Paul Graham postou um longo artigo de 10.000 palavras hoje, ou como sempre produtos secos, ele mencionou que o crescimento linear não é capaz de obter retornos excessivos, retornos ultra-lineares muitas vezes não são proporcionais aos "seus esforços", o que é eco de um livro que li antes 10x é mais fácil do que 2x, aqui também é recomendado a todos: 2x crescimento é linear, para continuar a crescer mais esforço é necessário. É trabalhar mais, não mais inteligente; O crescimento a 10x não é linear, e um crescimento enorme não requer mais esforço, mas muitas vezes requer menos esforço, mas faz melhor.
Paulo também mencionou que hoje é um momento em que não é mais necessário se juntar a uma organização/instituição conhecida para obter os recursos necessários para alcançar o crescimento excessivo. Há agora mais pessoas que podem ter tanta liberdade quanto artistas e escritores no século 20, e há muitos projetos ambiciosos que não exigem muito financiamento inicial. Especialmente para o Indie Maker, o crescimento inicial e a aquisição de clientes podem ser alcançados através das redes sociais build in public, que é o que Magineer acredita desde o início.
Além disso, Paul fala sobre como encontrar áreas que podem obter retornos hiperlineares, e que tipo de pessoas podem obter retornos superlineares: procure áreas onde apenas alguns jogadores superam outros, e se em uma área onde todos têm desempenho semelhante, é improvável que haja um retorno superlinear; Seus resultados certamente serão insignificantes no início, mas a curva de recompensa para retornos superlineares aumentará muito acentuadamente; Mais uma vez, este credo familiar do Vale do Silício: Faça coisas que não escalam, concentre-se em um pequeno número de clientes no início, e você crescerá exponencialmente através do boca a boca, o mesmo vale para aprendizado, pesquisa e investimento.
Dito tudo isto, o que mais me tocou foi esta frase: ** não equipare o trabalho a um emprego - **** seja movido pela curiosidade, não pelo carreirismo; Dê rédea solta à sua curiosidade em vez de apenas fazer o que deveria fazer. **
O texto integral é o seguinte:
Quando eu era criança, não entendia que uma das coisas mais importantes do mundo era o grau em que o retorno do desempenho era hiperlinear.
Professores e treinadores disseram-nos implicitamente que as recompensas são lineares. "O que você recebe", já ouvi inúmeras vezes, "é tanto quanto você dá". As suas intenções são boas, mas isso raramente é verdade. Se o seu produto for apenas metade do que os seus concorrentes, não conseguirá metade dos clientes. Você não vai conseguir nenhum cliente e acabar fora do negócio**.
Nos negócios, o retorno sobre o desempenho é superlinear e, obviamente, real. Alguns argumentam que esta é uma falha no capitalismo e que, se mudarmos as regras, ela não se manterá. Mas a hiperlinearidade do retorno de desempenho é uma característica do mundo, não um produto das regras que inventamos. Vemos o mesmo padrão em termos de fama, poder, vitórias militares, conhecimento e até benefícios para a humanidade. De todas estas formas, os ricos são mais ricos.
Se você não entende o conceito de retornos superlineares, você não consegue entender o mundo. Se você é ambicioso, você deve definitivamente entender, porque essa vai ser a onda que você está surfando.
**Parece que há muitos casos em que haverá retornos hiperlineares, mas, tanto quanto posso dizer, isso se resume a duas razões básicas: crescimento exponencial e limiares. **
Um dos exemplos mais óbvios de retornos ultralineares é quando você está lidando com algo que cresce exponencialmente. Por exemplo, cultura bacteriana. Quando começam a crescer, crescem exponencialmente. Mas cultivá-los não é fácil. Isto significa que existe uma enorme diferença de resultados entre os que são bons a treinar e os que não o são.
As startups também podem crescer exponencialmente, e podemos ver o mesmo padrão aqui. Algumas empresas conseguem atingir altas taxas de crescimento, a maioria não. O resultado é que obtemos resultados qualitativamente diferentes: empresas com altas taxas de crescimento tendem a se tornar muito valiosas, enquanto empresas com taxas de crescimento mais baixas podem nem sobreviver.
A Y Combinator incentiva os fundadores a se concentrarem nas taxas de crescimento em vez de números absolutos. Isso evita que eles se frustrem logo no início, quando os números absolutos ainda são baixos. Isso também os ajuda a decidir no que se concentrar: você pode usar a taxa de crescimento como um guia de como expandir sua empresa. Mas a principal vantagem é que focar nas taxas de crescimento tende a lhe dar algo que cresce exponencialmente**.
YC** não diz explicitamente aos fundadores que as taxas de crescimento correspondem ao "que você paga", mas não está longe da verdade. Se a taxa de crescimento for proporcional ao desempenho, então o retorno de p para o desempenho t ao longo do tempo será proporcional a p^t.
Mesmo depois de décadas a pensar nisso, acho esta fórmula ainda chocante.
Sempre que o seu desempenho depender do seu desempenho, você ganhará um crescimento exponencial. Mas nem os nossos genes nem os nossos costumes estão preparados para isso. Ninguém notará naturalmente um crescimento exponencial; Todas as crianças ficam surpreendidas quando ouvem esta história pela primeira vez, sobre um homem que pediu ao rei um grão de arroz no primeiro dia e depois pediu uma duplicação todos os dias.
O que naturalmente não conseguimos entender, desenvolvemos hábitos correspondentes para lidar, mas também não temos muitos hábitos para um crescimento exponencial, porque isso raramente aconteceu na história da humanidade. O pastoreio, em princípio, deve ser um exemplo: quanto mais animais tiver, mais descendentes terão. Mas, na prática, a área de pastagem é o fator limitante, e não há planos para fazê-la crescer exponencialmente.
Ou, mais precisamente, não existe um plano universalmente aplicável. Há uma forma de crescer exponencialmente o seu território: através da conquista. Quanto mais territórios controlar, mais forte será o seu exército e mais fácil será conquistar novos territórios. É por isso que a história está cheia de impérios. No entanto, poucas pessoas criaram ou administraram impérios, e suas experiências não tiveram um grande impacto nos costumes. O imperador é uma figura distante e aterrorizante, não um padrão pelo qual se referir em sua própria vida.
Antes da industrialização, provavelmente o caso mais comum de crescimento exponencial era a pesquisa acadêmica. Quanto mais você souber, mais fácil será aprender coisas novas. Como resultado, então, como agora, algumas pessoas tinham significativamente mais conhecimento de certos tópicos do que outras. Mas isso também não teve muito efeito sobre os hábitos de pensamento. Embora a ideia de o imperador conquistar território possa ser repetida e, portanto, possa ter havido mais impérios, este tipo de império teve pouco impacto prático antes da industrialização.
Isso mudou ao longo dos séculos. Agora, o imperador pode projetar bombas capazes de derrotar o imperador do território. Mas este fenómeno ainda é muito novo e ainda não o digerimos totalmente. Mesmo entre os participantes, poucos perceberam que se beneficiavam do crescimento exponencial e poucos perguntaram o que poderiam aprender com outras situações.
Outra fonte de retornos ultralineares é a expressão "o vencedor leva tudo". No desporto, a relação entre desempenho e recompensa é uma função gradual: a equipa vencedora obtém uma vitória, independentemente de ter um desempenho melhor ou ligeiramente melhor.
A fonte da função step não é a concorrência em si, mas a presença de um limiar no resultado. Você não precisa de concorrência para obtê-los. Também pode haver limites onde você é o único participante, como provar um teorema ou acertar um alvo.
Curiosamente, uma situação com um retorno superlinear muitas vezes tem outra fonte ao mesmo tempo, e cruzar o limiar leva a um crescimento exponencial: o lado que vence na batalha geralmente sofre menos danos, o que os torna mais propensos a vencer no futuro. E o crescimento exponencial ajuda-o a ultrapassar limiares: em mercados com efeitos de rede, as empresas que crescem suficientemente rápido podem excluir potenciais concorrentes.
A fama é um exemplo interessante que combina duas fontes de retornos superlineares. A fama cresce exponencialmente porque os fãs existentes atraem novos. Mas a razão fundamental pela qual é tão concentrado é o limiar: na mente de uma pessoa média, há um lugar limitado na lista A.
Combinando as duas fontes de retornos superlineares e talvez o caso mais importante seja a aprendizagem. O conhecimento cresce exponencialmente, mas há limiares nele. Por exemplo, aprenda a andar de bicicleta. Alguns desses limites são semelhantes às máquinas-ferramentas: depois de aprender a ler, você pode aprender qualquer outra coisa mais rapidamente. Mas os limiares mais importantes são aqueles que representam os recém-descobertos. O conhecimento parece ser um fractal, e se você ultrapassar os limites de um campo de conhecimento, às vezes encontrará um totalmente novo. Se o fizer, será o primeiro a compreender todas as novas descobertas. Newton fez isso, assim como Durlel e Darwin.
Existem regras gerais que podem ser usadas para procurar situações com retornos superlineares? Uma das mais óbvias é procurar trabalho que possa ser composto**.
O trabalho pode ser composto de duas maneiras. Ele pode compor diretamente, o que significa que o bom desempenho em um ciclo fará com que você tenha um melhor desempenho no próximo. Isso acontece, por exemplo, na construção de infraestrutura ou na aquisição de segmentos de clientes ou marcas de marketing. Ou o trabalho pode ser agravado educando-o, porque a aprendizagem é composta. O segundo cenário é interessante porque você pode sentir que está tendo um desempenho abaixo do esperado no processo e pode não ser capaz de alcançar seus objetivos imediatos. Mas se você aprender muito, então você ainda tem um crescimento exponencial.
Essa é uma das razões pelas quais o Vale do Silício é tão tolerante ao fracasso. As pessoas no Vale do Silício não toleram cegamente o fracasso e só continuarão a ter fé em você quando você aprender com ele. Mas se você está aprendendo, na verdade é uma ótima opção para você: talvez sua empresa não esteja crescendo como você quer, mas você mesmo cresceu, e isso deve eventualmente produzir resultados.
De facto, o crescimento exponencial que não se baseia na aprendizagem está muitas vezes intimamente interligado com a aprendizagem, e provavelmente devemos tratar isto como a regra e não como a exceção. Isso dá origem a outra heurística: continuar sempre aprendendo. Se você não está aprendendo, então você provavelmente não está no caminho para retornos superlineares**.
Mas não otimize demais o que você está aprendendo e não se limite a aprender apenas o que você sabe que é valioso. Você não tem certeza do que será valioso no processo de aprendizagem, e se você for muito rigoroso, perderá alguns outliers.
E a função step? Existem heurísticas úteis sob a forma de "procurar limiares" ou "procurar concorrência"? Neste caso, é complicado. A presença de um limiar não garante que o jogo valha a pena ser jogado. Se você jogar roleta russa, você definitivamente estará em uma situação com um limite, mas na melhor das hipóteses, você não receberá nenhum benefício. "Procurar a concorrência" é igualmente inútil; E se o prémio não valer a pena? O crescimento exponencial rápido o suficiente garante a forma e amplitude da curva de retorno, porque se algo cresce rápido o suficiente, pode se tornar grande mesmo que seja insignificante no início, mas o limiar só garante forma.
O princípio de utilização de limiares deve incluir um teste para garantir que o jogo vale a pena ser jogado. Aqui está um princípio que pode fazer isso: Se você se deparar com algo medíocre que ainda é popular, pode ser uma boa ideia substituí-lo. Por exemplo, se uma empresa faz um produto que as pessoas não gostam, mas as pessoas ainda compram, é provável que as pessoas o comprem se você puder fazer uma alternativa melhor.
Seria ótimo se houvesse uma maneira de encontrar um limiar de conhecimento promissor. Existe uma maneira de saber quais questões têm um território completamente novo depois disso?
Duvido que alguma vez seremos capazes de prever isso exatamente, mas a recompensa é tão valiosa que seria útil ter um método de previsão um pouco melhor do que a previsão aleatória, e espero encontrar um. De certa forma, podemos prever quando é improvável que uma pergunta de pesquisa leve a novas descobertas: quando parece razoável, mas chata. E o tipo de perguntas que levam a novas descobertas muitas vezes parecem misteriosas, mas talvez não sejam importantes. (Se ambos forem misteriosos e aparentemente importantes, serão famosos mistérios não resolvidos nos quais muitas pessoas estão trabalhando.) Portanto, uma heurística aqui é ser movido pela curiosidade, não pelo carreirismo – dê à sua curiosidade a liberdade de jogar em vez de apenas fazer o que você deveria fazer. **
Para pessoas ambiciosas, a perspetiva de retornos ultralineares sobre o desempenho é empolgante. Há boas notícias a este respeito: o campo está a expandir-se em duas direções. Existem mais tipos de trabalho que permitem que você ganhe retornos superlineares, e essas recompensas estão crescendo por conta própria.
Embora existam duas razões, elas estão tão intimamente ligadas que quase podem ser consideradas uma razão e meia: o avanço da tecnologia e o declínio da importância das organizações.
Há cinquenta anos, para trabalhar em projetos ambiciosos, era ainda mais necessário fazer parte de uma organização. Essa é a única maneira de obter os recursos que você precisa, a única maneira de ter colegas e a única maneira de obter canais de distribuição. Assim, em 1970, a sua reputação dependia, na maioria dos casos, do prestígio da organização a que pertencia. O prestígio é um preditor preciso, porque se você não faz parte da organização, é improvável que consiga alguma coisa. Claro que há algumas exceções, especialmente artistas e escritores, que trabalham sozinhos, usam ferramentas baratas e têm suas próprias marcas. Mas mesmo elas dependem das organizações para alcançar o público.
O mundo dominado pela organização inibe mudanças nos retornos de desempenho. Mas o mundo enfraqueceu consideravelmente na minha vida. Há agora mais pessoas que podem ter a mesma liberdade que artistas e escritores no século 20. Há muitos projetos ambiciosos que não exigem muito capital inicial, e há muitas novas maneiras de aprender, maneiras de ganhar dinheiro, maneiras de encontrar colegas e maneiras de alcançar seu público**.
Embora o velho mundo ainda exista, a taxa de mudança já é impressionante para os padrões históricos. Especialmente considerando os riscos enfrentados. É difícil imaginar uma mudança mais fundamental do que o retorno sobre o desempenho.
Na ausência de inibição tecidual, os resultados serão mais diversos. É claro que isso não significa que todos estarão em melhor situação: as pessoas com bom desempenho se comportarão melhor, mas as que tiverem um desempenho ruim serão piores. Este é um ponto importante a ter em mente. Expor-se a retornos superlineares não é para todos. A maioria das pessoas estará melhor como parte do todo. Então, quem deve buscar retornos superlineares? Dois tipos de pessoas ambiciosas: as que sabem que são boas e sabem que vão trabalhar mais num mundo de maiores mudanças e as que, especialmente os jovens, podem arriscar para tentar descobrir**.
Mudar de uma organização para outra coisa não é apenas a saída dos seus ocupantes atuais. Muitos dos novos vencedores serão pessoas que nunca deixarão entrar. Assim, a democratização da oportunidade será maior e mais real do que qualquer versão interna que a própria organização possa ter trabalhado.
Nem todos estão satisfeitos com este lançamento ambicioso. Ameaça alguns interesses instalados e contradiz algumas ideologias. Mas se você é um indivíduo ambicioso, isso é uma boa notícia para você. Como você deve aproveitá-lo? **
A maneira mais óbvia de aproveitar as recompensas hiperlineares do desempenho é fazer um trabalho excepcionalmente bom. **No extremo da curva, o esforço incremental é um bom negócio. Não menos importante porque há menos concorrência no extremo – não apenas porque é difícil fazer um ótimo trabalho, mas também porque as pessoas acham a perspetiva tão assustadora que poucos tentam. Isso significa que fazer um ótimo trabalho não é apenas um bom negócio, mas até mesmo tentar é um bom negócio.
Existem muitos fatores que afetam a qualidade do seu trabalho, e se você quiser ser um outlier, você precisa acertar todos eles. Por exemplo, para fazê-lo muito bem, você tem que estar interessado nele, e diligência por si só não é suficiente. Portanto, em um mundo com recompensas hiperlineares, será ainda mais importante entender onde estão seus interesses e encontrar maneiras de trabalhá-los. Também é importante escolher o trabalho certo para a sua situação**. Por exemplo, se há um trabalho que exige inerentemente muito tempo e esforço, tornar-se-á cada vez mais valioso fazê-lo quando se é jovem e não tem filhos.
Existem algumas habilidades para fazer um ótimo trabalho, e não é apenas uma questão de se esforçar. Vou tentar fornecer uma receita em um parágrafo.
Escolha um trabalho em que você seja naturalmente bom e profundamente interessado. Adquira o hábito de se concentrar em seus próprios projetos; Sejam quais forem esses projetos, desde que você sinta que eles têm ambições empolgantes; Trabalhe arduamente e não sobrecarregue tanto quanto possível, o que acabará por colocá-lo na vanguarda do conhecimento; À distância, essas frentes são lisas, mas de perto estão cheias de vazios. Preste atenção e explore essas lacunas e, se tiver sorte, uma delas se expandirá para um novo reino; Assuma o máximo de riscos possível e, se não falhar ocasionalmente, provavelmente estará a ser demasiado conservador; Encontre os seus melhores colegas. Desenvolver o bom gosto e aprender com os melhores exemplos; Seja honesto, especialmente consigo mesmo; Faça exercício, coma e durma de forma saudável e evite medicamentos mais perigosos. Em caso de dúvida, siga a sua curiosidade. Ele nunca te engana, ele sabe coisas que vale a pena prestar atenção melhor do que você**.
Claro, você precisa de mais uma coisa: sorte. A sorte é sempre um fator, e é ainda mais importante quando você trabalha de forma independente e não como parte de uma organização. Embora existam alguns adágios sobre a sorte que fazem sentido, também há elementos reais do acaso que você não pode controlar. A solução é tentar mais algumas vezes, o que é outra razão para começar a correr riscos cedo.
O melhor exemplo de um retorno superlinear é provavelmente a ciência. Tem um crescimento exponencial, assume a forma de aprendizagem, e há limiares no limite extremo do desempenho – nos limites do conhecimento, para ser exato.
Isso leva a desigualdades na descoberta científica, diminuindo a desigualdade de riqueza mesmo nos estratos mais estratos das sociedades. As descobertas de Newton foram talvez mais importantes do que as descobertas de todos os seus contemporâneos combinadas.
Isto pode parecer óbvio, mas também pode ser necessário aprofundá-lo. **Retornos ultralineares significam desigualdade, e quanto mais íngreme a curva de retorno, maior a variação nos resultados. **
Na verdade, a correlação entre retornos superlineares e desigualdade é tão forte que dá origem a outra maneira de descobrir esse tipo de domínio: procurando áreas onde alguns grandes vencedores superam todos os outros. Porque em um campo onde todos têm um desempenho semelhante, é improvável que haja um retorno hiperlinear.
Quais são as áreas em que alguns grandes vencedores superam todos os outros? Aqui estão alguns exemplos óbvios: esportes, política, arte, música, atuação, direção, escrita, matemática, ciências, empreendedorismo e investimento. No desporto, este fenómeno é causado por limites impostos externamente, onde só são necessários alguns pontos percentuais mais rápidos para ganhar um jogo. Na política, o crescimento do poder é aproximadamente o mesmo que na era imperial. Em alguns outros campos, incluindo a política, o sucesso é em grande parte impulsionado pela fama, que por si só tem um elemento de crescimento hiperlinear. Mas quando excluímos a influência do desporto, da política e da fama, surge um padrão notável: os restantes campos são exatamente os mesmos que a lista dos que devem ter uma mente independente para ter sucesso – áreas em que a sua ideia deve não só ser correta, mas também nova.
Isto aplica-se, obviamente, à ciência. Não se pode fazer uma opinião que já foi feita, e o mesmo vale para investir. Se a maioria dos outros investidores não acha que uma empresa vai se sair bem, é útil confiar que a empresa vai se sair bem; Se todo mundo acha que a empresa vai se sair bem, então o preço de suas ações já reflete isso e você não será capaz de ganhar dinheiro**.
Que mais podemos aprender com estas áreas? Em todas essas áreas, você precisa colocar o esforço inicial. As recompensas superlineares podem parecer triviais no início e, a este ritmo, você sentirá que nunca será capaz de fazer qualquer progresso. Mas como no extremo oposto, a curva de recompensa sobe muito acentuadamente, vale a pena dar o passo extraordinário para chegar lá**.
No mundo das startups, o nome desse princípio é "fazer coisas que não escalam". Se você prestar muita atenção a uma pequena porcentagem inicial de clientes, idealmente, você dará início ao crescimento exponencial através do boca-a-boca. Mas o mesmo princípio se aplica a qualquer coisa que cresça exponencialmente. Gosto de aprender. Quando você começa a aprender algo, você se sente perdido. Mas vale a pena o esforço inicial para ganhar uma posição, porque quanto mais você aprende, mais fácil se torna.
Há outra lição mais sutil no campo dos retornos hiperlineares: não equipare trabalho a um trabalho. Durante a maior parte do século 20, ambos eram iguais para quase todos, então herdamos o hábito de equiparar produtividade a ter um emprego. Mesmo agora, para a maioria das pessoas, a palavra "seu trabalho" ainda significa seu trabalho. Mas para escritores, artistas ou cientistas, isso significa o que eles estão trabalhando ou criando atualmente. Para essas pessoas, o seu trabalho é algo que transportam de um emprego para outro**, mesmo que tenham um emprego. Pode ser feito para os empregadores, mas também faz parte do seu próprio sistema de valores de pensamento.
Entrar em um reino onde alguns grandes vencedores superam todos os outros é proibitivo. Algumas pessoas fazem isso intencionalmente, mas você não precisa. Se você tem talento suficiente, e você segue sua curiosidade o suficiente, você acabará entrando em uma dessas áreas. A sua curiosidade não lhe interessará perguntas chatas, que tendem a criar campos com retornos superlineares.
O domínio dos retornos ultra-lineares não é de forma alguma estático. Na verdade, as recompensas mais extremas vêm da expansão do campo. Assim, embora tanto a ambição como a curiosidade possam levá-lo a este campo, a curiosidade pode ser ainda mais poderosa. A ambição tende a levá-lo a escalar picos que já existem, mas se você cavar em torno de uma questão suficientemente interessante, ela pode se transformar em uma montanha abaixo de seus pés.
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Paul Graham, o pai do empreendedorismo do Vale do Silício: Como alcançar retornos superlineares?
Fonte: Há um novo Newin
Paul Graham postou um longo artigo de 10.000 palavras hoje, ou como sempre produtos secos, ele mencionou que o crescimento linear não é capaz de obter retornos excessivos, retornos ultra-lineares muitas vezes não são proporcionais aos "seus esforços", o que é eco de um livro que li antes 10x é mais fácil do que 2x, aqui também é recomendado a todos: 2x crescimento é linear, para continuar a crescer mais esforço é necessário. É trabalhar mais, não mais inteligente; O crescimento a 10x não é linear, e um crescimento enorme não requer mais esforço, mas muitas vezes requer menos esforço, mas faz melhor.
Paulo também mencionou que hoje é um momento em que não é mais necessário se juntar a uma organização/instituição conhecida para obter os recursos necessários para alcançar o crescimento excessivo. Há agora mais pessoas que podem ter tanta liberdade quanto artistas e escritores no século 20, e há muitos projetos ambiciosos que não exigem muito financiamento inicial. Especialmente para o Indie Maker, o crescimento inicial e a aquisição de clientes podem ser alcançados através das redes sociais build in public, que é o que Magineer acredita desde o início.
Além disso, Paul fala sobre como encontrar áreas que podem obter retornos hiperlineares, e que tipo de pessoas podem obter retornos superlineares: procure áreas onde apenas alguns jogadores superam outros, e se em uma área onde todos têm desempenho semelhante, é improvável que haja um retorno superlinear; Seus resultados certamente serão insignificantes no início, mas a curva de recompensa para retornos superlineares aumentará muito acentuadamente; Mais uma vez, este credo familiar do Vale do Silício: Faça coisas que não escalam, concentre-se em um pequeno número de clientes no início, e você crescerá exponencialmente através do boca a boca, o mesmo vale para aprendizado, pesquisa e investimento.
Dito tudo isto, o que mais me tocou foi esta frase: ** não equipare o trabalho a um emprego - **** seja movido pela curiosidade, não pelo carreirismo; Dê rédea solta à sua curiosidade em vez de apenas fazer o que deveria fazer. **
O texto integral é o seguinte:
Quando eu era criança, não entendia que uma das coisas mais importantes do mundo era o grau em que o retorno do desempenho era hiperlinear.
Professores e treinadores disseram-nos implicitamente que as recompensas são lineares. "O que você recebe", já ouvi inúmeras vezes, "é tanto quanto você dá". As suas intenções são boas, mas isso raramente é verdade. Se o seu produto for apenas metade do que os seus concorrentes, não conseguirá metade dos clientes. Você não vai conseguir nenhum cliente e acabar fora do negócio**.
Nos negócios, o retorno sobre o desempenho é superlinear e, obviamente, real. Alguns argumentam que esta é uma falha no capitalismo e que, se mudarmos as regras, ela não se manterá. Mas a hiperlinearidade do retorno de desempenho é uma característica do mundo, não um produto das regras que inventamos. Vemos o mesmo padrão em termos de fama, poder, vitórias militares, conhecimento e até benefícios para a humanidade. De todas estas formas, os ricos são mais ricos.
Se você não entende o conceito de retornos superlineares, você não consegue entender o mundo. Se você é ambicioso, você deve definitivamente entender, porque essa vai ser a onda que você está surfando.
**Parece que há muitos casos em que haverá retornos hiperlineares, mas, tanto quanto posso dizer, isso se resume a duas razões básicas: crescimento exponencial e limiares. **
Um dos exemplos mais óbvios de retornos ultralineares é quando você está lidando com algo que cresce exponencialmente. Por exemplo, cultura bacteriana. Quando começam a crescer, crescem exponencialmente. Mas cultivá-los não é fácil. Isto significa que existe uma enorme diferença de resultados entre os que são bons a treinar e os que não o são.
As startups também podem crescer exponencialmente, e podemos ver o mesmo padrão aqui. Algumas empresas conseguem atingir altas taxas de crescimento, a maioria não. O resultado é que obtemos resultados qualitativamente diferentes: empresas com altas taxas de crescimento tendem a se tornar muito valiosas, enquanto empresas com taxas de crescimento mais baixas podem nem sobreviver.
A Y Combinator incentiva os fundadores a se concentrarem nas taxas de crescimento em vez de números absolutos. Isso evita que eles se frustrem logo no início, quando os números absolutos ainda são baixos. Isso também os ajuda a decidir no que se concentrar: você pode usar a taxa de crescimento como um guia de como expandir sua empresa. Mas a principal vantagem é que focar nas taxas de crescimento tende a lhe dar algo que cresce exponencialmente**.
YC** não diz explicitamente aos fundadores que as taxas de crescimento correspondem ao "que você paga", mas não está longe da verdade. Se a taxa de crescimento for proporcional ao desempenho, então o retorno de p para o desempenho t ao longo do tempo será proporcional a p^t.
Mesmo depois de décadas a pensar nisso, acho esta fórmula ainda chocante.
Sempre que o seu desempenho depender do seu desempenho, você ganhará um crescimento exponencial. Mas nem os nossos genes nem os nossos costumes estão preparados para isso. Ninguém notará naturalmente um crescimento exponencial; Todas as crianças ficam surpreendidas quando ouvem esta história pela primeira vez, sobre um homem que pediu ao rei um grão de arroz no primeiro dia e depois pediu uma duplicação todos os dias.
O que naturalmente não conseguimos entender, desenvolvemos hábitos correspondentes para lidar, mas também não temos muitos hábitos para um crescimento exponencial, porque isso raramente aconteceu na história da humanidade. O pastoreio, em princípio, deve ser um exemplo: quanto mais animais tiver, mais descendentes terão. Mas, na prática, a área de pastagem é o fator limitante, e não há planos para fazê-la crescer exponencialmente.
Ou, mais precisamente, não existe um plano universalmente aplicável. Há uma forma de crescer exponencialmente o seu território: através da conquista. Quanto mais territórios controlar, mais forte será o seu exército e mais fácil será conquistar novos territórios. É por isso que a história está cheia de impérios. No entanto, poucas pessoas criaram ou administraram impérios, e suas experiências não tiveram um grande impacto nos costumes. O imperador é uma figura distante e aterrorizante, não um padrão pelo qual se referir em sua própria vida.
Antes da industrialização, provavelmente o caso mais comum de crescimento exponencial era a pesquisa acadêmica. Quanto mais você souber, mais fácil será aprender coisas novas. Como resultado, então, como agora, algumas pessoas tinham significativamente mais conhecimento de certos tópicos do que outras. Mas isso também não teve muito efeito sobre os hábitos de pensamento. Embora a ideia de o imperador conquistar território possa ser repetida e, portanto, possa ter havido mais impérios, este tipo de império teve pouco impacto prático antes da industrialização.
Isso mudou ao longo dos séculos. Agora, o imperador pode projetar bombas capazes de derrotar o imperador do território. Mas este fenómeno ainda é muito novo e ainda não o digerimos totalmente. Mesmo entre os participantes, poucos perceberam que se beneficiavam do crescimento exponencial e poucos perguntaram o que poderiam aprender com outras situações.
Outra fonte de retornos ultralineares é a expressão "o vencedor leva tudo". No desporto, a relação entre desempenho e recompensa é uma função gradual: a equipa vencedora obtém uma vitória, independentemente de ter um desempenho melhor ou ligeiramente melhor.
A fonte da função step não é a concorrência em si, mas a presença de um limiar no resultado. Você não precisa de concorrência para obtê-los. Também pode haver limites onde você é o único participante, como provar um teorema ou acertar um alvo.
Curiosamente, uma situação com um retorno superlinear muitas vezes tem outra fonte ao mesmo tempo, e cruzar o limiar leva a um crescimento exponencial: o lado que vence na batalha geralmente sofre menos danos, o que os torna mais propensos a vencer no futuro. E o crescimento exponencial ajuda-o a ultrapassar limiares: em mercados com efeitos de rede, as empresas que crescem suficientemente rápido podem excluir potenciais concorrentes.
A fama é um exemplo interessante que combina duas fontes de retornos superlineares. A fama cresce exponencialmente porque os fãs existentes atraem novos. Mas a razão fundamental pela qual é tão concentrado é o limiar: na mente de uma pessoa média, há um lugar limitado na lista A.
Combinando as duas fontes de retornos superlineares e talvez o caso mais importante seja a aprendizagem. O conhecimento cresce exponencialmente, mas há limiares nele. Por exemplo, aprenda a andar de bicicleta. Alguns desses limites são semelhantes às máquinas-ferramentas: depois de aprender a ler, você pode aprender qualquer outra coisa mais rapidamente. Mas os limiares mais importantes são aqueles que representam os recém-descobertos. O conhecimento parece ser um fractal, e se você ultrapassar os limites de um campo de conhecimento, às vezes encontrará um totalmente novo. Se o fizer, será o primeiro a compreender todas as novas descobertas. Newton fez isso, assim como Durlel e Darwin.
Existem regras gerais que podem ser usadas para procurar situações com retornos superlineares? Uma das mais óbvias é procurar trabalho que possa ser composto**.
O trabalho pode ser composto de duas maneiras. Ele pode compor diretamente, o que significa que o bom desempenho em um ciclo fará com que você tenha um melhor desempenho no próximo. Isso acontece, por exemplo, na construção de infraestrutura ou na aquisição de segmentos de clientes ou marcas de marketing. Ou o trabalho pode ser agravado educando-o, porque a aprendizagem é composta. O segundo cenário é interessante porque você pode sentir que está tendo um desempenho abaixo do esperado no processo e pode não ser capaz de alcançar seus objetivos imediatos. Mas se você aprender muito, então você ainda tem um crescimento exponencial.
Essa é uma das razões pelas quais o Vale do Silício é tão tolerante ao fracasso. As pessoas no Vale do Silício não toleram cegamente o fracasso e só continuarão a ter fé em você quando você aprender com ele. Mas se você está aprendendo, na verdade é uma ótima opção para você: talvez sua empresa não esteja crescendo como você quer, mas você mesmo cresceu, e isso deve eventualmente produzir resultados.
De facto, o crescimento exponencial que não se baseia na aprendizagem está muitas vezes intimamente interligado com a aprendizagem, e provavelmente devemos tratar isto como a regra e não como a exceção. Isso dá origem a outra heurística: continuar sempre aprendendo. Se você não está aprendendo, então você provavelmente não está no caminho para retornos superlineares**.
Mas não otimize demais o que você está aprendendo e não se limite a aprender apenas o que você sabe que é valioso. Você não tem certeza do que será valioso no processo de aprendizagem, e se você for muito rigoroso, perderá alguns outliers.
E a função step? Existem heurísticas úteis sob a forma de "procurar limiares" ou "procurar concorrência"? Neste caso, é complicado. A presença de um limiar não garante que o jogo valha a pena ser jogado. Se você jogar roleta russa, você definitivamente estará em uma situação com um limite, mas na melhor das hipóteses, você não receberá nenhum benefício. "Procurar a concorrência" é igualmente inútil; E se o prémio não valer a pena? O crescimento exponencial rápido o suficiente garante a forma e amplitude da curva de retorno, porque se algo cresce rápido o suficiente, pode se tornar grande mesmo que seja insignificante no início, mas o limiar só garante forma.
O princípio de utilização de limiares deve incluir um teste para garantir que o jogo vale a pena ser jogado. Aqui está um princípio que pode fazer isso: Se você se deparar com algo medíocre que ainda é popular, pode ser uma boa ideia substituí-lo. Por exemplo, se uma empresa faz um produto que as pessoas não gostam, mas as pessoas ainda compram, é provável que as pessoas o comprem se você puder fazer uma alternativa melhor.
Seria ótimo se houvesse uma maneira de encontrar um limiar de conhecimento promissor. Existe uma maneira de saber quais questões têm um território completamente novo depois disso?
Duvido que alguma vez seremos capazes de prever isso exatamente, mas a recompensa é tão valiosa que seria útil ter um método de previsão um pouco melhor do que a previsão aleatória, e espero encontrar um. De certa forma, podemos prever quando é improvável que uma pergunta de pesquisa leve a novas descobertas: quando parece razoável, mas chata. E o tipo de perguntas que levam a novas descobertas muitas vezes parecem misteriosas, mas talvez não sejam importantes. (Se ambos forem misteriosos e aparentemente importantes, serão famosos mistérios não resolvidos nos quais muitas pessoas estão trabalhando.) Portanto, uma heurística aqui é ser movido pela curiosidade, não pelo carreirismo – dê à sua curiosidade a liberdade de jogar em vez de apenas fazer o que você deveria fazer. **
Para pessoas ambiciosas, a perspetiva de retornos ultralineares sobre o desempenho é empolgante. Há boas notícias a este respeito: o campo está a expandir-se em duas direções. Existem mais tipos de trabalho que permitem que você ganhe retornos superlineares, e essas recompensas estão crescendo por conta própria.
Embora existam duas razões, elas estão tão intimamente ligadas que quase podem ser consideradas uma razão e meia: o avanço da tecnologia e o declínio da importância das organizações.
Há cinquenta anos, para trabalhar em projetos ambiciosos, era ainda mais necessário fazer parte de uma organização. Essa é a única maneira de obter os recursos que você precisa, a única maneira de ter colegas e a única maneira de obter canais de distribuição. Assim, em 1970, a sua reputação dependia, na maioria dos casos, do prestígio da organização a que pertencia. O prestígio é um preditor preciso, porque se você não faz parte da organização, é improvável que consiga alguma coisa. Claro que há algumas exceções, especialmente artistas e escritores, que trabalham sozinhos, usam ferramentas baratas e têm suas próprias marcas. Mas mesmo elas dependem das organizações para alcançar o público.
O mundo dominado pela organização inibe mudanças nos retornos de desempenho. Mas o mundo enfraqueceu consideravelmente na minha vida. Há agora mais pessoas que podem ter a mesma liberdade que artistas e escritores no século 20. Há muitos projetos ambiciosos que não exigem muito capital inicial, e há muitas novas maneiras de aprender, maneiras de ganhar dinheiro, maneiras de encontrar colegas e maneiras de alcançar seu público**.
Embora o velho mundo ainda exista, a taxa de mudança já é impressionante para os padrões históricos. Especialmente considerando os riscos enfrentados. É difícil imaginar uma mudança mais fundamental do que o retorno sobre o desempenho.
Na ausência de inibição tecidual, os resultados serão mais diversos. É claro que isso não significa que todos estarão em melhor situação: as pessoas com bom desempenho se comportarão melhor, mas as que tiverem um desempenho ruim serão piores. Este é um ponto importante a ter em mente. Expor-se a retornos superlineares não é para todos. A maioria das pessoas estará melhor como parte do todo. Então, quem deve buscar retornos superlineares? Dois tipos de pessoas ambiciosas: as que sabem que são boas e sabem que vão trabalhar mais num mundo de maiores mudanças e as que, especialmente os jovens, podem arriscar para tentar descobrir**.
Mudar de uma organização para outra coisa não é apenas a saída dos seus ocupantes atuais. Muitos dos novos vencedores serão pessoas que nunca deixarão entrar. Assim, a democratização da oportunidade será maior e mais real do que qualquer versão interna que a própria organização possa ter trabalhado.
Nem todos estão satisfeitos com este lançamento ambicioso. Ameaça alguns interesses instalados e contradiz algumas ideologias. Mas se você é um indivíduo ambicioso, isso é uma boa notícia para você. Como você deve aproveitá-lo? **
A maneira mais óbvia de aproveitar as recompensas hiperlineares do desempenho é fazer um trabalho excepcionalmente bom. **No extremo da curva, o esforço incremental é um bom negócio. Não menos importante porque há menos concorrência no extremo – não apenas porque é difícil fazer um ótimo trabalho, mas também porque as pessoas acham a perspetiva tão assustadora que poucos tentam. Isso significa que fazer um ótimo trabalho não é apenas um bom negócio, mas até mesmo tentar é um bom negócio.
Existem muitos fatores que afetam a qualidade do seu trabalho, e se você quiser ser um outlier, você precisa acertar todos eles. Por exemplo, para fazê-lo muito bem, você tem que estar interessado nele, e diligência por si só não é suficiente. Portanto, em um mundo com recompensas hiperlineares, será ainda mais importante entender onde estão seus interesses e encontrar maneiras de trabalhá-los. Também é importante escolher o trabalho certo para a sua situação**. Por exemplo, se há um trabalho que exige inerentemente muito tempo e esforço, tornar-se-á cada vez mais valioso fazê-lo quando se é jovem e não tem filhos.
Existem algumas habilidades para fazer um ótimo trabalho, e não é apenas uma questão de se esforçar. Vou tentar fornecer uma receita em um parágrafo.
Escolha um trabalho em que você seja naturalmente bom e profundamente interessado. Adquira o hábito de se concentrar em seus próprios projetos; Sejam quais forem esses projetos, desde que você sinta que eles têm ambições empolgantes; Trabalhe arduamente e não sobrecarregue tanto quanto possível, o que acabará por colocá-lo na vanguarda do conhecimento; À distância, essas frentes são lisas, mas de perto estão cheias de vazios. Preste atenção e explore essas lacunas e, se tiver sorte, uma delas se expandirá para um novo reino; Assuma o máximo de riscos possível e, se não falhar ocasionalmente, provavelmente estará a ser demasiado conservador; Encontre os seus melhores colegas. Desenvolver o bom gosto e aprender com os melhores exemplos; Seja honesto, especialmente consigo mesmo; Faça exercício, coma e durma de forma saudável e evite medicamentos mais perigosos. Em caso de dúvida, siga a sua curiosidade. Ele nunca te engana, ele sabe coisas que vale a pena prestar atenção melhor do que você**.
Claro, você precisa de mais uma coisa: sorte. A sorte é sempre um fator, e é ainda mais importante quando você trabalha de forma independente e não como parte de uma organização. Embora existam alguns adágios sobre a sorte que fazem sentido, também há elementos reais do acaso que você não pode controlar. A solução é tentar mais algumas vezes, o que é outra razão para começar a correr riscos cedo.
O melhor exemplo de um retorno superlinear é provavelmente a ciência. Tem um crescimento exponencial, assume a forma de aprendizagem, e há limiares no limite extremo do desempenho – nos limites do conhecimento, para ser exato.
Isso leva a desigualdades na descoberta científica, diminuindo a desigualdade de riqueza mesmo nos estratos mais estratos das sociedades. As descobertas de Newton foram talvez mais importantes do que as descobertas de todos os seus contemporâneos combinadas.
Isto pode parecer óbvio, mas também pode ser necessário aprofundá-lo. **Retornos ultralineares significam desigualdade, e quanto mais íngreme a curva de retorno, maior a variação nos resultados. **
Na verdade, a correlação entre retornos superlineares e desigualdade é tão forte que dá origem a outra maneira de descobrir esse tipo de domínio: procurando áreas onde alguns grandes vencedores superam todos os outros. Porque em um campo onde todos têm um desempenho semelhante, é improvável que haja um retorno hiperlinear.
Quais são as áreas em que alguns grandes vencedores superam todos os outros? Aqui estão alguns exemplos óbvios: esportes, política, arte, música, atuação, direção, escrita, matemática, ciências, empreendedorismo e investimento. No desporto, este fenómeno é causado por limites impostos externamente, onde só são necessários alguns pontos percentuais mais rápidos para ganhar um jogo. Na política, o crescimento do poder é aproximadamente o mesmo que na era imperial. Em alguns outros campos, incluindo a política, o sucesso é em grande parte impulsionado pela fama, que por si só tem um elemento de crescimento hiperlinear. Mas quando excluímos a influência do desporto, da política e da fama, surge um padrão notável: os restantes campos são exatamente os mesmos que a lista dos que devem ter uma mente independente para ter sucesso – áreas em que a sua ideia deve não só ser correta, mas também nova.
Isto aplica-se, obviamente, à ciência. Não se pode fazer uma opinião que já foi feita, e o mesmo vale para investir. Se a maioria dos outros investidores não acha que uma empresa vai se sair bem, é útil confiar que a empresa vai se sair bem; Se todo mundo acha que a empresa vai se sair bem, então o preço de suas ações já reflete isso e você não será capaz de ganhar dinheiro**.
Que mais podemos aprender com estas áreas? Em todas essas áreas, você precisa colocar o esforço inicial. As recompensas superlineares podem parecer triviais no início e, a este ritmo, você sentirá que nunca será capaz de fazer qualquer progresso. Mas como no extremo oposto, a curva de recompensa sobe muito acentuadamente, vale a pena dar o passo extraordinário para chegar lá**.
No mundo das startups, o nome desse princípio é "fazer coisas que não escalam". Se você prestar muita atenção a uma pequena porcentagem inicial de clientes, idealmente, você dará início ao crescimento exponencial através do boca-a-boca. Mas o mesmo princípio se aplica a qualquer coisa que cresça exponencialmente. Gosto de aprender. Quando você começa a aprender algo, você se sente perdido. Mas vale a pena o esforço inicial para ganhar uma posição, porque quanto mais você aprende, mais fácil se torna.
Há outra lição mais sutil no campo dos retornos hiperlineares: não equipare trabalho a um trabalho. Durante a maior parte do século 20, ambos eram iguais para quase todos, então herdamos o hábito de equiparar produtividade a ter um emprego. Mesmo agora, para a maioria das pessoas, a palavra "seu trabalho" ainda significa seu trabalho. Mas para escritores, artistas ou cientistas, isso significa o que eles estão trabalhando ou criando atualmente. Para essas pessoas, o seu trabalho é algo que transportam de um emprego para outro**, mesmo que tenham um emprego. Pode ser feito para os empregadores, mas também faz parte do seu próprio sistema de valores de pensamento.
Entrar em um reino onde alguns grandes vencedores superam todos os outros é proibitivo. Algumas pessoas fazem isso intencionalmente, mas você não precisa. Se você tem talento suficiente, e você segue sua curiosidade o suficiente, você acabará entrando em uma dessas áreas. A sua curiosidade não lhe interessará perguntas chatas, que tendem a criar campos com retornos superlineares.
O domínio dos retornos ultra-lineares não é de forma alguma estático. Na verdade, as recompensas mais extremas vêm da expansão do campo. Assim, embora tanto a ambição como a curiosidade possam levá-lo a este campo, a curiosidade pode ser ainda mais poderosa. A ambição tende a levá-lo a escalar picos que já existem, mas se você cavar em torno de uma questão suficientemente interessante, ela pode se transformar em uma montanha abaixo de seus pés.