Etiqueta: Venture Capital

Publicado em

Notas sobre o Ciclo de AI

Há muita coisa mudando, muito rápido, e talvez esse post envelheça rápido e mal. Toda essa velocidade cria até uma certa ansiedade, um FOMO, mas, de forma mais fria, me leva a pensar que estamos no início da curva de adoção e de expectativas sobre AI.

Usando o framework de revoluções tecnológicas da Carlota Perez (que adoro), é possível descrever um racional de início de ciclo:

  • ainda estamos na era da informação, em uma fase de montagem do novo ciclo de AI,
  • com o big bang sendo o lançamento do ChatGPT em público em 2022
  • empresas de infraestrutura e servidores de ciclos anteriores se tornando cada vez mais acessíveis para plataformas, LLM e aplicações
  • valuation de AI com prêmio relevantemente maior que SaaS tradicionais

Esses são alguns sinais. Com isso, fico pensando o que podemos esperar daqui para frente com o que já estamos vivendo.

Então, o que deve mudar e o que não deve mudar com AI?

Inteligência Artificial é uma inovação que atua de dentro para fora nas organizações. Diferente da internet, que conectou todo mundo, ou do Cloud que virtualizou tudo, AI é um layer horizontal, que atua em todas as diferentes áreas e processos da empresa (produto, desenvolvimento, vendas etc.), habilitando e redefinindo a entrega de valor, ao levar inteligência para o core.

Mas estamos em uma fase inicial do ciclo, com muita incerteza e novidades a cada novo dia. Portanto, algumas mudanças no playbook de construção de startups já dá para cravar que serão permanentes, outras ainda acho arriscado apostar. Então, vou descrever algumas das minhas primeiras ideias do que eu acho que muda e o que não muda para construção de Startups e o mundo de VC, hoje:

O que parece estar mudando:

AI na gestão de Pessoas:

(i) skillset de talentos da empresa passa por ferramentas de AI. Conhecimento de LLMs, por exemplo, é tipo o “conhecimento do pacote office” nos perfis de vaga que temos visto há 20 anos.

(ii) Eficiência de headcount: as melhores empresas estão crescendo rápido com uma escala muito maior em relação ao número de pessoas.

Produtividade humana em áreas como GTM e desenvolvimento de produto:

Por exemplo, em vendas, recentemente, escrevi no Astella Matrix o texto “Revisitando a eficiência da máquina de vendas na era de AI”. Tem sido interessante acompanhar a crescente ferramentalização dos processos de vendas com IA, surgindo novas funções ou processos como GTM-Engineer e AI-Led Growth. Isso tem gerado mais velocidade de experimentação e eficiência na construção de máquinas de vendas, e acredito que vai fazer parte de um movimento de automação e produtização de vendas que vinha acontecendo, com PLG.

Esses são processos que tenho visto com mais clareza de empresas de early-stage a scaleups que implementaram e ganharam eficiência e velocidade.

O que não mudará no curto prazo:

“Quando a pesquisa vira commodity, a convicção é ouro”

A principal coisa que não muda em Startups é a necessidade de convicção e o insight único para construir algo incrível, e essa não é possível terceirizar para AI. Startups se tornam vencedoras por fazerem apostas contrárias, com o benefício da assimetria de informações. Já a IA se baseia em dados históricos e padrões. Então, para temas complexos, ainda veremos os insights e decisões dos fundadores serem o diferencial.

Value Investing e os fundamentos de valor de um negócio

Outra coisa que não deve mudar são os investidores focados em Value Investing e os fundamentos de valor de uma empresa. Investidores de valor (value investors) continuarão avaliando um negócio da mesma forma, que pode se resumir pela sua capacidade de gerar caixa e a durabilidade do negócio com crescimento no futuro. Os pilares fundamentais de valor de um negócio continuam sendo os mesmos, como vantagem competitiva duradoura ou unfair advantages, alocação eficiente de capital e margens do negócio. Isso está atrelado ao meu ponto do parágrafo anterior – de convicção e insights únicos dos fundadores.

Setores Rápidos e Setores Lentos

Por fim, eu li o estudo AI 2027, que traz um tom alarmante sobre os caminhos da AI e superinteligência em governos, provocando tensões geopolíticas ou potenciais guerras. Sendo honesto, não descarto este cenário em 4-6 anos, mas é importante lembrar que existem alguns “Setores Lentos” que são chave para economia e sociedade, mas que funcionam há 100 anos da mesma forma, como, por exemplo, o setor de saúde, educação, gestão pública etc… Alguns desses setores continuam longe de ser transformados digitalmente. A verdade é que esses setores são influenciados por burocratas, políticos e lobistas, que dificilmente deixarão as coisas acelerarem bastante ou simplesmente terão entraves em tomada de decisão de próximos passos para transformação. O contrário parece verdadeiro: os Setores Velozes, que vendem produtos e soluções para consumidores tech-savvy (software, gagdets, enterprise software, apps etc…) já apresentam ganhos elevados de produtividade e uma melhor proposta de valor. Por exemplo, hoje, estamos vendo o uso exponencial de AI principalmente nas camadas mais profundas como infraestrutura (como NVIDIA) e plataformas (como LLMs), e nas aplicações, principalmente, soluções usadas por tech-savvy e early-adopters de tecnologia.

Publicado em

Padrões e sinais em VC

Ótimas análises da Blume Ventures, gestora de VC na Índia, no seu report Omega Files. A seção que traz Signals and Patterns é especialmente interessante, destacando padrões dos investimentos que tiveram os maiores retornos (MOIC) em seus fundos.

Alguns insights relevantes da apresentação:

  • Empresas que atacaram mercados com baixa competição tiveram os melhores retornos, seguidas por aquelas que competiram contra grandes players consolidados. Já mercados altamente fragmentados geraram os menores retornos.⁣
  • Empresas que pivotaram e passaram por uma “near death experience” tiveram retornos superiores.
  • Para alcançar retornos maiores, é preciso mirar um TAM maior do que o nicho inicial.
  • Mas antes, as empresas de maior sucesso começaram atacando um nicho antes de expandirem para um TAM maior
  • Por fim, talvez o mais difícil de acertar: o “timing”. First Mover Advantage vs. On-Time Arrival. Chegar um pouco depois, mas na hora certa, pode multiplicar o retorno

O relatório completo traz muitos outros dados interessantes para quem gosta de estudar padrões (como eu). Vale a leitura.

Publicado em

Notas sobre uma análise do volume de funding nos setores do Brasil nos últimos cinco anos

Analisando volume de funding nos diversos setores do Brasil entre 2019 e 2024, fiz uma divisão entre rodadas menores que US$ 10 milhões e maiores que US$ 10 milhões. Essa separação traz insights relevantes sobre o ranking de cada perfil de investimento no país e a progressão dos diferentes setores para o late-stage.

  • Principais insights:
    • Fintech domina o investimento no Brasil, com cerca de 40% do total do funding, tanto no early stage quanto no late stage, com ampla vantagem sobre os demais setores.
    • Healthtech é o segundo setor com maior volume de funding em rodadas menores que US$ 10 milhões, mas cai para a oitava posição em rodadas maiores.
    • Agritech e Edtech têm forte apelo devido ao potencial do Brasil e às oportunidades evidentes, mas ainda não consolidaram uma tese que justifique uma maior concentração de capital.
    • Proptech, Energia e Logtech são os setores que mais ganham relevância quando se trata de concentração de capital em rodadas maiores ou late-stage. Diria que são setores característicos do Brasil, com problemas estruturais significativos e forte correlação com o PIB.
    • Deep tech e IA já têm um papel relevante em rodadas maiores.
      • Se considerarmos apenas 2024, Deep Tech já aparece entre os quatro setores mais relevantes em rodadas menores que US$ 10 milhões.
  • Notas finais:
    • Isso não é uma recomendação de investimento, mas uma análise para refletirmos sobre oportunidades em cada setor. Vale lembrar que ser contrarian (e estar certo) é onde estão os maiores ganhos.
    • Por fim, um ponto importante: o ideal seria analisar esses dados por coortes anuais ou bienais, para entender a evolução da maturação do funding de um estágio para outro e como os setores progridem ao longo desses ciclos.
Publicado em

Power Law e a Gestão do Portfólio dos VCs

Vi esse interessante tweet do Reid Hoffman, que traz nos comentários as diferentes visões de investidores sobre o tema.

No geral, a grande maioria dos VCs acredita que o tempo dedicado ao portfólio deve ser majoritariamente voltado para as empresas que estão escalando, e não para aquelas que enfrentam dificuldades. Essa é uma discussão recorrente sobre gestão de portfólio de VC, que sempre presenciei por onde passei. É uma realidade importante para os empreendedores compreenderem.Essa abordagem de gestão geralmente divide o portfólio em três blocos, com base na teoria do Power Law para portfólios de VC:

  1. 20%-30% das empresas: São as que estão escalando com grande potencial de retorno para o fundo (10x+).
  2. 40%-50% das empresas – “Messy Middle”: Startups que conseguiram criar algo relevante e alcançaram um patamar significativo de receita, mas que pararam de crescer. O fundo enxerga um potencial de retorno entre 2x-5x.
  3. 30%-40% das empresas: Caminham para não gerar valor, resultando em um retorno de 1x ou menos.

A questão crítica dessa discussão é que, normalmente, as melhores empresas não precisam da ajuda do VC. Já as que mais precisam ou pedem suporte são justamente as do segundo e terceiro bloco. Ou seja, mais empresas demandando mais tempo.

Agora, uma provocação para os VCs: será que as empresas do bloco 1 realmente não precisam de ajuda? Ou será que elas apenas não precisam da sua ajuda, ou daquilo que você, como investidor, pode oferecer?

Minha visão é que o investidor precisa entender a relação entre tempo, esforço e retorno esperado na gestão do portfólio de seu fundo e agir de acordo com o que trará o melhor retorno. Mas é fundamental pensar além da gestão do fundo e considerar também a gestão da gestora de investimentos. Construção de carreira no longo prazo envolve relacionamentos, reputação e ciclos. Nesse contexto, dedicar-se ao desenvolvimento das empresas pode gerar frutos no futuro.

Além disso, investidores com um propósito educacional e de fortalecimento do ecossistema ou da economia local tendem a ter um apetite maior para ajudar e criar iniciativas voltadas às empresas dos blocos 2 e 3.

Acredito que essa realidade não é tão enfatizada no dia a dia dos grandes investidores como no post do Reid Hoffman. Os fundadores precisam conhecer a fundo a gestão do portfólio do fundo e entender que o alinhamento de trilha acontece desde o início. O Fred Wilson, investidor renomado da USV, escreveu um ótimo texto onde argumenta que as empresas que realmente definem a performance de um fundo são as do segundo quartil.

Publicado em

Nota / A Ciência do Acerto – Baseball vs. Investimentos

Adoro do cruzamento de lições dos esportes com investimentos. Li recentemente essa compilação de lições de investimentos tiradas do livro “The Science of Hitting” e achei incrivelmente perfeitas as analogias do baseball com investimento, e em VC, principalmente. Alguns dos meus highlights – (traduzidos livremente por mim):

  • “4 | Você melhora com a prática real de rebatidas; é assim que se aperfeiçoa.…
  • 6 | Não vá e bata todas as bolas que vêm em sua direção. Espere por boas bolas para acertar, não bata em bolas ruins; nem os melhores conseguem acertar bem bolas ruins.
  • 7 | Existem vários tipos de arremessos virão em sua direção – bolas rápidas, curvas, com efeito, sliders, spitballs.
  • ➡️ Na vida real, existem muitos tipos de empresas para você investir, que continuarão surgindo. Achamos que 99% das empresas não valem o investimento, e apenas uma lista pequena de empresas se encaixa no que buscamos.
  • 8 | Um rebatedor começa a perceber onde estão suas zonas favoritas para bater, esperando por arremessos específicos no ponto ideal e na sua zona de strike.
  • ➡️ Com o tempo (anos), quando você começa a perceber qual é o seu ponto ideal e sua zona preferida de strike, suas chances de sucesso começam a aumentar ao longo do tempo.…
  • 10 | Haverá decisões ruins, e você não pode fazer nada a respeito. O melhor é esquecer e se concentrar no próximo arremesso.
  • ➡️ Você terá movimentos errados, perdas, e errará. Nem sempre você acertará. Na maioria das vezes, o mercado tende a acertar mais do que você imagina no longo prazo.
  • 11 | Comece a reconhecer padrões com um framework para adivinhar melhor, em vez de adivinhar cegamente. Desenvolva a disciplina para esperar as boas bolas para acertar.
  • “Obviamente, você não simplesmente “adivinha” uma bola curva ou “adivinha” uma bola rápida. Você trabalha com uma referência, aprende o que esperar em certas situações e faz sua aposta a partir daí.”…
  • 13 | Faça o arremessador lançar para que você obtenha informações, e eventualmente ele lhe dará o arremesso que deseja.…
  • 15 | Ted Williams começou como arremessador, para entender como rebater.
  • ➡️ Ações são participações em negócios. Gerenciar um negócio ajuda a entender investimentos em empresas. Se você não gerencia, pode aprender sobre negócios e praticar com dinheiro real.
  • 16 | Arremessadores não estudam rebatedores. Tudo o que eles querem é lançar a bola. O pior é um arremessador que não sabe onde está lançando.…”

Esses são meus highlights. O post tem outras lições que vale checar.

Publicado em

A Eficiência até $100mn de receita em mercados emergentes

A Sturgeon Capital fez uma série de três posts avaliando a necessidade e eficiência de capital para se chegar até $100mn de ARR nos mercados emergentes, como Índia, México e Brasil. Os posts estão separados por modelo de empresas como Marketplace, Fintech e SaaS.

Alguns destaques que achei interessantes:

  • Marketplaces: A alta necessidade capital para construir os marketplaces líderes de categorias. Me relembra a discussão do IPO da Instcart e a dificuldade de retorno de capital pelos investidores late-stage.
  • Fintechs: Mais que marketplaces, Fintech captaram mais recursos do que marketplaces, mas mostraram uma capacidade de aceleração mais rápida, em período menor de tempo, até os $100mn de ARR. O Top quartil conseguiu chegar a esse patamar de receita em apenas 4 anos.
  • SaaS: Como esperado é o modelo mais eficiente e o menos rápido dos três.

O autor do estudo não é brasileiro, e o dólar é cruel em terras tupiniquins, mas acredito que faltaram alguns outros bons cases brasileiros de empresas que estão chegando em $100mn com eficiência de capital razoável, em menos de 10 anos. De qualquer forma, é uma ótima referência de leitura para late-stage. Parte 1, Parte 2 e Parte 3.

Publicado em

Desalinhamento na trilha de VC

Estava lendo sobre esse artigo de captables recentemente e recomendo a leitura. Ele é bem completo sobre o assunto e bem relevante, principalmente em um cenário de mercado em que têm sido feitas Extensões e Rodadas Pontes para reajustar os objetivos e financiamento para conquistá-los. O artigo traz de forma clara os problemas que um captable comprometido pode gerar para o futuro de uma empresa que busca crescer com capital de venture.

Mas, o que eu tenho pensado mais profundamente nos últimos dias, é sobre o desalinhamento entre diferentes perfis de investidores de VC, dentro da rota de construção de um negócio de bilhão. E me parece claro que esse desalinhamento está muito relacionado ao gap da expectativa de retorno do equity de cada investidor que, para as empresas, reflete em consequências em captable e decisão de caminhos estratégicos.

Acredito que a diversidade de teses e perfis entre investidores pode ser positiva, tanto para atender LPs como para diversificação, com o desafio do empreendedor em diferentes estágios de evolução. Porém, essa diversidade traz uma necessidade diferente em relação à visão de sucesso daquela oportunidade. Por exemplo, uma saída avaliada em R$ 200 milhões em um estágio de Series-B pode ser uma saída bem sucedida para Anjos e Micro-VC, mas é longe do ideal para um fundo Seed ou Series-A institucional.

O artigo sobre Captable que citei no início traz o reflexo dessa dinâmica no retorno para um fundo pequeno e um grande.

“O tamanho do fundo é a sua estratégia”

O conceito de Fund Returner – retorno do investimento com o potencial devolver o tamanho total daquele fundo que está investindo nele – é um bom modelo mental para entender a exigência de saída de um fundo. Além disso, a diferente expectativa exigirá diferentes exigências entre participação e termos (como liquidation preferences, drag/tag along, etc…) para cada investidor ao longo da rota. Não ter isso em mente pode ser crucial para o sucesso desejado para o founder, de um negócio de venture.

Esse desafio fica bem claro quando a gente faz a conta. Para o investimento retornar um fundo de tamanho de $100 milhões, pensando que no exit o fundo deterá cerca de 5%, a empresa vendida deverá ser avaliada em mais de U$ 2 bilhões. Em um período de 10 anos, essa empresa precisará de um faturamento de ao menos $200mn por ano.

Isso se intensifica ainda mais em uma geografia de Brasil em que a mediana de exits nos últimos anos foi de cerca de U$137 milhões e transações de mais de $1 bilhão são poucas. Vale mencionar uma tendência positiva é que o tamanho médio de exits no Brasil tem crescido.

No final do dia, para os investidores, isso implica em desafios de desenvolvimento de negócios e alinhamento com outros fundos ao longo da jornada, em que fundos menores deverão trazer fundos maiores em rodadas seguintes. Para founders, isso implica na atenção ao alinhamento dos investidores com a sua rota e visão de crescimento do negócio longo prazo.

Esse desalinhamento faz parte da jornada, e ainda não vejo uma solução, apenas remediações – como termos, recaps e saídas secundárias -, mas saber que ele existe já um bom início para moderá-lo com intenção.