Na prática, isso significa que inteligência artificial me fez ver um mundo que não consigo mais desver. Coisas que eu julgava ser impossível quando começamos a Pipo, não só são possíveis, como mudam de patamar aquilo que parecia possível.

Como esse mundo se parece?

• Customização para clientes feita em escala. Se antes a gente precisava gastar horas fazendo uma apresentação, agora conseguimos estruturar bem os dados, criar /skills e ter 80% de um estudo pronto em minutos. Consultoria não é mais prerrogativa de cliente grande, mas de todo cliente.

• Integrações feitas para clientes. Se antes, a nossa API precisava de um recurso dedicado do lado do cliente, agora com agentic coding, é possível acreditar em um mundo onde nós fazemos integrações customizadas para os nossos clientes.

• Fim do trabalho repetitivo e transacional. Rotinas como proc-v em planilhas, responder tickets que são basicamente uma consulta à uma FAQ serão extintas. E o trabalho humano se desloca para temas de maior ambiguidade: relacionamento, casos de exceção, supervisão da IA

Ótimo, a visão tá posta.

E por sinal, fica aqui meu primeiro aprendizado. É sempre mais fácil construir uma visão de como IA se parece na sua empresa, e trabalhar de trás pra frente a partir dela. O pessoalzinho da Amazon sabe uma coisa ou outra quando fala de working backwarsds.

Agora, fica o aprendizado #2 (que vai envolver uma série de pequenos aprendizados dentro dele). O desafio é sempre no campo da execução. Descer essa visão linda para o dia-a-dia de uma empresa, que no caso da Pipo ainda requer uma certa dose de re-skilling não é nada trivial.

O que aprendi até agora?

• É importante dizer para as pessoas onde você espera que elas estejam. Aqui na Pipo criamos o conceito de perfis da IA, que ilustra qual nível de problema a gente espera que você resolva e qual nível de letramento a gente espera que você tenha sobre IA.

• Esse talento não existe pronto no mercado brasileiro. Então exigir das pessoas também exige da empresa um período de adaptação e capacitação das pessoas.

• Capacitação de IA não é passiva, e sim ativa. As pessoas precisam ter tempo para resolverem problemas com IA. Não só no formato hackathon (que pode ter cara de feira de ciências), mas sim aplicado aos seus desafios do dia-a-dia. Se eu sou de vendas, preciso automatizar o email de pós call pro cliente porque eu acho um saco fazer isso. O seu time de liderança deve entender e promover esse comportamento. A virada de chave para uma empresa IA first é sobretudo uma virada conduzida pelos líderes.

• Inconformismo nunca foi tão importante. Se existe um traço cultural em uma empresa que se transforma que precisa ser valorizado é o incoformismo. Aqueles que fazem uma função mas são críticos em relação à ela são os melhores candidatos para prosperarem na era da IA. Aqui na Pipo eles se tornaram os primeiros multiplicadores para além dos líderes.

• Palco ajuda. O canal mais ativo da Pipo hoje é o #clauders. O nosso ritual de All Hands, que por aqui chamamos de Monday Meeting com sessões dedicadas para IA foram “adubo”, ajudando a agenda a ganhar muito momentum na empresa.

• Nem só de circo vive o homem. Depois da clareza de expectativa, capacitação, tempo dedicado, palco, precisa chegar a gestão da consequência. Estamos nesse momento aqui na Pipo, então é difícil articular os aprendizados de maneira clara. Dito tudo isso, começamos a desligar pessoas que não embarcaram nesse movimento e estamos contando isso pra elas e para as demais lideranças. Ainda não existe um feedback loop desse comportamento, mas eu particularmente acho ele fundamental. Stick to your principles.

Por último, mas não menos importante, fica o último aprendizado ou reflexão desse texto. O desafio não é usar IA, mas sim criar valor sistêmico com IA.

Falando com os meus amigos e amigas empreendedoras, aqui é onde eu vejo o maior gap. É óbvio que é muito legal construir com OpenClaw ou Hermés, e entender até que ponto IA pode redesenhar as fronteiras do que é possível. Mas chega uma hora que seu papel não é mais esse.

A IA também nos faz dar passos para trás no que diz respeito a colaboração. É mais difícil editar um documento de um colega, porque agora ele é um HTML. Se eu crio um skill, mas meu colega tem o trabalho de criar o mesmo skill porque ele não sabe que o meu existe, ao invés de gerar produtividade, eu produzo desperídicio.

Para mim, esse é o principal aprendizado sobre onde eu enquanto CEO da Pipo realmente posso aportar valor. E aqui existe um músculo que todos nós vamos precisar articular: porque resolver isso, não se parece em nada com resolver uma equação na prova da FUVEST (o que em geral CEOs são bons em fazer).

Todo CEO vai precisar exercitar a capacidade de filosofar sobre o mundo. Como o mundo onde toda a minha empresa usa IA se parece? E como eu construo condições para que isso seja verdade?

O lado ruim é que não existe playbook. O lado bom é que existe a oportunidade de capturar uma vantagem competitiva de se mexer primeiro. Talvez ela não seja tão longa (1-2 anos?), mas em tempos de Venture Capital, 1-2 anos podem significar a diferença entre o sucesso e o fracasso.

Let's build (not applications), but the infrastrucutre.

Existem vários usos para inteligência artificial, tanto na física quanto na jurídica. Muito provavelmente quem lê esse artigo já usa ChatGPT, Notebook LM, IA para transcrever reuniões, entre outros.

Mas a pergunta de milhões é, como você está usando inteligência artificial de um jeito que traz um diferencial único pro seu negócio?

Para responder isso, é preciso dar três passos para trás e entender o que é inteligência artificial e como ela pode te beneficiar:

• De maneira muito simplificada, um modelo de linguagem grande (LLM) prevê qual será a próxima palavra de uma frase com base em todos as frases que ele já leu

• Existe muita informação amplamente disponível na internet, como postagens de blogs, redes sociais, artigos. Quando a informação é abundante, existe menos diferencial na qualidade do entregável do modelo

• Olhando pela ótica inversa, quando a informação é escassa e específica, mais interessante é a oportunidade de treinar modelos com datasets específicos, como por exemplo uma empresa de prontuário médico (informação sensível e técnica)

• Quanto maior o número de fontes da informação, melhor é a inteligência artificial enquanto ferramenta para resolver um problema. É importante lembrar que os seres humanos tem uma capacidade bastante limitada e conseguem lidar bem com uma coisa por vez (apesar da gente acreditar que seja ótimo em multi-tasking), enquanto um modelo, consegue absorver sinais de diversas fontes e chegar à um outcome melhor

• Para os mais matemáticos, como eu, problemas resolvíveis com IA são uma equação matemática onde: Y = F(X) + E

  • Sendo Y o resultado que você quer otimizar, F(X) uma função dos dados que você possui e E, o erro do seu modelo

  • Se eu quero entender o risco de pacientes desenvolverem uma certa doença cardíaca, quanto maior e mais diversa a base de dados de saúde, maior a chance de prever essa condição em futuros pacientes

Qual problema é um bom problema para IA?

A grande maioria das reportagens “click-bait” costuma começar com uma variação de: “GPT 5.0 seria capaz de passar no vestibular do ITA”, mas qual tipo de problema a inteligência artificial realmente é boa em resolver?

1. Problemas com resposta única e específica, como por exemplo uma equação matemática

2. Problemas com um conjunto de respostas possíveis, onde ter 80% do contexto já ajuda muito, como uma sugestão de um email a ser enviado

A inteligência artificial é muito melhor para resolver problemas de tipo #2, por mais contraintuitivo que isso possa parecer.

Portanto, um dos desafios de quem está usando IA para resolver problemas de negócio é reescrever problemas específicos para problemas de tipo #2, conforme abaixo:

• Qual é a chance desse paciente retornar ao hospital?

• Escreva um relatório sobre os fatores de risco desse paciente para ser lido por um médico

Inteligência Aumentada vs. Inteliência Artificial

O comportamento dos empreendedores é moldado pelo contexto (mídia, sociedade) e pelos seus investidores (incentivos). Hoje, ambos (contexto e investidores) estão completamente obcecados por IA, o que faz com que empresas lancem funcionalidades de inteligência artificial sem necessariamente pensar se essa é a melhor maneira de resolver problemas (discutido acima), mas principalmente sem se atentar à usabilidade das soluções.

No estudo abaixo feito por três professores do MIT, percebemos que a combinação de seres humanos + inteligência artificial (inteligência aumentada) é melhor do que seres humanos em 85% dos casos (gráfico da direita).

Por que é mais fácil gerar impacto através de uma combinação de seres humanos e inteligência artificial?

1. Os seres humanos não são naturalmente inclinados à usar ou confiar na tecnologia. Por exemplo, seres humanos tendem a confiar mais em um motorista que já bateu o carro no passado do que um self driving car, mesmo que esse último seja mais seguro

2. Alguns testes de usabilidade mostram que quanto mais invisível é a inteligência artificial na experiência do usuário, maior tende ser a adoção da funcionalidade (ex. prontuário médico com autocomplete vs. co-piloto de IA)

3. Os seres humanos também tendem a confiar demais naquilo que é recomendado pela inteligência artificial (fenômeno conhecido como overreliance). O que faz com eles performem pior em algumas atividades (com IA vs. sem IA) como a tomada de decisão

4. Dito isso, existem atividades na qual a combinação entre seres humanos e inteligência artificial foi muito produtiva, como a geração de conteúdo (verbal e não verbal)

Tudo isso pra dizer o que?

Quanto mais eu aprendo, mais eu acredito que Product Managers e CEOs deveriam gastar uma parte razoável do seu tempo estudando neurociência.

Gastamos muito tempo discutindo qual tipo de informação devemos usar e qual tipo de problema podemos resolver com inteligência artificial, mas gastamos pouco tempo discutindo a usabilidade e o roll out dessas soluções.

É importante dizer que os seres humanos gostam de novidade. Então falar que usa IA no produto gera algum efeito positivo de curto prazo: “wow, algo novo surgiu".

Mas a segunda derivada é: como IA resolve um problema real dos meus clientes? Como eles interagem com o meu produto? Qual formato eu deveria estar construindo?

Pra mim, IA é acima de tudo, uma disrupção na experiência do usuário, o que significa que vamos mudar o formato como consumimos conteúdo e interagimos com produtos.

Vou tentando aprender, e dentro do possível, dividindo com vocês.

Mais recentemente me peguei pensando: será que todo mundo que eu converso realmente deveria levantar dinheiro com fundo de VC?

Esse post é uma reflexão de tudo que eu vivi nos últimos 6 anos na cadeira de empreendedora e nos demais anos na pele de investidora. Espero que funcione como um mapa mental na hora de tomar decisão (e que gere boas reflexões).

Antes de mais nada, vamos aos fatos. Como surgiram os fundos de venture capital e porque existem?

Os fundos de VC foram criados nos Estados Unidos depois da segunda guerra mundial e isso já diz muito:

• Os EUA são um mercado gigante. Quase todos os negócios são capazes de virar “billion dollar business”, incluindo um hot dog stand (origem do Shake Shack)

• Os americanos são racionais e direto ao ponto. Logo, é possível vender milhões de dólares prospectando por email, sem nunca conhecer o cliente presencialmente (história da Rippling, uma das empresas B2B com crescimento mais rápido)

Além disso, a tradução de venture é risco. E é importante entender em linhas gerais o que isso significa:

• Cada investimento dentro de um VC é parecido com uma "aposta” (inclusive recomendo Thinking in Bets da Annie Duke pra quem quiser aprofundar no tema)

• Isso significa que todo gestor sabe que alguns dos investimentos não vão dar certo, enquanto outros investimentos precisam ser tão bem sucedidos a ponto de compensar

• O fundo estimula o comportamento de “move fast and break things” porque seu jogo é tudo ou nada

• Enquanto o fundo joga esse jogo com um portfólio de apostas, o empreendedor joga um jogo diferente, tem só a sua empresa e só a sua aposta

Até aqui nenhum julgamento de valor, estamos falando de fatos.

Quando venture capital faz sentido?

Como tudo na vida, depende. Existem negócios que funcionam maravilhosamente bem com dinheiro de venture capital e existem negócios que não tem nada a ver com essa dinâmica de crescimento. O problema é que quando não temos clareza dessas coisas, acabamos nos frustrando enquanto empreendedores, seja por não conseguirmos capital, seja por colocarmos nossos negócios em um nível de pressão desnecessária.

Por isso, criei um mapa mental de que tipo de negócio funciona bem com dinheiro de VC e que tipo de negócio não funciona. Espero que ajude 👊🏼

O negócio perfeito para VC

Quando você opta por um cheque de venture capital, essencialmente você concorda que o seu negócio deve crescer muito mais rápido do que a média porque isso traz benefícios importantes.

Um negócio que precisa crescer rápido em geral busca duas coisas:

• Efeito de rede: o valor do seu negócio aumenta quando mais pessoas utilizam ela, como por exemplo, as redes sociais (você quer estar onde todo mundo está) ou uma plataforma de aluguel por temporada (mais hosts, mais clientes)

• Capturar uma janela de oportunidade: como a pandemia foi em 2020 para a maior parte das empresas de saúde digital. As pessoas e a regulação mudou, o que abria espaço para novos entrentantes no mercado de telemedicina, por exemplo

Eu criei um “frame” (afinal minha formação é meio investidora-empreendedora) de como encarar dinheiro e captação: toda vez que você conseguir jogar dinheiro e tirar crescimento, capte dinheiro. Alguns exemplos concretos:

• Cupom de desconto: motivando pessoas a consumirem mais o seu produto pela primeira vez quando ele ainda não é conhecido (ex. cupom do Ifood)

• Diferencial de preço: criando um diferencial claro vs. a competição (ex. quando o Nubank zerou as tarifas bancárias)

• Exclusividade: garantindo que você tem acesso a algo que seus competidors não tem (ex. Wellhub quando fecha uma exclusividade com uma academia importante)

• Expansão geográfica: entrando em novos países antes que seus concorrentes (e.g. Tractian e sua ambição de ser uma empresa global)

• M&A: comprando um concorrente ou um negócio complementar (ex. Gupy comprando seu principal concorrente da época)

Quando não faz sentido levantar com VC?

Eu quero começar dizendo que isso não é uma apologia a negócios que não levantam recursos (bootstrapped), porque sim, essa é a nova tendência da internet.

Existem diversas maneiras de financiar um negócio: venture capital, dívida, o seu próprio dinheiro… Cada uma delas tem um lado bom e outro ruim. O ponto desse artigo é gerar reflexão. Muitas vezes a pressão por crescimento acelerado destrói valor ao invés de adicionar.

Construindo o “contra-frame” do ponto acima, quais são as situações que eu não captaria dinheiro?

• Para tapar buraco, não para abrir caminho: muita gente capta dinheiro para investir em “sofisticação” antes do tempo certo, seja contratado executivos sêniors antes do negócio estar validado ou investindo em tecnologia de ponta quando não tem um uso claro no negócio (e.g. Quibi, empresa de vídeos curtos que foi lançada e fechada em 2020 depois de mais US$ 1.75b captados)

• Crescimento mais lento e lucrativo: quando canais como boca a boca, SEO ou comunidades funcionam bem (e.g. Mailchimp que nunca captou dinheiro, sempre foi obcecada com a qualidade do próprio produto e foi vendida por US$ 12bn em 2021)

• Quando sua vantagem competitiva não escala com dinheiro: empresas que tem um nível muito alto de personalização, relação íntima com o cliente ou conhecimento técnico geralmente tem vantagens que não se aceleram com capital (e.g. consultorias estratégicas como McKinsey e Bain Capital)

A exceção à regra: negócios de infraestrutura

Existe um tipo de negócio que é investido pelos VCs, mas que têm uma dinâmica diferente, eles são os negócios de infraestrutura. Se eu estou criando um novo jeito das empresas transacionarem pagamentos em saúde, muito provavelmente eu vou ficar anos sem receita e vou precisar investir anos em produto.

Ainda sim, nesse cenário em geral quem consegue esse tipo de dinheiro são empreendedores provados que também prometem crescimento acelerado na segunda fase do negócio (pós lançamento). É importante dizer que ainda que o ermpreendedor seja capaz de executar sua visão, na grande maioria dos casos, um negócio de infraestrutura depende de mudanças significativas de regulação (e.g. Banco Central), o que reforça o caráter binário (pode dar muito certo ou muito errado) e aderente ao VC.

E você nisso tudo?

Por fim, mas não menos importante, quem pilota uma empresa em alto crescimento está sob pressão o tempo todo, então existe uma reflexão importante a ser feita sobre o ambiente que você enquanto empreendedor se sente motivado e energizado de estar.

É importante lembrar que seus investidores tem um período de investimento que geralmente dura de 5 a 10 anos, o que vai gerar presão por sáida em algum momento.

Se o mercado estiver bom, você pode ir para um IPO, um M&A ou até a entrada de um novo fundo. Se o mercado não estiver bom (situação atual), a verdade é que esse momento gera conflitos de interesse (foco no curto vs. longo prazo) e de entre empreendedores e seus fundadores. O casamento entre uma empresa e o seu investidor já tem data de divórcio marcada, o que resta saber é se ele será litigioso.

TL;DR

Nem todo negócio precisa de venture capital e nem todo fundador precisa trilhar o caminho de crescimento acelerado e da busca por liquidez.

Captação de VC faz muito sentido quando existe uma alavanca clara que o capital destrava. Mas não faz sentido para todas as empresas e pessoas.

Existe uma pergunta que toda pessoa fundadora deve responder:

O que o dinheiro vai me comprar?

Se a resposta for crescimento, diferenciação, defensabilidade e até paz de espírito, vá em frente. Se a resposta for diferente disso, reconsidere. A rota e a definição de sucesso são inúmeras.

A primeira mensagem importante: você não é um idiota por não ter uma solução incrível em produção com inteligência artificial, é bem mais difícil do que dizem.

A segunda mensagem importante é: existem oportunidades provadas de uso de IA tanto a nível de produto quanto a nível profissional (indivíduo). O importante é criar uma cultura que te permita começar, porque o que não funciona agora, muito provavelmente vai funcionar em 6 meses.

Para deixar a discussão produtiva, vou dividir em duas partes:

1. Como você constrói com inteligência artificial?

2. O que você constrói com inteligência artificial?

Como construir com inteligência artificial?

É consenso que ferramentas como o chatGPT, transcrição de ligações e co-pilotos para desenvolvedores vieram para ficar e contribuem significativamente com a produtividade e mudam aquilo que conhecemos como trabalho.

Dito isso, 100% das empresas estão com dificuldade de estimularem o uso em massa dessas soluções dentro de casa, o que parece super contraintuitivo, afinal quem não quer ter uma vida mais produtiva?

Por que isso acontece?

• Seres humanos não gostam de mudança e tendem a fazer as coisas como estão acostumados

• Não existe clareza de como os funcionários podem usar essas ferramentas e quão seguro é colocar os dados das empresas dentro delas

• As pessoas não têm clareza como as ferramentas podem ajudá-las no dia-a-dia

A principal “dicotomia” que ouvi foi: existem empresas que estão fomentando uma cultura AI first com uma cenoura e outras que estão fomentando uma cultura com um pau (carrot vs. stick).

Não existe certo ou errado, mas definitivamente vale refletirmos sobre qual cultura queremos construir dentro das nossas empresas.

Como usar a cenoura?

Algumas empresas estão tentando aumentar a adoção de ferramentas de inteligência artificial através do reforço positivo. Em termos práticos isso significa:

• Criar momentos para falar de inteligência artificial em rituais da empresa toda

• Estimular a troca de casos práticos entre funcionários, inclusive oferecendo prêmios simbólicos para os melhores (e.g. hackathons)

• Disponibilizar acesso das principais ferramentas sob demanda (ou seja, o funcionário pede caso queira)

Como usar a vara?

A grande maioria das empresas está sendo mais "vocal” sobre a necessidade dos funcionários de utilizarem inteligência artificial no seu dia-a-dia. Em termos práticos, isso significa:

• Congelamento de vagas, ou seja, convicção de que IA deveria aumentar a produtividade ao ponto de que os times não deveriam mais crescer

• Se autodenominar uma empresa IA-first, o que significa que pessoas que não aderem à ferramentas de IA são preteridas em relação as demais (inclusive desligadas)

• Adição de perguntas específicas no performance review

Quais são os denominadores em comum para ambos os casos?

O interessante é que em ambas as abordagens existem coisas em comuns, essas talvez sejam as mais interessantes e aplicáveis

• Criação de uma política que deixa claro quais ferramentas serão utilizadas e pra quais casos de uso

  • Por mais simples que isso pareça, autorizar os funcionários a dividir informações e dar clareza sobre quais ferramentas são permitidas parece ser um game changer

• Acompanhamento de métricas que monitoram o uso dessas ferramentas no dia-a-dia

  • Seja para fins de evolução ou para controle, acompanhar o número de usuários ativos nas ferramentas escolhidas de IA é uma ótima forma de acompanhar o sucesso

Por fim, existem pessoas que acreditam que várias profissões serão extintas com o avanço da inteligência artificial. Eu prefiro acreditar que a natureza das nossas funções vai mudar consideravelmente. Algo parecido com o advento da máquina de lavar. Isso não acabou com a dona de casa. Isso fez com que ela assumisse novas funções.

O que você pode construir com inteligência artificial?

A grande maioria dos casos de uso de inteligência artificial em produto são as seguintes:

• Conversão de dados de documentos para dados estruturados (ex. de uma CNH para um sistema interno sem passar por um time)

• Foco em produtos internos de eficiência, principalmente “agentes” que ajudam pessoas de suporte a responderem dúvidas de maneira mais intuitiva do que FAQs ou macros

• Ligações telefonicas usando IA para tarefas simples (ex. confirmação da existência de um dado do comércio como horário de funcionamento)

Em todos os casos, construir produtos que usam IA e são confiáveis não é uma tarefa fácil e a grande maioria das empresas está em estágios mais “beta” de desenvolvimento.

Dito isso, é unânime o sentimento de que os modelos estão evoluindo muito rápido tanto em eficiência quanto em custo. Isso significa que as coisas que não dão certo agora seja por alucinação (falta de assertividade) quanto por custo (ainda é muito caro), provavelmente darão certo em 6 meses.

Construir com IA não é trivial e as soluções não são tão disruptivas quanto dizem as matérias (as empresas ainda não reduziram 70% do seu time de suporte por conta de IA generativa). Entretanto, começar cedo, tolerar o erro e estimular que os times testem é fundamental para se tornar uma empresa de inteligência artificial. Esse é o famoso custo da inovação.

Aprendizado bônus: é preciso ser profundo para ser inovador

A grande maioria das pessoas enxerga o chatGPT como uma proxy do que poderia ser um produto feito com IA. Construir coisas realmente inovadoras com IA requer muito conhecimento técnico sobre como a tecnologia funciona e o que está mudando nela. Alguns exemplos:

• Encontramos uma empresa que plugou o Claude no seu Notion, code base (Gitlab) e Snowflake para criar agentes que fazem queries simples e também ajudam a resolver bugs. Tudo através de MCP servers (lançamento recente)

• A grande maioria das soluções de IA alucina porque a memória dos agentes é relativamente curta. Criar agentes específicos que são coordenados por outros agentes é fundamental para aumentar eficiência (conhecimento (conhecimento técnico sobre modelos de IA, “lost in the middle”)

  • A arquitetura das soluções também pode ser motor de inovação. Vimos empresas que construiram agentes que conversam com seres humanos que conversam com clientes, vimos agentes conversando com código direto, e também vimos agentes falando com agentes. Cada decisão tem uma implicação diferente para custo e para eficiência (profundidade e arquitetura)

Ao longo dos últimos 5 anos, eu acabei desenvolvendo um framework que me ajuda a pensar em fundraising de maneira simples e estruturada:

1. Atratividade da tese

2. Fit do time e do produto com o desafio

3. Fluência da narrativa

4. Interesse do mercado e condução

Ao longo do texto, vou entrar em cada um deles de maneira bem tática, usando o pitch deck da Pipo (que na época se chavama Juno) como referência.

Atratividade da tese

O primeiro passo para um bom fundraising é ter clareza de que o seu desafio é convencer pessoas do outro lado da mesa a te darem dinheiro. Isso pode parecer óbvio, mas um dos erros mais básicos que eu vejo (e repetido com frequência) é gente querendo levantar capital contando a sua história sem se atentar à maneira como um investidor pensa e quais são seus incentivos.

Logo, o seu primeiro desafio é comunicar:

• Qual mercado você está inserido?

• Qual o tamanho dele?

• Por que ele é atraente?

  

  

  Não existe nada mais atrativo do que um mercado que é grande, lucrativo e preguiçoso (ou seja, com empresas que negligenciam seus clientes)

  Até aqui, tudo que eu disse pode parecer óbvio. Existem dois pontos em que vale fazermos um duplo clique: tamanho e lucratividade

  • Tamanho: a conta de padeiro é a seguinte, se a sua empresa tiver 10% do mercado, ela é grande o suficiente? E por grande o suficiente, imagina que um investor precisa fazer 20-50x retorno no primeiro cheque da sua empresa

  • Lucratividade: é muito mais fácil você convencer um investidor de que você vai conseguir ser uma empresa lucrativa dentro de um mercado lucrativo do que o contrário

  Fit do time e do produto com o desafio

  Primeiro, vamos falar de pessoas

  Quanto mais inicial é uma ideia, mais importante são as pessoas.

  Dito isso, existem algumas pessoas que acreditam que os investidores analisam as pessoas sob a ótica de: “nossa, mas esse time fundador é incrível”. É verdade que existem pessoas que imediatamente se mostram completamente fora dos padrões, mas também existe ciência por trás da arte.

  Eu costumo dizer, que antes de entrar em uma empreitada, você precisa ter clareza de quais competências são fundamentais para o seu sucesso. Por exemplo, caso você vá fazer uma empresa de cybersegurança B2B, muito provavelmente você vai precisar de: conhecimento técnico profundo em cybersegurança e alguém com know-how em GTM B2B. Ter clareza sobre essas necessidades e conseguir conectá-las com a competência do time fundador (founders, early hires, investidores anjo), mostra uma maturidade “fora da caixa” de quem está fazendo fundraising.

  

  Inclusive, esse foi um dos motivos pelo qual eu resolvi trazer os anjos para dentro da Pipo antes de começar a conversar com investidores institucionais. Além de bons anjos contribuirem com o interesse do mercado (ponto que vamos discutir mais adiante), eles eram fundamentais para complementar habilidades que nos faltavam enquanto fundadores de primeira viagem antes dos 30 anos.

  E o fit do produto com o desafio?

  Essa talvez seja uma das sessões mais polêmicas do guia de fundraising. Polêmica no sentido de que todo fundador acredita que a sua solução é uma reedição de uma obra prima, mas a verdade é que em estágios iniciais, sua solução ainda vai mudar mais do que você gostaria.

  Isso significa, que os investidores não vão avaliar sua ideia ao pé da letra, mas sim a sua visão, a sua capacidade de conectá-la com o problema de mercado, como você pretende construir um diferencial claro em relação ao status quo e por fim, por que o timing é agora

• Dando um duplo clique no problema

  

• Por que você?

  

• Por que agora?

  Esse slide não existia no pitch deck da Pipo, mas uma das coisas que a vida empreendedora me ensinou nos últimos anos é que o timing é quase tão importante quanto todas as outras coisas que descrevemos aqui.

  Se eu pudesse voltar atrás e adicionar um slide sobre o “Why Now” diria que o custo crescente de saúde (2-3x IPCA) funcionaria como um gatilho importante para a tomada de decisão das empresas e um desejo de mudança (“não dá mais para ser na base do relacionamento”).

  Caso a Pipo fosse lançada hoje, traria também a popularização de inteligência artificial como uma alternativa para redução do custo de serviço de uma corretora e a melhora na experiência como um todo.

• Como você começa?

  

  Fluência da narrativa

  Existem poucas coisas na vida mais importantes do que narrativa. A capacidade do CEO em contar a história da sua empresa é diretamente proporcional às chances de sucesso. Isso pode parecer óbvio, mas eu acho que as pessoas dedicam muito menos tempo do que deveriam para de fato treinar o seu pitch.

  E por treinar o seu pitch, eu não estou falando só de praticá-lo na frente do espelho, mas sim ter uma abordagem pragmática que envolve apresentá-lo para o maior número de pessoas possíveis, guardando os investidores que você mais deseja para o final.

  

  Existem pelo menos 20 fundos e +100 investidores anjos no ecossistema de pre-seed e seed em América Latina. É papel de quem vai levantar dinheiro, mapear todos (ou grande parte) e ordená-los de acordo com a prioridade. O que significa prioridade?

  • Desejabilidade de ter o fundo no captable: o quanto você admira e acredita que aquele fundo pode contribuir para o sucesso da sua companhia (seja por reputação, acesso à capital, valor estratégico, founder friendly, etc.)

  • Probabilidade do fundo investir na sua empresa: eu sempre costumo dizer para os fundadores que sonho não enche barriga. O meu julgamento sobre a real probabilidade de um fundo investir na minha empresa passa por: ele já investiu na região antes? ele gosta do setor? temos algum relacionamento pregresso?

  O que pouca gente fala sobre é a ordem que você deve fazer essas conversas. Sempre comece pelos fundos e investidores anjos de baixa prioridade, isso permite a abordagem de praticar o seu pitch, ganhar fluência e ir fazendo pequenos ajustes.

  Por último, mas não menos importante: você é tão bom quanto sua última referência. Sempre que possível, chegue em um investidor através de uma boa referência, de preferência de outro empreendedor.

Interesse do mercado e condução do negócio

Venture Capital é um jogo de risco no qual a grande maioria dos investidores (principalmente em América Latina) são avessos à risco em alguma medida (até por isso investem). Logo, inconscientemente as pessoas estão buscando razões pela qual o seu risco de sucesso é mais alto (ou o seu risco de fracasso é menor). Nesse sentido, o interesse que você e sua empresa conseguem despertar, aumentam em muito as suas chances de captar uma rodada.

Tá, mas como você pode fomentar interesse de mercado de maneira ativa?

• A estratégia de priorização de fundos e investidores descrita acima é fundamental. Falando com mais pessoas e na ordem adequada, você aumenta sua chance de receber ofertas (term-sheets)

• A condução de um fundraising é chave, mas eu ainda vejo pouca gente falando sobre isso

  • Conduzir significa estabelecer um cronograma claro de quando uma captação vai começar e quando ela vai terminar. Os participantes de uma rodada entendem o que é esperado deles e quando, principalmente quando devem enviar um term-sheet

  • Conduzir também significa que você consegue sinalizar o interesse da rodada para os participantes de maneira sútil (esse pelo menos é o meu estilo). Na prática isso pode significar dizer para um investidor: “estou entrando em contato porque já recebemos 2 ofertas e adoraria trabalhar com vocês, então gostaria de entender se consigo ajudar vocês a avançarem na diligência”

Faixa bônus #1: Q&A

A sua apresentação deve conter algo como 15-20 slides (a apresentação da Pipo tinha 16). É impossível que ela responda todas as dúvidas de um investidor, logo você também deve se preparar para um Q&A que vai além do conteúdo do pitch.

Antes de entrar em uma rodada, gosto de começar um documento no Google Docs e ir colocando todas as perguntas que as pessoas podem me fazer e ir escrevendo minhas respostas. Esse é um documento vivo que deve crescer conforme as conversas vão acontecendo (mais uma razão pela qual a ordem das conversas é super importante).

Ninguém espera que você saiba tudo. Pelo contrário, esperam que você seja coachable e tenha capacidade de aprender. Logo, seja construtivo na interação com os seus potenciais investidores e caso não saiba a resposta, não invente.

Faixa bônus #2: de quem é a responsabilidade?

O mais usual é que a responsabilidade de interagir com investidores e levantar capital recaia sobre o fundador que exerce o papel de CEO. O que não significa que os co-fundadores e early hires não devem participar do processo, mas isso precisa ser feito de maneira cuidadosa (e estratégica).

O que é inegociável:

• O CEO é o responsável por liderar o storytelling da empresa e da rodada

• Evite dinâmicas de múltiplos apresentadores (a.k.a jogral). Centralize a narrativa e use as demais peças como ponto de apoio para o Q&A

• Nos estágios iniciais, o investimento é feito nas pessoas. Logo, é importante mostrar que cada pessoa tem um papel claro, alinhado com as suas competências e que entende os seus limites e suas responsabilidades

  • Já ouvi uma frase de um investidor que resume bem esse ponto: “Evito investir em empresas com co-CEOs, porque acredito que uma conversa difícil não foi feita no início da companhia”

• Jamais contrate advisors para assumirem a linha de frente, esse é seu papel

Para quem leu até aqui, espero que tenha sido útil. Escrever esse texto foi como organizar as ideias da minha cabeça e alguns dos aprendizados da jornada. Escrever pra mim não é terapia, mas é terapêutico.

Mês que vem têm mais!

Muito obrigada,

Manoela Mitchell

Calma, eu vou explicar.

Eu sou uma leitora assídua de newsletters e eu dividiria ela em dois grandes tipos:

• As que escrevem textos provocativos sobre o futuro, analisam o presente e trazem insights num nível mais macro (qual é o futuro do profissional de produto?)

• As que são compilados de notícias, ou seja, uma maneira de se atualizar através de uma curadoria específica (tecnologia, marketing, longeividade, etc)

O que eu sentia falta?

Um misto de estratégico e tático. Tá bom, o mercado de fundraising está difícil, mas como você se prepara pra um fundraising nesse cenário?

• DOs e DONTs de um Q&A para investidores

• Como posicionar IA no seu roadmap sem parecer um mentiroso?

• Qual a melhor maneira de marcar uma reunião com um investidor que você adoraria ter no seu captable?

TL;DR o que você vai encontrar aqui?

Será um grande tema por mês.

O conteúdo será produzido com base em três grandes pilares: acionável, específico e ilustrativo.

Dito de outra forma, é um approach prático para temas complexos que eu tenho experiência, seja por ter feito várias vezes ao longo dos últimos anos ou por ter me dedicado à eles.

No mês de Abril vai sair meu primeiro conteúdo: fundraising com foco em estágios inicias (pré seed e seed)

Se você gosta de referências assim como eu, a minha maior inspiração é o First Round Review (aqui)

Por isso, se você se interessa por esse tipo de contéudo, não deixa de seguir a mais nova newsletter do pedaço

Um beijo e um queijo.

Até breve,

Manoela Mitchell