Investi na Uber, Deixei Passar a Lyft

O áudio e o vídeo estão em inglês. Estas notas são uma tradução.

Hoje entrevistei David Cohen, fundador e CEO da Techstars, uma das maiores aceleradoras do mundo, por trás de empresas como SendGrid, ClassPass, PillPack, Chainalysis e Remitly. Mais de 4.000 empresas passaram pelo programa, levantaram mais de US$ 30 bilhões e geraram 22 unicórnios.

Por fora, como investidor-anjo, ele investiu cedo no Uber e na Twilio. Também teve a chance de investir no Lyft e passou, e esse é o erro em que ele ainda pensa.

Ele fundou a Techstars há 20 anos em Boulder, deixou o cargo de CEO, foi chairman por quatro anos e voltou no ano passado.

Falamos sobre o que tinha se desviado enquanto ele estava fora, como a IA muda o que você procura em um fundador e por que ele acha que agentes de IA fazendo venture capital vão superar uma boa parte do mercado.

Estrutura e Principais Destaques

Por Que Ele Voltou

• Ele continuava no conselho como chairman, então estava envolvido, mas sem operar no dia a dia
• O enquadramento dele sobre o sucessor: um CEO diferente vai tomar decisões diferentes, e isso não é nem ruim nem bom, só diferente
• O que a pandemia deu a ele: uma pausa, tempo com a família e distância suficiente para ver a empresa de fora
• Os três compromissos renovados com que ele voltou
• Primeiro, o fundador é o centro do universo e o único cliente. Eles têm muitos parceiros, mas um cliente só, e ele sentia que isso estava se perdendo
• Segundo, abraçar as comunidades de startups. A Techstars funciona por causa das comunidades onde opera, um elenco de muitos milhares, e não de algumas centenas de funcionários
• Terceiro, um cultural: maior não é melhor, melhor é melhor
• O que isso mudou na prática: a empresa estava focada em fazer mais investimentos em mais lugares, e ele recolocou o foco na qualidade, melhorou a oferta de investimento e passou a medir o crescimento como o valor do portfólio e nada mais

Boulder, 19 Anos Depois

• Ele ainda mora lá e costumava dizer que se imaginava em Boulder 20 anos depois. Já são 19 e ele não tem planos de se mudar
• A crença por trás disso: dá para construir uma grande empresa em qualquer lugar, desde que haja alguma comunidade de startups, conectividade, capital e experiência
• O que ele chama de pura mitologia: que você precisa estar num lugar específico para construir uma empresa interessante
• A observação dele sobre a tendência atual: a maioria das empresas da Bay Area não começou lá, elas se mudaram para lá quando algo já estava funcionando. Até o concorrente mais conhecido deles
• Mudar-se para ganhar alavancagem é natural. Dizer que você precisa começar lá é bobagem
• O que Boulder deu a ele: uma mentalidade de azarão e uma cultura de porta aberta e de give first, numa cidade de cerca de 100.000 habitantes que ainda aparece no top 10 dos rankings de venture
• O esclarecimento dele sobre o give first: a Techstars não criou a ideia, adotou. O cofundador dele, Brad Feld, começou a escrever sobre comunidades de startups, e isso virou um playbook que outros lugares pequenos podiam seguir

O Que Ele Diz aos Fundadores que Perguntam se Devem se Mudar

• Se você quer estar em San Francisco, esteja em San Francisco. É a melhor comunidade de startups do mundo
• Mas hoje você pode publicar software e qualquer pessoa no mundo pode usá-lo na hora
• Depende do que importa para você como ser humano. Se a única coisa que importa é a densidade de gente fazendo a mesma coisa, essa pode ser a escolha certa
• Se você tem família ou ama o lugar onde está, é um equilíbrio. Talvez você pegue um avião
• O que ele contesta é a parte do você precisa
• O ponto dele sobre os dados serem enviesados: muitas dessas empresas se mudaram para lá depois de já estarem funcionando
• E uma nota competitiva: levantar dinheiro lá provavelmente é mais difícil, não mais fácil. Ainda que um valuation mais alto possa vir junto
• Os dois princípios enviesados que ele nomeia: todo mundo acha que está no top 5%, e todo mundo acha que consegue identificar quem está no top 5%
• O contraponto dele: você não sabe quem são os melhores fundadores até que eles façam o que fazem, e isso leva dez ou vinte anos

A IA Nivela o Jogo?

• Ironicamente, ela pode fazer as duas coisas
• O que ele vê em toda a presença global deles: criar um protótipo hoje é algo que não exige talento e é de graça. Esse sinal inicial sumiu
• Então ela democratiza começar e transmitir uma ideia, o que também gera muito ruído
• Mas se você está construindo infraestrutura, a própria tecnologia de LLM, estar num lugar denso importa enormemente
• A compressão do tempo, segundo ele: antes estar dez anos à frente era significativo. Agora é estar um mês à frente
• Ele chama isso de efeito barbell. Importa bem no começo e em escala. No meio, você ainda precisa provar que os clientes querem

Como Mudou o Perfil do Fundador

• Os pesos se deslocam para o insight que você tem sobre um mercado e a rede que você tem nele, e se afastam da habilidade técnica inicial
• Você pode recrutar talento técnico depois de provar product-market fit, quando há empolgação em torno do negócio
• Habilidades de design também importam um pouco menos no começo
• O que importa mais, e mais cedo: storytelling, gerar empolgação, a capacidade de recrutar um time
• A analogia dele: você não investiria numa oficina mecânica sem mecânicos. Mas agora que os robôs consertam os carros, investiria. O que importa mais é a experiência do dono e como ele atrai clientes
• O que ele acha que a IA não terá disruptado em 20 anos: as redes que as pessoas têm, a criatividade artística e a capacidade de vender
• Como isso aparece no processo deles: eles usam IA no pipeline como mais uma voz na sala. Não fazem triagem com base no que a IA pensa, mas estão chegando perto
• O cenário que ele descreve: todo mundo acha que é uma ideia burra e o modelo diz espera aí, tem alguma coisa aqui. Então eles olham de novo
• Eles estão ajustando os pesos do modelo para a abertura do mercado e a trajetória e a paixão das pessoas, e se afastando de alguém ter ou não diploma de ciência da computação

Se o Modelo de Aceleradora Ainda Faz Sentido

• O enquadramento honesto dele: é um caminho, e o melhor caminho depende do fundador
• A proposta de valor: fazer crescer rápido seu capital humano e sua rede, ficar diante dos investidores adequados e acessar uma rede de clientes pronta, de vinte anos de alumni
• A comparação dele: é como escolher uma faculdade. Harvard e Stanford são boas, com vibes e filosofias diferentes
• O que ela não é: a educação. Isso pode ser sob demanda e não precisa acontecer durante o programa
• O modelo alternativo que ele usa como contraste é o venture studio, em que eles constroem por você. E a pergunta óbvia que vem depois é se a IA pode construir por você
• A conclusão dele: o que se sustenta são as coisas com redes em volta, porque, num mundo em que todo mundo terceiriza a inteligência, as redes humanas ainda decidem quem confia em você e quem compra de você

A Diferenciação da Techstars

• A meta de dez anos é um market cap de portfólio de um trilhão de dólares. Eles estão em algo entre 300 e 350 bilhões
• O jeito de ir mais rápido não é ter mais aceleradoras em mais lugares
• A distribuição geográfica deles é a vantagem. Eles chegam aos fundadores em Londres, Nova York ou Boston antes que essas empresas façam as malas e se mudem
• Então a rede é distribuída e é uma rede de chegar cedo a eles
• De onde vem o crescimento: reinvestir em alumni, nos cinco ou seis mil mentores com quem trabalham e nas novas empresas que essas pessoas criam
• A escala desse pool: 5.000 empresas no portfólio, cerca de 15.000 fundadores, dezenas dos quais construíram unicórnios e centenas dos quais construíram sucessos menores
• O resumo dele: ser investidores de rede em torno da rede que já construíram

O Que Ele Aprendeu sobre Escalar Redes

• É muito difícil, e ele não diz que fizeram isso perfeitamente
• A rede deles tem sido mais fragmentada em silos do que gostariam, e isso é justamente uma das coisas que fazem ela funcionar
• O motivo: a rede de Nova York ou de Londres não parece tão grande quanto a global, e a escala pode ser inimiga de uma rede que parece pessoal
• O modo de falha: um grupo em que todo mundo posta e todo mundo responde é só ruído
• O que funciona no lugar disso: segmentar em redes verticais, como fintech, marketplaces ou fundadores que levantaram acima de certo valor
• O exemplo dele de um subgrupo valioso: os fundadores de unicórnios, que compartilham deals e têm uma confiança natural vinda de uma experiência em comum
• E é preciso alimentar esse fogo. Segmentar e regar com cuidado

Competir numa Classe de Ativos Institucionalizada

• Ele gosta que haja mais capital e mais gente inteligente. É assim que a indústria evolui
• A objeção dele à expressão melhores fundadores: ela trata isso como entrar num mercado e ver as cinco melhores maçãs porque não têm machucados
• Você simplesmente não sabe. E muita gente tem pouca rede, é subestimada ou ainda não foi descoberta, em lugares que surpreenderiam você
• O papel deles é oferecer oportunidade onde ela é mais escassa
• A especialização deles: eles não estão colocando cinco milhões em algo, estão colocando umas duzentas mil
• A conclusão dele sobre foco: se você tem um jogo e fica bom nele, é difícil te vencer nisso. É fácil te vencer em algo muito amplo, como encontrar o melhor fundador

Como Eles Enxergam o Talento que Outros Não Veem

• Disposição para apostar em pessoas que vão descobrir a coisa certa com o tempo
• O que aprenderam: com qual mercado um fundador se importa vale muito mais do que a ideia dele
• No estágio deles são duas pessoas, um cachorro e uma ideia
• Por que a recompensa é desproporcional agora: algo pode escalar fora de controle muito rápido. Eles procuram unicórnios de dez pessoas, depois de cinco, depois de uma e, no fim, de zero
• A visão de sistema: quando você investe em cem empresas, consegue quase prever quantas vão ficar grandes. Desde que você não escale isso fora de controle, funciona

Conselhos que Mudaram por Causa da IA

• O meme interno na Techstars: é só trocar a palavra IA por software
• O paralelo que ele traça: antes a pergunta era se a empresa devia ser mobile first. A resposta era que você faz as duas coisas, é só mais uma forma de as pessoas interagirem
• O que não funciona: dizer que você é uma empresa de IA para ficar diante do capital que está por aí. É o que todo mundo faz
• Para onde ele empurra os fundadores: dados proprietários e relacionamentos proprietários. Algo que outra pessoa não tem
• O exemplo concreto dele do que não é um negócio: buscar na sua base de dados usando linguagem natural. Quem não tem isso
• O que é um negócio: dados coletados de fontes que ninguém mais tem, mais canais que ninguém mais tem, juntos
• A honestidade de que ele acha que os fundadores precisam: se os dados estão por aí, o Gemini ou o ChatGPT vão dar a mesma resposta. Você não tem nada de especial agora nem daqui a um ano
• A dinâmica por trás da conversa sobre bolha: uma empresa existente lançando uma funcionalidade mata mil startups. Eles adicionam IA a um software de lista de e-mails e mil empresas morrem da noite para o dia

A Aparente Contradição sobre Capital

• De um lado, times menores conseguem fazer muito mais e queimar menos. Do outro, as empresas de IA de sucesso estão levantando rodadas enormes
• A conciliação dele é que são dois jogos diferentes
• Numa ponta: você constrói algo que impressiona um mercado, é dono de quase tudo, vale US$ 50 milhões e levou seis meses e pouco capital. Uma saída que muda sua vida sem uma grande captação
• Na outra ponta: você está fazendo algo fundacional, treinando seu próprio modelo, e isso exige uma infraestrutura, energia e capacidade computacional enormes
• O que está acontecendo em volta dos dois: o mundo está ficando AI native, mas ainda não chegou lá, o que é parte do motivo pelo qual ele espera algum tipo de correção
• Onde está o risco: no meio. Empresas que criam algum valor, mas terminam com um cap table lotado, precificadas acima do que acabam valendo
• A descrição dele desse limbo: unicórnios de SaaS que pararam de crescer, sem condições de fazer IPO e sem serem adquiridos

Agentes de IA Fazendo Venture Capital

• Ele já viu alguns e acha que eles podem ser melhores do que o que muitos investidores fazem
• O exemplo fácil dele: um anjo faz sete investimentos, não dão certo e ele desiste. Uma IA com algum juízo nunca tentaria isso, porque você precisa estar diversificado
• Então ele espera que alguns agentes superem uma parte do mercado bem rápido
• A pergunta que vem depois: o que tem valor então. Você pode pegar dinheiro de um bot e gastar no mercado, mas não ganha a rede humana por trás
• O paralelo que ele traça é com o mercado público: as taxas é que matam você, e venture tem taxas altas
• A régua que ele coloca: você não precisa bater o mercado, só precisa ser médio sem taxas
• A referência dele é Jack Bogle, da Vanguard, e a frase de Bogle de que, em média, a indústria financeira subtrai valor da sociedade

O Padrão nos Erros Dele

• O ponto em comum: eram simplesmente ideias ruins. Ele olhava e pensava que aquilo era uma ideia ruim
• O diagrama de Venn que alguém desenhou para ele anos atrás e de que ele ainda se lembra: parece uma ideia ruim, na verdade é uma boa ideia. A pequena interseção no meio é onde as pessoas ganham rios de dinheiro, porque ninguém acha que é uma boa ideia
• Os exemplos clássicos dele: ninguém vai andar de carro com um estranho, ninguém vai se hospedar na casa de um estranho
• O erro específico: ele era anjo no Uber e teve a chance de ser anjo no Lyft
• Matt Van Horn era mentor na Techstars e ainda é amigo dele. Mas na época a empresa era a Zimride, transporte intermunicipal para universitários voltando para casa nas férias de verão
• A reação dele na época: um mercado minúsculo, não entendo. O que aconteceu depois: um grande time pivotou, fez fast follow do Uber e construiu a própria plataforma relevante
• A lição: quando a ideia soa burra, você para de olhar com atenção para as pessoas. E o time que percebe que a ideia é burra não é um time burro
• O contraexemplo do próprio histórico dele: ele nunca conheceu Travis nem Garrett, do Uber. Conheceu Ryan Graves, que era mentor na Techstars, teve afinidade com ele, e Graves virou o primeiro funcionário e ficou no conselho até o IPO
• A conclusão dele: no early stage você pode se convencer a deixar passar um grande time porque não gosta da ideia. Pergunte, em vez disso, se você gosta do mercado, porque eles provavelmente vão continuar nele

Como a Filosofia Dele Mudou em 20 Anos

• Antes ele achava que tinha que estar em todos os bons deals, o que leva ao pensamento de grupo e a uma mentalidade de manada
• Agora ele acha que só precisa garantir que os deals em que está sejam bons
• O segundo filtro é uma mentalidade de a vida é curta demais: ele precisa querer trabalhar com as pessoas
• Por que ele acha que isso não é algo brando: quando há afinidade, você ajuda mais e eles trabalham mais próximos de você
• O que ele faz quando o fundador é ótimo, mas não há afinidade: existe outro bom deal para fazer. Não tem como estar em todos os bons deals
• E a crença mais ampla dele: se você está construindo uma startup porque fez uma planilha chamada fantasy XLS e está fazendo isso para ficar rico, sem um porquê, provavelmente vai fracassar. E ele também, como investidor, sem um porquê
• A quem ele agradece por empurrá-lo a pensar grande: ele encaixa Brad Feld e depois nomeia Jack Bogle, que nunca conheceu, mas que mudou a indústria financeira com o que escreveu

Glossário do Vale do Silício

Pessoas, Empresas e Referências

Pessoas Mencionadas

• David Cohen: fundador e CEO da Techstars, de volta ao cargo depois de quatro anos como chairman
• Brad Feld: o cofundador dele, que escreveu muito sobre give first e comunidades de startups
• Jack Bogle: fundador da Vanguard, cujos textos o fizeram pensar grande
• Matt Van Horn: mentor na Techstars, ainda amigo dele e parte do erro com o Lyft
• Ryan Graves: a conexão com o Uber que ele de fato conheceu e com quem teve afinidade
• Enzo Cavalie: host do podcast

Empresas e Referências

• Techstars: mais de 4.000 empresas, mais de US$ 30 bilhões levantados, 22 unicórnios
• SendGrid, ClassPass, PillPack, Chainalysis e Remitly: empresas do programa
• Uber e Twilio: os investimentos-anjo dele
• Lyft, antes Zimride: o investimento que ele deixou passar e em que ainda pensa
• Vanguard: o modelo de taxa baixa com o qual ele espera que o venture acabe se parecendo
• Boulder: a cidade de 100.000 habitantes que continua aparecendo no top 10 de venture