Marcos Ros

Estrategia, Innovación, Complejidad y Nuevas Tecnologías

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Técnica: R-W-W screen (real, win, worth it)

La RWW screen es una herramienta sencilla que permite orientar las decisiones respecto a nuevos productos y servicios. Su éxito ha conducido a que se desarrollen distintas versiones del RWW screen desde 1980 y ha sido utilizado por distintas compañías como General Electric, Honeywell, Novartis o 3M para evaluar sus proyectos de innovación.

La herramienta RWW screen puede ser utilizada en distintos estados de desarrollo de la innovación para detectar asunciones erróneas, falta de información o conocimientos sobre un ámbito en concreto, posibles fuentes de riesgos y para asegurar que cualquier vía de mejora ha sido explorada. Se utiliza en las fases iniciales de desarrollo de un producto o un servicio para probar el estado del mismo; o en las etapas intermedias para confirmar el valor del proyecto o para apoyar la decisión de su cierre definitivo. Además, puede ser utilizado para identificar y ayudar a solucionar problemas que contaminen un proyecto, contengan un riesgo y que expongan problemas que no se puedan solucionar para descartarlo definitivamente.

Dentro de este framework, cada una de las preguntas tiene que ser necesariamente positiva para llevarnos a la siguiente:

Real

  • El producto es real. Hemos comprobado que: hay una necesidad o deseo por el producto, el cliente puede comprarlo, puede producirse con la tecnología disponible…
  • El mercado es real. Sabemos que el tamaño del mercado es el adecuado, el producto final podrá satisfacer al mercado…

Win

  • El producto puede ser competitivo. Hemos comprobado que el producto dispone de una ventaja competitiva, la ventaja competitiva puede ser sostenible, podemos reducir las vulnerabilidades que se encuentren en el producto…
  • Nuestra empresa puede ser competitiva. Sabemos que nadie puede ofrecer algo similar con los mismos resultados, que nuestros competidores tendrían dificultgades para responder, tenemos mejores recursos que el resto…

Worth

  • El producto puede ser rentable dentro de un riesgo aceptable. Sabemos que los retornos anticipados son más altos que los costes, los riesgos son aceptables, que los cambios en los precios, marketshare y lanzamiento podrían afectar al flujo de caja…
  • El producto tiene sentido desde un punto de vista estratégico. Confiamos en que mejorará la capacidad de la empresa expandiendo su capacidad productiva, capital humano, logística y que no canibalizará otros productos o servicios de la empresa y que si lo hace disponemos de una estrategia respecto a ello.

Las fases de financiación de una startup

La nomenclatura precisa de cada fase de financiación es algo difuso, existen distintas formas de describirlas y que ha ido evolucionando a lo largo del tiempo. En el caso de España, todavía nos encontramos frente a cierta inmadurez del ecosistema, mientras que en EEUU las rondas se definen más o menos por los tamaños de las mismas. Por lo tanto, la descripción de cada fase que sigue es algo más aproximado y dependiendo del interlocutor puede variar. Sin embargo, como guía puede resultar de cierta utilidad:

  1. Seed Capital (Capital Semilla). En esta fase se obtiene tanto el Problem Solution Fit y una fase incipiente del Product Market-Fit. Es una fase embrionaria e inicial donde la idea se traslada a la definición de un producto cuya salida es disponer de un PoC (Proof of Concept). Debido a que sólo se dispone de una idea, lo mejor es tratar de superar esta fase con recursos propios con el denominado Capital FFF (Family, fools & friends). Estos FFF son personas muy cercanas al emprendedor o que creen ciegamente en su idea y confían en que podrá llevarla hasta el siguiente nivel. En esta primera fase, los fondos son 100.000 € aproximadamente.
  2. Early stage. Esta fase consiste en evolucionar lo máximo posible hacia el Product Market Fit, consiguiendo los primeros clientes. Es una etapa para la generación de métricas y la validación del producto. Aquí, las startups ya se encontrarían dentro de programas de incubación y de aceleración, además de estar ya en conversaciones con Business Angels, aunque también es cierto que hay algunos Venture Capital especializados en esta fase. En este caso, el ratio económico se situaría entre los 100.000 y 300.000 €.
  3. Fase Growth. Según las empresas van validando su escalabilidad, van adquiriendo más valor y las inversiones son más grandes. En esta fase, se validan los canales de captación y se plantea abrir nuevos verticales para que la startup crezca más. En esta caso, ya comienzan las Series A donde se captan millones de euros de inversión y suele ser el terreno para los VCs. De forma aproximada, las Series A alcanzarían el millón de euros, las Series B hasta 3 millones de euros, las Series C hasta 16 millones de euros, las Series D 20 millones…
  4. Fase Expansión. El objetivo en este caso es escalar tanto en mercados como en verticales. Suelen sucederse tanto las rondas de inversión cada vez más grandes para poder favorecer esta expansión. Si la empresa tiene bastante éxito, puede plantearse realizar una salida a bolsa de la compañía (IPO en inglés) mediante los mercados financieros tradicionales.

La búsqueda de recursos para hacer crecer a una Startup

Una de las cosas a tener presente cuando se busca recursos para hacer crecer tu startup es el grado de madurez de la misma y el desarrollo de su producto o servicio. Hay agentes dentro del ecosistema mejores y peores dependiendo si nos encontramos en early-stage o en Growth. Esto es importante puesto lo que no deseamos es estar desperdiciando recursos buscando interlocutores que no son adecuados atendiendo la fase en la que nos encontremos. No hay que olvidar que la mejor situación es financiar una startup con sus propios clientes, es decir, que ya tenga recursos suficientes para financiar su escalado.

  • Incubadoras. Estas organizaciones buscan futuras startups que tengan cierto potencial en el mercado en el que se posicionan. Ponen a disposición de los emprendedores de un espacio y un equipo de expertos que les ayudan y asesoran para tratar de desarrollar su proyecto. En esencia, ayudan a las startups a crear su propia idea de negocio hasta que consiguen obtener sus primeros beneficios. El objetivo es desarrollar, dependiendo del estado un PoC (Proof of Concept) o bien un Producto Mínimo Viable (Minimal Viable Product) para validar el Product Market Fit. Esto es encontrar a un público que esté dispuesto a pagar por ello.
  • Aceleradoras. Las aceleradoras buscan desarrollar un proyecto que ya está lanzado con la intención de obtener beneficios reales de la startup nada más que salgan al mercado. Se apoyan mucho en metodologías Agile para la transición desde ideas hasta productos reales. Desarrollan y profundizan otros ámbitos como el producción, marketing, logística, etc. para preparar a la startup a encontrar su motor de crecimiento. En las aceleradoras, las startups tienen su ámbito para diseñar y probar su escalabilidad, conseguir clientes, captar financiación, etc.
  • Business Angels. Puede tratarse de una persona o un grupo de personas que hacen inversiones a startups en sus fases iniciales de desarrollo. Suelen ser personas que han emprendido, han tenido cierto éxito y quieren devolver al ecosistema de innovación las oportunidades que han tenido. Son una buena fuente de contactos y de mentoring gracias al conocimiento adquirido.
  • Venture Capital. Es un grupo de personas que crean su propio fondo de inversión fundamentalmente para la obtención de réditos por lo que están interesados en financiar a la startups para poder vender a posteriori su participación. Tienen una relación muy específica con las startups invertidas, aunque entran con la intención de deshacer la inversión con una multiplicación del 10 o 20 de la misma.

Principios de la metodología agile

El desarrollo de la metodología Agile viene gestándose desde hace treinta años. Hay que tener presente que, más que un método de trabajo, Agile es una filosofía de trabajo que dispone de herramientas para llevarlo a cabo. La metodología Agile consiste en procesos sobre los que prima la flexibilidad para resolver proyectos que necesitan agilidad y rapidez.

Fundamentalmente, se busca que los equipos sean horizontales siendo el propio equipo el que toma las decisiones. No hay un responsable (o varios de ellos) sobre el producto final sino que hay una persona que gestiona y asigna las tareas a ejecutar. Además, el Agile desmenuza el proyecto a desarrollar en pequeñas partes. Estas piezas son clave y se trata de trabajar una a una. Obviamente, hay tareas que necesitan estar finalizadas para que comience la siguiente, pero las metodologías a aplicar permiten la visualización del estado global del proyecto.

Agile pone el foco en la interacción, el trabajo en equipo, el feedback y el diálogo para la consecución de los objetivos. Por lo tanto, los equipos tienen claro su foco y la distribución de los procesos; lo que permite planificar y prever y tomar decisones rápidamente según avanza el proyecto. Hay que tener presente que los proyectos no son estáticos, según se avanza en los trabajos con ellos se generan dinamismos y el equipo debe saber adaptarse a las circunstancias y al estado de desarrollo del proyecto. Para ello, se deben establecer indicadores concretos que permitan tomar decisiones rápidas atendiendo al avance y a los problemas que puedan surgir.

La metodología se ha aplicado en distintos ámbitos de las organizaciones, si bien es cierto que no se ha llegado a implementar correctamente en todos los casos, es un método exitoso de gestionar ciertos proyectos. Finalmente, los principios de la metodología Agile son:

  1. Satisfacción del cliente. Es el principio fundamental de todo el proceso. Se alcanza a través de la entrega de productos de valor que cubran una necesidad real.
  2. Bienvenidos los nuevos requisitos. Que se produzcan cambios sobre la marcha no es necesariamente que el planteamiento inicial sea incorrecto. Cualquier sugerencia encaminada a mejorar el producto es bienvenida.
  3. Entregas por semanas. El compromiso de los equipos es la entrega de distintas tareas cada semana, para ello se divide el trabajo en fases productivas.
  4. Es posible medir el progreso. El progreso necesariamente se debe de medir en indicadores concretos.
  5. Desarrollo sostenible. Cómo se ejecutan los proyectos debe garantizar su continuidad.
  6. Trabajo cercano. Los líderes de los proyectos deben ejercer su labor en el mismo terreno donde tienen lugar las tareas y no desde los despachos.
  7. Conversación cara a cara. El responsable tiene que comunicar de forma eficaz los mensajes que quiere hacer llegar al equipo, priorizando la forma presencial. Además, es muy recomendable las reuniones periódicas tanto con el cliente como con sus colaboradores.
  8. Motivación y confianza. Los procesos sólo tendrán éxito si quienes los llevan a cabo son personas motivadas y que interactúan en climas de confianza y solidaridad.
  9. Excelencia técnica y buen diseño.
  10. Simplicidad. Las tareas que se asignan han de ser lo más sencillas posible en cuanto a su ejecución. Si alguna no puede ser ejecutada en esos términos, debe ser dividida en iteraciones hasta que se reduzca su nivel de complejidad.
  11. Autogestión de los equipos. Si bien debe existir una figura que monitorice los equipos estos deben ser capaces de organizarse por sí mismos.
  12. Adaptación circunstancias cambiantes. Los proyectos no suelen finalizar de la misma forma que comenzaron, por lo que es indispensable que quienes lo ejecutan puedan adaptarse a las circunstancias que puedan surgir durante el desarrollo del mismo.

Cómo no medir la innovación

El entorno competitivo actual es totalmente diferente al entorno industrial cuando las métricas que medían la innovación nacieron. Debido a que la mayoría de las métricas tienen en cuenta los benchmarks de empresas establecidas que fueron exitosas con sus productos, las métricas tienden a medir las inversiones en I+D y en tecnología. Si bien es cierto que estas métricas pueden ser válidas a la hora de encauzar la inversión y la medición de resultados, suelen dar una visión limitada.

También se da la paradoja que se trata de medir todo y con diferentes criterios, lo que da lugar a una saturación de métricas que provoca justamente lo contrario de lo que se busca, que es tratar de medir la información, y dan escaso valor.

Las mejores soluciones para realizar estas mediciones parten desde la simplicidad hacia la complejidad, asumiendo que la innovación parte de distintas sinergias que se complementan con otros factores. Por lo tanto, hay que indicar que se debe evitar:

  1. Desajuste entre la estrategia de la innovación y las métricas de desempeño.
  2. La estrategia de innovación se suele definir y abordar en el más alto nivel de la organización, sin embargo se suele tender a medir la innovación atendiendo a los incentivos de los incentivos para empleados. Es importante tratar de evitar que los empleados se centren demasiado entre su efectividad y lo que realmente debería hacer avanzar la estrategia de la innovación. Por ello, debe evitarse la definición de métricas que midan objetivos a medio plazo y se centren más en el largo plazo.
  3. Distintos tipos de innovación se miden igual Parece obvio que distintos tipos de innovación en distintos estadios del funnel de innovación deberían ser medidos a través de métricas individuales. Sin embargo, es más sencillo decirlo que hacerlo. De hecho, es más fácil medir los avances de la innovación incremental puesto que se pueden medir con los resultados previos. Pero sucede lo contrario con las innovaciones disruptivas. Esto es así debido a que las innovaciones disruptivas generan en un principio una base de clientes pequeña, con márgenes bajos y muchos riesgos; por lo que medir este tipo de innovaciones es mucho más complicado.
  4. Sólo medir los resultados, olvidándose de las entradas En muchas ocasiones, se suele medir tan sólo los resultados de una innovación sin tener presentes las entradas. El problema con las métricas de resultados es que sólo dan una visión ya pasada de la innovación, teniendo sólo presente lo que se hacía en el pasado. Además, la medición con estas métricas no ofrecen mucho margen hacia la posibilidad de realizar cambios. Por lo tanto, lo mejor es realizar mediciones sobre el progreso y los resultados, y mantener un balance entre ambas.
  5. Medir demasiado. Poseer un exceso de KPIs, requiere que constantemente se lleve un seguimiento de demasiadas cosas y en muchas ocasiones no merece el esfuerzo. Además, puede conducir a la confusión y la frustración, lo que deriva en que las personas no sepan en qué deben centrarse.
  6. No medir lo suficiente. Por otro lado, se debe poder tomar decisiones basándose en indicadores que indiquen qué está funcionado, qué no y porqué. Por supuesto que esto no va a suceder con tan sólo una métrica, por lo que hay que encontrar un balance entre distintos tipos de métricas.
  7. Falta de un balance entre métricas cualitativas y cuantitativas. Aunque puede ser interesante tener las métricas de cuántas patentes se han registrado a lo largo de un período de tiempo, esto no necesariamente va a permitir la supervivencia de una empresa. También es importante poder medir la satisfacción de un cliente, la retención de clientes, recopilar información de cómo están funcionando los productos o los servicios, etc. De hecho, generar innovaciones está bien, pero generar innovaciones que creen valor al cliente es algo totalmente distinto.
  8. No mantener los KPIs de la innovación actualizados Para asegurarse de que la organización puede reaccionar a los cambios en tiempo y gestionar los procesos de innovación de forma correcta, se debe estar seguro que las métricas son relevantes y se encuentran actualizadas. Cuanto más se sea consciente de cómo las métricas trabajan en realidad, se podrán realizar comprobaciones regulares y ver si los KPIs definidos se encaminan hacia la dirección correcta.

La coopetición ya es una necesidad

La estrategia de coopetición es un neologismo utilizado para describir la competición cooperativa y que sucede a niveles tanto inter-organizacionales o intra-organizacionales. Giovanni Battista y Giovanna Padula fueron los primeros en acuñar el término en 2002. Consideraron que las organizaciones cooperan cuando cada una crea un mayor valor si se comparan con el valor creado sin interacción y luchan para obtener una ventaja competitiva. Pero la coopetición tiene lugar cuando las compañías que están en el mismo mercado trabajan conjuntamente para la exploración del conocimiento y la investigación de nuevos productos y al mismo tiempo compiten por la cuota de mercado de sus productos y en la explotación del conocimiento creado. Cuando las empresas aprenden a trabajar de forma conjunta, los competidores de la industria pueden llegar a un mercado global más grande, apalancándose en una proposición de valor única.

En cualquier caso, hay que tener presente que el crecimiento en una industria es frecuentemente dependiente de cierto nivel de adaptación entre los keyplayers, pero gracias a la digitalización de la economía las organizaciones se dan cuenta que no pueden ir solas. Para crecer dentro de un ecosistema digital de servicios, las empresas necesitan de estrategias que abarquen tanto aspectos de competición como de cooperación.

La necesidad de la cooperación está bastante clara en el entorno competitivo actual, sin embargo hay que tener presente las fronteras entre los comportamientos tanto colaborativos como los combativos, así como permitir una estrategia que tenga la suficiente flexibilidad como para permitir la creación del máximo valor.

El componente humano en la Inteligencia Artificial

Que nadie se asuste (todavía), en realidad la Inteligencia Artificial (IA) sólo es buena actualmente para hacer cosas muy concretas y en un ámbito limitado (en el que le programaron). Pero esto no quiere decir que no estemos o nos encaminemos hacia un horizonte en que el Machine Learning y la IA nos superen. Y si esto es previsible, puesto que se les considerarán más precisas que las mentes humanas, puede ser que no lleguemos a entender muy bien el porqué.

No es difícil encontrar titulares sobre los últimos avances de la Inteligencia Artificial. Algunos de ellos, porqué no decirlo, un poco apocalípticos. Pero hay que reconocer que en ocasiones, estos mismos titulares son divertidos. Como el caso de Microsoft con su Inteligencia Artificial conectada a Twitter en forma de chatbot (de nombre Tay) que interactuaba con aquellos que querían hablar con ella. Aquella IA artificial descubrió, es posible de la forma más calamitosa posible, que el ser humano tiende a extremos y que hay que entender el contexto y con quién estás tratando. Lo que le sucedió es que los usuarios de Twitter comenzaron a trolearla y al final gracias a su aprendizaje se convirtió en un usuario racista y de extrema derecha mientras los usuarios seguían jaleándola para que se comportase de esa manera. El bochorno de Microsoft pudo ser mayúsculo, ya que descubrió que su experimento se le había ido de las manos hacia el extremo, la IA tuvo que ser retirada. Sin embargo, no debemos olvidar que la Investigación y Desarrollo se fundamenta precisamente en eso, en experimentar aunque las cosas no salgan como uno esperase en un primer moemnto.

Pero Microsoft no es la única que ha experimentado con IA y sus experimentos han salido un tanto bizarros. Facebook diseñó y programó dos IAs que tenían que negociar intercambios a través de objetos un tanto banales. Pero pronto, en la búsqueda de la eficiencia, las IAs comenzaron a negociar en un lenguaje que se tornaba inteligible para los humanos y llegado cierto punto tuvieron que detener el experimento puesto que los técnicos de Facebook no tenían forma de entender cómo se estaba desarrollando el experimento. Las dos IAs habían compuesto un lenguaje propio y los investigadores de Facebook tuvieron que apagar el experimento.

En ocasiones no es culpa de los algoritmos el alcanzar decisiones o tener comportamientos equivocados. El sistema de inteligencia artificial COMPAS que usan los jueces en EE UU como asesor tiene un sesgo y tiende a desaconsejar la libertad a los negros más a menudo que a los blancos. Sin embargo, este sesgo está heredado ya que las bases de datos que usan los algoritmos para la toma de decisiones proviene de la policía estadounidense y si esos datos ya se encuentran influenciados por decisiones tomadas previamente por los humanos, los algoritmos también acaban estándolo.

Amazon también ha sufrido en sus carnes la falta de atino en sus algoritmos. De hecho, tuvo que dejar de utilizar un programa de selección de personal puesto que tenía una preferencia hacia el sexo masculino, descartando a las candidatas que se presentaban a ciertos puestos, especialmente en aquellos trabajos que tuviesen un perfil técnico.

Las razones de esto, de nuevo, se encontraba en los datos que se había utilizado para entrenar al sistema. Diez años de perfiles en la compañía con antiguos candidatos en los que se demostraba el predominio en el sector de los hombres. El algoritmo entendió que los hombres eran mejores que las mujeres para ciertos puestos y comenzó a penalizarlas.

Pero no sólo las IAs producen situaciones catastróficas. También son un éxito, pero lo son tanto que no sabemos porqué lo son. Uno de estos ejemplos la utilización de DeepMind de Google para la detección de enfermedades a través de un escáner del ojo de los pacientes. Utilizando técnicas de Machine Learning, el sistema se ha convertido en tan efectivo que los desarrolladores no saben cómo el sistema ha llegado a esas conclusiones. Es decir, se ha convertido en una caja negra (black box) de la que es un misterio cómo ha llegado a ese punto. Esto es bastante interesante puesto que un sistema artificial ha generado un conocimiento del que, de momento, no podemos extraer ninguna conclusión puesto que no sabemos cómo se ha generado.

Las preguntas pueden dar mejores resultados en el Brainstorming

El Brainstorming (tormenta de ideas o lluvia de ideas) es una técnica creativa que se ha utilizado durante décadas para la resolución de problemas específicos de forma grupal mediante la recolección de una lista de ideas que se generan de forma espontánea por las personas que participan en él. Uno de sus objetivos es la eliminación o evasión de las inhibiciones tratando de que los participantes piensen de forma libre y que sugieran la mayor cantidad posible de ideas de la forma más libre posible. Todas las ideas se apuntan sin ser criticadas.

Su origen parte de 1939 cuando Alex F. Osborn comenzó a desarrollar técnicas y métodos para la resolución de problemas creativos. En aquel momento, se encontraba frustrado porque sus empleados no eran capaces de desarrollar ideas de forma individual, por lo que comenzó a realizar sesiones grupales. En ese momento, descubrió que la cantidad y la calidad de las ideas era superior.

Las reglas básicas en este tipo de actividades son: La eliminación de toda crítica reservando la evaluación para una fase posterior; fomentar el pensamiento libre permitiendo las ideas imposibles o inimaginables incluso que pudiesen fomentar la risa en algún momento de la sesión; la cantidad de ideas es importante ya que a mayor número de ideas es más fácil escoger entre ellas, además que las primeras 20-30 ideas no sean ni las más frescas ni las más creativas a escoger; y finalmente se persigue un efecto multiplicador, buscando la combinación de ideas y sus mejoras.

Por otro lado, hay que señalar que existen distintas variantes dentro del brainstorming: nominal group technique, group passing technique, team idea mapping method, directed brainstorming, guided brainstorming, individual brainstorming y el question brainstorming.

Uno de los debates recientes sobre esta técnica es si es más eficiente realizar estas tormentas de ideas sobre preguntas más que sobre respuestas. Si se realiza sobre preguntas, se ha descubierto que es mucho más sencillo evitar los sesgos cognitivos y preconcepciones. De este modo, los participantes adoptan un modo de pensar mucho más creativo y les da un sentimiento de control mucho más profundo.

Sin embargo, hay que tener presente que no todas las preguntas son iguales. Por ejemplo, las preguntas son mucho más productivas cuando son abiertas y no cerradas, cortas frente a las largas y simples frente a las complejas. Tienen que ser descriptivas (qué funciona y qué no; porqué) frente a las especulativas (y si, deberíamos, porqué no…). Hay que evitar exponer las preguntas de forma agresiva ya que se genera un ambiente tóxico…

Por otro lado, en estas sesiones, es sencillo que las personas más experimentadas o con rango superior traten de responder las preguntas que se lancen de forma espontánea. Esto puede ser comprensible, pero puede resultar una pérdida de tiempo ya que lo interesante es la obtención de una cantidad importante de ideas y de problemas.

La inevitabilidad de la destrucción creativa

ideaAunque pueda parecer un término violento (que lo es), el término acuñado por Werner Sombart y popularizado por Josep Schumpeter simplemente hace referencia al reemplazo de servicios y productos asentados en el mercado por otros más nuevos, innovadores o simplemente más eficientes. Hay que señalar el término “innovadores” porque la Innovación consiste en muchas ocasiones el reemplazo o la sustitución de un producto, un bien o un servicio por otros. Aunque la historia está plagada de ejemplos, uno de ellos icónico por su actualidad y bastante ilustrativo, sería el iPhone.

Presentado en 2007, el iPhone no era algo completamente nuevo (los smartphones ya existían), ya permitían realizar todo lo que Steve Jobs anunció que haría. Incluso el CEO de Apple se permitió el lujo de situar en una matriz porqué el iPhone era mejor que el resto de los denominados smartphones. Sin embargo, el nuevo dispositivo de Apple era mucho más eficiente que el resto, ofrecía una pantalla mejor y una capacidad de respuesta mucho mayor. El iPhone redefinió lo que era un smartphone y desde entonces no hemos visto un gran cambio dentro del segmento de los teléfonos móviles inteligentes respecto a aquella filosofía que fue rediseñada Jobs junto a su equipo.

Pero, aunque el teléfono de Apple parecía un salto cualitativo impresionante, la mayor innovación vino después. La primera versión del iPhone era muy próxima a lo que hacían los teléfonos de entonces, sin embargo el iPhone fue capaz de crear un ecosistema nuevo, un mercado totalmente nuevo en el que se introdujeron millones de desarrolladores para dotar de contenidos a aquella máquina y las subsiguientes e incluso a otra categoría de producto que sería el iPad. Al tratarse de un ecosistema controlado por una sola marca, tendríamos una especie de monopolio donde las reglas las establecería aquella que controlase el mercado. Posteriormente, surgieron otros marketplaces similares, aunque la rentabilidad de los mismos no es similar ni mucho menos a la del sistema operativo iOS.

Quiero remarcar aquí que seguro que hay muchos más ejemplos y seguramente más antiguos de destrucción creativa como podría ser la imprenta de Gutemberg. En cualquier caso, se considera como primer ejemplo de destrucción creativa dentro del ámbito industrial la que ideó y diseñó William Lee. En 1583, Isabel I (1558-1603) había dictado una norma que obligaba a que todo su pueblo estuviese obligado a llevar un gorro de punto. Lee regresó a casa tras finalizar sus estudios en la Universidad de Cambridge y se percató que su madre y sus hermanas dedicaban las tardes a tejer esos gorros. Sin embargo, el proceso era muy laborioso y pesado; pero consideró que si todo el proceso tenía como protagonista dos agujas y un hilo, ¿por qué no podrían utilizarse varias agujas?

Para 1589, ya tenía su máquina de hacer medias y estaba a punto de cambiar la industria textil para siempre. Viajó a Londres para mostrarle a la reina la utilidad de aquella máquina y que le otorgase una patente para proteger la invención. Tras un proceso laborioso para acondicionar la máquina y tras la visita de la reina, aquella se mostró horrorizada ya que las consecuencias podrían ser terribles para sus súbditos. Lee no se desanimó y probó suerte en Francia y con el sucesor de la reina Isabel sin mucha fortuna. Actualmente, las máquinas de confección de telas se basan en los principios de Lee a pesar de que en aquel momento sólo provocaron pavor.

Estos dos ejemplos, nos acercan a los cinco puntos donde Schumpeter consideraba que se producía una innovación y por lo tanto la destrucción creativa:

  • La introducción de un nuevo bien.
  • La introducción de un nuevo método de producción o comercialización de bienes existentes.
  • La apertura de nuevos mercados.
  • La conquista de una nueva fuente de materias primas.
  • La creación de un nuevo monopolio o la destrucción de uno existente.

A la holocracia le cuesta consolidarse

holocracy

La holocracia es una nueva forma de organización empresarial surgida en Silicon Valley y ha sido aplicada en empresas como Zappos o Medium. Su origen puede enmarcarse a mediados de los años 90, cuando era necesaria la adopción de un sistema mucho más ágil y rápido de introducción de innovaciones en las empresas sujetas al cambio constante. A lo largo de esos años, surgieron iniciativas como el Agile Manifesto o la Wireachy, aunque no fue hasta la creación de Ternary Software en 2001 cuando las piezas comenzaron a encajar. Brian Robertson consiguió consolidar una forma mucho más democrática de gestionar las organizaciones. Para 2007, Robertson había evolucionado su idea gracias al trabajo del filósofo Ken Wilber que derivó en la publicación en 2015 del libro Holacracy: The New Management System for a Rapidly Changing World.

Este nuevo de organización trata de que en las empresas no existan cargos, ni directivos o jerarquías. Cada “departamento” de la empresa se autoorganiza en círculos con una estructura plana. Cada trabajador adopta uno o varios roles dentro de cada círculo, gestionando el trabajo de una forma muy transparente. El objetivo es que la empresa se convierta en un sistema autoorganizado y auto-regulado que se enfoque hacia el emprendimiento, el liderazgo ejercido por cada persona, hacia el aumento de la agilidad, la eficiencia, la transparencia, la innovación y la responsabilidad de cada uno.

Los elementos que componen la holocracia son los siguientes:

  • Dirección dinámica, basada en el análisis y comprensión del momento actual, optimizándola con la inclusión de nuevos insights.
  • Organización por círculos. La organización se compone de grupos o círculos semiautónomos y autorregulados con responsabilidad directa sobre la ejecución, control y seguimiento de objetivos. Estos círculos sustituyen a los tradicionales departamentos de empresa.
  • Doble enlace. Cada uno de los círculos o grupos de trabajo definidos se relaciona con los de mayor responsabilidad compartiendo por lo menos dos miembros. De esta manera, se conforma un “feedback loop” que asegura la transmisión de información a través de los círculos.
  • Procesos de toma de decisiones por asentimiento. Las decisiones en los círculos de trabajo no provienen de la jerarquía, sino que es el propio círculo el que a través de un proceso de integración de aportaciones y ausencia de objeciones toma sus propias decisiones atendiendo a los intereses de la empresa.
  • Adaptación dinámica. Los círculos de trabajo son una forma de organización interna ágil que asegura la adaptación al entorno cambiante. Al ser grupos de trabajo por proyectos o áreas y no departamentos estancos, es posible modificar la estructura para adaptarla a las nuevas condiciones de la organización.

Sin embargo, no ha sido sencillo trasladar esas ideas hacia la realidad a pesar de que la innovación competitiva ha sido uno de sus mayores drivers. La mayor innovación de la Holocracia ha sido separar los trabajos en roles. Así, dos personas distintas con distintas habilidades y conocimientos podrían desempeñar un rol perfectamente. Pero, la transición no ha sido sencilla y en Zappos las tensiones internas emergieron pronto sobre todo debido a las reuniones asamblearias y difíciles de manejar, mientras que en Medium, se abandonó este sistema porque aumentaba la burocracia.

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