Para quem gosta de Teoria da Agregação, do Ben Thompson, que revolucionou a forma como entendemos negócios na internet (quem não conhece, recomendo ler antes de mais nada): essas novas referências e discussões estão muito interessantes.
Primeiro, recapitulando. A Teoria da Agregação diz que o valor é agregado para a entidade que controla a relação com o usuário. Em negócios digitais, essa relação é assegurada graças não só ao software, mas também à confiança, integração, responsabilidade etc.
Muita coisa tem sido discutida e clarificada sobre IA recentemente, o que ela é e o que está mudando. Dois materiais que vale escutar/ler:
O texto do Nicolas Bustamante fala sobre como os LLMs estão absorvendo as camadas de UX e discovery dos agregadores, e como os dados de oferta devem virar apenas APIs/dados, sem interação direta com as marcas ou com a fonte da informação.
Nessa evolução da teoria, o poder ficará com os LLM, que controlam a interface, e com os proprietários dos dados. Por isso, acredito que é preciso construir produtos com APIs robustas e informações claras a partir de hoje.
…
Já na conversa do Ben Evans com o Ben Thompson, ele traz pontos interessantes dessa teoria com um ângulo questionador para o mercado de SaaS Enterprise, falando bastante sobre a Salesforce como exemplo. Eles mencionam que um agregador força seus suppliers, ou as ofertas de IA, a serem inputs modulares. Colocam mais discussão nesse ponto de “ser apenas uma API”.
Dá para entender que vai além de simplesmente ter um melhor UX. “Para uma grande corporação, não é o mais relevante se a solução roda em Anthropic, OpenAI ou Google, assim como se o servidor é AWS ou GCP. Esse é um problema da empresa de software.”
O que importa é toda a responsabilidade do serviço e da entrega. Por isso, em Enterprise, essas empresas de software ainda são agregadoras de trust, suporte e segurança.
Por fim, vejo que, onde os dois conteúdos convergem, para empresas de software que fazem agregação (e não são plataformas LLM), o maior valor está no contexto dos dados e na propriedade dos dados, e não no modelo em si.
Neste momento, várias temáticas estão remodelando o mercado de VC globalmente, e discutindo uma remodelação da classe de ativo: Agentes de IA no processo de investimento, a concentração dos investimentos em Mega fundos, o SaaSpocalipse, as Plataformas de LLM / ClaudeCode / OpenClaw, fatores macro e geopolíticos atuais etc… Além de sobrecarregado de tantas ideias, me questiono como um investidor de VC no Brasil navega isso com as oportunidades locais. E, o meu lado otimista vê o jogo do VC no Brasil com características próprias, com ainda grandes oportunidades para quem está aqui.
Acho importante começar estabelecendo que a principal característica que vejo do cenário global de VC é a da Lei de Potência extrema e polarização do capital, onde:
Megafund estão absorvendo a maior parte do capital de VC, investindo 33% do capital em 1% dos deals.
Do outro lado, as rodadas abaixo da mediana captam apenas 7% do total.
O cenário ficou polarizado com, de um lado, os kingmakers colocando bilhões em empresas desde o início para garantir escala a qualquer custo. Do outro, o jogo tradicional do VC.
Dada essa análise, trazendo para a realidade daqui, então, provavelmente eu e você estamos no jogo dos outros 99% dos deals (com os 2/3 restantes do capital global). Nesse jogo dos 99%, a grande maioria está falando ainda de deals em Software e IA, que estão enfrentando e executando todo desembaralhar de workflows através de vibecoding e as plataformas LLM. Isso tem levantado questões como: onde estão os verdadeiros moats e vantagens competitivas que vão durar?
Dentro desse cenário, eu ainda acredito que no Brasil ainda há um jogo local para se jogar. Um lugar com grandes mercados e grandes oportunidades inexploradas aqui. Esse tweet(recortado) do Balaji escreve algumas coisas que ainda são importantes na Era de IA, e vejo o aspecto de visão dos fundadores locais, e os de negócios como aspectos geográficos, de comunidade(ou rede e ecossistemas), a escassez, a fisicalidade e a resiliência da região ainda criam arbitragens:
Se pensarmos em empresas que cresceram muito aqui na última década, apesar de terem bons times de tecnologia e produto, a capacidade de código nunca foi a principal vantagem, e sim alguns aspectos como:
Rede de Distribuição proprietária (Omie, Nuvemshop, Flash etc…)
Integração e Complexidade Operacional local (Loggi, Kavak, etc…)
Compliance e Regulação local (QITech, Dock, Kanastra etc…)
Sistemas com Vantagem de Dados Proprietários (Unico, Cloudwalk etc…)
Acredito que a dinâmica, conhecimento e presença local serão ainda relevantes, principalmente da minha perspectiva como VC em early-stage.
E a IA?
IA é a tecnologia. Ela se tornou a arma. E a categoria de Agentes de IA é o campo de batalha onde se disputa quem vai entregar mais valor, mais experiência e maior personalização para o cliente final, na atual expectativa e demanda dos clientes por essa tecnologia. E esse campo de batalha ainda tem muito espaço.
Às vezes a gente esquece que vivemos em uma ‘bolha de tech’, e por isso parece que a adoção de IA já está saturada. De fato, é overwhelming ver milhares de notícias de novos modelos, novos agentes, rodadas bilionárias, conteúdo sobre – e gerado por – IA – mas não é bem assim. A economia real ainda está distante.
Por exemplo, a metade do consumo de agentes de IA hoje é só em uma categoria (de acordo com Claude Code e API da Anthropic). A própria Anthropic descreve o momento como “early days of agent adoption”. Desenvolvedores de software foram os primeiros a construir e usar ferramentas agentic em escala. Todos os outros setores estão apenas começando a testar.
E é justamente aí que entra a oportunidade para a região. O Brasil, e a América Latina de forma mais ampla, têm uma competência comprovada em criar plataformas e infraestrutura que atendem setores específicos e aplicações verticais, sejam B2B ou B2C. Soluções SMBs, marketplaces verticais, fintechs, agrotechs, healthtechs etc… A presença local é uma vantagem real. Conhecer a regulação, os processos operacionais, as idiossincrasias do mercado. Acho que não vai ser fácil replicar isso de fora. É onde acredito que há mais espaço e onde continuaremos a ver novas empresas surgindo.
A adoção de IA começa a tracionar por aqui, mas o uso em escala, principalmente no mercado empresarial brasileiro, está longe. Como nas revoluções tecnológicass, para chegarmos a uma maturidade, o direcionamento do budget precisa vir depois da comprovação da produtividade. O budget hoje, na grande maioria, é em atividades experimentais, lideradas por Diretores, e não CEO e Conselho. Não há linhas de investimento sustentadas, exceto a de novas experimentações ou pilotos.
Algumas dessas empresas mencionadas acima são os Gorillas da região, que construíram seus castelos e fortalezas e ainda têm um bom exército, e de fato estão bem posicionados. Mas os novos entrantes e novas soluções estão sendo criadas a partir de empresas nativas e otimizadas por IA, remodelando a unidade de trabalho com sistemas de ação.
Dito tudo isso, eu acho que no Brasil ainda há uma oportunidade de atacar os gargalos locais e criar os seus data models, construção de estratégias com benefício e efeito de rede dentro de verticais, que são grandes, mas ainda pouco exploradas, penetrando com soluções que começam a transformar os workflows e a ganhar eficiência e produtividade.
Recentemente, compartilhei no LinkedIn sobre um certo otimismo meu em relação à liquidez no mercado de VC para esse ano que começou e para o Brasil, com os arquivamentos de pedidos da Agibank e PicPay.
Mas uma questão que não sai da minha cabeça é: dado o hype e a atenção massiva em IA, o que acontecerá com a safra de empresas SaaS da “geração anterior”?
Tenho pensado e lido sobre isso nas últimas semanas. Vou compartilhar aqui algumas reflexões sobre o momento atual do SaaS, o que alguns números dizem, o sentimento do mercado, e onde eu ainda vejo criação de valor com SaaS e o que fazer.
O momento do SaaS
O modelo SaaS, como investimento de alto crescimento, está sendo questionado no mercado. Múltiplos de valuation começam a refletir isso.
Do lado do futuro da criação de valor do modelo, o Chamath trouxe a tese de Meltdown de SaaS, um pouco catastrófica, mas que fala sobre o momento e a onda que o mercado está surfando. As empresas de IA estão reescrevendo os modelos, as teses, os benchmarks de margem e crescimento, deixando menos competitivo o modelo tradicional de software. O indíces de mercado Nasdaq 100 vs. MS SaaS Index mostram isso.
O curioso é que essa redução do crescimento começa antes do ChatGPT. Existem empresas que conseguiram se remodelar e reposicionar seus produtos, como Atlassian ou Zapier, que me vêm à mente. Mas, na mediana, parece que as empresas SaaS ficaram atrasadas (ou céticas?) com a transformação da IA e demoraram para se mover.
Outro dado importante: Alex Clayton, analista de empresas SaaS da Meritech, mostra que cerca de 70% das maiores empresas SaaS públicas americanas estão sendo negociadas abaixo de 5x receita. Isso significa que a mediana de múltiplo que um investidor late-stage vai ter no momento de uma saída é de menos de 5x.
Mostrar Imagem
Por outro lado, estamos vendo empresas de IA crescerem o ARR de $0-$100 milhões tão rápido como nunca. Mesmo empresas com bases maiores, como a Anthropic, que foi de $1bn a $10bn de ARR, estão crescendo 10x em um ano.
Isso cria um sentimento e movimento de investidores no mercado.
Sobre o sentimento do mercado
Essa atenção e hype da IA está movendo o fluxo de investimentos e, segundo alguns investidores, esse é o principal fator da redução dos valuations das ações de SaaS pública. Segundo ele, é um balanceamento de portfólio que vende software e compra IA. A confiança e atratividade reduziram. É momentâneo? Eu não apostaria. É um sentimento atual, mas que diz mais coisa.
Além dos números das empresas públicas e do sentimento, no geral, vemos que o SaaS sofre um efeito quase de disrupção. Soluções SaaS de gestão de empresas, por exemplo, estão sendo desagregadas em soluções de IA que executam as tarefas diretamente, o que chamei de unbundling dos fluxos de trabalho.
E agora?
Sem querer ser catastrófico como Chamath, mas, realmente, “a IA está engolindo software”.
Vejo a IA atacando principalmente por dois lados:
Reduzir a força de trabalho, e com isso menos usuários pagantes por empresa para o modelo SaaS.
Novos modelos de negócio, baseados em System of Action, onde a entrega é a tarefa e o resultado. Com nova interface e maior produtividade, além do hype que traz atenção, isso já está gerando resultado.
Como SaaS, não adianta apenas adicionar uma feature de IA. É preciso escolher.
Ou, se a empresa tem uma posição de mercado e alguma barreira para se proteger, você abraça a ideia de que seu negócio agora é uma empresa tradicional, de uma geração passada, e passa a focar em lucro e maturidade.
Ou, se não tiver vantagens competitivas ou barreiras, é preciso se transformar se quiser entrar no novo tabuleiro.
É difícil. Já vimos isso em outras ondas de transformação. É preciso mudança cultural e de mindset dos líderes dentro das empresas. Quem quiser jogar o jogo precisa transformar radicalmente, correr riscos. Como alguns dizem: “é preciso matar o seu próprio negócio”.
Se ficar no meio dos dois, o fato de não acompanhar a expectativa dos clientes fará provavelmente o seu PMF enfraquecer.
Quem está nesse modo de guerra e quer ser uma empresa AI-native, vejo três frentes de trabalho a implementar o quanto antes:
1) Usar IA para processos internos (desenvolvimento, marketing, vendas, financeiro, RH). Aqui é o ponto de partida, onde, no mínimo, é possível ser mais produtivo e eficiente, e começar a explorar. As oportunidades são enormes.
2) Desenvolver novos produtos. Mas não vibe coding. O foco deve ser no valor, no problema, no cliente, e não na tecnologia ou mágica. Ser capaz de construir um produto e de entender a melhor forma de resolver um problema são coisas diferentes. É preciso ter uma perspectiva única (taste), que vale a pena o cliente investir os recursos dele.
3) Pensar e estar pronto para o futuro. Aqui é mais difícil cravar algo. Cada founder deve saber melhor do que ninguém o seu jogo, e para onde vai o seu mercado. Algumas teses para produtos de IA (longe de ser exaustivo):
Context graphs, e como deixar colaborativo e portátil os contextos
Construir no ambiente físico com hardware e robótica, onde a interface é única e fora do digital
Aterrissando para o Brasil, o que acho que não muda tão cedo
Algumas ideias, fora dessa discussão, que ainda vejo oportunidades para empresas de software locais.
Soluções verticalizadas e tropicalizadas para o Brasil:
Um software vertical tem profundidade e domínio específico em um mercado ou setor, gerenciando fluxos de trabalho importantes como compliance, cobrança, gestão de clientes, segurança, logística.
O Brasil tem peculiaridades nessas áreas. Acredito que o diferencial de conhecimento — seja de dores, processos ou regulamentações — é um ativo real.
Vejo grande oportunidade em soluções que atuam verticalmente dentro de mercados que fazem o Brasil ser o Brasil. De um lado, atendem regulamentações, certificações, processos locais. De outro, criam efeitos de rede e expertise de dados. Isso ainda deve ser um moat para tecnologia ou soluções de fora.
Distribuição e marca:
Tem muito ruído. Cada semana surge um lançamento de modelo ou ferramenta nova.
Dito isso, tenho visto muitos founders desenvolvendo para a nova tecnologia ou nos modelos. Quanto mais o valor avança para aplicações, mais distribuição e marca serão importantes. Acredito que em algum momento, quando a tecnologia se estabilizar e a atenção for mais nas aplicações, distribuição vai ser chave.
O SaaS não acabou. Mas o jogo claramente mudou, e é preciso se transformar se ainda não começou.
Isso reflete em valuations, que vai refletir na atratividade de investimentos para esse perfil de empresa. O investimento de risco está desaparecendo para empresas.
Nesses momentos em que mercados são questionados, as empresas se voltam para um equilíbrio do Rule of 40 que contemple boa rentabilidade. Então ou você abraça que não é um negócio de risco e busca retorno claro com equilíbrio de crescimento e margem, ou você se transforma radicalmente para jogar no novo tabuleiro.
O que não funciona é ficar no meio do caminho.
E seja qual for o caminho, o Brasil ainda tem espaço para software vertical bem executado. E pensar na distribuição pode ser uma forma de se diferenciar nos próximos anos.
Tenho refletido sobre o movimento de unbundling e rebundling que está acontecendo nos últimos anos. Eu expliquei esse conceito nesse post de 2020. Basicamente, os mercados de soluções de software seguem ondas de unbundling e (re)bundling (desagregação e agregação), e nessas inflexões, com o desembaralho do mercado, costuma ser o momento de enxergar e apostar em disrupção.
“empresas começaram a desagregar a sua cadeia de valor, com desmembramento de ativos de produção, ou de distribuição do seu negócios. Dessa forma, ganham maior eficiência e competitividade em custos. Isso aconteceu historicamente com o outsourcing (terceirização) de diversas funções como, por exemplo, produção industrial, distribuição, atendimento e call centers, gerando oportunidade de novos negócios.
Com a internet e tecnologias digitais, surgiu uma segunda onda de desagregação. Nela, algumas empresas estagnadas, com soluções não tão eficientes, começaram a ver seus negócios serem desmembrados e atacados, em partes, por empresas menores e especializadas em solucionar problema específicos.”
No texto, eu comento do Craiglist e do mercado financeiro/fintech do Brasil que sofreram claros unbundling na última década. Era claro enxergar isso acontecendo na era dos SaaS e dos marketplaces. A ideia era pegar uma cadeia de valor ineficiente e criar novas soluções, ou até micro soluções focadas e especializadas, para gerar mais valor e gerenciar pontos de transação específicos(unbundling) para dominá-los e consolidá-los (rebundling). Mas, nessa era não muito distante, era sobre a gestão das tarefas e dos dados, muito supervisionado e executado por humanos.
Eu tenho pensado em Inteligência Artificial, é que, com o ataque ao trabalho em si, a execução das tarefas ou à mão de obra, a natureza desse unbundling é um pouco diferente.
O Unbundling do Workflow
No paradigma anterior do SaaS, o software vendia a gestão de fluxo de trabalho. Salesforce não vende “vendas”, vende uma ferramenta para gerenciar as vendas. E assim vai para diversas outras soluções de software.
A IA, com a automação e sua capacidade de cognição, é capaz de atuar nas tarefas ou no trabalho. Então, nesse ponto de “unbundling,” ela vem para fatiar o serviço ou trabalho em tarefas, não meramente a gestão dele. E o trabalho mais repetitivo e ineficiente tende a ser o ponto de partida.
E, como mencionei no último artigo da nota acima de Context Graph, a batalha é para dominar essas tarefas, com o melhor domínio e maior velocidade, se integrando ao fluxo de trabalho e ecossistema.
Para quem está construindo, eu vejo algumas diretrizes:
Importante começar atacando uma tarefa repetitiva e ineficiente. Pensar qual fluxo de trabalho manual e custoso eu posso fatiar e penetrar.
O foco não é necessariamente um nicho de mercado, mas um workflow. Por isso, hoje em dia, o conhecimento dos processos de uma indústria ou vertical é tão ou mais relevante que um conhecimento técnico.
Não tem problema em ser um AI Wrapper, pois as interfaces mais generalistas falham em workflows com maior especificidade. Mas, sendo um AI Wrapper, é importante estudar e ter em mente os roadmaps das grandes plataformas e LLM, e evitar estar no caminho delas. Além disso, é importante tratar IA como o ofício, com princípio de arquitetura e engenharia, e não como apenas uma mágica.
E, por fim, o mais relevante para quem quer construir algo grande é visualizar o end-game como uma plataforma completa – como o gráfico acima mostra, Platform Lock-in. Se não, provavelmente a sua solução se tornará uma feature de alguma outra plataforma. Pense como pode avançar no workflow e expandir, por exemplo, do uso do indivíduo para uso de toda a equipe, para uso de toda a área, para uso de toda a empresa e para uso de todo o mercado.
Esse é um assunto que surgiu da turma da Foundation Capital no final de dezembro, e rapidamente levantou discussões entre investidores e founders de IA, dada a clareza de uma tese e seu potencial. Na minha opinião, é uma perspectiva muito interessante sobre para onde está indo o desenvolvimento de IA e agentes para empresas.
Atualmente, a maioria dos Systems of Records das empresas operam com dados estáticos. Apesar de conseguirmos registrar bem os dados do “o quê” (o dado final, como deals perdidos no CRM, registros e informações básicas de clientes), perdemos completamente o como e o porquê do negócio. Às vezes até registramos o motivo, mas não o contexto, não alimentando o entendimento das circunstâncias, motivações ou os rastros daquela decisões, para, por fim, ter uma IA que consiga navegar futuramente por ele.
Como uma das autoras coloca, existem vários desafios para isso, um dos principais é que todos os sistemas rodam em dinâmicas diferentes de Estado e Evento. Estado é o registro, “o que é verdade agora”, e o Evento é o que aconteceu, como e por quê. O Estado é fácil, é o registro básico que já conhecemos. Agora o Evento é mais complexo de capturar, e um grande desafio. A IA precisa ser capaz de ‘rastrear as decisões’, com diversos ângulos e Eventos que formaram o contexto para aquela decisão, seja de compra, vendas, movimentos estratégicos, entre outros diversos. Penso até como em investimentos de venture capital em que existem diversas de nuances e vieses raramente rastreados em decisões.
Isso é desafiador porque é preciso tempo para construir, organização e um auto-conhecimento da própria empresa sobre seus processos de decisão e seus contextos – que envolve missão, ética, objetivos anuais e de longo prazo etc… Além disso, acredito que é preciso de uma inflexão tecnológica, como, por exemplo, avanço em gestão de bancos de dados e novas formas de captura para chegarmos lá.
Concordo que ainda estamos distantes disso. Mas por aí começo a enxergar o que seria uma superinteligência, de fato, ou até uma definição para AGI. Conseguir armazenar esses dados, que muitas vezes não vêm à nossa mente, que são exceções ou parecem fora de contexto, deve se mostrar de fato a vantagem de dados.
Os Context Graphs são o caminho claro para construirmos IA que realmente consiga tomar decisões de níveis mais altos e muitas vezes melhor, e devem estar na tese de toda solução que quer dominar workflows e processos de dentro das empresas. Me parece um novo motivo pelo qual a batalha atual não é apenas por armazenar dados(o Estado, como coloquei acima), mas por dominar os workflows – o System of Action. Como mencionei na tese sobre PMF em AI, quem controla onde o trabalho acontece, consegue rastrear melhor as decisões e estar mais próximo da captura do contexto(o Evento). Como menciono, é por isso que os grandes incumbentes de System of Records estão correndo para atuar na execução das tarefas para capturar esse contexto e virar de um System of Records para um System of Reasoning of Records.
Esse ano eu li completos 12 livros, se não estou perdendo as contas, e outras dezenas que comecei e descontinuei.
Agora, nesse fim de ano, refletindo nos livros, quero compartilhar e comentar dois que as ideias mais me marcaram, e acredito que os leitores aqui vão gostar também.
Foram eles:
The 15 Commitments of Conscious Leadership (Link Amazon)
Por que eu gostei?
É um dos melhores livros que já li sobre liderança, pois traz bastante do lado mais introspectivo da liderança, de estar presente (mindfulness). O livro traz em 15 compromissos como se tornar um líder mais consciente e intencional. O próprio autor confirma que nenhum dos compromissos foi desenvolvido por eles. Ele apenas consolidou, clarificou e aplicou esses conceitos de outros estudiosos e autores, fazendo sentido para aplicação no dia a dia de um líder.
Alguns dos capítulos e compromissos que mais me fizeram pensar e internalizar para aplicar no dia a dia são:
2) Aprendendo através da curiosidade (vs. Querer estar certo): Neste compromisso, os autores explicam que a raiz de todo drama na liderança é a necessidade biológica e egóica de ‘ter razão’, uma postura defensiva que o cérebro confunde com sobrevivência. O ponto central é que a verdadeira evolução acontece quando substituímos essa rigidez pela curiosidade genuína, permitindo-nos escutar e nos conectar de forma mais vulnerável. Essa postura é extremamente relevante no ambiente de constante aprendizados e testagem como de VC e Startups. Vejo interações com founders que, ao receberem uma indagação ou contraponto, reagem instintivamente tentando provar o ponto que estão certos, às vezes até com rispidez, em vez de buscarem na curiosidade se conectar melhor e entender a nova perspectiva. Apesar do nosso usual contexto de se apresentar (pitch) e se vender, ir do ‘provar’ para o ‘aprender’, eliminaríamos o combate desnecessário e ganhariam insights valiosos que nos bloqueiam.
4) Franqueza Radical (Speaking Candidly (vs. Segurar a verdade). Ser radicalmente honesto as vezes desafia a noção comum de que ser um bom parceiro é evitar o desconforto. Nesse capítulo, os autores apresentam que ser cândido reside na interseção entre verdade, abertura e autoconsciência, comunicando o que é ‘incontestável’ (pensamentos, sentimentos e sensações) sem projetar julgamentos no outro. Para mim, em VC, isso é o que define realmente o conceito de ser Founder Friendly: não é sobre dizer o que o founder quer ouvir para manter a harmonia, mas ter a coragem de ter as conversas difíceis e necessárias, seja sobre a necessidade de um reset de valuation, a necessidade de venda ou o fechamento da empresa. A verdade tem mais valor no longo prazo que o conforto. A aplicação prática não é estremecer ou abalar, mas sim ‘dizer a verdade da forma mais amorosa possível’.
8) Atuando na Zona de Genialidade (vs. Zona de Competência/Excelência). O conceito de ‘Zona de Genialidade’ propõe que os líderes devem migrar das atividades em que são excelentes (que executam bem, mas que consomem energia) para aquelas em que possuem um dom único e o tempo parece desaparecer. Essa distinção, aprofundada no ótimo livro The Big Leap de Gay Hendricks, é vital para a sustentabilidade da liderança, pois permanecer na ‘Zona de Excelência’ é uma armadilha que leva ao burnout. Tenho meditado no tema nesse último ano, buscando arquitetar minha vida para priorizar onde mais gosto e sou melhor. É como Naval Ravikant diz, encontrar “o que parece divertido para você, mas que para os outros parece trabalho”. Com isso, se torna muito mais fácil entrar em estado de Flow, não só o bem-estar aumenta, mas a qualidade e o impacto das minhas entregas se tornam exponencialmente maiores do que quando estou apenas ‘me esforçando’.
Why Greatness Cannot Be Planned – The Myth of the Objetive (de Kenneth Stanley e Joel Lehman) – (Link da Amazon)
Por que eu gostei?
Esse é um livro sobre inovação, de 2016, que provoca que, se formos levados pelos nossos interesses e ideias que consideramos interessante, sem seguir um objetivo estabelecido, é a forma fazer algo novo e grande de fato. Isso pode parecer meio bullshit de coach inspiracional, mas acho que tem uma mensagem importante e profunda de buscar a autenticidade e o “interessância” (Interestingness) como guia que nós temos.
Infelizmente, a cultura empresarial exige o contrário desses conceitos. Mas tive alguns poucos líderes com esse mindset, e consigo relacionar essa ideia com alguns projetos na minha carreira. Sempre que seguimos a zona de genialidade(como mencionada no livro anterior) e interesse dos membros da equipe, e a curiosidade, sem um objetivo claro do início, consigo recordar pontos de chegada muito interessantes e relevantes para esses projetos.
O autor coloca que o progresso em inovação é geralmente feito saltando de uma ideia interessante para outra. É preciso colecionar esses degraus (stepping stones, como o autor coloca) para encontrar o grande tesouro. Esses degraus que levam a uma inovação ou algo grande, não se parecem com a invenção final. Existem milhares de exemplos claros, como, mais atual, a própria NVIDIA, que não tinha interesse em criar cérebros artificiais poderosos com GPU, o objetivo nos anos 90 era fazer jogos de tiro e fantasia parecerem mais realistas, com a demanda de gráficos melhor para jogar Doom, Quake ou Call of Duty. Na década passada, pesquisadores de IA descobriram, quase por acaso, que a matemática necessária para renderizar gráficos 3D (multiplicação de matrizes) é exatamente a mesma matemática necessária para treinar Redes Neurais Profundas (Deep Learning).
É uma boa provocação porque a cultura empresarial, e até mesmo o financiamento científico e o currículo escolar, exige o contrário.
Algumas lições e reflexões para o dia a dia de VC e Startups:
No ambiente de VC, onde devemos buscar retornos assimétricos e oportunidades que serão outliers em dez anos, olhando para trás. Queremos encontrar a oportunidade perfeita, mas o que mais tem são anomalias, imperfeições e arbitragens. Está fora do consenso e, portanto, às vezes é difícil encontrar uma explicação, quando não parecemos um idiota ou maluco. Então é preciso estimular o desacordo, e nos comprometermos (disagree and commit). O confronto com a ambiguidade, não a orientação para o planejamento, é um grande ativo no early-stage.
Em um mundo de criação cada vez mais voltada para as medianas e conteúdos sintéticos, o que nos faz estranhos, esquisitos e únicos é nosso diferencial competitivo.
Para trabalhos criativos e novos, não é sobre planejar o destino, mas planejar como será a exploração. Confiar na curiosidade e no nosso gosto para nos guiar até lá.
Estive em um evento com empreendedores falando da tradicional rota de Venture Capital que todo investidor institucional busca, e a dinâmica da Lei de Potência.
Depois das minhas falas, surgiu uma pergunta muito boa de uma empreendedora: O que acontece se o founder, por qualquer questão, seja mercadológica ou estrutural, precisa tomar a decisão de mudar da rota de VC de uma empresa de U$1bn+ de valor de mercado, para uma empresa de ~R$ 200mn?
Foi uma ótima pergunta porque essa é uma discussão da pauta entre founders vs. VC, e uma saída de mais de R$ 200 milhões tende a ser acima da média para o Brasil – porém abaixo do Power Law que o VC busca. Mas, às vezes, não é tão simples, e, de fato, saídas de empresa de tamanho middle-market são onde os interesses e incentivos em VC se desalinham e é preciso saber lidar ou dirigir o barco.
Então, minha resposta foi a seguinte:
Levantar capital é uma das decisões irreversíveis em uma Startup. O investidor, ao fazer o investimento na sua startup, tem a convicção, e a expectativa, de que aquela oportunidade possa atravessar os desafios e trazer o retorno assimétrico que ele espera, tendo o alinhamento do founder de buscar esse (alto) potencial e jornada de VC. Para o investidor, não há problema em ter 80% do seu portfólio em write-offs e empresas que falharam, pois isso faz parte da matemática do VC. Mas, no investimento, deve estar certo, e alinhado com founders, que aquela oportunidade tem o potencial que espera.
É aqui que mora a grande assimetria: o fundo possui uma estratégia de diversificação, apostar em 15 ou mais empresas, e tolerar o fracasso individual desde que existam os ‘home-runs‘ que ultrapassem amplamente as perdas. Já a fundadora não tem diversificação; sua aposta de vida, naquele momento, é neste único ativo. Muitas vezes, para ela, uma saída de R$ 200 milhões, com menor risco, seria transformacional, enquanto para o VC esse retorno não será o fund returner que buscam.
Não é incomum que a startup não consiga chegar ao próximo estágio e assegurar capital e crescimento, por qualquer motivo, ou então enfrente desafios e falta de energia de cofounders pois entendem que a oportunidade não tem o potencial esperado, entre outros fatores. Importante lembrar que a mudança de rota é comum em uma startup, e a exceção é o investidor VC encontrar um outlier. Mas a questão é que buscar uma saída menor, que multiplicará no máximo por um par de vezes o capital do fundo, é algo que não sustenta o modelo do fundo VC tradicional. É preciso compreender isso e realinhar as expectativas e o sentido.
Porém, neste processo, a decisão de cancelar a escalada até o topo do everest deve ser tomada de forma honesta ao contexto do desafio e com transparência para os investidores para evitar qualquer reação que traga conflito ou desarmonia. É algo complexo de lidar, mas também não é algo totalmente binário ou novo para o investidor experiente, que, mais do que ninguém, conhece modelos mentais e caminhos para ajudar a salvar o valor que existe.
(Ao final do texto, eu sugiro algumas formas para apoiar o alinhamento de riscos ao longo da jornada.)
Do contrário, o desalinhamento virará mais uma tensão a se gerenciar em todo o ciclo da empresa, um lugar onde não recomendo estar.
Alguns pontos que o autor menciona e que vale trazer e comentar aqui:
É importante entender que trazer um grande fundo, que investe no early-stage e um grande cheque, apesar do dinheiro e da boa reputação e marca do fundo que é capaz de reduzir o risco, também aumenta o risco por outro lado para o negócio, por dois motivos: 1) o ponto mais claro é que o cheque maior, e o valuation maior, trará uma barra maior, como pelo liquidation preference, e de desafio de graduação a ser comprovada pela robustez do negócio, para fazer jus a tal valuation. Talvez um pouco contraintuitivo, o outro ponto 2) é que esses fundos maiores, com reservas para follow-ons, buscam reinvestir nas melhores em rodadas subsequentes de seu portfólio, porém só vão investir em novas rodadas se a empresa for a top 20%-30% das empresas do portfólio. Caso a investida não esteja nesse hall, o fundo poderá enviar uma má sinalização para o mercado ao não investir. Esse é o grande risco.
Do lado de fundo menores, esses têm menos skin in the game e conseguem ajudar menos (com rodadas follow-on, principalmente) na trilha de VC.
Mas, o mais relevante para o fundador, e pior que desalinhamento, é dar o controle para o investidor desalinhado. Como o autor menciona, deixar a decisão de exit na mão de investidores ou minoritários é complicado e doloroso.
Olhando o tamanho do fundo, dentro da lei de potência e fundreturners, é possível entender a estratégia do investidor. Eu escrevi um pouco sobre esse assunto (em “Desalinhamento na trilha de VC”) há alguns anos:
“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 que uma tendência positiva é que o tamanho médio de exits no Brasil tem crescido.”
Diferentes tamanhos e perfis de investidores que estão no captable têm expectativas e interesses distintos. Em uma jornada de VC de uma startup, com múltiplas rodadas de captação, ela terá no conselho ou quadro de investidores da empresa diferentes preferências, direitos e expectativas relacionadas ao exit, por exemplo.
Mitigando o desalinhamento
O que pode ajudar a mitigar o desalinhamento entre founder e VC e entre VCs dentro da jornada da empresa:
Entender os timings e expectativas de saídas, e planejar a jornada de funding pensando nisso. Por exemplo, pensar em saídas early-exit pode ser a melhor forma de capturar valor para os investidores, dadas as circunstâncias, e oferecer secundárias de investidores em rodadas subsequentes.
Para founders tendenciosos a ter uma exit para garantir sua liquidez, é possível pensar em secundárias para os founders e equipe como forma de reduzir esse risco e alinhar as expectativas de geração de valor. Não precisa esperar até um exit para ter alguma liquidez, se a empresa estiver numa boa trajetória, principalmente em rodadas B em diante, é comum ver secundárias de founders.
Uma boa gestão do board de investidores, bons advogados e advisors, e bons investidores tendem a facilitar.
Talvez o maior ‘ponto cego’ de CEOs e cofounders de startups que buscam a trilha do VC seja ignorar ou se confundir que, na prática, eles gerenciam dois produtos distintos. O primeiro é o software ou serviço entregue ao cliente; o segundo é a própria empresa, a história do ativo financeiro (equity) que o investidor compra. A armadilha comum é tentar vender este segundo produto usando mesmas histórias, colaterais e linguagens do primeiro. Embora a premissa de venda seja a mesma (clareza e valor), a linguagem e o escopo necessários para convencer um investidor exigem uma tradução completa da sua narrativa.
Apesar de audiências distintas, a construção de qualquer pitch parte da mesma premissa: a clareza da promessa central e a percepção de valor. Para o investidor, no entanto, essa narrativa precisa expandir o escopo e sair do posicionamento estrito do produto para uma visão sistêmica. É preciso articular em uma história como o time, oportunidade, categoria e estratégia se integram para capturar valor no longo prazo. Para quem está construindo um negócio grande é preciso expandir a visão, e ter um posicionamento da empresa para o mercado de VC.
Assim como posicionamento para o cliente, é preciso fazer apostas na mensagem para suportar a percepção da audiência. É preciso se comprometer com hipóteses que construam o posicionamento. Aqui sugiro um exemplo usando o mesmo framework de posicionamento de produto para trilha de VC:
Alternativas: Quais são outros players similares na trilha de VC?
Atributos únicos: E por que a tese da sua empresa é a mais relevante para criar um líder de categoria?
Valor (para o investidor): Qual o potencial de valor de mercado que sua oportunidade pode gerar?
Cliente/Investidor que se importa com isso: Qual investidor busca essa tese de investimento e apetite de risco/retorno?
Além da mensagem, a linguagem é diferente. A linguagem do mercado financeiro é mais pragmática, e baseada em indicadores de sucesso financeiro (margens, receita, churn (negativo) etc..), liderança e domínio de um mercado(market share, TAM) e de valor de mercado (enterprise value, múltiplos de valuation) para gerar momentum, urgência ou emoção (como FOMO – fear of missing out).
O processo de construção é similar, mas a linguagem é diferente. Por exemplo, vou compartilhar algumas notas aqui que fui refletindo da diferença entre o posicionamento para os clientes e para os investidores:
Dicas práticas:
Geralmente, os especialistas em posicionamento para o VC-track são investment bankers, consultores e os próprios VCs. Recomendo usá-los como suporte na construção da tese, posicionamento e linguagem para preparação do roadshow. Outro trabalho prático é estudar e fazer a reengenharia da comunicação dos investidores ou VCs. Estude materiais como os memos de investimentos (exemplo Bessemer) e teses de investimento (exemplo USV) para entender linguagem, expectativas e perspectivas.
Exemplo de um e-mail interno do time da Khosla Ventures.
Por fim, importante, é preciso se preparar com muito embasamento e conhecimento profundo do mercado, investidores costumam ter boa profundidade e conhecimento, e tendem a identificar quem está blefando. Junto a isso, é importante ter fundamentada a estratégia de futuro de forma clara para discutir com o mercado financeiro, como um prospecto de IPO. E, claro, a autenticidade é muito importante e pode te ajudar em toda essa narrativa.
Me lembro na época da pandemia, ao ver o mercado de Venture Capital muito ativo, com muitos players participando, e muitas pessoas do mercado diziam que esses novos investidores provavelmente não estariam presentes nos anos seguintes. Alguns usavam o termo “turistas” para se referir a eles. Nesse sentido, e buscando entender um pouco o estado de atividade do Venture Capital no Brasil, eu fiz algumas análises da “contabilidade” dos investidores de VC ativos no país ao longo dos últimos anos, tentando compreender como isso mudou.
Eu dividi a análise em dois blocos: 1) investidores em rodadas de até US$10 milhões e 2) investidores em rodadas maiores que US$10 milhões. Usei o valor do investimento, e não o estágio das rodadas, por uma questão de melhor segregação, já que a classificação por estágios pode ser confusa devido a extensões, bridges etc., que nem sempre são rotuladas apropriadamente para a análise. Além disso, a proporção de investidores brasileiros e internacionais. (Vou deixar as legendas¹ no final).
Vamos lá:
1) Investidores em rodada até U$10mn no Brasil (total de 973 no período)
Gráfico A
Temos um cenário de contração no número de investidores de rodadas menores atuando no Brasil atualmente. Isso representa quase 60% menos investidores do que nos anos da pandemia, sendo 162 até agora em 2025 (como referência, Índia teve 1.078² e o México, 76 investidores até US$ 10 milhões até agora em 2025). Faz sentido, pois o volume de funding no Brasil entre 2020 e 2021 apresentou, nesse período, níveis quase 3x maiores que nos últimos anos.
Os dados refletem, sem muita novidade, que temos menos investidores atuando na região. Mas, quando damos um duplo clique, a análise revela um comportamento de lei de Pareto:
Gráfico B
O que mais surpreende é a pouca persistência e consistência dos investidores. Alguns detalhes:
De 2019 a 2025, foram registrados nesta análise 973 nomes de investidores diferentes, sendo que 604 atuaram pontualmente em apenas um ano. Apenas 46 investidores (5% do total) atuaram em 4 anos esporadicamente dos 7 anos analisados (Gráfico B). Considerando os últimos 4 anos consecutivos, de 2022 a 2025, foram 31 investidores que atuaram em todos anos desse período.
O churn de investidores ano a ano também é interessante (Gráfico A). Por exemplo, dos 206 investidores que fizeram aportes em rodadas de até US$ 10 milhões no Brasil em 2024, 162 não continuaram investindo em 2025, e apenas 44 fundos que investiram no ano passado e seguiram investindo neste ano. Esses investidores que persistiram são um mix dos nomes usuais da indústria com novos fundos que entraram no país nos últimos anos. (Gráfico A)
Outro ponto interessante a se observar é a proporção de VCs brasileiros em relação a VCs estrangeiros:
Os dados mostram que houve um aumento na participação de estrangeiros desde a pré-pandemia (quando 67% dos VCs eram brasileiros) para quase metade sendo composta por VCs globais, em 2025. Mas há outro dado importante: dos 31 que investiram nos últimos 4 anos (de 2022 a 2025), todos os anos, apenas 3 são estrangeiros.
Um investidor de fora geralmente não tem uma tese específica ou um plano fixo de investimento no Brasil ao longo dos anos. Por serem globais, normalmente buscam janelas de arbitragem setoriais e geográficas. Mas, dado o ciclo econômico global e, talvez, a aleatoriedade do Venture Capital, esses investidores acabam investindo esporadicamente no Brasil e ainda representam uma parcela significativa do investimento local. Os investidores estrangeiros são importantes para trazer liquidez e volume de funding para região e representam atividade relevante ano a ano, mas são muito menos persistentes, o que dificulta na hora de mapeá-los e construir relacionamento.
Esses dados e reflexões podem nos levar a um buraco profundo de abstração e de conexões de ideias sobre como funciona o venture capital, seus grandes desafios, como levantar novos fundos, e limitações, como suas teses. Por exemplo, construir o diferencial em expertise local e ter maior cobertura de oportunidades da região, ou investir em empresas globais. As oportunidades que esperam investidores estrangeiro, geralmente por terem fundos maiores, tornam necessárias teses voltadas de setores muito grandes ou a estratégias winner-takes-all vs. takes-most no Brasil, para obter um retorno assimétrico para o fundo. Eu discuto mais sobre o que isso implica para fundadores ao final.
Agora, vamos analisar o cenário de atividade em rodadas superiores a $10mn.
2) Investidores em rodada maiores que U$10mn no Brasil (total de 357 no período)
Gráfico C
Gráfico D
O cenário de investimento para rodadas maiores no Brasil, ou mesmo o late-stage, sempre foi conhecido como muito desafiador. Em 2025, até setembro, 59 investidores (Gráfico C) estiveram em atividade nesse perfil de investimento (como referência, Índia teve 363 e México 43 investidores em rodadas maiores que US$10 milhões). Olhando para esse espaço, o movimento de volume de atividade é similar ao do early-stage, mas, em termos absolutos de persistência ou de base geográfica, são bem menores, o que também é esperado em razão do funil de graduação entre estágios do VC.
Foi registrado um total de 357 investidores no período, sendo que dois terços, ou 239, atuaram pontualmente em apenas um ano desde 2019. Por outro lado, apenas 2 atuaram todos os anos, e 6 atuaram em 6 dos 7 anos da análise.
Em rodadas superiores a US$ 10 milhões, a proporção de investidores nacionais é bem menor. Já está claro, entre grupos de fundadores mais experientes, que para se buscar rodadas maiores, pós-série B, é preciso trazer de fora, dado o perfil conhecido de funding local.
A persistência é baixa, e meus comentários sobre teses de investidores internacionais, janelas de arbitragem e a necessidade de outcomes muito grandes, como mencionei no early-stage, podem ser amplificadas para estágios mais maduros e rodadas maiores.
Últimos comentários e alguns centavos:
Era esperado que teríamos uma “volta ao normal” pós-pandemia. Os níveis atuais e a tendência dos últimos anos deverão ser o patamar mais realista no Brasil para tempos normais.
Para fundadores:
O cenário é desafiador para founders locais. Fundraising não foi feito para ser fácil. No early-stage, existe um grupo de 30 a 40 investidores de fundos institucionais que investem quase todos os anos no Brasil, que são nomes usuais e podemos dizer que são persistentes e ativos. Eles realizam, em média, de dois até mais de uma dezena de investimentos anualmente. Esses investidores têm a geografia definida como tese e, por isso, são mais persistentes no Brasil. Por outro lado, são poucos investidores em um aquário restrito, que têm acesso a todas oportunidades, tornando o processo bastante competitivo. Mas é importante dizer que existe capital para uma boa tese, narrativa e execução, apesar de ser altamente competitivo para os founders. A sugestão que eu dou para quem está começando a empreender hoje é navegar bem entre esses investidores e entender como se aproximar, se apresentar e se relacionar com eles.
Também é preciso ter uma mentalidade de relacionamento global se quiser buscar funding, considerando o espaço limitado dos VCs brasileiros e as rodadas menores, sempre cultivando relações com investidores abertos a explorar a sua tese e pescar interesse de novos investidores de fora.
A temática global tem sido de menos fundos atuantes, menos leads de investidores e maior concentração no consenso de IA. Não acredito nessa temática tão relevante no Brasil, mas existem alguns sinais macro nisso que importantes sobre o que está influenciando os investidores no mundo.
A gente não voltou e nem deve voltar, em tempos normais, para momentos de pandemia em que havia mais oferta de capital do que de oportunidades. Apesar de estes gráficos mostrarem uma tendência negativa, consigo enxergar uma boa atividade no Brasil. Por exemplo, de forma empírica, hoje parece melhor do que alguns períodos nebulosos de 2023, ou bem melhores que pré-pandemia. Acredito que isso ocorre em razão de uma maior educação do mercado, com mais atividade de LPs, anjos e investidores menores.
Para investidores, historicamente, esses momentos são bons para investir. Sabendo das limitações e desafios de fazer se VC no Brasil, como alguns pontos descritos neste texto, minha crença é que o momento atual ainda oferece bastante espaço para atuar e oportunidades, seja no early, encontrando espaços em branco, ou até nas boas oportunidades late-stage no país, principalmente para investidores que constroem expertise e consistência.
1 – Legenda:
Novo Entrante (Primeiros investimentos): quantos investidores fizeram o primeiro 1 naquele ano.
Persistiram Investindo no Ano Seguinte: ativos no ano t-1 e também ativos em t (retenção).
Chrun: Pararam de investir em relação ao ano anterior. Ativos em t-1 e inativos em t (churn/queda).
Reativados(não investiram no ano passado): inativos em t-1, mas já tinham sido ativos em algum ano anterior, e voltaram a ficar ativos em t.
% de VC Brasileiros: proporção de investidores com HQ no Brasil.
YTD 2025 representa até 30 de setembro.
* Não conta investidores individuais ou anjos.
Vale o caveat que são dados Crunchbase e eu não daria por fatos serem 100% corretos ou verdade, mas acredito que os dados ainda trazem boa sinalização e utilidade para uma visão geral do mercado.
Esse gráfico da Carta ajuda a orientar como olhar para os próprios gráficos da Carta. Ele mostra que 2/3 dos investimentos com top 10% de valuation nos EUA estão sendo feitos em San Francisco e NY. Se olharmos para o meio do gráfico, próximo da mediana de valuation (50th pct), essas duas regiões representam apenas 20%. Como referência, Bay Area e NY contam por cerca de 40% dos deals nos EUA. O Peter Walker, Head de Insights e autor da análise, compartilhou alguns pontos de vista sobre essa leitura, na visão dele.
Mas isso me trouxe outra reflexão sobre valuation, na ótica de um investidor da região, para quando e como olhar para esses reports da Carta:
Vendo que os deals que representam os 10% maiores valuations nos EUA estão, em sua grande maioria, nessas duas cidades. Junto a isso, entendo que o valuation de uma empresa, dado pelo mercado, deve refletir seu potencial de saída. Isso é importante ter em mente quando olhamos para esses dados. Nesta semana, no evento da EVCF, gostei muito da fala do Shu Nyatta (founder da Bicycle Capital) quando, perguntado sobre valuation, disse algo mais ou menos assim: existem empresas em que o valuation, em early-stage ou growth-stage, importa — e outras em que não. Por exemplo, Google nos anos 2000, Facebook no começo da década de 2010 e, para muitos, OpenAI nos últimos anos, não importava. Nubank e Meli, na nossa região, são exemplos em que não importava tanto. Essas empresas estão em categorias e mercados gigantes, com efeito de rede muito grande.
Isso para dizer que o potencial de retorno está muito baseado no TAM — como bem colocado na Investment Letter da Spectra em 2024. Empresas de SF, principalmente, nascem no berço das principais e mais bem-sucedidas empresas de tecnologia, jogam um jogo global, com capital dos principais fundos e talentos. Então, talvez o valuation de muitas delas não importe.
Agora, em empresas com uma oferta ou categoria com segmento específico, que limita o potencial, o valuation importa. Para essas em que importa, o patamar deve estar mais próximo das medianas, ou até abaixo, para fazer sentido para o investidor ou para a oportunidade de investimento. E está tudo bem. Ainda é possível criarmos grandes empresas, mas é preciso reconhecer limites e vieses.
É sempre bom ter essas referências, como as da Carta, mas precisamos questionar a dinâmica e olhar os dados com profundidade. Primeiro, se estamos buscando a Lei de Potência, o playbook ou benchmark de valuation não vejo funcionar, pois, como coloquei, “não importa” tanto. O Brasil é capaz de criar Nubank, Meli e outras que estão tomando forma, mas tem um volume menor de oportunidades e uma dinâmica de mercado local, própria. No corpo da curva de distribuição de retornos, se fizéssemos o recorte global dessa análise da Carta para Brasil ou LatAm, as medianas de deals do Brasil ainda deveriam ser bem diferentes desses números.
Faça como mais de 6.000 investidores e founders e se inscreva na Newsletter para não perder os insights 👇
Mostrar Imagem
