A ambição que custou US$ 25 milhões

Objetivo: transformar materiais em dez minutos de leitura organizada, para acelerar meu desenvolvimento como Product Manager. O artigo tria com IA o essencial e se o assunto mostrar importância e impacto, consumo a fonte completa.

Fonte: The hidden pattern behind successful products, Mark Pincus no Lenny’s Podcast, 1h39 — assistir. A conversa também trata de social de consumo, distribuição na era da IA e gestão, que não couberam aqui.

Neste artigo: como Pincus separa um produto que ainda não achou o corte certo de um que nunca vai achar — e o que confundir os dois custou a ele.

Aos 41 anos, com duas empresas bem-sucedidas no currículo, Mark Pincus fez um jogo de pôquer para o Facebook. Não um aplicativo ambicioso com pôquer dentro: um jogo de pôquer. As pessoas ao redor dele acharam que ele tinha perdido a dignidade — havia tanta coisa importante que ele poderia estar construindo.

Aquilo virou a Zynga. E o que ele descreve como a decisão-chave não foi a escolha do jogo, foi a altitude: a ambição dele desceu para trezentos metros, não cem mil.

Quanto mais ambicioso você é, menor precisa ser o começo

O paradoxo que organiza a primeira metade da conversa é que ambição declarada cedo demais atrapalha justamente quem tem ambição grande. O raciocínio é mecânico. Se você chega ao começo já visionário sobre o produto que quer construir, você não vai começar num lugar humilde o bastante — e o ponto de partida dos produtos que deram muito certo costuma ser constrangedoramente pequeno.

Pincus cita o Facebook, que nasceu como um aplicativo para olhar os rostos das pessoas em Harvard. A lista dele podia ser longa, e o padrão é o mesmo: o produto que virou uma coisa enorme não começou tentando ser enorme, porque tentar ser enorme cedo demais faz você passar longe do encaixe com o mercado.

O que torna isso mais interessante é que ele descreve a própria carreira como uma onda entre os dois estados. Freeloader e Support.com começaram de premissas muito pequenas e deram mais certo do que ele esperava. Aí veio o Tribe, já com a confiança do sucesso anterior: ele viu o tamanho da oportunidade em rede social, tentou fazer tudo, não escolheu um caso de uso — e falhou. Dentro do Tribe havia coisas que funcionavam, e uma delas, a ideia de tribos urbanas, virou o Reddit na mão de outra gente. Outra virou um mercado inteiro de classificados.

O fundador reincidente tem corda demais

A consequência disso é uma vantagem estrutural de quem nunca teve sucesso, e Pincus a formula sem suavizar. O fundador de primeira viagem leva vantagem sobre o de terceira, porque o de terceira tem corda demais para se enforcar.

O mecanismo é de financiamento, não de caráter. Depois de um sucesso, fica fácil demais levantar dinheiro e recrutar um time contra uma visão grande — e fica fácil fazer isso antes de existir qualquer encaixe com o mercado. O capital chega cedo e compra tempo para insistir no que não está funcionando. Quem não tem currículo não consegue esse adiantamento, e por isso é forçado a procurar sinal de verdade.

A mesma assimetria aparece de outro jeito na comparação com empresas grandes. Qualquer coisa que a Meta assuma precisa ser uma oportunidade de vários bilhões, porque a receita que já existe estabelece o piso do que vale a pena. Uma startup não tem esse piso, e é isso que a autoriza a puxar fios pequenos, esquisitos, que ainda não são um negócio. Vários dos produtos grandes de hoje começaram exatamente aí — o Slack saiu de uma ferramenta interna que os engenheiros de uma empresa de jogos usavam entre si, depois que a empresa de jogos não deu certo.

Esperança é confiança sem base

A partir daqui a conversa muda de assunto: sai do onde começar e entra no quando parar. O instrumento que Pincus usa é uma distinção entre duas palavras que no uso comum se confundem.

“Kill hope before hope kills you.”

Esperança, na definição dele, é confiança sem base. É uma reza. Não se apoia na sua experiência com o produto, nem na experiência das pessoas usando o produto, nem nos dados. Crença se apoia. E o modo de falhar que ele descreve é um time seguindo release após release com a esperança de que o próximo vai ter alguma coisa mágica.

Disso sai uma formulação que vale generalizar:

“They’re collecting winnings, they’re not making bets.”

Um bom product maker, no enquadramento dele, chega ao lançamento já sabendo que tem um hit — o lançamento é a coleta, não a descoberta. É uma inversão do que a palavra “lançamento” costuma significar num roadmap, onde ela marca exatamente o momento em que se vai descobrir se a coisa presta.

E é aqui que ele ataca uma sigla de estimação do vocabulário de produto. O problema do minimum viable product, na leitura dele, é a palavra do meio: viável é de onde a esperança vem. Se é viável, talvez dê certo. A alternativa que ele propõe é maximum launchable product — e o ponto não é trocar uma sigla por outra, é ser explícito sobre qual dos dois você está fazendo. Existe um produto que você põe no mercado para aprender, e existe um que você põe no mercado porque acredita que é um hit. Confundir os dois é o que produz o release que sai esperando um milagre.

A IA fez a esperança ficar barata

O risco novo, no diagnóstico dele, é que a IA reduziu o custo de chegar ao viável — e é justamente o viável que alimenta a esperança. O que levava três anos leva três meses. Ele chama isso de droga perigosa, e a razão é que a capacidade nova está sendo usada para a coisa errada.

O que ele esperava que acontecesse era as pessoas usarem IA para construir máquinas de teste, máquinas de falhar — testando mais ideias numa semana do que o setor inteiro testa num ano. Cem ideias por dia em vez de uma a cada três meses. O que ele diz observar é o contrário: IA sendo usada para construir uma ideia em três meses, e não cem em um dia.

A instrução que decorre disso é contraintuitiva e é a melhor frase operacional da conversa:

“We should build it completely wrong before we know it’s the right product.”

Construa errado antes de saber que está certo. A justificativa é econômica: se você parte da crença de que o produto está errado, você não gasta três meses construindo o produto errado — gasta um dia, ou uma semana. O que se está construindo não é o produto, é o sinal.

O exemplo que ele dá de como isso funciona na prática vem do lançamento do primeiro pacote de expansão do FarmVille. O time chegou com um orçamento de publicidade de US$ 10 milhões para anunciar o lançamento em outros lugares. Pincus perguntou por que anunciar fora, tendo 25 ou 30 milhões de pessoas por dia dentro do próprio produto — e propôs colocar variações da arte da expansão trancadas no tabuleiro do jogo, só para medir em qual delas as pessoas clicavam mais.

Duas coisas saíram disso. A primeira foi direção de produto e de marketing ao mesmo tempo, porque o clique revelava qual versão tinha calor. A segunda foi acidental: quem clicava via uma oferta de acesso antecipado, e eles acabaram vendendo, segundo o número que ele cita, US$ 19 milhões em chaves de acesso antecipado. O orçamento de publicidade virou teste, e o teste virou receita.

Se você está perguntando, a resposta já é não

O teste que ele oferece para saber se um produto presta é embaraçosamente simples, e não tem nenhum dado dentro. A analogia é com relacionamento: quando você está com a pessoa certa, você sabe. Você não está perguntando se é a pessoa certa. Quando é um A menos, você fica perguntando se poderia ser.

“If you’re asking whether or not your product is an A, it’s not an A.”

A pergunta é o sintoma. E o complemento é o que dá ao teste alguma operacionalidade:

“When you have lightning in a bottle, when you have true signal, everything works.”

Sinal de verdade, no argumento dele, não é um indicador isolado que sobe — é convergência. Você está viciado no próprio produto, você mostra para amigos e eles amam, e as métricas confirmam. Quando o sinal é real, as evidências param de se contradizer. Ele usa o GPT como exemplo de coisa que ninguém precisou perguntar se era.

A parte útil não é o diagnóstico, é o que ele diz que o diagnóstico libera. O poder está em saber que é um B+, porque só depois disso a pergunta seguinte fica disponível: dá para usar isso para aprender? Existe algo perto disso que seja um A? Enquanto a honestidade intelectual não acontece, a energia continua indo para defender a coisa.

Vinte e cinco milhões e quatro anos

O que fecha o argumento é ele aplicando tudo isso a si mesmo, e admitindo que falhou. Duas semanas antes da gravação, Pincus desligou pela quarta vez o projeto .earth, a versão dele do metaverso, que ele persegue há vinte anos e que foi o que o levou à Zynga na origem.

O diagnóstico que ele faz do próprio erro é literalmente o do Tribe, vinte anos depois: ele foi ambicioso demais, não foi atrás de uma ideia pequena, foi atrás de uma ideia muito grande. Em vez de achar encaixe com o mercado, ele foi construir um motor de jogos rodando em navegador — o que ele chama de ter ido para o lado nativo, e não no bom sentido. Quatro anos e US$ 25 milhões só nessa versão.

O detalhe que ele acrescenta é o mais interessante da conversa inteira, e é a razão de ele contar a história: nas duas semanas desde que desligou o projeto, ele se sentiu mais inspirado por ideias do que nos quatro anos anteriores. O custo de segurar um B+ não é só o dinheiro que ele consome. É que ele ocupa o lugar onde as próximas ideias apareceriam.

Os dois artigos até aqui tratam de julgamento sem instrumento. O primeiro isola onde você está apostando; este separa crença de esperança quando o resultado ainda não chegou. Nos dois, quem decide é uma pessoa olhando para um produto e sendo honesta consigo mesma — e a honestidade é exatamente a coisa que falha quando há dinheiro, time e reputação em cima.

No próximo artigo desta série, a parte da conversa em que Pincus para de falar de julgamento e mostra o que a Zynga media. Inclusive uma métrica que ele diz que ninguém mais usa, e que previa com 80% de acerto se você voltaria no mês seguinte.

Próximo na série: Uma jogada de volta