Por qué "moverse rápido y romper cosas" ya no funciona
Por Greg Satell
Economía y sociedad
Harvard Business Review
Durante las últimas décadas, la agilidad en el sector de la tecnología ha significado en gran medida avanzar cada vez más rápido por un camino predeterminado; La innovación ha sido impulsada en gran medida por nuestra capacidad de colocar más transistores en una oblea de silicio. Con cada nueva generación de chips surgieron nuevas posibilidades y nuevas aplicaciones. Las empresas que desarrollaron esas aplicaciones ganaron más rápido.
Sin embargo, en las próximas décadas, la agilidad adquirirá un nuevo significado: la capacidad de explorar múltiples dominios a la vez y combinarlos en algo que produzca valor. Necesitaremos científicos informáticos que trabajen con científicos del cáncer, por ejemplo, para identificar marcadores genéticos específicos que puedan conducir a una cura. Para hacer esto, necesitaremos aprender a ir más despacio para tener un mayor impacto.
Este cambio será profundo. Tendremos que repensar viejas nociones sobre cómo competimos, colaboramos y traemos nuevos productos al mercado. Más específicamente, tendremos que gestionar tres cambios profundos que nos obligarán a ampliar y profundizar las conexiones entre el talento, la tecnología y la información en lugar de simplemente movernos rápidamente y romper cosas.
Turno 1: de una era digital a una era post-digital. Es difícil imaginar que hace 30 años, la mayoría de los hogares estadounidenses no tenían una computadora, y mucho menos un teléfono móvil. Sin embargo, hoy, un adolescente típico armado con un teléfono inteligente tiene acceso a más información que un especialista altamente capacitado que trabaja en una institución importante hace una generación.
Lo que ha impulsado todo este avance ha sido la Ley de Moore, nuestra capacidad de duplicar el poder de nuestra tecnología informática aproximadamente cada 18 meses. Sin embargo, ahora la Ley de Moore se está acercando a los límites teóricos y probablemente terminará en la próxima década. Las nuevas arquitecturas informáticas, como las tecnologías cuánticas y neuromórficas, tienen un gran potencial para avanzar más, pero serán mucho más complejas que los chips digitales. No se equivoquen, la transición no será perfecta.
Al mismo tiempo, estamos viendo el surgimiento de nuevas tecnologías, como la biología sintética, la ciencia de materiales avanzada y la inteligencia artificial. Nuevamente, estas nuevas tecnologías representan un aumento significativo en la complejidad. Nos estamos moviendo rápidamente de un entorno en el que entendemos las tecnologías que utilizamos y sus implicaciones extremadamente bien a una era en la que no lo hacemos. Si continuamos moviéndonos rápido y rompiendo cosas, es probable que rompamos algo importante.
Turno 2: de la iteración rápida a la exploración. En los últimos 30 años, hemos tenido el lujo de trabajar con tecnologías que entendemos extremadamente bien. Cada generación de microchips abrió nuevas y enormes posibilidades, pero funcionó exactamente de la misma manera que la última generación, creando costos mínimos de cambio. El principal desafío era diseñar aplicaciones.
Por lo tanto, no debería sorprender que la iteración rápida surgiera como una estrategia clave. Cuando comprenda la tecnología fundamental que subyace a un producto o servicio, puede moverse rápidamente, probando permutaciones casi infinitas hasta llegar a una solución optimizada. Eso suele ser mucho más efectivo que un enfoque más planificado y deliberado.
Sin embargo, durante la próxima década o dos, el desafío será avanzar en la tecnología que no entendemos bien en absoluto. La computación cuántica y neuromórfica aún se encuentra en sus etapas iniciales. Las mejoras exponenciales en genómica y ciencia de materiales están redefiniendo los límites de esos campos. También hay problemas éticos relacionados con la inteligencia artificial y la genómica que requerirán que pisemos con cuidado.
Entonces, en el futuro, tendremos que poner mayor énfasis en la exploración. Necesitaremos pasar tiempo entendiendo estas nuevas tecnologías y cómo se relacionan con nuestros negocios. Sobre todo, es imperativo comenzar a explorar temprano. Para cuando muchas de estas tecnologías lleguen a su ritmo, puede ser demasiado tarde para ponerse al día.
Turno 3: de la hipercompetición a la colaboración masiva. El entorno competitivo al que nos hemos acostumbrado ha sido relativamente simple. Para cada industria en particular, ha habido ecosistemas distintos basados en campos de experiencia establecidos. Las empresas competidoras corrieron para transformar entradas digitales bastante indiferenciadas (chips, códigos, componentes, etc.) en productos y servicios altamente diferenciados. Necesitabas moverte rápido para obtener una ventaja.
Esta nueva era, por otro lado, será una de colaboración masiva en la cual el gobierno se asocia con la academia y la industria para explorar nuevas tecnologías en la fase precompetitiva. Por ejemplo, el Centro Conjunto para la Investigación del Almacenamiento de Energía combina el trabajo de cinco laboratorios nacionales, unas pocas docenas de instituciones académicas y cientos de empresas para desarrollar baterías avanzadas.
O considere los Institutos de fabricación, que se centran en todo, desde tejidos avanzados y biofarmacéuticos hasta robótica y materiales compuestos. Estos centros activos permiten a las empresas colaborar con laboratorios gubernamentales y académicos de primer nivel para desarrollar la próxima generación de tecnologías. También operan docenas de instalaciones de prueba para ayudar a llevar nuevos productos al mercado más rápido.
He visitado algunas de estas instalaciones y he tenido la oportunidad de hablar con ejecutivos de empresas participantes. Lo que me sorprendió es lo entusiasmados que están por las posibilidades de esta nueva era. La agilidad para ellos no significa aprender a correr más rápido en un curso elegido, sino ampliar y profundizar las conexiones en todo un ecosistema tecnológico.
No hace mucho tiempo, este tipo de colaboración masiva, que a menudo involucraba a competidores directos, habría parecido extraño, si no irremediablemente ingenuo. Sin embargo, hoy en día, las empresas de alto rendimiento, desde VC corporativos hasta aceleradores corporativos, son cada vez más conscientes de que necesitan conectarse o quedar excluidas. Un ejemplo es especialmente instructivo. Cuando IBM decidió desarrollar la PC en 1980, enviaron un equipo a Boca Ratón para trabajar en secreto y lanzaron el producto un año después. Sin embargo, para desarrollar la computación cuántica, han creado una red Q, que incluye varios de los laboratorios nacionales, universidades de investigación, usuarios finales potenciales como los principales bancos y fabricantes, así como nuevas empresas.
Lo que cada vez está más claro es que las aplicaciones innovadoras del futuro no se basarán en una sola tecnología como un microchip digital. Estas nuevas tecnologías son demasiado complejas para que cualquiera pueda desarrollarlas por su cuenta. Es por eso que podemos esperar que la base de la competencia se aleje de los sprints de diseño, la iteración y el pivote para construir relaciones significativas para resolver grandes desafíos. El poder en esta nueva era no se ubicará en la cima de las jerarquías industriales, sino que emanará del centro de redes y ecosistemas.
Greg Satell es un orador principal internacional, asesor y autor de éxito de Cascades: Cómo crear un movimiento que impulse el cambio transformacional. Su esfuerzo anterior, Mapping Innovation, fue seleccionado como uno de los mejores libros de negocios de 2017. Puede obtener más información sobre Greg en su sitio web, GregSatell.com y seguirlo en Twitter @DigitalTonto.
Economía y sociedad
Harvard Business Review
Durante las últimas décadas, la agilidad en el sector de la tecnología ha significado en gran medida avanzar cada vez más rápido por un camino predeterminado; La innovación ha sido impulsada en gran medida por nuestra capacidad de colocar más transistores en una oblea de silicio. Con cada nueva generación de chips surgieron nuevas posibilidades y nuevas aplicaciones. Las empresas que desarrollaron esas aplicaciones ganaron más rápido.
Sin embargo, en las próximas décadas, la agilidad adquirirá un nuevo significado: la capacidad de explorar múltiples dominios a la vez y combinarlos en algo que produzca valor. Necesitaremos científicos informáticos que trabajen con científicos del cáncer, por ejemplo, para identificar marcadores genéticos específicos que puedan conducir a una cura. Para hacer esto, necesitaremos aprender a ir más despacio para tener un mayor impacto.
Este cambio será profundo. Tendremos que repensar viejas nociones sobre cómo competimos, colaboramos y traemos nuevos productos al mercado. Más específicamente, tendremos que gestionar tres cambios profundos que nos obligarán a ampliar y profundizar las conexiones entre el talento, la tecnología y la información en lugar de simplemente movernos rápidamente y romper cosas.
Turno 1: de una era digital a una era post-digital. Es difícil imaginar que hace 30 años, la mayoría de los hogares estadounidenses no tenían una computadora, y mucho menos un teléfono móvil. Sin embargo, hoy, un adolescente típico armado con un teléfono inteligente tiene acceso a más información que un especialista altamente capacitado que trabaja en una institución importante hace una generación.
Lo que ha impulsado todo este avance ha sido la Ley de Moore, nuestra capacidad de duplicar el poder de nuestra tecnología informática aproximadamente cada 18 meses. Sin embargo, ahora la Ley de Moore se está acercando a los límites teóricos y probablemente terminará en la próxima década. Las nuevas arquitecturas informáticas, como las tecnologías cuánticas y neuromórficas, tienen un gran potencial para avanzar más, pero serán mucho más complejas que los chips digitales. No se equivoquen, la transición no será perfecta.
Al mismo tiempo, estamos viendo el surgimiento de nuevas tecnologías, como la biología sintética, la ciencia de materiales avanzada y la inteligencia artificial. Nuevamente, estas nuevas tecnologías representan un aumento significativo en la complejidad. Nos estamos moviendo rápidamente de un entorno en el que entendemos las tecnologías que utilizamos y sus implicaciones extremadamente bien a una era en la que no lo hacemos. Si continuamos moviéndonos rápido y rompiendo cosas, es probable que rompamos algo importante.
Turno 2: de la iteración rápida a la exploración. En los últimos 30 años, hemos tenido el lujo de trabajar con tecnologías que entendemos extremadamente bien. Cada generación de microchips abrió nuevas y enormes posibilidades, pero funcionó exactamente de la misma manera que la última generación, creando costos mínimos de cambio. El principal desafío era diseñar aplicaciones.
Por lo tanto, no debería sorprender que la iteración rápida surgiera como una estrategia clave. Cuando comprenda la tecnología fundamental que subyace a un producto o servicio, puede moverse rápidamente, probando permutaciones casi infinitas hasta llegar a una solución optimizada. Eso suele ser mucho más efectivo que un enfoque más planificado y deliberado.
Sin embargo, durante la próxima década o dos, el desafío será avanzar en la tecnología que no entendemos bien en absoluto. La computación cuántica y neuromórfica aún se encuentra en sus etapas iniciales. Las mejoras exponenciales en genómica y ciencia de materiales están redefiniendo los límites de esos campos. También hay problemas éticos relacionados con la inteligencia artificial y la genómica que requerirán que pisemos con cuidado.
Entonces, en el futuro, tendremos que poner mayor énfasis en la exploración. Necesitaremos pasar tiempo entendiendo estas nuevas tecnologías y cómo se relacionan con nuestros negocios. Sobre todo, es imperativo comenzar a explorar temprano. Para cuando muchas de estas tecnologías lleguen a su ritmo, puede ser demasiado tarde para ponerse al día.
Turno 3: de la hipercompetición a la colaboración masiva. El entorno competitivo al que nos hemos acostumbrado ha sido relativamente simple. Para cada industria en particular, ha habido ecosistemas distintos basados en campos de experiencia establecidos. Las empresas competidoras corrieron para transformar entradas digitales bastante indiferenciadas (chips, códigos, componentes, etc.) en productos y servicios altamente diferenciados. Necesitabas moverte rápido para obtener una ventaja.
Esta nueva era, por otro lado, será una de colaboración masiva en la cual el gobierno se asocia con la academia y la industria para explorar nuevas tecnologías en la fase precompetitiva. Por ejemplo, el Centro Conjunto para la Investigación del Almacenamiento de Energía combina el trabajo de cinco laboratorios nacionales, unas pocas docenas de instituciones académicas y cientos de empresas para desarrollar baterías avanzadas.
O considere los Institutos de fabricación, que se centran en todo, desde tejidos avanzados y biofarmacéuticos hasta robótica y materiales compuestos. Estos centros activos permiten a las empresas colaborar con laboratorios gubernamentales y académicos de primer nivel para desarrollar la próxima generación de tecnologías. También operan docenas de instalaciones de prueba para ayudar a llevar nuevos productos al mercado más rápido.
He visitado algunas de estas instalaciones y he tenido la oportunidad de hablar con ejecutivos de empresas participantes. Lo que me sorprendió es lo entusiasmados que están por las posibilidades de esta nueva era. La agilidad para ellos no significa aprender a correr más rápido en un curso elegido, sino ampliar y profundizar las conexiones en todo un ecosistema tecnológico.
No hace mucho tiempo, este tipo de colaboración masiva, que a menudo involucraba a competidores directos, habría parecido extraño, si no irremediablemente ingenuo. Sin embargo, hoy en día, las empresas de alto rendimiento, desde VC corporativos hasta aceleradores corporativos, son cada vez más conscientes de que necesitan conectarse o quedar excluidas. Un ejemplo es especialmente instructivo. Cuando IBM decidió desarrollar la PC en 1980, enviaron un equipo a Boca Ratón para trabajar en secreto y lanzaron el producto un año después. Sin embargo, para desarrollar la computación cuántica, han creado una red Q, que incluye varios de los laboratorios nacionales, universidades de investigación, usuarios finales potenciales como los principales bancos y fabricantes, así como nuevas empresas.
Lo que cada vez está más claro es que las aplicaciones innovadoras del futuro no se basarán en una sola tecnología como un microchip digital. Estas nuevas tecnologías son demasiado complejas para que cualquiera pueda desarrollarlas por su cuenta. Es por eso que podemos esperar que la base de la competencia se aleje de los sprints de diseño, la iteración y el pivote para construir relaciones significativas para resolver grandes desafíos. El poder en esta nueva era no se ubicará en la cima de las jerarquías industriales, sino que emanará del centro de redes y ecosistemas.
Greg Satell es un orador principal internacional, asesor y autor de éxito de Cascades: Cómo crear un movimiento que impulse el cambio transformacional. Su esfuerzo anterior, Mapping Innovation, fue seleccionado como uno de los mejores libros de negocios de 2017. Puede obtener más información sobre Greg en su sitio web, GregSatell.com y seguirlo en Twitter @DigitalTonto.
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