras sustentáveis à cópia antes que os concorrentes as alcancem. Isso geralmente significa que a estratégia vencedora é ou desenvolvida internamente (e não encontrada em publicações públicas acessíveis a todos) ou tão única que ninguém pensaria em replicá-la.

Isso parece algo muito difícil de estabelecer cientificamente...