Mês: Julho 2025

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O Power Law do Vintage 2014-2016 de Early-Stage no Brasil

Fiz uma análise rápida da “safra de 2014-2016 de startups que receberam funding early stage” — ou seja, empresas que receberam rodadas de anjo a Series A entre 2014 e 2016, no Brasil. Essa safra completa 10 anos desde seu funding early stage, acompanhando também os ciclos dos fundos de VC, sendo, portanto, um bom período para tentarmos entender o potencial dessa geração.

Meu objetivo inicial foi de buscar entender, se VC atua em Lei de Potência, onde 10% das empresas trazem a grande maioria do retorno, qual é a mediana de uma saída/exit top 10% da safra para o VC? Além disso, qual outros insights rápido é possível sobre essa safra de Power Laws?

Ao analisar as saídas anunciadas dessas empresas (M&A ou IPO):

Usei dados do Crunchbase, ajustados para R$. A safra 2014-2016 possuem 645 empresas cadastradas que receberam alguma rodada early stage (de anjo a Series A) nesse período – algumas receberam mais de uma rodada. Dessas empresas, 99 tiveram exit anunciado nos anos posteriores. E daí eu busquei analisar essas empresas para entender o Power Law do VC dessa safra:

Os resultados são:

  1. 10% dos maiores exits por valor de M&A/IPO foram:
  • Nubank (IPO) (2021): R$ 233bn
  • Pismo (2023): R$ 7bn
  • 99 (2018): R$ 3,5bn
  • Zenvia (IPO) (2021): R$ 2,86bn
  • Enjoei (IPO) (2020): R$ 2,0bn
  • RD Station (2021): R$ 1.9bn
  • Neoway (2021): R$ 1.8bn
  • Remessa Online (2021): R$ 1.2bn
  • Méliuz (IPO) (2020): R$ 1.15bn
  • Zoop (~2021): R$ 1bn (estimado)

1.1) Mediana dos TOP 10 exits:
R$ 1,9 bilhão

1.2) Média dos TOP 10 exits:
R$ 25,37 bilhões (efeito Nubank como outlier)

Para os Top 10 exits, os montantes de Total Funding Amount (em USD) são:

  • Mediana: US$ 55,1 milhões
  • Média: US$ 481,6 milhões

Insights sobre as Top 10 exits: Timing e janelas de IPO são importantes para isso

  • IPOs são relevantes: 4 foram IPOs;
  • Duas saídas ocorreram antes da COVID-19 (Zup e 99);
  • Uma saída ocorreu após a COVID-19: Pismo.

Um grande insight para mim é que, de acordo com o estudo, as empresas que figuraram no Top 10 exits de maior valor de transação (IPO ou M&A) desse vintage foram as 15 empresas que mais captaram recursos de VC em toda sua jornada.

Essa análise traz um panorama, mas não conclui necessariamente o potencial de retorno para os fundos de VC, pois há variáveis, como extensão dos fundos dessa safra para maturação dos investimentos ou vendas secundárias não mapeadas, que ocorrem ao longo do caminho.

Outro ponto a se considerar é que o cenário de VC mudou após 2018, com o surgimento dos primeiros unicórnios e quando o flywheel de valor do ecossistema local completou seu ciclo. Pretendo estender a análise para outros vintages e outras perspectivas.

Por fim, é importante ressaltar: esses são dados do Crunchbase com algumas pesquisas adicionais realizadas no Perplexity, e eu normalizei os valores de dólar para real. Não são as fontes mais confiáveis e considero que os números são somente aproximados, portanto, vale o disclaimer: todas as opiniões aqui expressas são minhas e não refletem necessariamente a visão da gestora pela qual trabalho. São opiniões do autor, com o único objetivo de promover conhecimento e discussão, NÃO sendo qualquer tipo de recomendação de investimento. Fique à vontade para discutir comigo nos comentários ou respondendo a este e-mail.

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Aproveitando a questão de startups de maior sucesso em Venture Capital, recomendo a leitura do post sobre o Mini S-1.

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“The Sure Thing” e o Predador de Oportunidades

Este artigo do Malcolm Gladwell — autor de livros como Blink e The Tipping Point —, publicado na New Yorker em 2010, é uma leitura valiosa. Gladwell descreve padrões compartilhados por empreendedores de sucesso extremo. O texto me fez refletir sobre a importância da capacidade única de cada founder e investidor — o que alguns chamam de earned secret — sobretudo na alocação de capital em oportunidades com grande assimetria de retorno e na exploração de janelas de arbitrariedade.

“He moves decisively. He repeats the good deal over and over again, until the opportunity closes, and—most crucially—his focus throughout that sequence is on hedging his bets and minimizing his chances of failure. “

Aqui tem um ponto importante e o mais interessante sobre a visão do autor: Não é sobre tomar mais risco, mas sim sobre ter uma posição financeira acumulada e uma perspectiva única do jogo que está jogando. São como predadores, que não querem correr risco enquanto estão caçando.

Ele descreve mostra que, em determinado momento, esses empreendedores realizaram uma transação que lhes proporcionou enorme acúmulo de capital e, consequentemente, uma posição estrutural privilegiada para acessar novas oportunidades. A partir daí, buscam negócios em que percebem divergências de valoração: identificam quando o vendedor subvaloriza o deal ou supervaloriza o que lhes está sendo vendido. Munidos dessa visão única e contrária — e, da sua posição, sem assumir riscos — avançam decididamente para fechar novos negócios.

Essa dinâmica está diretamente ligada a ineficiências de mercado e janelas de arbitrariedade: à medida que mais players percebem a oportunidade, o retorno tende a diminuir.

O paralelo com Venture Capital é claro, também. Ter sucesso exige conhecimento profundo sobre uma arbitragem específica e disciplina e convicção para explorá-la até o ciclo se encerrar — para então partir para a próxima janela. Por isso, é fundamental manter abertura e agilidade para observar diferentes tecnologias, mercados e modelos de negócio e, assim, surfar as melhores ondas.

Me traz essa reflexão: Qual é o seu earned secret, e qual janela você está observando agora?

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Report de Sobre Impacto em Construção de Startup – Parte 1) Pessoas

Recentemente, lançamos um report de uma pesquisa que conduzi por meio de entrevistas com especialistas, uma pesquisa quantitativa (cujos resultados estão ao final do report) e, como um playbook lover, uma pesquisa bibliográfica. Esse report surgiu do meu interesse em aprofundar e aprender através de padrões observados no que os líderes – CEOs, CTOs e especialistas de mercado – estão vendo e fazendo em IA nas startups.

Assim, a proposta do report não é discutir a tecnologia de IA em si, mas sim como ela está afetando os processos e as discussões estratégicas na construção de empresas de alto crescimento.

Vou compartilhar aqui alguns slides e destaques da apresentação:

Primeiramente, ainda estamos no início do ciclo da IA. A evolução comercial das tecnologias ocorre em camadas: da infraestrutura, passando por plataformas, até chegar à aplicação. Atualmente, apenas a NVIDIA e a OpenAI demonstram captura de valor ou construção de barreiras que perpetuem a sua criação e captura de valor.

Na camada de aplicação, ainda não conseguimos enxergar categorias estabelecidas ou dominadas. Historicamente, é justamente nesse espaço que, em ciclos anteriores, se gerou o maior valor. No Brasil, tende-se a aproveitar as infraestruturas tecnológicas globais e a alavancar a alta base de usuários/consumidores de soluções digitais para construir grandes negócios em aplicação.

Estamos, então, começando uma série para descrever esse cenário:

Diferentemente da internet, da cloud e do mobile, que conectaram todos, virtualizando soluções em todos os lugares, a IA representa uma revolução do trabalho, atuando como uma camada que permeia todos os processos de uma organização. Diante disso, a grande maioria dos respondentes (60%) já percebe um aumento de eficiência com o uso da IA.

Entre as áreas impactadas, o maior efeito atual da IA ocorre no desenvolvimento de produto.

Há poucos anos, a área de desenvolvimento e engenharia era considerada o gargalo. Hoje, com a aceleração do desenvolvimento de código, alguns líderes começam a perceber que o gargalo se deslocou para o time de produto. Essa nova forma de lidar com tecnologia está transformando a gestão das empresas:

A gestão de pessoas está evoluindo para um perfil mais orientado à gestão de dados e ops.

Com isso, são exigidos novos conjuntos de habilidades. Algumas das competências destacadas pelos especialistas foram:

  • Hardskills: Conhecimentos fundamentais em IA – como prompt engineering, RAGs e criação de agentes – estão se tornando o novo “pacote Office” dos perfis profissionais.
  • Softskills:
    • Mindset de execução: Com os LLMs, todos já iniciam sabendo 80% da tarefa ou desafio. Não há motivo para não começar e executar.
    • Pensamento crítico: Os modelos são capazes de quase tudo. É essencial saber avaliar os resultados e ajustar o modelo para criar algo único.
    • Habilidade com incerteza: Os modelos de IA não estão corretos 100% das vezes. É preciso lidar com a incerteza e manter a curiosidade.

A IA está se tornando o novo padrão. Contratar pessoas está se tornando secundário. Diversas empresas anunciaram que estão adotando uma abordagem AI-first, como Shopify e Duolingo. Já é possível observar empresas com alta eficiência de headcount limitando o aumento do quadro de colaboradores e priorizando soluções baseadas em IA, automação e agentes.

Isso reforça ainda mais a importância da métrica de Receita por Colaborador. Segundo a pesquisa, as empresas que se consideram nativas de IA demonstram maior eficiência por colaborador.

Um dado curioso: se, por um lado, a IA empodera generalistas e profissionais com conhecimento específico de processos e mercados, permitindo que desenvolvam produtos relevantes sem profundo conhecimento técnico, por outro, as empresas nativas de IA possuem proporcionalmente mais engenheiros em suas equipes. Isso, na minha visão, reflete uma mentalidade de empresa de engenheiros, tanto no desejo de criar soluções com profundidade e diferenciação tecnológica quanto na comparação com empresas não nativas de IA, que tendem a manter estruturas mais robustas em áreas como vendas e suporte.