Una vez que esté satisfecho y que su idea sea sólida, debe protegerla. Hay muchas formas de proteger una nueva idea de negocio y el mejor enfoque para usted realmente dependerá de lo que esté haciendo. Algunas ideas pueden estar protegidas por una patente, que es una forma de registro de propiedad intelectual, para la cual es posible solicitarla cuando haya una nueva invención. Esto es más evidente en el caso de los productos físicos, aunque el software también puede patentarse en algunos casos. El registro de una patente puede otorgar a su propietario derechos exclusivos durante un período prolongado, lo que obviamente puede ser un gran beneficio. Sin embargo, muchas buenas ideas no involucran una invención, por ejemplo, un nuevo método de hacer algo, que puede que no sea posible proteger bajo la ley de propiedad intelectual, sino que simplemente debe mantenerse en silencio durante la fase de desarrollo. En ese caso, el mejor curso de acción es revelar los aspectos confidenciales a la menor cantidad de personas posible, y hacerlo solo cuando la otra parte sea de confianza y haya firmado un acuerdo de confidencialidad preparado por un abogado.

La primera cuestión legal a considerar es la fundamental: ¿Podría el negocio evitarse por completo, o volverse impracticable, por un requisito de la ley? Es más probable que esto sea una posibilidad en el contexto de las actividades comerciales que están reguladas, como los servicios financieros. Sin embargo, puede haber leyes que no conozca en otros contextos más generales, y es posible que sea necesario tenerlas en cuenta en su planificación estratégica. Por lo tanto, vale la pena hablar con una un abogado o una firma de abogados desde el principio, describiendo confidencialmente sus planes y preguntando si existen obstáculos legales fundamentales que puedan prever.

Si no hay nada fundamental que requiera que reconsidere el plan de negocios, el resto de los detalles (por ejemplo, la configuración del vehículo comercial, los términos y condiciones, los contratos de trabajo) pueden esperar un tiempo. Sin embargo, si tiene un nombre en mente para su negocio, debe pedirle a un abogado de propiedad intelectual que realice algunas verificaciones y le informe si es un problema, si alguien más está usando un nombre similar. Si el nombre está disponible para que lo use, hay formas de asegurarlo antes de comenzar a operar, por ejemplo, estableciendo una empresa, registrando una marca comercial y creando un nombre de dominio.

Es natural que una nueva empresa tenga asuntos legales un poco más abajo en la lista de prioridades, pero, tener asuntos legales como la letra pequeña de los términos de su cliente en forma impecable el primer día puede parecer un consejo de perfección , particularmente dado que los abogados pueden ser costosos y los fondos iniciales son a menudo limitados, pero los dos grandes descuidos iniciales son, en primer lugar, un acuerdo de fundador deficiente o inexistente y, en segundo lugar, no asegurar adecuadamente la propiedad intelectual utilizada en el negocio: en particular, aquello que es creado para el negocio por otras personas.

Cuando todos son buenos amigos, al principio puede parecer que no es necesario tener un acuerdo de fundadores (como un acuerdo de sociedad o un acuerdo de accionistas). Pero una vez que comience a construir el negocio, puede encontrar que este asunto urgente y quizás bastante incómodo se posponga, de modo que cuando comiencen a surgir problemas entre los fundadores, sea demasiado tarde para acordar un marco para resolverlos.

En cuanto a la propiedad intelectual, es posible empezar en falso con un nombre o logotipo porque no ha verificado que otros no lo estén usando o no ha registrado su propia marca comercial. Cuando otros han creado texto o diseños escritos, es muy común que una empresa joven designe contratistas creativos de manera informal, sin darse cuenta de que los derechos de la propiedad intelectual puede quedarse con en el creador en lugar de pasar a la empresa.

¿Deberías arriesgarte?  Por supuesto, el espíritu empresarial implica la toma de riesgos. Sin embargo, haría una distinción entre los riesgos comerciales calculados que son inherentes a una nueva empresa y el tipo de imprudencia que podría resultar en la destrucción de un buen negocio por causas evitables. No recibir asesoramiento legal sobre cosas importantes desde un principio está en la categoría de imprudente, y espero que la mayoría de los empresarios exitosos digan lo mismo.

Sin embargo, si desea que las cosas sean amigables, vale la pena buscar un abogado que pueda crear documentos legales que sean breves, fáciles de usar y atractivos, este es un curso mucho mejor que depender de una combinación de copiar y pegar de Internet, artículos que te pasaron tus amigos y en realidad no haces nada en absoluto.

Instruir a los abogados es en sí mismo un campo minado potencial. Vale la pena considerar el precio (pero no lo convierta en la única consideración). También debe considerar la calidad y la experiencia, la ubicación y la relación personal, y debe hablar con varias empresas antes de elegir una. Los mejores indicadores de calidad y experiencia serán la presentación y reputación de la empresa, los testimonios de otros que la han utilizado para un trabajo similar y sus respuestas a las preguntas de búsqueda que le plantean.

La tentación de los abogados, en particular los jóvenes, es presentar cada aspecto de su situación como que necesita atención urgente. Esto puede deberse al temperamento legal cauteloso, el miedo a ser demandado a menos que se aborden todos los riesgos posibles, o el hecho de que más trabajo legal generalmente significa más honorarios. Sin embargo, la realidad puede ser que haya relativamente pocas tareas que requieran trabajo inmediato. Una visión comercial es aquella que mide los riesgos reales frente al tamaño de su presupuesto. Un buen abogado es aquel que le brinda una visión tan comercial, y no simplemente una lista de deseos cara para asegurarse de que está por cien por ciento seguro en todos los puntos, por más oscuros que sean, y establecer el precio.

Su investigación del mercado y su producto deben formar la columna vertebral de su plan de negocios. Si no tiene tiempo para investigar y escribir su plan de negocios, no tiene tiempo para administrar un negocio. Un plan de negocios no solo sirve como un documento de referencia para usted, para los inversores y para el personal futuro, sino que también lo ayuda a enfocar su mente y estrategia. También le permite ver las cifras escritas. Si simplemente no sabe por dónde empezar, puede descargar plantillas en sitios gratuitos

Un buen plan de negocios comprende lo siguiente...

EL RESUMEN EJECUTIVO

Tu resumen ejecutivo es lo primero que lee la gente. A veces es lo único que leen. Por lo tanto, debe ser claro, preciso y sin jerga. El resumen será leído por inversores potenciales, por lo que también es importante no asumir demasiado conocimiento previo de la industria. El resumen debe incluir los puntos más importantes de su negocio o producto y debe resumir lo siguiente:

-Su servicio o producto y cuáles son sus fortalezas;

-Dónde está su oportunidad en el mercado;

-Quién es su equipo de gestión y cómo está estructurado;

-Su trayectoria en los negocios y cuál es su experiencia en el campo;

-Cuáles son sus proyecciones financieras;

-Cuáles son sus necesidades de financiación y qué rendimiento se espera.

Los financiadores leerán este fragmento y, a menudo, harán suposiciones o decisiones provisionales sobre la viabilidad de su empresa. El resto del plan de negocios debe dedicarse a demostrar que tienen razón o no.

EL RESTO DEL PLAN DE NEGOCIO

El resto del plan debe comprender una extrapolación de cada uno de los puntos anteriores, e incluir los antecedentes de la idea, el trabajo realizado hasta la fecha, la experiencia y la estructura de propiedad propuesta del negocio.

Es muy importante cubrir las desventajas o puntos débiles que crea que pueda tener la empresa. Ser honesto al respecto inspira confianza. Explique las características clave de la industria, como las regulaciones aplicables y cárteles efectivos.

Explique los segmentos de mercado a los que desea dirigirse (identifique el tamaño de cada segmento y la dirección en la que se dirige). Aquí, también debe indicar cuántos clientes tiene alineados y las ventas que ya ha realizado. Cite cifras de pedido mínimo, si puede. Necesita demostrar cuánto tiempo predice que tomará cada venta o transacción.

También analice la probabilidad de que se repitan los pedidos y cómo funciona esto con el volumen. Incluya detalles de las contribuciones que tomará cada parte de su negocio. Identifique dónde espera obtener sus ganancias y dónde podría haber margen para aumentar.

El plan de negocios está diseñado para atraer inversores, así que recuerde enumerar las razones por las que los compradores acudirán a usted antes que a sus competidores. Si no puede hacer esto, es posible que desee volver a pensar en su idea de negocio. También debe incluir un poco en su plan sobre cómo espera promover su producto y qué plan de marketing tiene implementado.

Una vez que haya terminado su plan de negocios, vuelva a leerlo. ¿Le brinda una descripción general completa de su idea y negocio? Muéstralo a un amigo y pídele comentarios.

El trabajo remoto puede ser mejor para la innovación que las reuniones en persona. El miedo a perder su ventaja innovadora empuja a muchos líderes a rechazar los acuerdos de trabajo híbridos y virtuales. Sin embargo, una extensa investigación muestra que los equipos híbridos y remotos pueden obtener una ventaja de innovación y superar a los equipos en persona mediante la adopción de las mejores prácticas para la innovación, como la lluvia de ideas virtual. ¿Qué explica esta discrepancia entre las creencias de liderazgo y la evidencia científica?

Después de entrevistar a 61 líderes en un regreso estratégico a la oficina, descubrí la raíz del problema: la gran mayoría de los líderes intentaron buscar la innovación durante los bloqueos adaptando su enfoque basado en la oficina de lluvia de ideas sincrónica a las reuniones por videoconferencia. Descubrieron que las videoconferencias no son adecuadas para la lluvia de ideas tradicional y, por lo tanto, sienten que necesitan volver a la oficina.

Desafortunadamente, estos líderes están atascados con sus métodos existentes de innovación y no han investigado ni adaptado las modalidades más adecuadas para la innovación virtual. Esta incapacidad para adaptarse estratégicamente a sus nuevas circunstancias amenazó su capacidad de innovación y su capacidad para retener a los empleados. Varias encuestas de trabajadores remotos durante la pandemia de COVID muestran que del 25 al 35 por ciento solo deseaba trabajar a distancia, y del 50 al 65 por ciento deseaba regresar a la oficina con un horario híbrido de uno o dos días en el sitio. Entre el cuarenta y el 55 por ciento dijeron que estaban listos para renunciar si no tenían sus horarios preferidos, y muchos ya renunciaron cuando los empleadores trataron de obligarlos a regresar. Para decirlo suavemente, es difícil innovar con una gran parte de su fuerza laboral renunciando y el resto desmoralizado como resultado de tasas tan altas de rotación.

Los líderes a menudo no adoptan las mejores prácticas innovadoras debido a peligrosos errores de juicio llamados sesgos cognitivos. Por ejemplo, el rechazo de mejores prácticas a favor de formas preestablecidas se llama fijación funcional y se aplica mucho a la innovación.

Otro sesgo cognitivo relacionado con la fijación funcional se denomina síndrome de no inventado aquí. Se refiere a los líderes que sienten antipatía hacia prácticas externas a su organización, como los métodos de innovación novedosos.

Derrotar los sesgos cognitivos para regresar a la oficina con éxito y prosperar en el futuro del trabajo requiere el uso de las mejores prácticas basadas en la investigación.

Estas prácticas se pueden utilizar en un modelo híbrido de uno a dos días en la oficina mientras permiten que una minoría sustancial de empleados trabaje de forma remota a tiempo completo.

La lluvia de ideas sincrónica en persona representa el enfoque tradicional de la innovación intencional. Por lo general, involucra grupos de cuatro a ocho personas que se reúnen en una sala para proponer ideas innovadoras sobre un tema preseleccionado.

La investigación en ciencias del comportamiento revela que el beneficio en la generación de ideas de tal lluvia de ideas proviene de dos áreas identificadas por los científicos. Uno implica la sinergia de ideas, o cuando las ideas compartidas por un participante ayudan a desencadenar ideas en otros participantes. El otro es la facilitación social, o cuando los participantes se sienten motivados cuando saben que están colaborando con sus compañeros en el mismo objetivo.

Sin embargo, estos beneficios tienen efectos contraproducentes. Un ejemplo es el bloqueo de la producción. Es entonces cuando alguien tiene una idea innovadora durante una discusión grupal, pero otras personas están hablando de un tema diferente y la idea innovadora se pierde en la mezcla.

Si nunca le sucedió eso personalmente, es probable que sea extrovertido y optimista. Los introvertidos tienen muchas dificultades con el bloqueo de producción. Les resulta más difícil formular ideas en un entorno abarrotado y ruidoso de intercambio de ideas en equipo. Por lo general, piensan mejor en un entorno tranquilo, solos o con otra persona como máximo. Y tienen dificultades para interrumpir una conversación, por lo que es más probable que su idea no se mencione o se ignore.

Aquellos con un enfoque más pesimista que optimista en el lugar de trabajo también luchan con la lluvia de ideas. Los optimistas tienden a procesar verbalmente, escupiendo ideas a medias sobre la marcha. Eso es perfecto para la lluvia de ideas tradicional. En contraste, los pesimistas generalmente procesan internamente. Sienten la necesidad de pensar detenidamente en sus ideas para asegurarse de que esas ideas no tengan defectos. Aunque la lluvia de ideas permite explícitamente ideas erróneas, a algunas personas les resulta difícil superar esta desgana.

Muchas personas también se ven fuertemente afectadas por un segundo gran problema de la lluvia de ideas tradicional: la aprensión a la evaluación. Muchos miembros del grupo junior de estatus más bajo se sienten preocupados por compartir sus ideas abiertamente debido a discriminación previa o ansiedad sobre lo que pensarán sus compañeros. Además, a pesar de las instrucciones para compartir ideas fuera de la red, muchas personas no quieren que las perciban como extrañas o fuera de lugar.

Como resultado de estos problemas, numerosos estudios muestran que la lluvia de ideas tradicional es sustancialmente peor para producir ideas innovadoras que las mejores prácticas alternativas. Puede ayudar a construir la alineación y la colaboración del equipo y ayudar a los miembros del grupo a sentirse bien con su participación. Pero los líderes no deben engañarse a sí mismos pensando que el uso de esta técnica resultará en maximizar la innovación. Para aprovechar la innovación para obtener o mantener una ventaja competitiva, la lluvia de ideas tradicional no es el camino a seguir.

Tratar de realizar una lluvia de ideas tradicional a través de videoconferencia es un pobre sustituto de la presencia energizante de los colegas en una sala de conferencias, lo que debilita los beneficios de la facilitación social. También está sujeto a los mismos problemas de aprehensión a la evaluación que la lluvia de ideas tradicional. En lugar de la propuesta perdedora de la lluvia de ideas por videoconferencia, los líderes deben adoptar las mejores prácticas de la lluvia de ideas virtual asincrónica. Así es como se hace:

Paso 1: Generación de la idea inicial. Los miembros del equipo generan ideas y las agregan a una herramienta de colaboración en línea compartida. Para aprovechar la facilitación social, el grupo puede aportar ideas durante una reunión de trabajo conjunto digital. Concéntrese en la calidad sobre la cantidad y considere las contradicciones entre ideas. La ciencia ha descubierto que este enfoque en objetivos opuestos facilita la innovación.

Las presentaciones deben mantenerse en el anonimato para evitar la aprensión de la evaluación. Pero el líder del equipo debería poder realizar un seguimiento posterior de las presentaciones de cada persona para la rendición de cuentas.

Paso 2: limpieza de ideas. El facilitador categoriza las ideas y las envía a todos los miembros del equipo.

Paso 3: Evaluación de la idea. Todos los miembros del equipo comentan de forma anónima cada idea.

Paso 4: Generación de ideas revisada. Los miembros del equipo pueden realizar otra sesión para compartir ideas, reevaluar las viejas ideas o generar otras nuevas.

Paso 5: Limpieza de ideas revisadas. Limpia y categoriza las ideas revisadas usando el paso dos.

Paso 6: Evaluación de ideas revisadas. Comente sobre las ideas revisadas.

Paso 7: reunirse para discutir ideas. Finalice qué ideas deben avanzar hacia la implementación. Este tipo de reunión de planificación práctica es fácil de tener virtualmente para los trabajadores virtuales de tiempo completo. También funciona bien tener los pasos uno al seis realizados virtualmente por equipos híbridos y hacer el paso siete en la oficina. Pero es fundamental evitar los pasos del uno al seis en la oficina para evitar el bloqueo de la producción y la aprehensión de la evaluación.

La investigación en psicología y economía del comportamiento ha establecido la superioridad de la lluvia de ideas digital sobre la lluvia de ideas en persona. Por ejemplo, un estudio que comparó grupos virtuales y presenciales encontró que los grupos presenciales se sintieron mejor acerca de su colaboración. Sin embargo, el sentimiento resultó engañoso: la lluvia de ideas virtual resultó en más ideas generadas.

De hecho, la investigación encuentra que cuanto más grande es el grupo en persona, menos ideas novedosas tiene cada persona, pero ocurre lo contrario con la lluvia de ideas electrónica. Eso significa que con más personas, obtienes una mayor cantidad de ideas novedosas por persona. Es probable que este efecto se deba a la eliminación de la aprensión a la evaluación y el bloqueo de la producción, que tienden a aumentar con la incorporación de más personas.

La lluvia de ideas virtual crea el máximo número de ideas novedosas, obteniendo una ventaja de innovación. También proporciona la experiencia óptima para la mayor cantidad de miembros del grupo, equilibrando las preferencias de introvertidos y extrovertidos, optimistas y pesimistas, y miembros de estatus inferior y superior. Los líderes de equipo que sabiamente priorizan el enfoque en la integración de introvertidos, pesimistas y miembros del equipo de bajo estatus en el equipo, lo cual es más difícil que con extrovertidos, pesimistas y miembros de alto estatus, encuentran la lluvia de ideas virtual especialmente beneficiosa.

En muchos sentidos, construir un negocio sostenible en aprendizaje automático es muy parecido a crear un negocio sostenible en cualquier industria. Tienes que entrar con un producto que se pueda vender, crear una posición inicial defendible y hacer que sea más difícil para cualquiera que venga detrás de ti. Si puede hacerlo, depende de sus respuestas a tres preguntas:

1. ¿Tiene suficientes datos de entrenamiento? Al principio, una máquina de predicción necesita generar predicciones que sean lo suficientemente buenas como para ser comercialmente viables. La definición de "suficientemente bueno" puede establecerse mediante regulación (por ejemplo, una IA para realizar diagnósticos médicos debe cumplir con los estándares del gobierno), usabilidad (un chatbot tiene que funcionar con la suficiente fluidez para que las personas que llaman respondan a la máquina en lugar de esperar para hablar con un humanos en el centro de llamadas) o la competencia (una empresa que busca ingresar al mercado de búsqueda en Internet necesita un cierto nivel de precisión predictiva para competir con Google). Una barrera de entrada, por lo tanto, es la cantidad de tiempo y esfuerzo necesarios para crear o acceder a suficientes datos de capacitación para hacer predicciones lo suficientemente buenas.

Esta barrera puede ser alta. Tomemos el caso de la radiología, donde una máquina de predicción debe ser sensiblemente mejor que los humanos altamente capacitados para poder confiar en la vida de las personas. Eso sugiere que la primera empresa en construir una IA de aplicación general para radiología (una que pueda leer cualquier imagen escaneada) tendrá poca competencia al principio porque se necesitan muchos datos para el éxito. Pero la ventaja inicial puede ser de corta duración si el mercado está creciendo rápidamente, porque en un mercado de rápido crecimiento, la recompensa de tener acceso a los datos de capacitación probablemente será lo suficientemente grande como para atraer a múltiples empresas grandes con grandes bolsillos.

Esto, por supuesto, significa que los requisitos de entrada de datos de formación están sujetos a la economía de escala, como tantas otras cosas. Los mercados de alto crecimiento atraen inversiones y, con el tiempo, esto eleva el umbral para el próximo nuevo participante (y obliga a todos los que ya están en el sector a gastar más en desarrollar o comercializar sus productos). Por lo tanto, cuantos más datos pueda entrenar sus máquinas, mayor será el obstáculo para cualquiera que venga detrás de usted, lo que nos lleva a la segunda pregunta.

2. ¿Qué tan rápido son sus ciclos de retroalimentación? Las máquinas de predicción explotan lo que tradicionalmente ha sido la ventaja humana: aprenden. Si pueden incorporar datos de retroalimentación, entonces pueden aprender de los resultados y mejorar la calidad de la próxima predicción.

El alcance de esta ventaja, sin embargo, depende del tiempo que lleve obtener la retroalimentación. Con una exploración radiológica, si se requiere una autopsia para evaluar si un algoritmo de aprendizaje automático predijo correctamente el cáncer, la retroalimentación será lenta y, aunque una empresa puede tener una ventaja temprana en la recopilación y lectura de exploraciones, su capacidad será limitada. para aprender y así mantener su liderazgo. Por el contrario, si los datos de retroalimentación se pueden generar rápidamente después de obtener la predicción, entonces un cliente potencial temprano se traducirá en una ventaja competitiva sostenida, porque la escala mínima eficiente pronto estará fuera del alcance incluso de las empresas más grandes.

Cuando Microsoft lanzó el motor de búsqueda Bing en 2009, contaba con el respaldo total de la empresa. Microsoft invirtió miles de millones de dólares en él. Sin embargo, más de una década después, la participación de mercado de Bing sigue estando muy por debajo de la de Google, tanto en volumen de búsqueda como en ingresos por publicidad de búsqueda. Una de las razones por las que a Bing le resultó difícil ponerse al día fue el ciclo de retroalimentación. En la búsqueda, el tiempo entre la predicción (que ofrece una página con varios vínculos sugeridos en respuesta a una consulta) y la retroalimentación (el usuario hace clic en uno de los vínculos) es corto, generalmente segundos. En otras palabras, el ciclo de retroalimentación es rápido y poderoso.

Cuando Bing ingresó al mercado, Google ya había estado operando un motor de búsqueda basado en inteligencia artificial durante una década o más, ayudando a millones de usuarios y realizando miles de millones de búsquedas diarias. Cada vez que un usuario realizaba una consulta, Google proporcionaba su predicción de los enlaces más relevantes, y luego el usuario seleccionaba el mejor de esos enlaces, lo que le permitía a Google actualizar su modelo de predicción. Eso permitió un aprendizaje constante a la luz de un espacio de búsqueda en constante expansión. Con tantos datos de entrenamiento basados ​​en tantos usuarios, Google pudo identificar nuevos eventos y nuevas tendencias más rápidamente que Bing. Al final, el ciclo de retroalimentación rápida, combinado con otros factores (la inversión continua de Google en instalaciones masivas de procesamiento de datos y los costos reales o percibidos para los clientes de cambiar a otro motor) significaba que Bing siempre se quedaba atrás. Otros motores de búsqueda que intentaron competir con Google y Bing ni siquiera comenzaron.

3. ¿Qué tan buenas son tus predicciones? El éxito de cualquier producto depende en última instancia de lo que obtenga por lo que pague. Si a los consumidores se les ofrecen dos productos similares al mismo precio, generalmente elegirán el que perciban como de mayor calidad.

La calidad de la predicción, como ya hemos señalado, suele ser fácil de evaluar. En radiología, búsqueda, publicidad y muchos otros contextos, las empresas pueden diseñar IA con una métrica clara y única de calidad: precisión. Como en otras industrias, los productos de la más alta calidad se benefician de una mayor demanda. Sin embargo, los productos basados ​​en IA son diferentes de otros porque para la mayoría de los demás productos, una mejor calidad cuesta más y los vendedores de productos inferiores sobreviven utilizando materiales más baratos o procesos de fabricación menos costosos y luego cobrando precios más bajos. Esta estrategia no es tan factible en el contexto de la IA. Debido a que la IA se basa en software, una predicción de baja calidad es tan cara de producir como una de alta calidad, lo que hace que los precios con descuento sean poco realistas. Y si la mejor predicción tiene el mismo precio que la peor, no hay razón para comprar la de menor calidad.

Para Google, este es otro factor que explica por qué su liderazgo en las búsquedas puede ser inexpugnable. Las predicciones de los competidores suelen ser bastante similares a las de Google. Ingrese la palabra "clima" en Google o Bing, y los resultados serán prácticamente los mismos: los pronósticos aparecerán primero. Pero si ingresa un término menos común, pueden surgir diferencias. Si escribe, digamos, "disrupción", la primera página de Bing normalmente mostrará definiciones de diccionario, mientras que Google proporciona definiciones y enlaces a trabajos de investigación sobre el tema de la innovación disruptiva. Aunque Bing puede funcionar tan bien como Google para algunas consultas de texto, para otras es menos preciso para predecir lo que buscan los consumidores. Y hay pocas, o ninguna, otras categorías de búsqueda en las que Bing se considere superior.

Las empresas utilizan el aprendizaje automático para reconocer patrones y luego hacer predicciones sobre lo que atraerá a los clientes, mejorará las operaciones o ayudará a mejorar un producto. Sin embargo, antes de poder construir una estrategia en torno a tales predicciones, debe comprender las entradas necesarias para el proceso de predicción, los desafíos involucrados en obtener esas entradas y el papel de la retroalimentación para permitir que un algoritmo haga mejores predicciones a lo largo del tiempo.

Una predicción, en el contexto del aprendizaje automático, es una salida de información que proviene de ingresar algunos datos y ejecutar un algoritmo. Por ejemplo, cuando su aplicación de navegación móvil ofrece una predicción sobre la mejor ruta entre dos puntos, utiliza datos de entrada sobre las condiciones del tráfico, los límites de velocidad, el tamaño de la carretera y otros factores. Luego, se emplea un algoritmo para predecir el camino más rápido a seguir y el tiempo que tomará.

El desafío clave con cualquier proceso de predicción es que los datos de capacitación, las entradas que necesita para comenzar a obtener resultados razonables, deben ser creados (por ejemplo, contratando expertos para clasificar las cosas) o adquiridos de fuentes existentes (por ejemplo, registros de salud ). Algunos tipos de datos son fáciles de adquirir de fuentes públicas (piense en información meteorológica y cartográfica). Los consumidores también pueden proporcionar voluntariamente datos personales si perciben un beneficio al hacerlo. Los usuarios de Fitbit y Apple Watch, por ejemplo, permiten a las empresas recopilar métricas sobre su nivel de ejercicio, ingesta de calorías, etc., a través de dispositivos que los usuarios usan para controlar su salud y estado físico.

Sin embargo, obtener datos de entrenamiento para permitir predicciones puede ser difícil si requiere la cooperación de un gran número de personas que no se benefician directamente de proporcionarlos. Por ejemplo, una aplicación de navegación puede recopilar datos sobre las condiciones del tráfico rastreando a los usuarios y obteniendo informes de ellos. Esto permite que la aplicación identifique ubicaciones probables de atascos y alertar a otros conductores que se dirigen hacia ellos. Pero los conductores que ya están atrapados en los gruñidos obtienen una pequeña recompensa directa al participar, y pueden sentirse preocupados por la idea de que la aplicación sepa dónde están en cualquier momento (y potencialmente está grabando sus movimientos). Si las personas en atascos de tráfico se niegan a compartir sus datos o realmente apagan sus geolocalizadores, la capacidad de la aplicación para advertir a los usuarios de problemas de tráfico se verá comprometida.

Otro desafío puede ser la necesidad de actualizar periódicamente los datos de entrenamiento. Esto no siempre es un problema; no se aplicará si el contexto básico en el que se hizo la predicción permanece constante. La radiología, por ejemplo, analiza la fisiología humana, que generalmente es coherente de persona a persona y a lo largo del tiempo. Por lo tanto, después de cierto punto, el valor marginal de un registro adicional en la base de datos de entrenamiento es casi cero. Sin embargo, en otros casos, es posible que los algoritmos deban actualizarse con frecuencia con datos completamente nuevos que reflejen los cambios en el entorno subyacente. Con aplicaciones de navegación, por ejemplo, nuevas carreteras o rotondas, calles renombradas y cambios similares harán que las predicciones de la aplicación sean menos precisas con el tiempo, a menos que se actualicen los mapas que forman parte de los datos de entrenamiento iniciales.

En muchas situaciones, los algoritmos se pueden mejorar continuamente mediante el uso de datos de retroalimentación, que se obtienen mapeando los resultados reales con los datos de entrada que generaron predicciones de esos resultados. Esta herramienta es particularmente útil en situaciones en las que puede haber una variación considerable dentro de límites claramente definidos. Por ejemplo, cuando tu teléfono usa una imagen tuya por seguridad, inicialmente habrás entrenado el teléfono para que te reconozca. Pero tu rostro puede cambiar significativamente. Puede que esté usando anteojos o no. Es posible que se haya hecho un nuevo peinado, se haya maquillado o haya ganado o perdido peso. Por lo tanto, la predicción de que es usted puede volverse menos confiable si el teléfono se basa únicamente en los datos de entrenamiento iniciales. Pero lo que realmente sucede es que el teléfono actualiza su algoritmo usando todas las imágenes que usted proporciona cada vez que lo desbloquea.

La creación de este tipo de ciclos de retroalimentación está lejos de ser sencilla en contextos dinámicos y donde la retroalimentación no se puede categorizar y obtener fácilmente. Los datos de retroalimentación para la aplicación de reconocimiento facial del teléfono inteligente, por ejemplo, crean mejores predicciones solo si la única persona que ingresa los datos faciales es el propietario del teléfono. Si otras personas se parecen lo suficiente como para acceder al teléfono y continuar usándolo, la predicción del teléfono de que el usuario es el propietario se vuelve poco confiable.

También puede ser peligrosamente fácil introducir sesgos en el aprendizaje automático, especialmente si están en juego múltiples factores. Suponga que un prestamista utiliza un proceso habilitado por IA para evaluar el riesgo crediticio de los solicitantes de préstamos, considerando su nivel de ingresos, historial de empleo, características demográficas, etc. Si los datos de entrenamiento para el algoritmo discriminan a cierto grupo, digamos, personas de color, el ciclo de retroalimentación perpetuará o incluso acentuará ese sesgo, haciendo cada vez más probable que los solicitantes de color sean rechazados. La retroalimentación es casi imposible de incorporar de manera segura en un algoritmo sin parámetros cuidadosamente definidos y fuentes confiables e imparciales.

La ultima década ha producido avances tremendos en una dimensión emocionante de la inteligencia artificial: el aprendizaje automático. Esta técnica para tomar entradas de datos y convertirlas en predicciones ha permitido a gigantes tecnológicos como Amazon, Apple, Facebook y Google mejorar drásticamente sus productos. También ha estimulado a las empresas emergentes a lanzar nuevos productos y plataformas, a veces incluso en competencia con Big Tech.

Considere BenchSci, una empresa con sede en Toronto que busca acelerar el proceso de desarrollo de fármacos. Su objetivo es facilitar a los científicos la búsqueda de agujas en los pajar, para concentrarse en la información más crucial incrustada en las bases de datos internas de las empresas farmacéuticas y en la gran cantidad de investigaciones científicas publicadas. Para incorporar un nuevo fármaco candidato a los ensayos clínicos, los científicos deben realizar experimentos costosos y que requieren mucho tiempo. BenchSci se dio cuenta de que los científicos podrían realizar menos de estos, y lograr un mayor éxito, si aplicaban mejores conocimientos de la gran cantidad de experimentos que ya se habían realizado.

De hecho, BenchSci descubrió que si los científicos aprovechaban el aprendizaje automático que leía, clasificaba y luego presentaba los conocimientos de la investigación científica, podían reducir a la mitad el número de experimentos que normalmente se requieren para hacer avanzar un fármaco a los ensayos clínicos. Más específicamente, podrían usar la tecnología para encontrar los reactivos biológicos adecuados, sustancias esenciales para influir y medir la expresión de proteínas. Identificarlos revisando la literatura publicada en lugar de redescubrirlos desde cero ayuda a reducir significativamente el tiempo que lleva producir nuevos candidatos a fármacos. Eso se suma a ahorros potenciales de más de $ 17 mil millones al año, lo que, en una industria donde los retornos de I + D se han reducido como una navaja, podrían transformar el mercado. Además, se podrían salvar muchas vidas si se introdujeran nuevos medicamentos en el mercado con mayor rapidez.

Lo que es notable aquí es que BenchSci, en su dominio especializado, está haciendo algo similar a lo que ha estado haciendo Google por toda Internet: usar el aprendizaje automático para liderar en la búsqueda. Así como Google puede ayudarlo a descubrir cómo reparar su lavavajillas y ahorrarle un largo viaje a la biblioteca o un costoso servicio de reparación, BenchSci ayuda a los científicos a identificar un reactivo adecuado sin incurrir en problemas o gastos de investigación y experimentación excesivas. Anteriormente, los científicos a menudo usaban Google o PubMed para buscar la literatura (un proceso que tomaba días), luego leían la literatura (nuevamente, pasaban días) y luego ordenaban y probaban de tres a seis reactivos antes de elegir uno (durante un período de semanas). Ahora buscan BenchSci en minutos y luego solicitan y prueban de uno a tres reactivos antes de elegir uno (realizando menos pruebas en menos semanas).

Muchas empresas ya están trabajando con IA y conocen los pasos prácticos para integrarla en sus operaciones y aprovechar su poder. Pero a medida que crece esa competencia, las empresas deberán considerar un tema más amplio: ¿Cómo aprovechar el aprendizaje automático para crear un foso defendible alrededor de la empresa, para crear algo que los competidores no puedan imitar fácilmente? En el caso de BenchSci, por ejemplo, ¿Su éxito inicial atraerá la competencia de Google? Y, de ser así, ¿Cómo conserva BenchSci su liderazgo?

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La conclusión es que en la IA, un pionero puede construir una ventaja competitiva basada en la escala si los ciclos de retroalimentación son rápidos y la calidad del rendimiento es clara. Entonces, ¿qué significa esto para los que se mudan tarde? Enterradas en las tres preguntas hay pistas sobre dos formas en las que un participante tardío puede hacerse con su propio espacio en el mercado. Los aspirantes a competidores no necesitan elegir entre estos enfoques; pueden probar ambos.

Identificar y asegurar fuentes de datos alternativas. En algunos mercados de herramientas de predicción, puede haber reservas de datos de capacitación potenciales que los titulares aún no han capturado. Volviendo al ejemplo de la radiología, decenas de miles de médicos están leyendo miles de escaneos al año, lo que significa que cientos de millones (o incluso miles de millones) de nuevos puntos de datos están disponibles.

Los primeros participantes dispondrán de datos de formación de unos cientos de radiólogos. Por supuesto, una vez que su software se esté ejecutando en el campo, la cantidad de escaneos y la cantidad de retroalimentación en su base de datos aumentará sustancialmente, pero los miles de millones de escaneos previamente analizados y verificados representan una oportunidad para que los rezagados se pongan al día, asumiendo que pueden hacerlo. agrupe los escaneos y analícelos en conjunto. Si ese es el caso, es posible que puedan desarrollar una IA que haga predicciones lo suficientemente buenas para salir al mercado, después de lo cual ellos también pueden beneficiarse de la retroalimentación.

Los que lleguen tarde también podrían considerar entrenar a una IA utilizando datos de patología o autopsia en lugar de diagnósticos humanos. Esa estrategia les permitiría alcanzar el umbral de calidad antes (porque las biopsias y autopsias son más definitivas que las exploraciones corporales), aunque el ciclo de retroalimentación posterior sería más lento.

Alternativamente, en lugar de intentar encontrar fuentes sin explotar de datos de formación, los que lleguen tarde podrían buscar nuevas fuentes de datos de retroalimentación que permitan un aprendizaje más rápido que el que utilizan los participantes. (BenchSci es un ejemplo de una empresa que ha tenido éxito en hacer esto). Al ser el primero en contar con un suministro novedoso de datos de retroalimentación más rápidos, el recién llegado puede aprender de las acciones y elecciones de sus usuarios para mejorar su producto. Pero en los mercados donde los ciclos de retroalimentación ya son bastante rápidos y donde los operadores establecidos operan a gran escala, las oportunidades para implementar este enfoque serán relativamente limitadas. Y una retroalimentación significativamente más rápida probablemente desencadenaría una interrupción de las prácticas actuales, lo que significa que los nuevos participantes no competirían realmente con las empresas establecidas, sino que las desplazarían.

Diferenciar la predicción. Otra táctica que puede ayudar a los participantes tardíos a volverse competitivos es redefinir qué hace que una predicción sea "mejor", aunque solo sea para algunos clientes. En radiología, por ejemplo, tal estrategia podría ser posible si existe una demanda en el mercado de diferentes tipos de predicciones. Los primeros participantes probablemente entrenaron sus algoritmos con datos de un sistema hospitalario, un tipo de hardware o un país. Al usar datos de entrenamiento (y luego datos de retroalimentación) de otro sistema u otro país, el recién llegado podría personalizar su IA para ese segmento de usuarios si es lo suficientemente diferente. Si, digamos, los estadounidenses urbanos y las personas en las zonas rurales de China tienden a experimentar diferentes condiciones de salud, entonces una máquina de predicción construida para diagnosticar uno de esos grupos podría no ser tan precisa para diagnosticar a los pacientes del otro grupo.

La creación de predicciones que se basen en datos provenientes de un tipo particular de hardware también podría brindar una oportunidad de mercado, si ese modelo de negocio genera costos más bajos o aumenta la accesibilidad para los clientes. Muchas de las IA actuales para radiología se basan en datos de las máquinas de rayos X, escáneres y dispositivos de ultrasonido más utilizados de GE, Siemens y otros fabricantes establecidos. Sin embargo, si los algoritmos se aplican a datos de otras máquinas, las predicciones resultantes pueden ser menos precisas. Por lo tanto, un participante tardío podría encontrar un nicho ofreciendo un producto adaptado a ese otro equipo, que podría ser atractivo para las instalaciones médicas si es más barato de comprar u operar o si está especializado para satisfacer las necesidades de clientes particulares.

Veamos el caso de la comida para perros Blue Buffalo, para reconocer los pasos clave en la innovación cultural y explicar por qué los operadores tradicionales a menudo fracasan.

Durante décadas, Nestlé Purina, Mars y Procter & Gamble dominaron la rentable categoría de alimentos para perros en EE. UU. Con marcas poderosas, capacidad de distribución, investigación y desarrollo sólidos y grandes presupuestos de marketing. Sin embargo, los tres fueron derrotados por Blue Buffalo, una pequeña empresa emergente, que tuvo tanto éxito que General Mills finalmente la compró por $ 8 mil millones, mientras que Procter & Gamble tiró la toalla y vendió toda su división de alimentos para mascotas a Mars por menos de $ 3 mil millones. Blue Buffalo superó a las marcas establecidas al reinventar la cultura de la comida para perros. Así es cómo.

Paso 1. Deconstruir la cultura de la categoría. Los mercados son sistemas de creencias adoptados por quienes participan en una categoría: empresas, consumidores y medios de comunicación. Para comprender la cultura de su categoría, piense como un sociólogo. Da un paso atrás y haz que lo familiar sea extraño. ¿Cuáles son los principios organizativos que se dan por sentados en la categoría? ¿Cuál es la ideología dominante?

Antes de que Purina lanzara la categoría moderna de alimentos industriales para perros, en la década de 1920, la mayoría de las familias estadounidenses alimentaban a sus perros con sobras de comida. Las croquetas extruidas estandarizadas de Purina se abrieron camino entre los consumidores y, en la era de la posguerra, la empresa había adoptado las técnicas de marketing masivo iniciadas por fabricantes de alimentos como Kraft y General Mills. Sus anuncios mostraban imágenes conmovedoras de perros adorables y sus amantes dueños. El mensaje implícito era "Purina es la empresa de alimentos para perros más grande y conocida, por lo que, por supuesto, puede confiar en nosotros para hacer alimentos que mantendrán a su perro sano y enérgico". Rara vez se mencionaron los ingredientes.

La primera innovación cultural de la categoría se produjo en la década de 1970, inmediatamente después de la exageración de los medios sobre los hallazgos científicos de que ciertas vitaminas y superalimentos podrían mantener a las personas saludables. (La fibra y los antioxidantes fueron temas candentes). Los innovadores culturales, liderados por Hill's Science Diet e Iams, defendieron una nueva ideología científica sobre alimentos para perros. Las empresas producían productos separados para las distintas etapas de la vida de un perro. El marketing contó con veterinarios que anunciaban fórmulas de vanguardia basadas en la mejor ciencia nutricional. Estos productos se vendieron en las oficinas de los veterinarios, la máxima señal de credibilidad médica. Purina lanzó una marca de comestibles de seguimiento rápido, Purina ONE, con anuncios que mostraban a científicos con batas de laboratorio y empaques llenos de terminología médica.

Estas nuevas marcas enseñaron a los propietarios a valorar la comida para perros principalmente por sus beneficios nutricionales y les ofrecieron un léxico científico que “demostró” una nutrición de calidad. Alentaron a los propietarios a considerar la elaboración de alimentos para mascotas como un esfuerzo científico complejo. Los ingredientes, sin embargo, permanecieron ocultos en letra pequeña.

Paso 2. Identifique el talón de Aquiles. Las culturas de las categorías eventualmente desarrollan un defecto fatal, y los innovadores culturales señalan las vulnerabilidades emergentes. A principios de la década de 2000, la cultura alimentaria científico-industrial de Estados Unidos fue objeto de críticas condenatorias en los medios de comunicación y por docenas de movimientos alimentarios anti-industriales insurgentes. Los dueños de perros comenzaron a sentir preocupaciones similares; se cuestionaron si esas bolsas de croquetas hechas por grandes empresas eran realmente buenas para sus mascotas. Luego, en 2007, miles de perros y gatos murieron después de comer alimentos para mascotas contaminados. Los medios informaron que un ingrediente, el gluten de trigo contaminado con melamina, se obtenía a granel de China. Los propietarios no tenían idea de que estaban alimentando a sus perros con gluten de trigo o que era importado de China. Comenzaron a interesarse mucho más por los ingredientes reales de la comida para perros.

Paso 3. Mina la vanguardia cultural. Las transformaciones de categorías suelen estar prefiguradas por ideas y prácticas desarrolladas en los márgenes. Cuando se forman grietas en la cultura de una categoría, a menudo aparece una vanguardia cultural antes de que aparezcan las grandes empresas. Los innovadores estudian a la vanguardia de cerca, e incluso participan en ella, para encontrar una dirección estratégica para su ideología desafiante y los símbolos necesarios para darle vida.

En décadas anteriores se había desarrollado una pequeña subcultura de alimentos para perros "natural", separada de las marcas nacionales. Las compañías de salud alternativa y sus ávidos clientes creían que la comida saludable para perros debería emular lo que comían los perros antes de ser domesticados. Las marcas de la subcultura, que se vendían en boutiques y tiendas de alimentos naturales, eran muy caras y se comercializaban entre clientes especializados. Hicieron pocos esfuerzos para ganar adeptos de las grandes marcas científico-industriales.

Las marcas enaltecieron los ingredientes integrales y las cadenas de suministro transparentes. Se trataba de carne, pollo y pescado reales, junto con carbohidratos de alimentos integrales (batatas, arroz), y evitaban meticulosamente todo lo artificial. La subcultura alentó a los clientes a tener cuidado con los "rellenos" (almidones procesados ​​como el maíz, el trigo y la soja) y los subproductos cárnicos. Su empaque destacó los ingredientes en lugar de perros felices y dueños amorosos.

Paso 4. Crea una ideología que desafíe el talón de Aquiles. Los innovadores culturales obtienen materiales de vanguardia para construir un nuevo concepto de marca. La ideología de la subcultura de los alimentos naturales estaba oculta: los fanáticos de la salud alternativa hablaban entre sí y usaban retórica dirigida a los ya convertidos. Blue Buffalo, que fue fundada en 2002 por una familia de Connecticut que se había obsesionado con el vínculo entre la dieta y la salud de las mascotas después de que su Terrier Airedale (llamado Blue) murió de cáncer, actuó como proselitista de la subcultura. La marca desafió la débil suposición que sustentaba la ideología científico-industrial: que las croquetas eran sin duda nutritivas, aunque los propietarios no tenían idea de qué estaban hechas las bolitas marrones comprimidas. Al hacerlo, creó una prueba de fuego para la propiedad responsable de un perro.

Blue Buffalo presionó a los propietarios para que evaluaran la comida para perros como alimento. Esas otras marcas de croquetas estaban llenas de productos industriales que los dueños de mascotas nunca comerían. La gente necesitaba tomar el control y asegurarse de que la comida para perros contuviera ingredientes saludables, no diferentes de los que alimentaban a sus familias. La comida para mascotas de Blue Buffalo se hizo con los mismos ingredientes que una buena dieta humana, por lo que al cambiar de marca, los propietarios podrían deshacerse de su nueva culpa y reclamar una identidad inteligente: realmente alimentaron a sus perros con alimentos nutritivos.

Paso 5. Muestre los símbolos que dramatizan la ideología. Las innovaciones culturales cobran vida mediante una combinación de símbolos que las dramatizan de la manera más convincente. Seleccionan símbolos de la mezcla de marketing que funcionan juntos, atacan el talón de Aquiles y trazan un claro contraste con la cultura dominante de la categoría.

Blue Buffalo aprovechó los símbolos principales de la subcultura de alimentos naturales y creó símbolos adicionales para ilustrar la noción de que Blue Buffalo era, de hecho, el mismo alimento saludable que comían los propios propietarios, convertido en una forma compacta, conveniente y no perecedera. La compañía reutilizó las cuatro afirmaciones fundamentales de la subcultura (la carne real es el ingrediente número uno, sin subproductos cárnicos, sin rellenos, nada artificial) y las utilizó en docenas de anuncios de bajo presupuesto, producidos para que parecieran documentales: propietarios reunidos en una forma de vida habitación, comparando notas sobre sus alimentos preferidos para perros. Algunos se sorprendieron al leer que su marca favorita contenía "subproducto de pollo", mientras que los usuarios de Blue Buffalo proclamaron con orgullo que el primer ingrediente en el suyo era el pollo deshuesado. La empresa enseñó a los propietarios a leer la etiqueta la próxima vez que consideraran comprar una bolsa de croquetas.

Y Blue Buffalo desarrolló sus propias mini croquetas: LifeSource Bits: bolitas pequeñas de color púrpura oscuro (en lugar de marrones) hechas con superalimentos como arándanos, linaza, arándanos y algas marinas. La compañía presionó a los propietarios para que establecieran una conexión entre lo que comían sus familias para evitar enfermedades crónicas y lo que les daría a sus perros el mismo tipo de protección.

Cuando el desafío de Blue Buffalo hizo su magia, millones de propietarios decidieron gastar mucho más en comida para perros para evitar sentirse culpables. Adquirieron una propuesta de valor completamente nueva: un nuevo beneficio nutricional (la comida saludable para perros contiene los mismos ingredientes que la comida saludable para humanos) y un nuevo beneficio de identidad (el cambio a Blue Buffalo demostró que eran dueños verdaderamente cariñosos)

Un marco de innovación cultural

Blue Buffalo puso patas arriba a gigantes de la industria como Purina y P&G al reconfigurar la ideología de la categoría, utilizando potentes símbolos. Como resultado, transformó la propuesta de valor de la comida para perros.

POR QUÉ LAS MARCAS ESTABLECIDAD FALLARON EN CONTRAATACAR

A pesar de la brillantez estratégica de la empresa, Blue Buffalo nunca debería haber podido construir un negocio que valiera $ 8 mil millones. Los tres operadores dominaban completamente el mercado y deberían haber prevalecido sobre el advenedizo. Los tres invirtieron mucho en nuevas marcas y extensiones de línea, pero se pusieron en marcha porque, al trabajar con una mentalidad de mejores trampas para ratones, entendieron mal la naturaleza de la innovación cultural de Blue Buffalo.

Iams: incoherencia cultural. P&G creía que Blue Buffalo estaba ganando terreno al hacer gran parte de una simple afirmación de ingredientes "nuevos y mejorados". La compañía asumió que si combinaba esos ingredientes con una extensión de línea, los propietarios elegirían la marca confiable en lugar de Blue Buffalo. Por eso, P&G lanzó Iams Healthy Naturals, que presenta dos de las afirmaciones de los ingredientes de Blue Buffalo (sin rellenos, sin ingredientes artificiales), con una gran campaña publicitaria y promociones. Cuando ese intento fracasó, la empresa probó una versión más cara, Iams Naturals, que tenía la carne como ingrediente número uno. Pero fue en vano.

¿Qué salió mal? Ambos productos se basaron en marcas que intentaron unir la ideología científico-industrial dominante (que Iams había defendido durante décadas) con la subcultura de alimentos naturales para perros, y el resultado fue culturalmente incoherente. Iams salió como un impostor. No ayudó que las campañas publicitarias de la compañía usaran exactamente el mismo tropo (dueño cariñoso jugando con una mascota enérgica) en el que las marcas científicas industriales habían confiado durante 40 años en lugar de mostrar ingredientes, una preocupación clave en la subcultura de alimentos naturales para mascotas. P&G saboteó inconscientemente su refutación con su confuso simbolismo.

Purina: el propósito salió mal. Purina también lanzó una extensión de línea, Purina ONE Beyond, para defenderse de Blue Buffalo. Se esforzó con no una, sino dos marcas industriales y científicas (Purina y ONE), lo que inadvertidamente indicó a los consumidores que este no era un alimento natural para perros creíble.

Además, la empresa (que en ese momento imaginaba una marca impulsada por un propósito) decidió vincular Beyond con un propósito. Sabía por la investigación de tendencias que los propietarios de lujo favorecían los productos ecológicos, por lo que decidió que Beyond sería la comida para perros que ayudaría a salvar el planeta. Un anuncio de lanzamiento de himno, que representaba un campo brillante, proclamaba: "Creemos que juntos podemos hacer del mundo un lugar mejor, una mascota a la vez". El problema era que la sostenibilidad ambiental no tenía nada que ver con el desafío de Blue Buffalo, que se centraba en la nutrición y la salud. Los dueños de perros simplemente ignoraron a Beyond.

Mars: una adquisición mal gestionada. La respuesta estándar de los titulares cuando se ven amenazados por la innovación cultural es comprar la empresa amenazante o un competidor cercano. En 2007, Mars hizo precisamente eso al adquirir Nutro, una marca sólida en la subcultura de alimentos naturales para mascotas y un competidor creíble de Blue Buffalo. Ese fue un movimiento prometedor. Sin embargo, para que funcionara, Mars habría tenido que cambiar el marketing de Nutro para atacar la comida industrial para perros, copiando a Blue Buffalo. Es poco probable que Mars alguna vez haya considerado ese movimiento, que habría significado atacar a su marca más importante, Pedigree. En cambio, los gerentes hicieron todo lo contrario: convirtieron Nutro a un enfoque de marketing masivo utilizando anuncios poco diferentes de los de Iams.

P&G, Purina y Mars nunca entendieron que estaban librando una batalla existencial para mantener la autoridad de sus marcas como expertos en alimentos para perros saludables y nutritivos, no solo corriendo para limpiar sus paneles de ingredientes. Como resultado, Blue Buffalo convenció a millones de dueños de perros de que un producto que alguna vez se consideró una extravagancia quisquillosa era en realidad una necesidad para las personas que realmente amaban a sus perros.

UNIRSE A LA MEJOR OPINIÓN MENTAL DE TRAMPA PARA RATONES

La innovación cultural ha sido a menudo una táctica empresarial. Incluso cuando los titulares se encuentran con oportunidades culturales extraordinarias que deberían ser fáciles de detectar y sencillas de ejecutar, fallan una y otra vez. Para que las empresas tengan éxito en la innovación cultural, deben evitar tres escollos.

Trabajando eternamente en el presente. Incluso si no piensan en esos términos, las empresas dominan la cultura existente en su categoría. Tienen que ser excelentes para sobresalir en su negocio actual. Sus métricas y planificación se centran en ello. Como resultado, los gerentes llegan a percibir la categoría como una realidad inmutable, aunque en realidad se basa en un consenso frágil. Si está atrapado en el tiempo presente, es extremadamente difícil examinar la categoría desde afuera e identificar sus fallas emergentes. Estas anteojeras ideológicas explican por qué cientos de profesionales altamente capacitados en las mayores compañías de alimentos para mascotas respondieron de manera inadecuada cuando Blue Buffalo atacó sus negocios de miles de millones de dólares.

Estar casado con las características de un producto. El paradigma de mejores trampas para ratones asume que las características de un producto son características objetivas que los consumidores valoran. Como resultado, los productos se construyen en términos de bloques de construcción, como pilas de características que juntas crean una propuesta de valor. La innovación, entonces, requiere mejoras en características particulares que los consumidores valoran. Pero las características no son solo bloques de construcción, pueden ser símbolos culturales maleables de una ideología. Las empresas tradicionales de alimentos para perros asumieron que Blue Buffalo simplemente estaba ofreciendo afirmaciones de nuevos ingredientes de moda. Pero, de hecho, esas afirmaciones se convirtieron en "evidencia" en el proyecto de denuncia de irregularidades de Blue Buffalo, revelando que los propietarios habían sido engañados por las marcas científico-industriales.

Ignorando el valor de la identidad. El paradigma de las mejores trampas para ratones ve las innovaciones como grandes logros funcionales, pero pasa por alto un componente crítico de muchas innovaciones: reforzar aspectos de la identidad de los consumidores. Ford, como hemos visto, persuadió a los clientes de que podían cambiar el aburrido estilo de vida de la minivan suburbana por aventuras al aire libre y sofisticadas excursiones por la ciudad. Los consumidores de Blue Buffalo cambiaron al estatus de recolector como dueños de perros ilustrados.

Construir la próxima innovación de mil millones de dólares es un objetivo irresistible. Para tomar ventaja, muchas empresas ahora emulan el modelo de innovación perfeccionado en el sector tecnológico. Procter & Gamble, por ejemplo, persigue lo que llama disrupción constructiva. La compañía ha diseñado su proceso de innovación como el de una empresa emergente, con un laboratorio de riesgo que atrae a emprendedores tecnológicos y un proceso de creación de prototipos de prueba y aprendizaje esbelto.

Ese enfoque no está funcionando. La realidad es que en la mayoría de los mercados de consumo, la innovación es una rutina lenta e incremental: ampliar las marcas maestras, agregar una nueva campana o silbato, ajustar una fórmula. Las innovaciones estrella de P&G, como un pañal inteligente Pampers que indica cuándo es necesario un cambio, no amenazan exactamente con convertirse en el próximo producto de mil millones de dólares.

Y cuando las empresas se lanzan por las vallas, rara vez logran buenos resultados. Tomemos el caso de Coca-Cola, que durante mucho tiempo ha priorizado la creación de un negocio en el café. Después de años de investigación y pruebas, la empresa apostó a lo grande por dos innovaciones: Far Coast Coffee (una cadena minorista basada en la sostenibilidad) y CocaCola BlãK (Coca-Cola mezclada con café). Ambas ideas fracasaron gravemente, por lo que la empresa finalmente compró Costa Coffee, una cadena de cafeterías británica, a un precio elevado: 5.000 millones de dólares.

Este problema no es de organización. Las empresas luchan porque ponen todos sus chips en un paradigma de innovación, lo que yo llamo mejores trampas para ratones. Como señaló Ralph Waldo Emerson hace mucho tiempo, "Construye una mejor ratonera y el mundo se abrirá camino hasta tu puerta". Esta es la innovación tal como la conciben ingenieros y economistas: una carrera para crear la propuesta de valor asesina. Gana en funcionalidad, conveniencia, confiabilidad, precio o experiencia del usuario. La innovación de Bettermousetraps es a menudo la apuesta correcta si usted es una empresa de tecnología. Miles de expertos, seminarios y campos de entrenamiento brindan consejos para ayudarlo en su camino. Pero, ¿Qué pasa con las empresas que operan en mercados donde la nueva tecnología tiene menos consecuencias o es imposible de defender? Para muchos de ellos, enfrentados a un patrón de bajo retorno de la inversión, perseguir mejores trampas para ratones parece un asunto agotador y costoso de correr en el lugar.

Afortunadamente, construir mejores trampas para ratones no es la única forma de innovar. En los mercados de consumo, la innovación a menudo procede de acuerdo con una lógica que llamo innovación cultural. Piense en Starbucks, Patagonia, Jack Daniel's, Ben & Jerry's y Vitaminwater. Recuerde, la innovación está en el ojo del espectador. Cuando esas marcas se abrieron paso, los consumidores las vieron como innovaciones importantes, aunque una perspectiva de mejores trampas para ratones rechazaría esa evaluación. En cada caso, la gente respondió a la ideología de la marca: una reinvención de la categoría que transformó la propuesta de valor. Las innovaciones culturales se plasman en productos o servicios distintivos, sin duda, pero también en los discursos de los fundadores, los envases, los ingredientes, el diseño minorista, la cobertura de los medios e incluso la filantropía.

¿El resultado? Esas marcas no compiten en la carrera de la propuesta de valor, tratando de liderar la categoría como se define actualmente; juegan un juego diferente. La innovación de mejores trampas para ratones está guiada por ambiciones cuantitativas: supere a sus competidores en las nociones de valor existentes. La innovación cultural opera de acuerdo con ambiciones cualitativas: cambiar la comprensión de lo que se considera valioso.

He pasado los últimos 20 años investigando y asesorando a organizaciones sobre numerosas innovaciones culturales. Mi trabajo revela los principios estratégicos que permiten a las empresas seguirlos, principios completamente diferentes de los que se utilizan para construir mejores trampas para ratones. 

FORD RE INVENTA EL COCHE FAMILIAR

Comprar un vehículo deportivo utilitario habría sido una idea extraña para las familias estadounidenses de clase media en 1989, pero en 1995 el SUV era su favorito indiscutible, en gran parte gracias al Explorer, el vehículo pionero que le dio a Ford aproximadamente $ 30 mil millones en ganancias operativas. durante su primera década. Un camión cerrado espartano, el Explorer fue sacado de su papel tradicional como transporte funcional en granjas y ranchos para convertirse en la opción de aspiración de las familias suburbanas para viajar, llevar a los jóvenes a la escuela y salir al centro comercial. Tuvo un gran éxito a pesar de violar las reglas de mejores trampas para ratones en todo momento. Fue una innovación cultural clásica, dirigida a un defecto fatal en la cultura del automóvil familiar de esa época.

La camioneta moderna era un elemento básico del ideal de familia nuclear de la posguerra. Todas las principales marcas y modelos compitieron dentro de esta cultura de funcionalidad suburbana. En la década de 1980, las minivans reemplazaron rápidamente a las camionetas, obteniendo importantes beneficios (muchos asientos, gran espacio de almacenamiento, entrada y salida fáciles) que permitían a las familias transportar a los niños y sus amigos por la ciudad y en viajes de verano.

El diseño pragmático y la ubicuidad de la minivan crearon un gran problema simbólico. Los vehículos se juzgan tanto por la identidad que proyectan como por su función: el estatus, la sofisticación y la masculinidad juegan un papel en la creación de automóviles "premium", que en ese momento eran predominantemente de importación. Los minivans llegaron a representar la vida cotidiana de los padres suburbanos, burlados como la pieza central de una existencia aburrida organizada por rutinas de "mamá móvil". Los padres comenzaron a añorar un automóvil que reemplazara este estigma con una identidad aspiracional.

En la década de 1980, el resurgimiento de la ideología fronteriza estadounidense en la era Reagan, que defendía a los individualistas resistentes que domesticaban la naturaleza salvaje, inspiró a una masa crítica de residentes urbanos y suburbanos a reinventar el automóvil familiar como un vehículo de capa y espada para aventuras todoterreno. Las ofertas en ese momento no encajaban bien con las familias: el Jeep Cherokee (XJ) y el enorme Suburban de Chevy eran camiones de conducción brusca que carecían de las comodidades de los automóviles de pasajeros. El Ford Bronco y el Chevy S-10 Blazer ofrecían solo dos puertas. No obstante, muchas familias estaban dispuestas a renunciar a las comodidades de la minivan por el valor simbólico que otorgaban los camiones. A los fabricantes de automóviles tradicionales les llevó la mayor parte de una década aprovechar esta oportunidad. Tuvieron suerte de estar en una industria con barreras de entrada muy altas; de lo contrario, sin duda habrían sido vencidos al mercado por una marca desafiante.

Finalmente, los tres grandes jugadores nacionales de camiones —Ford, General Motors y Chrysler Jeep— se apresuraron a llevar al mercado un SUV de cuatro puertas confortable y lujosamente equipado. El ganador sería la marca que logró seducir a los padres para que pensaran en los autos familiares de una manera nueva. Jeep tenía la ventaja inicial, dado su potente pedigrí todoterreno, y su nuevo Grand Cherokee, lanzado poco después del Explorer, ganó muchos aplausos. Sin embargo, la idea de Jeep de un SUV familiar fue una toma directa del mito de la aventura en la frontera, mostrando el rendimiento en excursiones por la naturaleza, un mito más dirigido a hombres jóvenes solteros que a familias de alto nivel.

El Explorer se lanzó con anuncios que dramatizaban un nuevo ideal de vida familiar, rechazando el aburrido monovolumen suburbano. Ford hizo dos cambios cruciales en el mito de la aventura en la frontera, los cuales conectaron poderosamente con los padres. En lugar de las excursiones machistas de Jeep, la compañía ofreció una visión de familias en comunión en la naturaleza. Los anuncios los mostraban alejándose rápidamente a lugares remotos en un Explorer para crear recuerdos mientras se reunían bajo las estrellas, los niños intercambiaban felizmente su tecnología por satisfacción espiritual. Y los padres que tenían un Explorer también tenían que tener una vida. Los anuncios los mostraban escapando en aventuras urbanas: comiendo en restaurantes boutique o yendo al teatro. Puede que vivan en los suburbios, pero aún pueden disfrutar de una vida cosmopolita.

Las familias acudieron en masa al Explorer. Claro, la mayor parte del tiempo todavía estaban transportando comestibles y dejando a los niños en la práctica de fútbol, ​​tal como lo hubieran hecho con una minivan. Pero estaban comprando un mito. Conducir un Explorer les permitió sentir que finalmente habían escapado del mundo de los móviles de mamá para una vida más aventurera. En la era de la posguerra, la seguridad era una preocupación modesta, a pesar de los mejores esfuerzos de Ralph Nader. Incluso lograr que la gente usara los cinturones de seguridad fue un desafío. Sin embargo, a principios de la década de 1990, la seguridad de los automóviles había capturado la imaginación del público gracias a dos grandes innovaciones de trampas para ratones (bolsas de aire y frenos antibloqueo) que se promocionaron fuertemente en la publicidad automotriz y los medios de comunicación.

Ford descubrió desde el principio que la gente creía que el enorme tamaño y el peso de los SUV los hacían excepcionalmente seguros y que sus capacidades todoterreno significaban que eran especialmente resistentes al deslizamiento en condiciones climáticas adversas. Así que la empresa elaboró ​​un argumento de venta para reforzar esa percepción. Los asientos elevados del automóvil conferían una sensación de poder e invencibilidad, especialmente para las mujeres. Cuando las parejas llegaban a un concesionario, el vendedor le pedía a la mujer que probara el Explorer para que pudiera apreciar la sensación de seguridad desde lo alto. Ford pudo persuadir a los clientes de que estaban comprando el automóvil más seguro de la carretera.

El Explorer fue un gran éxito, comparable a las célebres innovaciones de Silicon Valley en términos de su impacto en el mercado y rentabilidad. Sin embargo, su avance es incomprensible cuando se ve a través del lente de mejores trampas para ratones. El vehículo no fue un avance de ingeniería, sino todo lo contrario. Se basó en tecnología anticuada. Los exploradores aceleraron letárgicamente. Estaban muy pesados ​​y mal acorralados. Cuestan mucho y su mantenimiento es mucho más caro que las minivans. Y eran devoradores de gasolina que generaban enormes aumentos de CO2. Pero las familias estaban dispuestas a pagar precios casi de lujo porque el SUV abordó perfectamente el problema simbólico en el status quo del mercado.

EL MODELO DE INNOVACIÓN CULTURAL APLICADO A LOS NEGOCIOS - Veamos el caso de la comida para perros Blue Buffalo, para reconocer los pasos clave en la innovación cultural y explicar por qué los operadores...

Desde los banqueros a los financieros, pasando por los gurús de la tecnología… las redes sociales pueden hacer que parezca que todo el mundo está apostando por las criptomonedas. El número de usuarios se estima en unos 5,8 millones. Pero antes de responder a la pregunta, conviene hacerse otra: ¿Qué son las criptomonedas?

En pocas palabras, son monedas digitales que no tienen forma física y no están reguladas por las instituciones tradicionales, como los bancos. Las criptomonedas no tienen valor intrínseco, lo que explica su increíble volatilidad. Por ello, no están reconocidas como moneda de curso legal.

El valor de las criptomonedas reside en la tecnología de cadena de bloques que las sustenta. Mediante la ‘minería’, es decir, la verificación y el orden de los bloques de datos, los usuarios son recompensados con criptoactivos, que mantienen o pierden valor de la misma manera que las acciones tradicionales.

En resumen, las criptomonedas valen algo si suficientes personas les dan ese valor. Y, ahora mismo, mucha gente piensa que sí. Pero ¿deberías invertir? Las autoridades advierten de los riesgos señalando que “no hay un banco central o gobierno que intervenga si algo va mal”.

¿La opinión de un gurú? Este último año y medio ha mostrado una tendencia preocupante: demasiadas personas que buscan ganancias a corto plazo sin considerar los aspectos más amplios de su planificación financiera. Así que afirma que tus finanzas estarán mejor cubiertas en la bolsa.

En 1974, a un joven ingeniero de Kodak llamado Steven Sasson se le asignó una tarea aparentemente de bajo riesgo: ver si había algún uso práctico para un invento reciente capaz de convertir la luz en datos. Construyó un dispositivo que podía capturar imágenes y mostrarlas digitalmente en una pantalla y se lo presentó con entusiasmo a sus jefes. Pero cometió un error táctico: calificó la nueva tecnología como "fotografía sin película". Ese posicionamiento chocaba con la propia razón de ser de la empresa, ejecutivos cuyas carreras dependían de la venta y el procesamiento de películas, casi garantizanda una respuesta tibia. En lugar de aprovechar una ventaja en el mercado de consumo, Kodak se mantuvo firme durante casi dos décadas, momento en el que varios competidores disputaban el espacio del mercado.

¿Por qué Sasson hizo un lanzamiento tan defectuoso? Se dejó llevar por el entusiasmo, por su invento. Más tarde dijo: "Nunca se me ocurrió que estaba en desacuerdo con la misión fundamental de la empresa durante los últimos 100 años".

Los innovadores como Sasson pueden ser sus propios peores enemigos, descarrilados por rasgos personales, como la confianza y el optimismo, que son esenciales para la creatividad pero que pueden ser tóxicos cuando se llevan al extremo, y por emociones como el miedo, la duda, el arrepentimiento y la frustración. que son típicos cuando se intenta algo nuevo pero que pueden detener o destruir un esfuerzo con demasiada facilidad.

Habiendo entrevistado y estudiado a cientos de innovadores exitosos y fracasados, hemos aprendido que muchos no aprecian y, por lo tanto, luchan por manejar obstáculos psicológicos como estos. Y aunque abundan los consejos prácticos sobre cómo innovar, desde el pensamiento de diseño hasta la puesta en marcha ajustada y las metodologías de sprint, es más difícil encontrar una guía detallada para superar los desafíos mentales involucrados.

A continuación, nos basamos en entrevistas, videos y discursos publicados para describir los obstáculos que encontraron algunos empresarios de alto perfil e iluminar los caminos por los que avanzaron y asi evitar las trampas psicológicas

EL MIEDO DE EMPEZAR

El miedo te puede atacar en cualquier momento, pero puede ser particularmente pronunciado cuando contempla cruzar el umbral del pensar al hacer. Es casi seguro que perseguir su idea implica riesgos: para sus ahorros, su reputación, su carrera. Jeff Bezos recuerda haberle dicho a su gerente en el fondo de cobertura D.E. Shaw sobre su idea de vender libros online. "Creo que sería una mejor idea para alguien que aún no tiene un buen trabajo", respondió su jefe. Para Bezos, ese comentario destiló el dilema: ¿Debería poner en peligro su comodidad, estatus y seguridad actuales por la perspectiva incierta de ganancias futuras? Al enfrentarse a dudas similares, las siguientes tácticas pueden ayudar.

Consulte a su futuro yo. Las personas están programadas para evitar elecciones arriesgadas magnificando las consecuencias negativas que podrían surgir. Una lupa especialmente potente es lo que se llama arrepentimiento futuro: imaginamos la auto-recriminación que sentiremos si nuestra empresa sale mal. El deseo de evitar ese sentimiento fomenta el conservadurismo, pero puede contrarrestarlo. En lugar de concentrarse en el dolor que acompañaría a un esfuerzo fallido, imagine cómo se sentirá en los próximos años si juega a lo seguro y archiva su idea.

Bezos luchó durante un par de días antes de encontrar una forma productiva de enmarcar su decisión. Se imaginó a sí mismo como un anciano reflexionando sobre su vida. "¿Me arrepentiría de dejar esta empresa?" se preguntó a sí mismo. “Pensé, cuando tenga 80 años, no voy a pensar en eso; Ni siquiera lo voy a recordar, pero... sé con certeza, tengo esta idea, y si no lo intento, me voy a arrepentir. Tan pronto como lo pensé de esa manera, supe que tenía que intentarlo ". Al proyectarse hacia el futuro, Bezos tuvo una probada del arrepentimiento existencial que surge de las decisiones que van en contra de nuestras convicciones o necesidad de crecimiento.

Que el miedo sea tu maestro. Para agravar los temores acerca de lo que está renunciando, también puede preocuparse por las probabilidades de éxito. Puede cuestionar la viabilidad de su idea, su capacidad para desarrollarla o su capacidad para irrumpir en un mercado establecido o influir en una industria madura. Esos miedos pueden cristalizar en un presentimiento generalizado que puede hacer que se paralice. Una táctica común para manejarlos es reprimirlos y continuar independientemente. Pero las investigaciones muestran que al hacerlo, es posible que se pierdan importantes señales de alerta. El miedo no es solo una fuerza inhibidora; puede ser un maestro poderoso, lo que indica que no está capacitado o no está informado. Por lo tanto, identificar la fuente de su angustia es fundamental para abordarla.

Cuando Bezos se comprometió a continuar con su empresa, temía que fracasara. Les dijo a sus padres que había un 70% de posibilidades de que no recuperaran su capital inicial. Confiaba en la solidez de su idea, habiendo analizado rigurosamente el panorama y determinado que los libros eran los productos más viables para vender en línea, pero estaba menos seguro de tener el conocimiento para ejecutarlo con éxito. Se dio cuenta de que podía aumentar sus posibilidades si se aseguraba el acceso a una gran cantidad de talentos tecnológicos y una amplia gama de libros, por lo que se mudó a Seattle, hogar de Microsoft y a solo unas horas en automóvil del distribuidor de libros más grande de los Estados Unidos. Sus miedos lo llevaron a resolver desafíos técnicos y logísticos clave con anticipación.

Por el contrario, Bill Gates tenía una gran confianza en su capacidad para ejecutar la idea de que se convertiría en Microsoft, pero tuvo que superar dos responsabilidades personales: la introversión y una apariencia juvenil. Entonces, cuando presentó su software (aún por escribir) a los fabricantes del equipo de computadora Altair, haciendo la llamada desde su dormitorio de Harvard, se presentó como Paul Allen, su socio comercial no oficial y dos años mayor. Gates sabía que si el cliente mostraba interés, el Allen más extrovertido y de aspecto maduro tomaría la reunión. Años más tarde, Allen le dijo a Harvard Gazette: "Tenía mi barba en alto y al menos parecía un adulto, mientras que Bill todavía podría pasar por un estudiante de segundo año de secundaria". Aunque Gates y Allen se pelearon más tarde, Gates ha dicho que formar parte de su sociedad fue la mejor decisión comercial que jamás haya tomado.

Una vez que haya identificado la fuente de sus temores, puede buscar información o socios para compensar sus deficiencias en términos de competencia, credibilidad o ambas.

LA FRUSTRACIÓN DE LOS RETROCESOS

Probablemente hayas escuchado el adagio sobre aprender del fracaso. Pero como ha enfatizado Dean Shepherd de la Universidad de Indiana, el proceso no es automático: requiere un esfuerzo consciente y disciplina. Estos pasos pueden guiarlo.

Disecciona tu fracaso. El problema del fracaso, más allá de lo obvio, es que genera emociones negativas que impiden el aprendizaje: negación, enfado, desesperación y autoculparse. Los innovadores son especialmente propensos a esos sentimientos porque se identifican muy de cerca con sus proyectos. Para evitar ese escollo, comience por diseccionar su falla. Exactamente, ¿qué salió mal y por qué? ¿Qué premisas eran falsas? ¿Cuáles se mantuvieron verdaderos?

Jimmy Wales se sintió profundamente frustrado en 2000 por el progreso parecido a un caracol de su primera empresa enciclopedia en línea, Nupedia. Él y su editor en jefe, Larry Sanger, asumieron que "tenía que ser superacadémico, o la gente no confiaría en él". De hecho, las entradas estaban a la par con las publicaciones académicas, pero también lo estaba el ritmo de producción. "Gasté alrededor de 250.000 dólares en conseguir los primeros 12 artículos a través del proceso", dijo Wales. Finalmente, decidió investigar el problema escribiendo él mismo una entrada. Se dio cuenta de que el sistema de revisión por pares era increíblemente engorroso para sus colaboradores, que no eran remunerados. En ese momento, Wales comprendió que su plan inicial no funcionaría. Fue el primer paso para aceptar su decepción y encontrar un camino a seguir.

Enfréntate a tu dolor de frente. Como innovador, experimentará grandes decepciones, retrocesos o rechazos como amenazas a su sueño y a su ego. Para hacer frente a esas pérdidas profundamente sentidas, nuestro colega de IMD, George Kohlrieser, propone un proceso de tres pasos basado en una investigación con miles de ejecutivos. Primero, es necesario llevar el dolor a la conciencia, poner un nombre a lo que está sintiendo y discutirlo con la familia, los amigos y otras personas para que tenga sentido. Eso le ayudará a dar los siguientes dos pasos: aceptar y luego dejar ir la pérdida, y tomar medidas en una nueva dirección.

Poco después de la experiencia reveladora de Wales con Nupedia, él y Sanger crearon un sitio web de enciclopedia independiente impulsado por software wiki, tecnología que permite que varias personas trabajen de forma interactiva en borradores. En solo dos semanas llegaron 600 entradas. Los contribuyentes no eran autoridades reconocidas y no había forma de controlar la calidad de sus presentaciones. "Si hubiera atado mi ego al diseño original... me habría detenido", dijo Wales. Pero debido a que ya estaba medio resignado a pasar de Nupedia, pudo cambiar de marcha. Y así nació Wikipedia.

Reencuadre el rechazo. Cuando James Dyson, inventor de la aspiradora que lleva su nombre, presentó su producto a las principales marcas de aspiradoras, esperaba que aprovecharan la oportunidad de obtener la licencia de la primera barredora sin bolsa. Pero recibió el mismo tipo de reacción gélida que Sasson había recibido de sus jefes en Kodak, y por una razón similar: la nueva tecnología se veía como una amenaza para el modelo de negocio de las empresas, según la cual los clientes pagaban por las máquinas una vez y por las bolsas. una base regular. Dyson reformuló los rechazos, centrándose en lo que las empresas no habían dicho: no habían ofrecido una justificación convincente para rechazarlo. "Si me hubieran dado una buena razón, entonces me habría puesto nervioso", recuerda.

Dyson finalmente otorgó la licencia de su diseño a una empresa japonesa sin historial en aspiradoras y, por lo tanto, sin razón para proteger las ventas de bolsas. Comercializó la barredora como un aparato futurista para consumidores exclusivos exclusivamente en Japón, bajo la etiqueta G-Force. Las regalías de ese nicho de éxito ayudaron a Dyson a fabricar un producto convencional con su propio nombre.

El fracaso puede presentar una oportunidad para un cambio radical. Pero si estás atrapado en tu dolor, puedes perder la oportunidad.

UN EXCESO DE CREATIVIDAD

La creatividad es, por supuesto, indispensable para la innovación. Pero demasiada puede ser contraproducente. Su apetito por nuevas ideas puede anular la necesidad de mantener el rumbo. “Siempre soy superoptimista con cada nueva idea”, le dijo Wales a Wired, “lo cual es genial, siempre y cuando seas lo suficientemente maduro para poder decir: 'Estaba muy emocionado por esto hace dos meses y obviamente estaba en modo crack . '”

La creatividad se basa en la curiosidad y la apertura. La curiosidad impulsa su cuestionamiento y sentido: la búsqueda de patrones, causalidad y oportunidades, y sus esfuerzos por cerrar la brecha entre lo que sabe y lo que no. Pero la curiosidad ilimitada puede llevarlo por mal camino de dos maneras. Puede ser arrastrado por una madriguera de conejo y perder de vista su propósito original. O puede sumergirse en la reflexión, tratando de planificar cada contingencia.

La apertura a nuevas experiencias e ideas te inspira a preguntar a Whatif? preguntas y conecte los puntos entre conceptos o dominios no relacionados. Pero un exceso puede hacer que salte de una idea a otra o bombardearle con detalles irrelevantes. Si se ha atascado en su principal esfuerzo, puede atraerlo con el canto de sirena de la novedad.

Para asegurarse de que su creatividad siga siendo un combustible útil en lugar de una distracción peligrosa, puede hacer lo siguiente:

Reconozca el momento de mayor peligro. El mayor desafío para controlar su curiosidad y franqueza surge cuando está pasando de la reflexión a la acción, un momento en el que no puede permitirse el lujo de distraerse. Esto puede ser una lucha incluso para los empresarios exitosos.

Tomemos a Elon Musk. Después de hacer su fortuna como empresario de software, fundó SpaceX en 2002, con el objetivo de reducir el costo de los viajes espaciales lo suficiente como para que algún día Marte pudiera ser colonizado. Mientras ponía en marcha la empresa, entrando en su fase activa, le llamó la atención un proyecto para crear un roadster eléctrico. Invirtió en Tesla, se convirtió en su presidente y dirigió sus esfuerzos de recaudación de fondos. En 2008 era el director ejecutivo de dos empresas emergentes que consumen mucho dinero. Aunque ambos finalmente se convirtieron en negocios viables, el estrés lo llevó al borde de un ataque de nervios ese año, y las demandas en duelo de los negocios casi hicieron que ambas compañías se hundieran. “Solo sobrevivimos por poco”, dijo.

Musk admite que su imaginación hiperactiva es tanto una maldición como una bendición. "Es como una explosión interminable" dijo, una que hace que mantener el enfoque en sus dos empresas insignia sea una lucha. "La priorización ha sido por lo general por desesperación, no por elección". La conclusión para los innovadores es que la misma curiosidad y pensamiento expansivo que alimentan su creatividad pueden llevarlo a exagerar, no solo poniendo en peligro su empresa, sino también cobrando un costo personal peligroso.

Establezca límites a su participación. Reconocer una tendencia a dejar que su creatividad lo distraiga es el primer paso para aprovecharla. Puede contrarrestarlo limitando su participación en las etapas de prueba e implementación de su proyecto. Jimmy Wales aprendió que su talento para proponer nuevas ideas no ayudaba necesariamente a la hora de ponerlas en práctica. "En términos de... Wikipedia [y] Wikimedia [la fundación matriz], hay un director ejecutivo que en realidad dirige las cosas en el día a día", le dijo a un entrevistador. "Intento no ser un cuello de botella en ningún proceso".

Wales asume un papel de no intervención similar con sus otras empresas, como Fandom y WikiTribune, a menudo actuando más como catalizador que como líder tradicional. “Esto me da la libertad de salir y evangelizar”, ha explicado. "Estas son cosas en las que soy bueno: hablar con la gente y hacer que la gente se entusiasme con nuestro trabajo... Eso significa que la mayoría de los dolores de cabeza pertenecen a... personas que son realmente buenas en la ejecución".

Esto no quiere decir que la creatividad no tenga ningún papel en las últimas etapas de la innovación. Pero debería estar disponible, no arriba de todo.

Consiga un contrapeso. Otra opción es encontrar un socio que pueda compensar su exuberancia creativa. Wales contrató a Sanger para que proporcionara el pensamiento lineal y el rigor que necesitaban sus empresas enciclopédicas. Steve Jobs eligió al pragmático tranquilo y coherente Tim Cook como contraste con su creatividad desenfrenada.

Por supuesto, no todos los innovadores pueden simplemente contratar o promover a alguien para que sea un contrapeso. Para aquellos que trabajan en una organización establecida (intraemprendedores), la solución puede ser buscar la perspectiva de un colega. Recuerde que en su entusiasmo, Sasson se olvidó de dar un paso atrás, analizar su innovación a la luz del modelo comercial existente de Kodak y adaptar su presentación para ganarse el apoyo de sus jefes. Si hubiera equilibrado su entusiasmo con las aportaciones de ventas o marketing, podría haber hecho un discurso mucho más convincente. “Estaba listo para responder preguntas sobre cómo funcionaba”, dijo. "Me hicieron preguntas sobre cuál sería el impacto de esto, cuáles serían las ramificaciones, por qué alguien querría ver su foto en un televisor?... Bueno, realmente no había pensado en nada de eso".

UNA ACELERACIÓN EN HYPERDRIVE

El impulso, una mezcla de tenacidad y pasión, es otra cualidad fundamental necesaria para dar vida a las grandes ideas. Pero al igual que con la creatividad, puede exagerar.

Demis Hassabis, fundadora de la pionera empresa emergente de inteligencia artificial DeepMind, considera que la tenacidad es algo fundamental para los emprendedores. "Tienes que atravesar las barreras del dolor para llegar a algún lugar útil", ha dicho. La pasión apoya la tenacidad al mantener tu energía en medio de contratiempos y dudas. Pero si se desenfrena, puede obstaculizar el pensamiento crítico.

Identifique lo que es más importante y deje pasar otras cosas. El impulso ilimitado puede llevarlo a persistir con un objetivo sin salida o apuntar a un objetivo inalcanzable. Antes de lanzar DeepMind, Hassabis fundó una empresa de juegos para aprovechar el éxito de Theme Park, del que había sido programador principal y creador de códigos.

Se propuso crear un juego de construcción de naciones desde cero, sin restricciones. "Quería crear nuevos motores gráficos, nuevos motores de inteligencia artificial ... hacer una declaración artística", ha recordado. El resultado, Republic, tomó el doble de tiempo de lo esperado, encarnó solo una fracción de la visión original y recibió críticas tibias. Hizo dinero para su editor, pero nunca para Hassabis. “Nos mordimos demasiado”, ha reconocido. "Quieres elegir qué dimensión de la innovación vas a impulsar".

Comprometerse con los descansos. La naturaleza inmersiva de la innovación puede alejarlo de la realidad y hacer que descuide las relaciones cercanas que son importantes fuentes de sustento. Puede alienar a su grupo de apoyo personal, lo que Kohlrieser llama su base segura, ya que su fervor lo hace menos accesible y menos dispuesto a escuchar.

El remedio convencional es tomarse un tiempo para descansar y reflexionar. Pero la intención de hacerlo a menudo se desmorona a medida que aumenta la presión. Los beneficios futuros de tomarse un descanso ahora mismo no pueden competir con la recompensa inmediata de resolver su último problema, un sesgo cognitivo llamado descuento hiperbólico. Con el tiempo, es posible que pierda no solo su salud y bienestar, sino también cualquier oportunidad de reorientar su enfoque.

Sabiendo que puede resistirse a "hacer una pausa" cuando más lo necesite, puede comprometerse de antemano a hacerlo, programar descansos y pedir a los demás que lo sujeten a ellos. De manera más general, puede decirle a su equipo que su pasión y determinación a veces lo superan y pedirles que brinden la perspectiva y la flexibilidad que está dispuesto a perder. Confíe en ellos para que lo ayuden a cuestionar sus suposiciones, visualizar soluciones alternativas y posiblemente cambiar o reducir sus pérdidas. "Preste atención a los comentarios negativos y solicítelos, especialmente a sus amigos", dijo Elon Musk en una charla TED. "Casi nadie hace eso, y es increíblemente útil".

A medida que persigue su idea revolucionaria, experimentará períodos de ansiedad, confusión y desánimo que pueden paralizar sus esfuerzos. En otras ocasiones, cuando las señales son positivas, es posible que se deje llevar ciegamente. Nos hemos centrado en innovadores de renombre para demostrar que ellos también deben aprender a lidiar con estos remolinos de emociones. Deben aprovechar sus mejores cualidades y apuntalar o solucionar sus deficiencias.

Cualesquiera que sean sus propias fortalezas y debilidades, solo puede manejarlas si sabe cuáles son. La investigación sobre el liderazgo muestra que la falta de conciencia de uno mismo no solo significa que las debilidades pueden desviarlo; también puede convertir las fortalezas en descarriladores.

Debes ser consciente de tus formas habituales de pensar y comportarte, tus tendencias atípicas y malos hábitos, lo que te da energía y lo que te frustra. Armado con esos conocimientos, puede solicitar comentarios o tutoría para obtener ayuda para convertirse en una versión más hábil de sí mismo.