Doxa 2045

¿Funcionan los métodos Lean Startup para las empresas de tecnología avanzada?

Las empresas emergentes que desean aprovechar la ciencia de vanguardia para crear tecnologías enfrentan un tipo de incertidumbre diferente al de las empresas tecnológicas tradicionales.

Por Linus Dahlander y Francis de Vericourt

Modelo de negocio Lean

Harvard Business Review

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Resumen. La innovación en deep tech, que aprovecha conocimientos científicos avanzados para crear tecnologías revolucionarias, ha experimentado un crecimiento significativo (y una inversión considerable) en la última década. Pero los inversores y líderes que se vuelcan a deep tech también se enfrentan a una curva de aprendizaje pronunciada, ya que presenta desafíos únicos: períodos prolongados de I+D, altos costos iniciales y marcos regulatorios estrictos. Las empresas que intentan aplicar metodologías tradicionales de startups, como el enfoque lean startup, a emprendimientos de deep tech pueden enfrentarse a obstáculos sorprendentes, ya que los proyectos de deep tech a menudo involucran tecnologías que aún no existen. Mientras que las startups tecnológicas tradicionales intentan refinar la tecnología existente y tratar de reducir la incertidumbre del mercado, las startups de deep tech necesitan mitigar la incertidumbre tecnológica. Si bien las metodologías como lean no se transfieren directamente, las startups de deep tech pueden adaptar partes del enfoque. Deben centrarse en demostrar pruebas de concepto, definir hitos con datos convincentes, formar alianzas estratégicas, sortear las regulaciones, adoptar el "aprender pensando", aprovechar la IA y las herramientas digitales y fomentar una cultura de la verdad.

En la última década, un sector nicho del sector tecnológico ha logrado algunos de sus avances más impresionantes. La innovación en tecnología profunda (la práctica de aprovechar los avances más recientes en el conocimiento científico para crear tecnologías que antes eran inconcebibles) ha dado lugar a empresas pioneras como SpaceX y productos como las vacunas de ARNm. Y una nueva generación de empresas está desarrollando ideas transformadoras: el descubrimiento de la “halicina” por parte de investigadores del MIT muestra cómo la tecnología profunda puede abordar la resistencia global a los antibióticos; la empresa Terrapower está tratando de aprovechar la innovación nuclear para generar energía sostenible, mientras que Quandela está en la frontera de la computación cuántica y promete saltos en potencia computacional y encriptación. Avances como estos pueden alterar radicalmente las industrias, las economías e incluso las vidas. 

Es comprensible que esta promesa también haya atraído el interés de nuevos inversores. Según datos recientes de Boston Consulting Group, la participación de las tecnologías avanzadas en el capital de riesgo se ha duplicado en la última década, pasando de aproximadamente el 10% al 20%. Los fondos de inversión centrados en las tecnologías avanzadas  superan al capital de riesgo tradicional, ofreciendo una tasa interna de retorno promedio del 26% en comparación con el 21%.

Pero, a pesar de todo su potencial, las empresas emergentes de tecnología profunda también tienen sus propios desafíos comerciales. Por un lado, sus productos a menudo implican períodos prolongados de investigación y desarrollo y costos iniciales sustanciales, lo que dificulta la iteración rápida y el mantenimiento de la eficiencia de costos. También suelen requerir plazos más largos para madurar y lograr estar listas para el mercado. Además, los estrictos marcos regulatorios y las complejidades técnicas de la tecnología profunda requieren un enfoque más sofisticado que el de otras empresas tecnológicas. Los líderes que han tenido éxito en otras industrias, e incluso en otras partes de la tecnología, pueden encontrar los desafíos abrumadores y, a menudo, descubren que las estrategias que les han funcionado en el pasado pueden no ser aplicables en este nuevo territorio.

Pensemos en el escándalo de Theranos, impulsado por Elizabeth Holmes.  La estrategia de Holmes se centraba en la creación rápida de prototipos y la rápida entrada en el mercado, con el objetivo de revolucionar la atención sanitaria con un dispositivo portátil de análisis de sangre de última generación. En cierto sentido, el enfoque tuvo éxito: demostró el valor de un modelo de diagnóstico descentralizado y atrajo más de mil millones de dólares en financiación. Sin embargo, su enfoque suponía que la tecnología necesaria evolucionaría mediante iteraciones rápidas, como propugnaba el enfoque de las startups eficientes. Pero a diferencia de las típicas startups tecnológicas que mejoran las tecnologías existentes, la tecnología para el dispositivo de Theranos era inexistente en ese momento. En última instancia, la interpretación errónea de Holmes de la innovación de tecnología profunda condujo a una serie de diagnósticos erróneos, al colapso de Theranos y a una sentencia de 11 años de prisión. (Por supuesto, la decisión de Holmes de perpetrar un fraude es un fallo que va mucho más allá de elegir la estrategia empresarial equivocada).

Para los emprendedores e inversores que están considerando la posibilidad de dar el salto al mundo de las empresas emergentes de tecnología profunda, la pregunta es: ¿puede una empresa de tecnología profunda seguir el mismo manual que una empresa emergente más tradicional? En concreto, ¿pueden aplicar la metodología lean startup (ampliamente celebrada por su enfoque práctico para reducir la incertidumbre del mercado) para ayudar a guiar a su empresa hacia el mercado? ¿O las empresas de tecnología profunda necesitan un enfoque diferente para los riesgos e incertidumbres únicos a los que se enfrentan? Nos basamos en entrevistas en profundidad con fundadores e inversores de tecnología profunda que han superado con éxito los desafíos de llevar tecnologías avanzadas al mercado para extraer ideas sobre cómo aplicar, adaptar o incluso repensar estrategias como la metodología lean startup para empresas de tecnología profunda.

Los límites de la metodología Lean Startup en Deep Tech

La metodología lean startup se enseña ampliamente, y por una buena razón. Ayuda a los emprendedores a pensar en formas de reducir la incertidumbre del mercado y poner a los clientes en el asiento delantero, lo que tiene mucho sentido dado que la mayoría de los fracasos de las startups se deben a una mala adecuación del producto al mercado. La metodología enfatiza los ciclos de iteración rápidos, lo que permite a las startups probar y refinar rápidamente sus productos en función de los comentarios de los clientes, lo que ayuda a minimizar el riesgo y mejorar la adecuación del producto al mercado. Además, su enfoque en la eficiencia de costos, al minimizar los gastos iniciales y evitar el desperdicio innecesario, lo hace atractivo para muchas startups. Sin embargo, para las empresas de tecnología profunda, que a menudo enfrentan períodos prolongados de I + D, altos costos iniciales y tecnologías complejas, este enfoque a veces puede ser difícil de implementar.

Sin embargo, la metodología Lean Startup puede aplicarse solo parcialmente a las empresas de tecnología profunda, porque estas empresas enfrentan diferentes tipos de riesgos.

Los productos de la mayoría de las empresas emergentes se basan en tecnologías probadas y rara vez, o nunca, citan problemas técnicos como razón del fracaso. Las empresas de tecnología profunda, por otro lado, se basan en tecnologías que aún no existen y deben navegar por un laberinto de incertidumbre tecnológica que va más allá del alcance de los ciclos de retroalimentación del mercado. Más del 90% de los nuevos medicamentos no superan los ensayos clínicos necesarios para su aprobación, y este porcentaje aumenta sustancialmente cuando se consideran medicamentos que ni siquiera avanzan a los ensayos. En contraste, solo el 10% de los medicamentos recientemente aprobados fracasan debido a la falta de necesidad del mercado o una mala planificación estratégica.

Eliminar los riesgos de una tecnología es fundamentalmente diferente a eliminar los riesgos de un mercado. En primer lugar, los proyectos de tecnología profunda a menudo requieren períodos prolongados de investigación y desarrollo que van más allá de los ciclos de iteración rápidos que propugnan los principios lean. Los importantes costos iniciales necesarios para la experimentación inicial también pueden estar en contradicción con el énfasis de la startup lean en la eficiencia de costos. La complejidad inherente de los productos de tecnología profunda a menudo requiere un nivel de comprensión técnica que puede no ser accesible para los inversores generalistas o los mercados de consumo, lo que complica los aspectos de retroalimentación y financiación del enfoque lean. Puede llevar años saber si la tecnología funciona. Esto limita la implementación de un principio básico del enfoque lean startup: poner rápidamente un producto real en manos de clientes reales.

Existen otros obstáculos. El estricto marco regulatorio que rige muchas innovaciones de tecnología profunda (como la biotecnología, regulada por la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos, o la tecnología espacial, regulada por la Administración Federal de Aviación y la Comisión Federal de Comunicaciones de Estados Unidos) puede obstaculizar el rápido proceso iterativo, ya que el cumplimiento y la certificación pueden ser largos y complejos. La suposición de una rápida retroalimentación y adopción del mercado puede no ser válida en el sector de la tecnología profunda, donde la educación y la aceptación del cliente suelen llevar más tiempo. Por último, el enfoque tradicional de desarrollar un “producto mínimo viable” (MVP) para tantear el mercado debe recalibrarse para la tecnología profunda.

A pesar de todas estas advertencias, la tecnología profunda se enfrenta a un problema similar de incertidumbre. Esto plantea la pregunta de qué se puede hacer para reducir la incertidumbre tecnológica para quienes estén dispuestos a aventurarse en las profundidades. Si bien la metodología lean no se traduce directamente en emprendimientos de tecnología profunda, sí tiene características útiles que se pueden adaptar. Los empresarios e inversores necesitan saber qué principios de lean pueden ser útiles y cuáles deben dejar atrás.

Cómo reducir la incertidumbre tecnológica en la tecnología profunda

Las empresas emergentes de deep tech enfrentan desafíos únicos que implican importantes incertidumbres tecnológicas. Si bien las metodologías lean startup ofrecen excelentes marcos para reducir la incertidumbre del mercado, a menudo resultan insuficientes cuando se aplican directamente al contexto de deep tech debido a la naturaleza compleja y de gran inversión de capital de las innovaciones. A continuación, describimos los enfoques estratégicos que los fundadores de deep tech pueden adoptar para mitigar estos riesgos.

Demostrar prueba de concepto.

Para demostrar que la tecnología funciona en teoría y puede funcionar en condiciones prácticas, es necesario demostrar que funciona. Por ejemplo, una empresa emergente que desarrolla plásticos biodegradables puede producir y probar un prototipo que mantenga su integridad en condiciones ecológicas y, al mismo tiempo, demostrar que puede degradarse de manera eficiente. De manera similar, una empresa de robótica podría aprovechar las tecnologías de impresión 3D para iterar rápidamente diseños mecánicos, como mecanismos de articulación, lo que permitiría la creación rápida de prototipos que evitan los costos y plazos de fabricación tradicionales. 

Modern Meadow, una empresa de biotecnología, creó una prueba de concepto desarrollando prototipos a pequeña escala de su cuero biofabricado antes de aumentar la producción. Este enfoque incremental ayudó a generar confianza entre las partes interesadas y redujo los riesgos asociados con las implementaciones a mayor escala. Este enfoque conserva el aspecto de iteración rápida de los principios lean, pero cambia el enfoque de las pruebas directas de mercado a la eliminación de riesgos de la tecnología en sí.

Defina hitos con datos convincentes.

Las empresas de tecnología profunda rara vez generan ingresos iniciales, que los inversores suelen utilizar como un fuerte indicador del valor potencial de una startup. En lugar de buscar la generación de ingresos iniciales como lo prescribe el enfoque lean, una empresa de tecnología profunda debe dividir estratégicamente el proceso de desarrollo en hitos específicos que puedan generar datos convincentes para atraer el apoyo de los inversores. Cada hito alcanzado puede luego utilizarse para financiar la siguiente fase. Esto también requiere comprender la experiencia tecnológica y la tolerancia al riesgo de los inversores potenciales, ya que los inversores más informados están mejor equipados para evaluar el valor de las tecnologías en etapas muy tempranas.

Establecer alianzas estratégicas y navegar por las regulaciones.

Las alianzas estratégicas son importantes para cualquier startup, pero para las empresas de tecnología avanzada, las asociaciones con instituciones académicas y líderes de la industria que puedan brindar credibilidad y acceso a recursos especializados son esenciales. Por ejemplo, una startup aeroespacial podría asociarse con una universidad que posea instalaciones de ciencia de materiales de vanguardia para acelerar el desarrollo de productos. Además, la gestión regulatoria desde el principio (por ejemplo, una empresa de dispositivos médicos que consulte con expertos de la FDA) puede evitar rediseños costosos y acelerar el tiempo de comercialización al garantizar el cumplimiento de las normas pertinentes.

Pensemos en la colaboración entre SpaceX y la NASA para obtener acceso a instalaciones de investigación y conocimientos especializados, lo que aceleró significativamente el desarrollo de sus cohetes Falcon. De manera similar, Editas Medicine trabaja en la edición genética y colabora con empresas farmacéuticas establecidas para abordar procesos complejos de ensayos clínicos y aprobaciones regulatorias.

Adopte el “aprender pensando”.

Debido al alto costo y la complejidad de los experimentos científicos, las empresas de tecnología profunda no pueden realizar rápidamente muchos experimentos pequeños como lo recomienda la metodología lean startup. En cambio, los innovadores de tecnología profunda deberían concentrarse en planificar meticulosamente unos pocos experimentos cruciales que validen sus ideas y generen datos convincentes para los inversores. Esto significa priorizar el “aprender pensando” por sobre el “aprender haciendo”, que es la filosofía que generalmente enfatiza el enfoque lean. El uso de la ciencia como mapa puede ayudar en este sentido. Los innovadores de tecnología profunda deben usar las teorías y la literatura científica existentes para comprender los datos específicos que persuadirían a los inversores potenciales.

Las empresas emergentes de computación cuántica, como Rigetti Computing, aprovechan la literatura existente sobre mecánica cuántica para diseñar experimentos clave que validen sus modelos computacionales, lo que garantiza una investigación eficiente y específica. 

Aproveche la IA y las herramientas digitales.

Los avances en inteligencia artificial y ciencia informática hacen que el “aprendizaje a través del pensamiento” sea cada vez más eficaz. Pensemos en la misión de Terrapower de transformar la energía nuclear reciclando el combustible gastado de los reactores para proporcionar una fuente de energía sostenible a largo plazo. Al principio, los costes sustanciales y los riesgos percibidos de construir un reactor de prueba parecían insuperables. Sin embargo, los ingenieros de Terrapower utilizaron simulaciones de supercomputadoras para evaluar la viabilidad de su tecnología. Este método reforzó la confianza antes de cualquier experimento físico o de construir una planta de energía nuclear, demostrando el potencial de la empresa emergente y atrayendo a los primeros inversores como Bill Gates.

Fomentar una cultura de la verdad.

En el campo de la tecnología profunda, el enfoque de “fingir hasta que lo consigas” no es viable debido a la naturaleza compleja y de alto riesgo de las innovaciones. Los científicos reales que trabajan en tecnología profunda se preocupan profundamente por la aplicabilidad en el mundo real de su trabajo. Para cerrar la brecha entre la investigación de vanguardia y la implementación práctica, las empresas emergentes de tecnología profunda deben cultivar una cultura que valore la transparencia y la preocupación por la verdad. No son solo los errores los que deben discutirse abiertamente y usarse como oportunidades de aprendizaje. Comprender cómo funciona la tecnología debe tener prioridad sobre el estatus o las preocupaciones jerárquicas. Este cambio cultural es crucial para recorrer el intrincado camino que va desde el descubrimiento científico hasta la tecnología lista para el mercado.

Tomemos como ejemplo a Exploration Company, una empresa de tecnología espacial que está desarrollando un módulo espacial sostenible y reutilizable. Hélène Huby, su directora ejecutiva, fomenta una cultura en la que cada miembro del equipo siente la responsabilidad moral de admitir los límites de su conocimiento y mantener la integridad sin ocultar sus dudas. Como ella dice : “Al final, se trata de las leyes de la física, por lo que no tiene sentido tomar decisiones basadas en la autoridad u ocultar problemas”. Considere cómo OpenAI fomenta la transparencia al publicar artículos de investigación detallados, incluidos los desafíos y los fracasos enfrentados durante el desarrollo. Esta cultura de apertura garantiza que todos los miembros del equipo estén alineados y que los problemas potenciales se identifiquen y aborden de manera temprana.

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Las empresas emergentes de tecnología profunda enfrentan una mayor complejidad y demanda de recursos que sus contrapartes de baja tecnología. Sin embargo, superar esta complejidad es posible si las empresas de tecnología profunda pueden minimizar la incertidumbre tecnológica. Estos enfoques personalizados mitigan la incertidumbre inherente y allanan el camino para innovaciones revolucionarias que tienen el potencial de transformar las industrias y la sociedad.

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Linus Dahlander (@linusdahlander) es profesor en la ESMT de Berlín y titular de la Cátedra de Innovación del Grupo Lufthansa. Su investigación se centra en las redes, las comunidades y la innovación.

Francis de Véricourt es profesor de Ciencias de la Gestión y director académico fundador del Instituto de Innovación en Tecnología Profunda (DEEP) de la ESMT de Berlín, que promueve innovaciones científicas y tecnológicas traslacionales, como la biotecnología, la salud digital y la inteligencia artificial. También ocupa la Cátedra Joachim Faber de Negocios y Tecnología.