Também gosto muito dos números e justamente por eles é que tenho esta convicção.

E a análise precisa ser específica, não de forma ampla. Não podemos incluir na equação os programadores que fizeram de qualquer jeito, que focaram no produto e não no problema, que não investiram um centavo na distribuição etc.

Ver que a maioria quebra a cara não pode ser um fator que representa que isso é um bom ou mau caminho. Mas sim, poderia levantar questões como:

• O que, estes que falharam, fizeram em comum?
• O que os que falharam deixaram de fazer, que foi feito por aqueles que tiveram êxito?

Se na analise dos números considerar: Qual taxa de acerto e percentual dos que conseguem viver disso que iniciaram um projeto com foco na solução de um problema, que simulou um processo de prospecção antes de começar a desenvolver, que após o desenvolvimento investiu na captação de novos clientes?

Por exemplo, tem muita gente que pensa em uma ideia e simplesmente faz, sem trocar uma ideia com os potenciais clientes.

O processo pode ser mais simples... Você pode conversar com potenciais clientes, mostrar o protótipo das telas, colocar anúncios para rodar e em cima da interação com publico decidir se vai seguir com o desenvolvimento ou não.

Eu por exemplo: Já fiz projetos que vieram da minha cabeça e não deu em nada. O meu SAAS que virou veio da solução de um problema real e eu comecei a codificar quando tive o comprometimento das minhas duas primeiras clientes. Análise ou estimativa de probabilidades precisam ser em cima de um contexto favorável.

A probabilidade de algo que fizemos da nossa propria cabeça dar certo é muito diferente da probabilidade de êxito de um projeto que foi feito com foco no cliente e no problema que ele tem, que só foi decidito iniciar depois de conversar com um determinado número potenciais clientes, analisar o mercado e, quem sabe, ter o comprometimento dos primeiros.