¿Funcionan los métodos Lean Star-up para la tecnología punta?

En la última década, un nicho del sector tecnológico ha aportado algunos de sus avances más impresionantes. La innovación en tecnología profunda -la práctica de aprovechar los avances más recientes en la comprensión científica para crear tecnologías que antes eran inconcebibles- ha dado lugar a empresas pioneras como SpaceX y a productos como las vacunas de ARNm. Y una cosecha emergente de empresas está desarrollando ideas transformadoras: el descubrimiento de la "halicina" por investigadores del MIT muestra cómo la tecnología profunda puede hacer frente a la resistencia global a los antibióticos; la empresa Terrapower está tratando de aprovechar la innovación nuclear para la energía sostenible, mientras que Quandela está en la frontera de la computación cuántica, prometiendo saltos en la potencia de cálculo y el cifrado. Avances como éstos pueden alterar radicalmente las industrias, las economías e incluso las vidas. Comprensiblemente, esta promesa también ha atraído un nuevo interés inversor. Según datos recientes del Boston Consulting Group, la cuota de la tecnología profunda en el capital riesgo se ha duplicado en la última década, pasando de aproximadamente el 10% al 20%. Los fondos de inversión centrados en la tecnología profunda superan al capital riesgo tradicional, ofreciendo una tasa interna de rentabilidad media del 26% frente al 21%. Pero a pesar de todo su potencial, las start-ups de tecnología profunda también presentan su propio conjunto de retos empresariales. Por un lado, sus productos suelen implicar periodos prolongados de I+D y costes iniciales sustanciales, lo que dificulta la iteración rápida y el mantenimiento de la eficiencia de costes. También suelen requerir plazos más largos para madurar y alcanzar la madurez de mercado. Además, los estrictos entornos normativos 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 retos abrumadores, y a menudo descubren que las estrategias que les han funcionado en el pasado podrían no aplicarse en este nuevo territorio. Pensemos en el escándalo de Theranos, impulsado por Elizabeth Holmes. La estrategia de Holmes, centrada en la creación rápida de prototipos y en una rápida entrada en el mercado, pretendía generar una disrupción en la atención sanitaria con un dispositivo portátil de análisis de sangre de última generación. En cierto sentido, el planteamiento tuvo éxito: demostró el valor de un modelo de diagnóstico descentralizado y atrajo más de 1.000 millones de dólares en financiación. Sin embargo, su planteamiento asumía que la tecnología necesaria evolucionaría a través de rápidas iteraciones, como propugnaba el enfoque lean-star-up. Pero a diferencia de las típicas start-ups tecnológicas que mejoran las tecnologías existentes, la tecnología para el dispositivo de Theranos era inexistente en aquel 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 condena de 11 años de prisión. (Por supuesto, la decisión de Holmes de cometer fraude es un fallo que va mucho más allá de la elección de una estrategia empresarial equivocada). Para los empresarios e inversores que están considerando la posibilidad de adentrarse en el mundo de las start-up de tecnología profunda, la pregunta es: ¿puede una empresa de tecnología profunda seguir el mismo libro de jugadas que una start-up más tradicional? Concretamente, ¿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 necesitan las empresas de alta tecnología 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 empresas de alta tecnología que han superado con éxito los retos de introducir tecnologías avanzadas en el mercado para destilar ideas sobre cómo aplicar, adaptar o incluso replantear estrategias como la metodología lean start-up para las empresas de alta tecnología. Los límites de la metodología lean start-up en la deep tech La metodología lean start-up se enseña mucho, y por una buena razón. Ayuda a los empresarios a pensar en formas de reducir la incertidumbre del mercado y de poner a los clientes en el asiento delantero, lo que tiene mucho sentido dado que la mayoría de los fracasos de las start-up se deben a un mal ajuste producto-mercado. La metodología hace hincapié en ciclos de iteración rápidos, lo que permite a las start-ups probar y perfeccionar rápidamente sus productos basándose en los comentarios de los clientes, lo que ayuda a minimizar el riesgo y a mejorar el ajuste producto-mercado. Además, su enfoque en la rentabilidad, al minimizar los gastos iniciales y evitar el despilfarro innecesario, la hace atractiva para muchas startups. Sin embargo, para las empresas de alta tecnología - que a menudo se enfrentan a períodos prolongados de I+D, altos costes iniciales y tecnologías complejas - este enfoque a veces puede ser difícil de aplicar. Sin embargo, es posible que la metodología Lean start-up sólo se aplique parcialmente a las empresas de alta tecnología, porque estas empresas se enfrentan a diferentes tipos de riesgo. Los productos de la mayoría de las start-ups se basan en tecnologías probadas y rara vez - o nunca - citan los problemas técnicos como motivo de fracaso. Por otro lado, las empresas de tecnología punta 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 circuitos de retroalimentación del mercado. Más del 90% de los nuevos fármacos fracasan en los ensayos clínicos necesarios para su aprobación - y este porcentaje aumenta sustancialmente si se consideran los fármacos que ni siquiera progresan hasta los ensayos. En cambio, sólo el 10% de los nuevos medicamentos aprobados fracasan por falta de necesidad del mercado o por una mala planificación estratégica. Reducir el riesgo de una tecnología es fundamentalmente diferente de reducir el riesgo de un mercado. En primer lugar, los proyectos de tecnología profunda suelen requerir periodos prolongados de investigación y desarrollo que van más allá de los rápidos ciclos de iteración propugnados por los principios lean. Los importantes costes iniciales necesarios para la experimentación inicial también pueden estar reñidos con el énfasis de la lean start-up en la eficiencia de costes. La complejidad inherente a los productos de alta tecnología requiere a menudo un nivel de comprensión técnica que puede no ser accesible a los inversores generalistas o a los mercados de consumo, lo que complica los aspectos de retroalimentación y financiación del enfoque lean. Pueden pasar años hasta saber si la tecnología funciona. Esto limita la aplicación de un principio básico del enfoque lean start-up: poner rápidamente un producto real en manos de clientes reales. También hay otros escollos. El estricto panorama normativo que rige muchas innovaciones de tecnología profunda -como la biotecnología, regulada por la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE.UU., o la tecnología espacial, regulada por la Administración Federal de Aviación y la Comisión Federal de Comunicaciones de EE.UU.- puede obstaculizar el rápido proceso iterativo, ya que el cumplimiento y la certificación pueden ser largos y complejos. La suposición de una rápida respuesta y adopción por parte del mercado puede no ser válida en el sector de la tecnología profunda, en el que la educación y la aceptación de los clientes suelen llevar más tiempo. Por último, el enfoque tradicional de desarrollar un "producto mínimo viable" (PMV) para tantear las aguas del mercado debe recalibrarse para la deep tech. Con todas estas salvedades, la deep tech se enfrenta a un problema similar de incertidumbre. Surge la pregunta de qué se puede hacer para reducir la incertidumbre tecnológica para aquellos dispuestos a aventurarse en las profundidades. Aunque la metodología lean no se traslada directamente a las empresas de tecnología profunda, tiene características útiles que pueden adaptarse. Los empresarios y los inversores deben saber qué principios de lean pueden ser útiles, y cuáles deben dejar de lado. Cómo reducir la incertidumbre tecnológica en la tecnología profunda Las start-ups de tecnología profunda se enfrentan a retos únicos que implican importantes incertidumbres tecnológicas. Aunque las metodologías lean start-up ofrecen marcos excelentes para reducir la incertidumbre del mercado, a menudo se quedan cortas cuando se aplican directamente al contexto de la deep tech debido a la naturaleza compleja y de capital intensivo de las innovaciones. A continuación, esbozamos los enfoques estratégicos que los fundadores de deep tech pueden adoptar para mitigar estos riesgos. Demostrar una prueba de concepto. Demostrar una prueba de concepto viable implica demostrar que la tecnología funciona en teoría y puede funcionar en condiciones prácticas. Por ejemplo, una start-up que desarrolle plásticos biodegradables puede producir y probar un prototipo que mantenga su integridad en condiciones ecológicas al tiempo que demuestra que puede degradarse eficazmente. Del mismo modo, una empresa de robótica podría aprovechar las tecnologías de impresión en 3D para iterar rápidamente en diseños mecánicos, como los mecanismos de articulación, permitiendo una rápida creación de prototipos que eluda los costes y plazos de fabricación tradicionales. Modern Meadow, una empresa de biotecnología, creó una prueba de concepto desarrollando prototipos a pequeña escala de su piel biofabricada antes de aumentar la producción. Este enfoque incremental ayudó a generar confianza entre los stakeholder y redujo los riesgos asociados a las implantaciones a mayor escala. Este enfoque conserva el aspecto de iteración rápida de los principios lean, pero desplaza el foco de atención de las pruebas directas de mercado a la reducción de riesgos de la propia tecnología. Defina hitos con datos convincentes. Las empresas de alta tecnología rara vez generan ingresos en una fase temprana, algo que los inversores suelen utilizar como un fuerte indicador del valor potencial de una start-up. En lugar de perseguir la generación temprana de ingresos como 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 utilizarse entonces para financiar la siguiente fase. Esto también requiere comprender los conocimientos tecnológicos y la propensión al riesgo de los inversores potenciales, ya que los inversores más informados están mejor equipados para evaluar el valor de las tecnologías en fase muy temprana. Forme alianzas estratégicas y navegue por las normativas. Las alianzas estratégicas son importantes para cualquier start-up, pero para las empresas de alta tecnología, las asociaciones con instituciones académicas y líderes del sector que puedan aportar credibilidad y acceso a recursos especializados son esenciales. Por ejemplo, una start-up aeroespacial podría asociarse con una universidad que posea instalaciones punteras en ciencia de materiales para acelerar el desarrollo de productos. Además, la navegación normativa desde el principio -como una empresa de dispositivos médicos que consulte con expertos de la FDA- puede evitar costosos rediseños y acelerar el tiempo de comercialización al garantizar el cumplimiento de las normas pertinentes. Considere cómo SpaceX se asoció con la NASA para obtener acceso a instalaciones de investigación y experiencia, acelerando significativamente el desarrollo de sus cohetes Falcon. Del mismo modo, Editas Medicine trabaja en la edición de genes y colabora con empresas farmacéuticas establecidas para navegar por complejos procesos de ensayos clínicos y aprobaciones reglamentarias. Adopte el "aprender pensando". Debido al elevado coste y a la complejidad de los experimentos científicos, las empresas de deep-tech no pueden llevar a cabo rápidamente muchos experimentos pequeños como propugna la metodología lean start-up. En su lugar, los innovadores en deep-tech deben centrarse en planificar meticulosamente unos pocos experimentos cruciales que validen sus ideas y generen datos convincentes para los inversores. Esto significa priorizar el "aprender pensando" sobre el "aprender haciendo", que es la filosofía típicamente enfatizada por el enfoque lean. Utilizar la ciencia como mapa puede ayudar en este sentido. Los innovadores de la tecnología profunda deben utilizar las teorías y la literatura científicas existentes para comprender los datos específicos que persuadirían a los inversores potenciales. Las start-up de computación cuántica, como Rigetti Computing, aprovechan la literatura existente sobre mecánica cuántica para diseñar experimentos clave que validen sus modelos computacionales, garantizando una investigación eficiente y específica. Aprovechar la IA y las herramientas digitales. Los avances de la IA y la informática hacen que "aprender pensando" sea cada vez más eficaz. Consideremos 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. Inicialmente, los costes sustanciales y los riesgos percibidos de construir un reactor de prueba parecían insuperables. Sin embargo, los ingenieros de Terrapower utilizaron simulaciones con superordenadores para evaluar la viabilidad de su tecnología. Este método reforzó la confianza antes de cualquier experimento físico o de construir una central nuclear, demostrando el potencial de la start-up y atrayendo a los primeros inversores como Bill Gates. Fomente una cultura de la verdad. En la tecnología profunda, el enfoque de "fingir hasta conseguirlo" no es viable debido a la naturaleza compleja y de alto riesgo de las innovaciones. Los verdaderos científicos que trabajan en deep tech se preocupan profundamente por la aplicabilidad de su trabajo en el mundo real. Para salvar la distancia entre la investigación de vanguardia y la aplicación práctica, las start-ups de tecnología profunda deben cultivar una cultura que valore la transparencia y la preocupación por la verdad. No sólo hay que hablar abiertamente de los errores y utilizarlos como oportunidades de aprendizaje. Entender 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 del descubrimiento científico a la tecnología lista para el mercado. Tomemos, por ejemplo, la Exploration Company, una empresa de tecnología espacial que desarrolla un módulo espacial sostenible y reutilizable. Hélène Huby, su CEO, fomenta una cultura en la que cada miembro del equipo siente la responsabilidad moral de admitir los límites de sus conocimientos y mantener la integridad no ocultando sus dudas. Como ella dice: "Al final, se trata de las leyes de la física, así que no tiene sentido tomar decisiones basadas en la autoridad u ocultar los problemas". Piense en cómo OpenAI fomenta la transparencia publicando documentos de investigación detallados, incluidos los retos y fracasos a los que se enfrenta durante el desarrollo. Esta cultura de apertura garantiza que todos los miembros del equipo estén alineados y que los posibles problemas se identifiquen y aborden con prontitud. - - - Las start-ups de alta tecnología se enfrentan a una mayor complejidad y demanda de recursos que sus homólogas de baja tecnología. Sin embargo, es posible superar esta complejidad si las empresas de alta tecnología pueden minimizar la incertidumbre tecnológica. Estos enfoques a medida 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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Resumen.

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