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O que protege um negócio quando tudo fica fácil de copiar?

A gente vem de um passado recente de grande fricção. Dos sprints quinzenais para lançar uma feature, por exemplo, para um momento atual em que se cria e coloca produtos em operação em poucas horas e quase sem custo. Ao mesmo tempo que é muito fácil fazer, é muito fácil perder tempo com um slop que não vai ter retenção ou distribuição mínima que garanta a continuidade ou perenidade de um negócio.

Diante disso, uma pergunta básica que tenho me feito (e muitos investidores) é: ”Como identifico produtos que ficam mais insubstituíveis quanto mais tempo eles permanecem existindo?”. O que é um produto com uma oferta que vai durar anos sendo atrativo? Como não ser atropelado por Clawdbots da vida?

Essa névoa entre a transição de ciclos tecnológicos, e do seu embaralhamento do que é de fato profundo, permanente, ruído ou hypes, a palavra moat é um tema que vale revisar nesse cenário.

Como podemos olhar para isso em empresas early-stage?

Se existe moat no early-stage, ele está na incerteza

Uma vantagem competitiva que as startups early-stage têm, mas que é circunstancial, é a velocidade. A startup, por ser enxuta e focada em apenas um problema, consegue iterar, aprender e distribuir mais rápido do que qualquer incumbente ou empresas que têm menos foco. Essa velocidade não é o moat em si, mas é o que constrói o castelo ao redor do qual o moat será cavado depois.

Então, quando penso em moats para startups early-stage, a resposta direta é que não existe algo que proteja ela, pois ela de fato ainda não tem o que ser protegido. Na verdade, a única coisa que protege uma startup early-stage é o seu próprio risco, ou a incerteza. A incerteza tira do campo de batalha empresas que temem por sua sobrevivência. Por exemplo, empresas mais estabelecidas, e que estão buscando a estabilidade, irão buscar capturar valor em lugares mais seguros ou espaços mais certos, onde há mais certeza em como gerar valor, e não arriscar em algo que pode ser catastrófico para o negócio.

Há uma analogia que gosto bastante, e que referenciei no passado, sobre a importância da velocidade para atravessar momentos de vulnerabilidade:

“Esse texto traz uma leitura muito interessante sobre velocidade em momentos de alto risco, e o relaciona com quando se é uma startup. Ele traz o exemplo de um livro chamado “A pior jornada do mundo” de exploradores do Polo Sul, de 1911, onde um deles acabou morrendo e o outro, com uma equipe mais enxuta, mais rápido e eficiente, acabou bem-sucedido.

O fato é que em lugares de alto risco de sobrevivência, onde as condições são severas, como o Polo Sul, onde o frio é severo, o ar rarefeito, e sem recursos de abastecimento, há um alto risco de morte. E essas são coisas conhecidas pelos exploradores (os known unknowns). Existem diversas outros riscos desconhecidos (unknown unknowns). Além da alta incerteza, os impactos podem ser imperdoáveis. Portanto, nesses cenários, ir rápido é uma forma de reduzir o risco.“

O problema é que essa proteção é temporária. No momento em que a incerteza diminui e a tese começa a se provar, uma janela de vulnerabilidade competitiva se abre. Quem tinha inteligência sobre aquele mercado vai entrar. É nesse momento que a startup precisa ter velocidade suficiente para construir vantagens competitivas reais, de mercado ou de capital, antes que os incumbentes ou concorrentes bem financiados cheguem.

A incerteza protege no começo. Depois, é responsabilidade do founder substituí-la por estrutura.

Intenção e direção para construir as vantagens competitivas

Criar código ficou barato. Mas licenças regulatórias, ativos físicos, complexidade logística, presença local, por exemplo, ainda levam anos para ser construídos. É exatamente nesses lugares onde os moats ainda vivem. O desenvolvimento de produto acelerou, mas para construir um forte posicionamento competitivo leva tempo.

Isso torna o julgamento estratégico mais importante do que nunca. É preciso saber em qual direção executar.

Recentemente, ouvi o podcast da 20VC com Gokul Rajaram, que ele traz um leque ou taxonomia de oito moats que ele está vendo hoje em IA:

  • Dados (Data moat): A posse de dados verdadeiramente proprietários aos quais ninguém mais tem acesso. Geralmente, são informações comportamentais difíceis de se recriar. Ele menciona o exemplo da funcionalidade “Discover” do Spotify, que utiliza uma década de comportamento de escuta de centenas de milhões de usuários para fazer recomendações precisas.
  • Fluxo de Trabalho (Workflow moat): Representa o quão profundamente o produto está integrado nas operações diárias e na movimentação financeira de uma empresa cliente. Uma ferramenta superficial é fraca, mas sistemas como um ERP (ex: SAP), que efetivamente rodam o negócio, geram uma dependência estrutural fortíssima e são difíceis de serem substituídos.
  • Regulatório (Regulatory moat): Baseia-se em licenças governamentais, exigências de capital e contratos de aquisição de longo prazo. Ele cita o caso da Coinbase, que passou anos acumulando licenças de transmissão de dinheiro estado por estado, tornando a conformidade regulatória uma barreira de entrada quase intransponível para novos competidores.
  • Distribuição (Distribution moat): Consiste em ter uma distribuição proprietária ou exclusiva. Rajaram exemplifica com a Intuit (QuickBooks), que treinou toda uma rede de contadores (CPAs) para usarem exclusivamente seu software, similar ao que tenho falado da Omie. Essa propriedade de canal de distribuição atua como um escudo protetor contra opções teoricamente mais modernas.
  • Ecossistema (Ecosystem moat): Ocorre quando a empresa constrói uma plataforma sobre a qual muitos terceiros desenvolvem aplicações e dependem do seu sistema. Ele menciona a Shopify é um excelente exemplo: um concorrente pode até copiar o código básico de e-commerce, mas não pode clonar os milhares de desenvolvedores terceirizados que fornecem aplicativos extras cruciais integrados à rotina de seus lojistas.
  • Rede (Network moat): Relaciona-se com a densidade e liquidez de um marketplace, como o DoorDash, ou Ifood aqui no Brasil. Enquanto uma IA poderia facilmente gerar um código para encomendar comida, ela não consegue replicar instantaneamente o acesso à rede de restaurantes parceiros, a densidade de entregadores e o histórico de reputação construído ao longo do tempo.
  • Infraestrutura Física (Physical infrastructure): Envolve coordenar “átomos” no mundo físico. Sempre que uma empresa tem ativos físicos (equipamentos, rotas, terminais físicos), ela constrói um grau de defesa que é muito difícil de ser digitalmente substituído ou eliminado por inovações em software.
  • Escala (Scale moat): Atingido quando a empresa possui um volume de operações tão grande que seus custos de produção se tornam baixos demais para serem replicados de forma viável. Exemplos incluem a Amazon com sua imensa capacidade de infraestrutura e a TSMC na fabricação de semicondutores.

O Gokul sugere que apenas um ou dois desses moats, hoje, não são suficientes para tornar uma empresa durável. Empresas que conseguem criar quatro deles, ou mais, no seu modelo de negócio estarão protegidas, para o cenário avassalador e acelerado da IA. E isso leva tempo para desenvolvê-las, portanto, as decisões estratégicas hoje são chave para que direção seguir.

Um método mais estruturado de análise de moats, é o da Ciridae, empresa que promove transformação de IA para empresas investidas por capital privado. Eles criaram um estudo super interessante, bem amplo e profundo, que avalia a durabilidade do portfólio das principais gestoras de private equity do mundo.

https://ai-transformation.fyi/ – Ciridae

Desenvolveram uma metodologia chamada AI Score, que mede em uma escala o quanto as empresas estão estruturalmente suscetíveis e protegidas à disrupção da IA. O método é interessante, principalmente para entender a ótica de investidores e mercado de capitais diante desses moats. O AI score computa quais empresas têm aspectos fortes de Durabilidade, frente ao cenário de IA – “Quão resiliente é a posição de mercado da empresa contra a disrupção por IA?” – e de Oportunidade – “Qual o potencial de salto de patamar via IA ainda não capturado por este negócio?“

Esse método busca avaliar a durabilidade, medindo a robustez daquele mercado-alvo da empresa e do seu papel na cadeia de valor frente às mudanças induzidas pela IA, em cinco grandes blocos:

  • Substituibilidade de Mercado: Em que medida a IA consegue replicar o resultado que o mercado paga (ajustado por qualidade) reduzindo o Willingness To Pay?
    • O teste do “faça você mesmo”: O cliente consegue 80% desse resultado apenas com prompts diretos a uma ferramenta de IA? Se sim, o score é abaixo da mediana. Se o resultado exige presença física, construção ou entrega presencial (acima de mediana)
  • Migração de Profit Pool: A IA desloca a captura de valor desta camada de mercado para camadas adjacentes: plataformas, detentores de dados, sistemas de registro, distribuidores, agregadores nativos de IA?
    • O teste do CLTV em 5 anos: Daqui a 5 anos, os clientes da empresa ainda pagarão para ela, ou pagarão para uma plataforma ou agregador que absorveu essa função? Se a resposta for “a plataforma”, abaixo da mediana.
  • Barreira de Entrada: Quão difícil é para um competidor nativo de IA entrar neste mercado? Considere barreiras regulatórias, certificações de segurança, requisitos de capex e barreiras de confiança.
    • O teste da startup de IA: Uma startup de IA bem financiada conseguiria replicar este negócio em 2 anos? Se sim, abaixo da mediana. Como no exemplo do Gokul nesse texto, conte as camadas de proteção.
  • Exposição à Desintermediação: Agentes ou plataformas de IA conseguem contornar o papel da empresa — como broker, coordenador ou camada manual intermediária — conectando clientes diretamente aos resultados?
    • O teste do agente de IA: Se um agente de IA pudesse reservar, organizar ou coordenar em nome do cliente final, a empresa ainda estaria no fluxo? Se o agente consegue ignorar a empresa completamente, menor que a mediana.
  • Switching costs: Uma vez que o cliente está usando esta empresa, quão difícil é sair? Considere integração ao fluxo de trabalho, lock-in de dados, custos de retreinamento e dependências de ecossistema.
    • O teste de troca: Se um concorrente lançasse amanhã com IA superior, quanto tempo levaria para os clientes migrarem? Menos de 6 meses = menor que a mediana. Mais de 2 anos = maior que a mediana. Dados proprietários como lock-in pertencem aqui; dados como ativo de inteligência de domínio pertencem a uma oportunidade ou vantagem competitiva, e não proteção.

Ok, e aí?

Hoje, quando olho para decks de investimento, vejo a tradicional estrutura (problema, solução, mercado, time etc…) que busca endereçar todos os pontos, mas hoje é muito importante articular a construção do moat. Geralmente, isso se dá a partir de uma boa estratégia, que alimenta o flywheel da empresa. O flywheel gera vantagem competitiva, e a vantagem competitiva, sustentada no tempo, cria o moat.

Tenho sugerido que founders criem um slide específico para isso, ao descrever a arquitetura dos loops que sustentam a estratégia. Qual é o flywheel? O que se torna mais difícil de replicar a cada ciclo? Quais moats estão sendo construídos em paralelo?

No fim do dia, eu vejo que um moat só é comprovado a partir de:

  • Competitive win-rate: Quantos deals ganha
  • Pricing Power(Porter): o poder de comandar preços e expandir margem bruta ao longo do tempo. E,
  • Alto ROIC (Retorno sobre o Capital Investido)
  • À prova de ataques: Se um incumbente ou uma startup altamente financiada é atacada e permanece, ela tem um moat.

A ironia do momento atual é que nunca foi tão fácil construir um produto e nunca tão difícil construir um negócio. A velocidade resolve o primeiro. A intenção e a arquitetura da estratégia, direção e tempo resolvem o segundo, com a narrativa. Moat é o resultado de grandes apostas feitas cedo, cujos efeitos só aparecem tarde.

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Impacto da IA na Teoria da Agregação

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.

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Nota / (Des)Complicando a descrição do produto

Adorei esse texto do Andrew Chen, investidor pela a16z e autor do livro Cold Start Problem (recomendadíssimo), e que é complementar sobre o meu artigo recente sobre Posicionamento. Neste artigo, ele explica como vamos complicando gradualmente o posicionamento de produto, de algo Simples e Claro até uma descrição “WTF”, até double-WTF. Vejo isso especialmente útil para elevator pitches de poucos segundos em eventos.

Além dessa régua de apresentação do produto, o autor traz algumas dicas de como desenvolver o seu posicionamento e a importância de saber fazer o link de uma categoria anterior para explicar a sua nova categoria ou inovação.

No trecho abaixo, ele explica como foi a transição da categoria de carruagens com cavalo para o carro:

“A famosa citação de Henry Ford diz: “Se eu tivesse perguntado às pessoas o que elas queriam, teriam dito cavalos mais rápidos.” Claro, é seu trabalho entregar essas inovações, mas você deve aprender a descrevê-las. E os carros foram originalmente chamados de carruagens sem cavalos por uma razão — para fechar a lacuna entre o que os clientes entendem e o que eles realmente querem.”

O último parágrafo também resume bem a mensagem do texto e como talvez o ego nos atrapalha na hora de apresentar o nosso produto:

“A parte mais difícil disso para muitos criadores de produtos é simplesmente que o ego quer ser diferente. As pessoas querem crédito pela inteligência de sua ideia. E a linha de pensamento é que, quanto mais complexo, mais inteligente, o que significa que elas são mais espertas. Os clientes não se importam com isso. Eles só querem entender como o seu produto se encaixa na vida deles e quando devem usá-lo. É isso.”

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Escolhendo a Sua Batalha e o Posicionamento de Produto

Imagem recortada do Post Reflexões sobre o Tempo de Construção do PMF e GTM-fit

Esse texto traz algumas coisas que aprendi vendo founders, do portfolio e quem tenho relacionamento, em navegarem pelo desafio de refletir e arquitetar o seu posicionamento, alguns conceitos e táticas do Edson Rigonatti (Fundador e GP da Astella). Para começar, o posicionamento é crucial como ponto de partida do seu GTM-fit e vejo que a aposta de um posicionamento é crucial para a escolha da guerra que irá lutar. Isso é um assunto relevante para founders que queiram criar negócios gigantes, porque você não consegue liderar uma categoria sem clareza do posicionamento e uma grande causa para se batalhar.

Em software, costumo ver o posicionamento do produto em relação a dois fatores principais. Primeiro, em relação à competição ou alternativas disponíveis para o consumidor, onde o produto pode ser posicionado contra um inimigo claro ou como uma alternativa ao status quo. Segundo, em relação ao contexto e ao processo do cliente para atingir seus objetivos, especialmente no B2B. Nesse caso, o posicionamento deve considerar o stack de tecnologia do cliente e a organização interna da equipe. Por exemplo, quem usa Zendesk provavelmente tem pelo menos 7 pessoas na equipe daquela área e ainda não contratou um analista de dados.

O posicionamento tem mais a ver com a forma que o cliente percebe, do que a algo que é instituído pela empresa, pois a percepção do cliente é praticamente incontrolável, mas como vou falar, é possível influenciar ou forjar com a mensagem e linguagem. Por isso é importante conhecer e definir as categorias de produto e linguagem do espaço do problema que está buscando solucionar. Com isso, é possível entender qual o campo de batalha que está se posicionamento para lutar e qual a percepção que o cliente tem do seu produto.

Indo para a analogia do supermercado, em qual gôndola do supermercado você vai estar? Para qual seção e corredor o consumidor vai para encontrar o seu produto? Por exemplo, pensando em produto de consumo de mercado, como um azeite exclusivo para cozinhar, em qual gondola seu produto vai estar? A de azeite ou a de óleo de cozinha? Como o cliente te percebe, como algo um óleo para cozinhar mais rico ou com um azeite mais pobre? Como você comunica isso? No mercado de software isso não é diferente, e a palavra de Categoria de Produto é a que melhor descreve esse conceito de gôndola e prateleiras.

Se o posicionamento não está claro, provavelmente a sua estratégia de GTM e processo de vendas deve estar enfrentando desafios como a dificuldade para converter novos prospects, ciclos de vendas longos, alto churn, algumas pedidas de feature “nada a ver”, pessoas sensíveis ao seu preço ou reclamando de preços muito alto.

Para definir o posicionamento e a categoria em produto de software, um dos frameworks mais fáceis de usar é o da April Dunford, do livro Obviously Awesome. Interessante, como a analogia do supermercado, ela sugere começar pelas alternativas.

Então, para começar a desenhar o seu posicionamento, é preciso mapear as alternativas consideradas pelos seus clientes alvo (para isso é necessário ter clareza e convicção do seu ICP). A partir disso é possível elencar as features e capacidades que você propõe, distinguindo o que te diferencia das alternativas e o que são considerados apostas para a sua indústria. Então, conectar essas features e capacidades ao seu valor, de forma tangível, para os clientes. Com isso, deve ser possível chegar ao segmento de perfil de cliente que se importa muito com esse valor. Isso deverá se desenvolver em uma definição de categoria de mercado(“gondola) e mensagem cativante que conversa diretamente com as necessidades e desejos dos seus clientes alvo sobre seus valores e capacidades.

Como visto na quarta etapa do framework, é preciso compreender o perfil de cliente que se importa com o valor que o seu produto gera para eles, porque são eles que melhor sentem e percebem o seu produto como sendo o melhor. 

A mensagem e linguagem é o que conecta o posicionamento ao mercado alvo.

A percepção de valor do seu produto está na mente do cliente, e essa percepção é o que realmente define o posicionamento na prática, impactando diretamente a eficácia da sua estratégia de Go-To-Market. Para vender de forma eficaz, é crucial articular uma mensagem clara e consistente, que ressoe com o entendimento do consumidor e ajude a moldar o seu posicionamento. 

Isso exige uma compreensão profunda de como o cliente percebe o seu produto no dia a dia, e a capacidade de capturar, e documentar, a sua linguagem usada quando ele fala sobre o seu produto no mercado, de forma autêntica, sem forçá-loa comunicar algo de forma artificial. Esse processo de capturar e processar deve ser contínuo, alimentando e ajustando o posicionamento conforme necessário.

Uma tática para compreender a mensagem e a linguagem é criar uma tabela com os elementos de mercado e da proposta de valor, documentando as várias descrições dos clientes, e buscar o padrão que ressoe melhor o entendimento e melhor conversão ou ciclo de venda. Outra ideia prática é estudar a geração keywords de busca para que vem sobre como entender as palavras-chave usadas. Então, é possível também espelhar a linguagem padrão ou mais usada para descrever seu produto, e a que mais condiz com seus objetivos de marca, propósito e vendas. Esse esquema abaixo pode expandir em uma tabela para a avaliar e construir o posicionamento a partir desses componentes.

Por fim, assim como o processo de construção da unidade atômica de crescimento e Go-To-Market, o posicionamento é um processo de iteração e feedback loops, que se retroalimenta por meio da linguagem usada pelo cliente ao usar e perceber o seu produto. Da mesma forma, o posicionamento não é estático, evolui e se fortalece ao longo da maturidade do perfil de cliente e GTM, e exige foco e escopo segmentado no início. O posicionamento, com essas iterações com o cliente, se liderado por uma pessoa founder ou de product marketing, deve auxiliar a empresa a determinar, além do Posicionamento e Mensagem, o ICP, ferramentas e materiais de colateral de vendas, o preço e relações-públicas.

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Link / Estratégias de ponto de entrada do produto e GTM

Gosto bastante do conceito de Wedge (estratégia de entrada), pela importância para estratégia inicial de produto para seu GTM, principalmente em posicionamento, e por isso que vale um post maior que apenas essa nota. Esse post da Nfx é bem completo e prático sobre o que é o ponto de entrada da estratégia de uma Startup e alguns exemplos.

Entendo isso como o foco inicial quando o GTM. que geralmente ainda não tem a máquina de vendas estruturada – ou, gerando demanda por algum caso de uso simples e claro benefício muito grande do produto ou por viralização dentro de um segmento. É a estratégia de ponto de partida de GTM para gerar a velocidade inicial, por destravar restrições ou condições, para criar massa crítica para desenvolver o posicionamento e estratégia da empresa. Escolher um Wedge tem dois grandes critérios para escolher na minha visão: 1) encontrar uma proposta de valor simples e clara que o segmento necessita e 2) encontrar as restrições dentro das quais você e sua equipe podem entregar essa proposta de valor.

Importante ficar claro que, como eles explicam, isso é algo que geralmente não se sustenta no longo prazo, e tem que evolui para a visão inicial. Geralmente vejo ou escuto em pitch que são só o wedge (sem uma visão grande de longo prazo). Ou pitches que são só a visão, sem clareza da estratégia ou aposta inicial.

Esse post traz boa explicação e vários exemplos. Sobre Wedge:

“Uma “wedge” não é o mesmo que product-market fit, nem uma estratégia completa de go-to-market. Em vez disso, é uma escolha estratégica que permite desenvolver essas coisas ao longo do tempo. Sua “killer wedge” orienta sua empresa (seja em torno de uma funcionalidade ou de um segmento de mercado). Ela possibilita testar iniciativas, sabendo que os dados coletados são de alta qualidade e vão informar sua estratégia no futuro. (O oposto de se orientar em torno de uma “killer wedge” seria tentar ser tudo para todos, ou tentar absorver todos os tipos de feedback de um mercado amplo – ambos improváveis de gerar insights acionáveis).”

Tem vários tipos e exemplos no texto: https://www.nfx.com/post/finding-your-killer-wedge