Quando a empresa cresce demais para você enxergar o que está acontecendo
Brian Chesky passou quase duas décadas tentando lançar um segundo produto no Airbnb. Homes funcionava, Experiences nunca decolou, e nenhuma das iniciativas que a empresa tentou chegou perto de virar um negócio real. Em 2023, ele decidiu montar uma equipe de dez pessoas para trabalhar em conversão de busca para reserva, o funil mais básico que existe, e pediu para elas ignorarem a empresa ao redor e agirem como se estivessem numa startup.
No primeiro ano, essa equipe entregou o equivalente a 200 milhões de dólares em receita incremental para o Airbnb. No segundo ano, 400 a 500 milhões. Hoje o programa, que Chesky chama de Hawaii, roda em paralelo com o negócio principal e cobre desde precificação até novos verticais que a empresa está testando cidade por cidade.
O que aconteceu tem uma explicação simples: uma equipe de dez pessoas num problema específico consegue ver tudo, falar com cada usuário, testar cada variação e entender por que um número subiu ou caiu. Quando o problema cresce demais, o sinal some. Chesky descreve o que sentia antes de 2020 com 7.000 funcionários: “Eu mandava virar à esquerda e a empresa ia para a direita.” Não era exagero sobre o número de camadas hierárquicas, era a descrição de uma empresa que havia perdido a capacidade de processar informação de forma coerente.
A intuição usual de quem está crescendo é inversa: quanto maior o time, mais capacidade de execução. O que Chesky aprendeu, e só conseguiu nomear depois de viver a crise do covid, é que acima de um certo tamanho o time para de executar e começa a processar a própria existência. Reuniões sobre reuniões, revisões de revisões, aprovações em cadeia onde cada nível adiciona atrito sem adicionar informação.
Chesky conta que quando foi ao Y Combinator em 2009, Paul Graham perguntou onde estavam os usuários. Em New York, respondeu Chesky, e Graham disse: “você está em Mountain View, seus usuários estão em New York, o que você está fazendo aqui?” Eles foram a Nova York, bateram de porta em porta e entenderam o produto de um ângulo que nenhuma análise de dados teria mostrado. O problema, dezoito anos depois, era que a empresa havia se organizado para nunca mais precisar fazer aquilo.
Hawaii é a tentativa de institucionalizar o retorno ao contato direto: pequeno time, problema delimitado, métricas claras, iteração rápida, expansão só depois de entender um mercado inteiro. Airbnb validou em Nova York, Uber em São Francisco, DoorDash em Palo Alto. Todos os grandes consumer startups validaram em um lugar antes de escalar. Chesky levou quase duas décadas para aplicar ao próprio Airbnb o que o Airbnb aprendeu no primeiro ano.
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Existe um paralelo direto entre o que quebrou na escala do Airbnb e o que está quebrando agora em empresas de produto de todos os tamanhos. Chesky fez uma distinção com consequências práticas imediatas: as pessoas que não vão sobreviver à era de AI são especificamente os gestores que perderam contato com o trabalho real, não gestores de forma geral.
O exemplo que ele usa é Johnny Ive, que geria toda a área de design da Apple e também desenhava produtos, não como hobby ou gesto simbólico de liderança, mas como trabalho principal, da mesma forma que Frank Lloyd Wright geria uma equipe de arquitetos pelo trabalho em si e não pelas pessoas. Quando você gerencia pelo trabalho, você tem contexto para dizer se algo está bom ou ruim, para entender onde o problema está, para recrutar alguém melhor do que você numa área específica. Quando você gerencia só as pessoas, você está dependendo inteiramente do julgamento delas, sem capacidade de auditar esse julgamento.
Esse modelo funcionou razoavelmente bem quando o ritmo de mudança era lento o suficiente para que o gestor sem contexto técnico pudesse compensar com processo, relacionamento e experiência acumulada. O que AI está fazendo é comprimir esse ciclo de uma forma que expõe a fragilidade do modelo.
Se um engenheiro individualmente agora consegue gerar output de um time de cinco, e uma ferramenta como Codex ou Cursor consegue produzir código funcional em minutos, o gestor que não consegue avaliar o output está efetivamente cego, sem saber se o que está sendo entregue é bom, se o caminho é o mais curto, ou se a decisão técnica que o time tomou ontem vai criar dívida técnica por três anos.
Chesky diz que todo gestor vai precisar ser híbrido, parte gerente de pessoas e parte produtor direto com contato real com o trabalho. Para um engenheiro que virou manager isso significa continuar a codar mesmo que em menor volume; para um head de produto, continuar a fazer pesquisa com usuário, escrever specs e definir critérios de aceite; para um head de design, continuar a abrir o Figma, não como performance de humildade, mas porque sem isso a conversa com o time sobre qualidade passa a não ter lastro.
O que torna isso politicamente complicado é que a trajetória padrão de carreira em produto e tech é exatamente a oposta: você se torna sênior ao ser promovido para longe do trabalho. Você começa fazendo, depois revisa o que os outros fazem, depois aprova o que os outros revisaram e em algum ponto para de ter opinião técnica própria e começa a facilitar a opinião dos outros.
Nas últimas décadas isso era sustentável porque a camada abaixo ainda dependia de você para navegação política, alocação de recursos e proteção contra mudança de prioridade. AI não elimina esses papéis de imediato, mas comprime o valor deles, e o que sobra é o julgamento sobre o trabalho em si, que sem prática recente é intuição datada que o time vai parar de contestar só porque você tem o título.
Chesky levou a pandemia para entender que tinha deixado a empresa crescer de um jeito que ele mesmo não conseguia mais ler. Passou três anos revisando cada detalhe, trabalhando cem horas por semana, até recuperar o modelo mental do negócio inteiro. Hawaii foi o jeito que ele encontrou de não precisar repetir esse processo toda vez que quiser lançar algo novo: manter o time pequeno o suficiente para que o contato com a realidade seja inevitável, e contratar gestores que não precisam de intermediários para saber o que está acontecendo.
A maioria das empresas está indo na direção oposta, construindo camadas de abstração entre quem decide e o trabalho real, e chamando isso de escala.