Ao rever a série Silicon Valley não pude deixar de sorrir quando, numa grande competição de startups, os guionistas brincam com o facto de que todas as apresentações utilizavam mais ou menos as mesmas buzzwords com o objetivo de se diferenciarem, mas tendo o efeito perverso de parecerem banais. No caso era LOMOSO (local, mobile, social). Infelizmente, a realidade continua a não estar muito distante da sátira originalmente emitida em 2014.

Nas últimas semanas devo ter assistido a mais de uma centena de pitches de startups. Algumas delas prometedoras, outras nem tanto. Algumas ainda a dar os primeiros passos, outras já com soluções maduras e prontas a escalar. Mas independentemente do produto ou serviço, lá estava a buzzword do dia.

Há uma década, era “social”. Depois foi “mobile-first”. Todas as empresas eram o Uber disto ou daquilo. Seguiu-se a febre da blockchain, que aparecia em slides com mais frequência do que vírgulas. Hoje, as palavras mágicas são sem dúvida: Inteligência Artificial. Como se, simplesmente por as referir, uma empresa perfeitamente banal se transformasse, por artes mágicas, numa pioneira visionária do futuro.

O ecossistema das startups, e não só, confunde com regularidade preocupante ferramentas com propósito. Os fundadores obcecam-se com a tecnologia do momento em vez de se concentrarem no problema que se propuseram resolver.

Não se trata de um argumento contra a IA nem de uma crítica retrospetiva à blockchain. As tecnologias são reais, úteis e, nalguns casos, transformadoras. O problema surge quando a tecnologia se confunde com a estratégia de empresa.

A história não nos deixa mentir. Durante o boom da blockchain, startups de todos os quadrantes tentaram inserir registos distribuídos no que faziam: dentistas, imobiliário, cadeias de abastecimento, programas de fidelização, energia… Mas a pergunta relevante nunca foi se a blockchain podia ser usada, e sim se fazia sentido ser usada. Na era do big data, as empresas acumularam oceanos de informação sem ter uma estratégia definida para a utilização desses dados. Por uns tempos, cloud computing tornou-se um rótulo incontornável.

Agora, o ciclo repete-se com a IA. Por muito que se queira, é difícil fugir à narrativa. Os jornais não falam noutra coisa. As conferências sobre o tema são mais do que muitas. Cria-se uma bolha à volta de uma tecnologia e as startups sentem que, para ser relevantes, têm de se juntar à festa, perpetuando assim o ciclo. É aí que as coisas descarrilam.

A ironia é que os clientes raramente partilham este fascínio e os investidores rapidamente aprendem a separar o trigo do joio. Lembro-me de um fundador que, há poucas semanas, dedicou metade da sua apresentação a explicar a arquitetura de modelos que utilizava. Quando um investidor na sala perguntou simplesmente “e o cliente, o que ganha com isto?”, fez-se um silêncio revelador.

A verdade é que uma empresa de logística não quer saber se a otimização de rotas vem de inteligência artificial, de investigação operacional ou de uma folha de cálculo montada por um analista excecionalmente talentoso. Quer entregas mais rápidas, custos mais baixos e maior fiabilidade. O mecanismo é secundário face ao resultado. As pessoas não compram berbequins porque adoram berbequins. Compram berbequins porque precisam de furos.

E, no entanto, a cultura das startups esquece sistematicamente esta distinção. Os fundadores falam em “alavancar arquiteturas de próxima geração” e “implementar agentes autónomos”. A linguagem sofistica-se; a proposta de valor evapora-se. Entretanto, tantas e tantas vezes, os clientes tentam resolver problemas pouco glamorosos: menos erros, fluxos mais rápidos, custos mais baixos, menos fricção. Numa dessas sessões, a startup que mais me impressionou não mencionou IA uma única vez. Falou de um problema concreto num sector específico, mostrou como o resolvia e apresentou números. Saí a pensar nela. Das outras, confesso, que o que mais me lembro é do revirar dos olhos dos VCs que estavam na sala.

Há exceções legítimas. Quem constrói algoritmos fundacionais ou desenvolve química de baterias revolucionária tem na própria inovação o produto. Mas a maioria das startups aplica tecnologias existentes a problemas de negócio. O seu desafio não é inventar a próxima descoberta técnica. É compreender os clientes melhor do que a concorrência e aplicar as ferramentas certas para a resolução de uma dor real.

As empresas que perduram compreendem isto. Os consumidores não adotaram a Uber porque o GPS e os smartphones eram tecnologias na ordem do dia. Fizeram-no porque a Uber criou um modelo de negócio em que chamar um carro ficou dramaticamente mais simples. As tecnologias foram necessárias para criar o produto, mas não eram a história que o cliente estava a comprar.

As melhores empresas tecnológicas são sofisticadas nos bastidores e simples em palco. Investem em infraestrutura e engenharia, mas comunicam na linguagem dos problemas e das soluções. E essa abordagem é mais duradoura: as tecnologias evoluem, as categorias sobem e descem, a descoberta de hoje torna-se a commodity de amanhã. A IA seguirá a mesma trajetória. As empresas que triunfarem não serão as que gritaram mais alto sobre modelos e agentes. Serão as que usaram essas capacidades para resolver problemas reais melhor do que qualquer outra.

A lição é simples: não confundamos o motor com o destino. Adotemos a tecnologia certa para resolver o problema, em vez de procurar o problema para justificar a tecnologia. Porque as palavras da moda vêm e vão, mas os clientes lembram-se do que lhes resolvemos, não de quão na moda estavam as nossas ferramentas quando o fizemos.