00:00:04 Introducción de Olivier Ezratty y experiencia en Microsoft.
00:01:32 Tema: Realidad vs. mito en las startups.
00:03:38 Exageración de promesas y confianza en las relaciones entre startups y corporaciones.
00:05:01 Dinámicas y escollos en supply chain.
00:06:40 Big data, deep learning en forecast.
00:08:00 Conceptos erróneos en la financiación de startups.
00:08:22 Estudio de caso: Startups con exceso de financiación, Theranos y Magic Leap.
00:09:35 Comportamiento de inversores impulsado por FOMO.
00:12:29 Necesidad de due diligence en las inversiones.
00:14:18 Importancia del conocimiento tecnológico y del mercado.
00:16:00 El rol y los retos de la innovación en el escalado.
00:16:37 Debate: La comprensión de la innovación en la empresa en el mercado.
00:17:56 El papel de la IA en las empresas.
00:19:41 Complejidades de la optimización de supply chain.
00:22:02 Mitos sobre forecast en supply chain.
00:23:55 Evaluación de startups: equipo, habilidades y manejo de la incertidumbre.
00:25:02 El equilibrio del emprendedor: ser visionario vs. ser práctico.
00:27:13 Consejos para emprendedores; el recorrido de Joannes en Lokad.
00:29:57 Abordando problemas ‘poco cool’: residuos y reciclaje.
00:30:52 Retos de startups: la transición de servicio a producto.
00:32:31 Reflexiones finales.
Resumen
En un episodio de Lokad TV, Olivier Ezratty, autor de “Guide des Startups”, y Joannes Vermorel, fundador de Lokad, discuten la realidad versus los mitos de las startups. Abordan las dificultades que enfrentan las startups, incluyendo la presión de sobreprometer, recursos limitados y largos ciclos de venta, particularmente en software B2B. La conversación explora cómo las grandes empresas externalizan el riesgo a través de asociaciones con startups. También se destacan las consecuencias de los conceptos erróneos sobre la financiación y la entrega de productos en el emprendimiento, el impacto del FOMO de los inversores en las estrategias de financiación, y la necesidad de alfabetización tecnológica entre inversores y emprendedores. La discusión concluye con consejos para las startups, subrayando la importancia de comprender los problemas, enfocarse en el cliente y desarrollar productos de manera disciplinada.
Resumen Ampliado
En el último episodio de Lokad TV, el presentador Kieran Chandler recibe a dos veteranos de la industria tecnológica, Olivier Ezratty, autor de “Guide des Startups”, y Joannes Vermorel, fundador de Lokad. Están discutiendo “Mitos versus Realidad en Startups.”
Ezratty comienza compartiendo su trayectoria, pasando de ser ingeniero de software a trabajar en marketing en Microsoft, y finalmente convirtiéndose en business angel entre 2005 y 2006. A lo largo de esta transición, observa el mundo de los capitalistas de riesgo, los factores clave de éxito y los flujos de dinero, lo que lo llevó a escribir “Guide des Startups.”
Vermorel se une a la conversación, reconociendo los desafíos de dirigir una startup: recursos limitados, presión constante y un producto que nunca está lo suficientemente listo. Observa que estas dificultades a menudo empujan a las startups a sobreprometer.
Hablando sobre software B2B, Vermorel explica que la situación puede ser compleja debido a los largos ciclos de venta. Hace hincapié en el compromiso de Lokad de mantenerse fieles a sus capacidades y promesas, discutiendo regularmente sus pruebas y errores en su blog.
A medida que avanza la conversación, Vermorel le pregunta a Ezratty acerca de los buzzwords de las startups y las afirmaciones de tener “píldoras mágicas” o disruption. Tiene curiosidad por saber cómo logran las startups mantenerse veraces a pesar de estas limitaciones.
Estando de acuerdo con la tendencia de las startups a prometer más de lo que pueden entregar, Ezratty lo justifica llamándolas “dream companies”. Cree que los verdaderos innovadores son aquellos que están cambiando el mercado y asumiendo riesgos, probando varias opciones simultáneamente. Discute cómo las grandes empresas interactúan con las startups, sugiriendo que el verdadero motivo es externalizar el riesgo.
Compartiendo su observación sobre las startups, particularmente en software B2C, Vermorel señala que a menudo exageran sus capacidades, lo que lleva a una desconfianza por parte de los clientes. Destaca cómo Lokad inicialmente soñó con crear forecasts sofisticados utilizando datos de múltiples industrias, pero la realidad requirió un mayor énfasis en disponer de más datos.
Ezratty aborda los mitos del emprendimiento, incluyendo la financiación fácil y la entrega puntual de productos. Identifica diferentes fuentes de financiación para startups, como el financiamiento público, el capital de riesgo, las corporate ventures y el emergente campo de las criptomonedas.
La discusión se centra en empresas que han recibido financiación excesiva pero que no lograron entregar, como Theranos y Magic Leap. A pesar de estos fracasos, se examinan historias de éxito como la de Facebook, que justifican estrategias de inversión de alto riesgo.
Pasando a la comprensión tecnológica, Vermorel destaca la importancia de la due diligence, dada la gran cantidad de dinero invertido. Ezratty expresa su preocupación por el malentendido de la IA en el mundo emprendedor, haciendo un llamado a una comprensión más profunda entre inversores y emprendedores.
Discuten algunos mitos comunes en la industria de supply chain, principalmente la sobrevaloración de la intuición humana sobre el forecast estadístico o basado en IA. Ezratty señala que muchas empresas disponen de datos significativos pero tienen objetivos poco claros sobre su uso, enfatizando la importancia de considerar las dinámicas del mercado, la competencia, los cambios en el comportamiento del consumidor y los avances tecnológicos.
Pasando a los criterios de evaluación de las startups, Ezratty enfatiza la importancia de contar con un equipo competente y receptivo, la capacidad de los emprendedores para equilibrar visiones a largo plazo con la gestión a corto plazo, y la calidad de la solución propuesta por la startup. Vermorel aconseja a los fundadores de startups concentrarse en problemas fundamentales y estables en lugar de cuestiones transitorias, destacando el potencial de abordar problemas “poco cool” que pueden estar subvalorados.
Para concluir, Ezratty destaca el desafío de las startups de crear un producto en lugar de un servicio, lo cual requiere una combinación única de entendimiento de las necesidades del cliente, escalabilidad del negocio y viabilidad tecnológica. Aboga por aprender estas habilidades críticas para tener éxito en el mundo de las startups.
Transcripción Completa
Kieran Chandler: Hola, bienvenido de nuevo a Lokad TV. Hoy me complace decir que nos acompaña Olivier Ezratty, quien cuenta con más de 30 años de experiencia en la industria tecnológica, incluyendo 15 años en Microsoft. Además, es el autor de “Guide of Startups”, que ahora está entrando en su 22ª edición aquí en Francia. Olivier, gracias por unirte a nosotros en Lokad TV hoy. Quizás sería un buen lugar para empezar con una breve introducción sobre ti mismo. ¿Cómo te interesaste por las startups por primera vez?
Olivier Ezratty: Empecé a interesarme por las startups hace unos treinta años. Pero ante todo, soy ingeniero de software. Antes de dedicarme al marketing en Microsoft, fui ingeniero de software durante unos cuatro o cinco años. Después de ser CMO, gestionando diversas relaciones, e iniciando el ecosistema de relaciones de startups dentro de Microsoft, pensé que sería interesante aportar algunas habilidades a las startups en el ecosistema francés. Así que me convertí en business angel alrededor de 2005 y 2006. Tuve un par de pequeñas empresas que me ayudaron a comprender el mundo de los VCs y los factores clave de éxito. Mi objetivo era aprender y compartir, por eso escribí esta guía y la he ido actualizando continuamente desde entonces.
Kieran Chandler: Es fascinante. Como siempre en Lokad TV, nos acompaña Joannes Vermorel, el fundador de Lokad, quien podría saber algo o dos sobre las startups. Entonces, nuestro tema hoy es “Mito versus Realidad en las Startups.” Joannes, ¿a qué te refieres con los mitos que estamos viendo en las startups?
Joannes Vermorel: Como emprendedor de startups, puedo decir que siempre enfrentamos situaciones difíciles. Nuestro producto nunca está lo suficientemente listo y nunca tenemos tiempo o fondos suficientes. Así que siempre existe una presión y urgencia por sacar algo al mercado. Esto nos coloca en una situación donde los incentivos para exagerar la verdad son fuertes, a menudo presentando algo que es un poco más de lo que realmente podemos entregar. En el caso del software B2B, la situación puede ser incluso peor debido a los largos ciclos de venta. Entonces, se podría exagerar la verdad, y para cuando se cierra el trato, la empresa podría haber tenido tiempo de entregar lo que inicialmente se prometió, debido a ese largo ciclo de ventas. Hemos tratado de ceñirnos lo más posible a lo que hacemos en Lokad y hemos discutido extensamente nuestras pruebas y tribulaciones en nuestras publicaciones de blog. Sin embargo, me parece interesante escuchar a Olivier, a quien considero uno de los mayores expertos en el ecosistema de startups francés. Olivier, ¿cuál es tu opinión sobre estas diversas áreas, buzzwords y las startups que intentan proclamar sus propias “píldoras mágicas” o factores de disruption? ¿Estás de acuerdo en que las startups tienden a prometer más de lo que pueden realmente cumplir?
Olivier Ezratty: Sí, estoy de acuerdo, las startups a menudo afirman que pueden hacer más de lo que en realidad pueden. Necesitan hacerlo porque una startup es una dream company. Soñan con el futuro, con crear cosas que aún no existen necesariamente. Sabemos que la tasa de fracaso es alta, así que un emprendedor que no se arriesga lo suficiente no es un verdadero emprendedor. Los verdaderos innovadores son aquellos que están cambiando el mercado, y esto implica riesgos. Es necesario probar varias opciones simultáneamente. Las grandes empresas a menudo trabajan con startups como una forma de externalizar este riesgo. El mito es que esto ayudará a las grandes empresas a innovar, pero la realidad es que continúan innovando internamente.
Kieran Chandler: Demasiado pesado, demasiado complicado, así que simplemente piden a otras personas que asuman el riesgo y se carguen la responsabilidad. De acuerdo, otra pregunta. ¿Existen otros incentivos o razones por las que las startups podrían no ser completamente veraces? Joannes, ¿cuáles son tus pensamientos?
Joannes Vermorel: Sí, uno de los puntos que observo, especialmente en el software B2C que trata sistemas complejos como supply chains, es que la innovación significativa requiere varios años de esfuerzo. Las startups pueden exagerar sus capacidades, lo que puede llevar a una relación disfuncional entre la startup y la empresa que intenta adoptar la tecnología. Esta desalineación puede provocar fracasos por las razones equivocadas, como la pérdida de confianza antes de que haya tiempo para pulir y perfeccionar el sistema.
He visto esto especialmente en supply chains donde existe una complejidad inherente, al tratar con muchos países y sistemas que deben interconectarse. En términos de software empresarial, son complicaciones a raudales. Las grandes empresas a menudo saltan de una solución potencial de startup a otra cada dos años, pero siempre parecen fallar dos años antes de poder implementar la solución.
Esta situación crea una especie de invierno de la IA, donde las empresas intentan declarar algo como un fracaso de manera prematura porque estaba tomando más tiempo del esperado.
Sin embargo, en ambos lados de esta ecuación, existe la necesidad de soñar e imaginar muchas cosas. Por ejemplo, al principio en Lokad, tuvimos la idea de contar con un modelo de forecast que pudiera aprovechar muchos conjuntos de datos provenientes de diversas industrias. La idea era que esto nos permitiría afinar mejor nuestro modelo de forecast.
Finalmente logramos implementar esto, pero nos llevó ocho años y terminó siendo diferente al concepto inicial. La idea inicial era capturar tendencias tempranas de la moda para predecir el consumo de electrónica de consumo. Eso no funcionó. Lo que sí funcionó fue aprovechar datos de diferentes verticales para mejorar la precisión de forecast, en gran parte al disponer de más datos para el deep learning gradient descent, lo que lo hizo más estable. Esto nos permitió usar más parámetros y, en última instancia, mejorar el rendimiento, incluso sin transferencias de información específicas del dominio.
Olivier Ezratty: El concepto erróneo común en el emprendimiento es la idea de la facilidad. Existe este mito de que es fácil conseguir financiación, fácil adquirir clientes y fácil entregar un producto a tiempo. La mayoría de las veces, este concepto erróneo está vinculado a la falta de experiencia. Cuando alguien recién salido de la escuela inicia una startup, le falta experiencia y tiende a ser excesivamente optimista. Están haciendo lo mejor que pueden, contratando a las mejores personas disponibles.
Kieran Chandler: Hablemos de financiación. ¿De dónde proviene esa financiación? ¿Quién está financiando realmente estas startups?
Olivier Ezratty: Existen varias fuentes. En Francia y en algunas partes de Europa, hay financiación pública. También hay firmas de capital de riesgo, Initial Coin Offerings (ICOs) y financiación a través de corporate ventures. Los ICOs son un poco inciertos; usualmente, están respaldados por el valor de Bitcoin de individuos que han invertido en bitcoins y eligen invertir en empresas de blockchain.
La financiación a través de corporate ventures ha experimentado un fuerte aumento en los últimos tres años, lo cual no existía hace diez años. Por ejemplo, SoftBank de Japón ha recaudado más de trescientos millones de dólares o euros, con porciones significativas provenientes de otras corporaciones como Samsung, Total y otras.
Kieran Chandler: Joannes, ¿cuáles son tus pensamientos al respecto? Estamos discutiendo casos de empresas que han ido demasiado lejos, y hay bastantes ejemplos en el mundo real donde las empresas quizá se han excedido un poco. Han recibido financiación excesiva para desarrollar tecnología que no ha funcionado del todo. Creo que tienes más experiencia en esta área que yo, ¿podrías proporcionar algunos ejemplos notables?
Joannes Vermorel: Claro, un ejemplo que me viene a la mente es Theranos. Esta compañía se fue demasiado lejos con mucho dinero. Al final, recaudaron alrededor de $2 mil millones, lo cual es una cantidad significativa.
Kieran Chandler: Esta historia es realmente notable, y la mayoría de la gente la conoce. Era una compañía de salud, una compañía medtech, y la fundadora, Elizabeth Holmes, tenía el sueño de producir un producto pero sin un plan concreto de cómo fabricarlo. La idea era algún tipo de test de sangre barato. Ella logró reunir fondos de inversionistas que no estaban muy familiarizados con este mercado, incluyendo políticos estadounidenses y grandes nombres como Henry Kissinger y James Mattis. Sin embargo, a pesar de sus esfuerzos, terminó convirtiéndose en una estafa.
Olivier Ezratty: Lo interesante es que hubo un periodista francés que escribió un artículo en el Wall Street Journal sobre esta estafa hace dos o tres años. A pesar de esta denuncia, la compañía logró duplicar su financiamiento de alrededor de $762 millones a $2 mil millones incluso después de que comenzó el escándalo. Otro ejemplo menos conocido es Magic Leap, que recaudó $2 mil millones para un casco de realidad aumentada, aunque es incierto si merece esa inversión.
Kieran Chandler: Entonces, ¿por qué los inversionistas están tan ansiosos por financiar estos emprendimientos?
Olivier Ezratty: Se reduce al Fear of Missing Out. Los grandes inversionistas, particularmente en EE.UU., quieren estar seguros de no perder la oportunidad de invertir en el próximo Facebook u otra compañía exitosa a nivel mundial. Así que, cuando detectan una empresa con el potencial de revolucionar un sector entero como el de la salud o el transporte, invierten fuertemente en ella. Quieren enviar un mensaje a otros inversionistas de que no es necesario invertir en otro lugar. Es una especie de guerra, una señal que envían a los demás. A veces falla, como hemos visto en los dos ejemplos mencionados. Sin embargo, a veces funciona. Facebook, por ejemplo, recaudó aproximadamente medio millón con dinero ruso antes de su IPO, y terminó siendo un éxito.
Kieran Chandler: Joannes, ¿cómo pueden los inversionistas mejorar la claridad de en qué están invirtiendo?
Joannes Vermorel: Esa pregunta me recuerda lo que Olivier ha estado haciendo a través de su blog, el cual he estado leyendo durante una década. Olivier examina de manera exhaustiva el panorama de palabras de moda como AI, blockchain, quantum computing, genomics, etc. Aunque dirijo Lokad como un negocio paralelo, ocasionalmente realizo misiones de due diligence técnica financiadas por firmas de venture capital, que me piden realizar una auditoría tecnológica de algunas compañías de software. Sin embargo, todavía me desconcierta el aparente nivel de amateurismo en cuanto a la cantidad de due diligence, que parece desentonar con el enorme volumen de dinero que se invierte. A veces resulta porque las pequeñas probabilidades de éxito son suficientes para que valga la pena, pero ciertamente hay margen para una mayor racionalidad en el mercado.
Kieran Chandler: Es como una magia que no puedes descifrar, ¿cuál es la física detrás de ello, sabes? ¿Cuál es tu percepción sobre educar al mercado en general y abrazar estos temas, en lugar de decir, “Voy a confiar en los expertos”?
Olivier Ezratty: Es difícil porque vemos surgir diferentes temas cada año. Blockchain es bastante nuevo, por ejemplo. Nos enfrentamos a temas cada vez más complicados, por lo que se necesita más experiencia y más tiempo para comprender todas estas nuevas técnicas. AI es parte de una serie de conceptos erróneos. Por ejemplo, hay personas que piensan que deep learning lo hace todo, cuando en realidad solo hace el 25% de lo que se puede hacer con AI. Hay mucha confusión al respecto porque la gente carece de conocimiento.
El mundo del emprendimiento, y no estoy seguro de las variaciones entre países, pero al menos en Francia, es una mezcla de ingenieros y personas científicas, pero también muchas personas no científicas. A menudo no tienen idea de todo esto, lo que conduce a una falta de comprensión de la ciencia en muchos de estos temas. Sé que muchas compañías se crearon basándose en AI por personas que no saben nada sobre AI. Piensan que pueden simplemente hacer algo, así que dicen, “Ok, tengo una idea, vamos a crear un chatbot para lo que sea que deseen,” y luego contratan a algunas personas sin saber si es posible ejecutarlo.
Toma a Elizabeth Holmes, por ejemplo, ella era de Stanford, tenía solo un año de experiencia en salud, y luego dijo, “vamos a hacer pruebas de sangre.” No tenía idea. Es algo loco. La gente crea cosas pero no tiene suficiente formación científica.
Lo que intento evangelizar en el mercado es: eleva tu comprensión de la ciencia. Necesitas hacer eso por dos razones. Una, si eres un inversionista, necesitas ser capaz de realizar el proceso de due diligence de estas compañías. Y dos, vas a entender lo que está sucediendo. Tendrás una idea de lo que puedes hacer en innovación. Creo que será muy útil para crear compañías a nivel mundial.
Si piensas que solo estás haciendo un negocio intermediario local, es muy difícil escalar a nivel mundial porque las compañías estadounidenses van a tener más dinero que tú. No puedes crear fácilmente un Facebook con base en Francia. Sin embargo, puedes crear una compañía global si tienes alguna tecnología que pueda revolucionar, donde haya una especie de magia dentro de la tecnología que nadie conoce.
Kieran Chandler: Bueno, lo que realmente entiendo aquí es lo siguiente: No es realmente del interés de una compañía mejorar este tipo de comprensión en el mercado si está ganando dinero y recibiendo inversiones, ¿verdad? ¿Por qué les conviene mejorar la comprensión?
Olivier Ezratty: Bueno, depende de en qué parte del ciclo de vida de tu producto te encuentres. Si estás creando una new product y necesitas educar al mercado, tal vez debas explicar un poco sobre el funcionamiento interno de tus productos y tu tecnología. Si eres un líder y no tienes mucha competencia, puedes proteger parte de tu IP con secretos industriales. Así que no explicas cómo funciona, es un truco de magia.
Pero si tienes mucha competencia, si no eres líder y posees alguna diferenciación, pero necesitas explicarlo, entonces debes explicar de dónde proviene lo que compone tu producto. Esto es muy interesante porque, con AI, muchas grandes compañías pasaron por estas etapas. Al principio, publicaban algunos artículos de investigación; Google hizo eso mucho al comienzo para ganar tracción y contratar a más personas. Luego se enfocaron fuertemente en su secret sauce y, en una etapa más madura, volvieron a publicar, porque había tantos competidores que simplemente querían ganar literalmente la batalla por la mentalidad, los corazones y las mentes. Quieren que la gente piense en ellos, construya alrededor de su producto y use sus unidades de procesamiento y todo lo demás.
Kieran Chandler: Existe un gran concepto erróneo sobre AI. La mayor parte de la ciencia detrás de AI es pública. Está en dominio público. Puedes encontrar cualquier cosa en los artículos de investigación. Creo que probablemente sólo falta dos o tres por ciento. Pero necesitas las habilidades para entender las herramientas y luego aplicarlas en una solución. El conocimiento sobre AI en una startup se trata de cómo ensamblar todo esto. Otro concepto erróneo es que AI es un producto. No es cierto. AI es una caja de herramientas con muchas herramientas.
Joannes Vermorel: Es como Lego con todas estas piezas diferentes. Dices, “Creo un dinosaurio en 2D, o creo un transbordador espacial.” Pero va a ser complicado. La habilidad con AI es cómo ensamblar todos esos ladrillos, como machine learning, deep learning, procesamiento de lenguaje natural. Eso requiere mucho conocimiento, y la integración requiere mucho conocimiento. La gente piensa que es magia y que tiene mucho valor.
Luego necesitas tus datos. Debes actualizarlos, necesitas verificar la calidad de los datos. Eso requiere mucho conocimiento, y luego necesitas conocer el negocio de tus clientes exactamente.
En el caso específico de supply chain, hay un giro adicional. Necesitas definir lo que optimizas. Estás extrayendo datos de tu ERP o de los sistemas de tu compañía para hacer algún tipo de optimización. Pero no solo quieres optimizar porcentajes, quieres optimizar resultados. Tienes que escribir la fórmula de lo que estás optimizando. Para la mayoría de nuestros clientes, es la primera vez en su historia que tienen que tener una optimización financiera explícita.
El problema es que puedes hacerlo mal si eres muy miope. Necesitas pensar en una fórmula que refleje tu verdadera mezcla estratégica y no solo objetivos a corto plazo. Por ejemplo, si quieres optimizar el precio en la tienda, un análisis estadístico ingenuo te dirá que cualquier tienda en París puede subir el precio un 20%, y tu margen se disparará durante un par de semanas. Pero luego la gente irá a otro lugar porque se enterará de que eres demasiado caro.
Kieran Chandler: Hablemos de la industria de supply chain. ¿Qué tipo de mitos estás viendo en el mercado que otras compañías están difundiendo?
Joannes Vermorel: Un mito, específicamente para Lokad, es que hay algo extremadamente específico en la mente humana cuando se trata de forecast del futuro desde el ángulo de supply chain. Imagina que tienes una compañía con 100,000 SKUs. La mayoría de esos productos se venden de manera intermitente; es muy errático, súper ruidoso.
Aunque llevamos un par de décadas teniendo métodos estadísticos para hacer esto, todavía hay muchas personas que no creen en las estadísticas. Y la realidad es que hubo muchas startups que hicieron estadísticas bastante malas, lo cual es incluso peor que un humano que está aproximadamente en lo correcto. Cuando haces malas estadísticas, estás exactamente equivocado, lo que es algo aún peor.
Además, hemos tenido varias olas de innovación que simplemente agregaron complicaciones. Por ejemplo, big data. Muchas compañías en supply chain tienen muchos datos. Se mudaron a sistemas de big data pero no con objetivos muy claros sobre lo que querían hacer con ello. Así que terminaron teniendo muchos clusters de Hadoop con propósitos difusos.
Olivier Ezratty: Estoy de acuerdo con lo que dices. AI no es un producto, es parte de la caja de herramientas. Big data fue algo similar. Lo que veo más en general, no específicamente en el sector de supply chain, es una especie de efecto espejo sesgado cuando usas tus datos. Son datos del pasado, pero deben utilizarse adecuadamente.
Kieran Chandler: La mayoría de las compañías quieren predecir el futuro con datos del pasado, pero hay un peligro con eso. Es como conducir y mirar el espejo retrovisor: puede que no veas el árbol adelante y luego choques contra él. Entonces, supongamos que tomas a Canal+ de Francia. Quizás hagan algunas encuestas, pero tienen a Netflix. Y cuando Netflix se lanzó en 2014, dijeron que sería fácil superarlos. Ahora, Canal+ ha dejado de hacer VOD y Netflix tiene el mercado. Así que es interesante ver que si no tienes un buen marketing de producto en tu compañía y solo crees en los datos, no observas a la competencia, no ves cómo cambian los comportamientos de las personas con las nuevas tecnologías y servicios, te pierdes todo y los datos no te lo dirán. Entonces, ¿cómo evaluarías esa startup, Joannes, y cómo evaluarías, Olivier, una compañía como Lokad?
Olivier Ezratty: En supply chain o, en general, no existe un truco mágico. Yo lo observo todo. Primero está el equipo. ¿Quiénes son, de dónde vienen? ¿Son buenas personas? ¿Están escuchando? Las habilidades de escucha de un emprendedor son muy importantes. En una llamada de ventas, una buena persona escucha más de lo que habla. Pero dejando eso de lado, es muy importante entender, escuchar. Y una de las cosas para un emprendedor es gestionar su doble naturaleza. Un emprendedor es en cierto modo un esquizofrénico, porque tiene que soñar en grande y aspirar a cambiar el mercado, pero también debe mantener los pies en la tierra. Tiene que entender su P&L, tiene que contratar y gestionar personas, recompensarlas. Estas son tareas de gestión muy tradicionales. Así que, el equilibrio entre visión a largo plazo, a corto plazo y la gestión práctica es difícil. Si hablas con un emprendedor, puedes ver eso en su psicología. Ves si son capaces de moverse de un lado a otro entre estas dos dimensiones.
La segunda es la idea. Hay tantas ideas malas en el ecosistema. Vas a una feria de startups, de entre 1000 compañías allí, diría que el 80% son malas. Así que hay muchas ideas malas, incluso con buenos equipos. Algunos inversionistas dicen, “Está bien, es una mala idea, pero el equipo es bueno, así que vamos.” Yo digo que no. Necesitas una buena idea y un buen equipo. Entonces, ¿qué es una buena idea? Una buena idea resuelve un problema que existe para un número significativo de personas, con escalabilidad, diferenciación y entendiendo de dónde viene el dolor. ¿El dolor proviene de la ausencia de una solución, de las soluciones existentes o del costo de integración en el tiempo? Los buenos emprendedores tienen una profunda comprensión de estas cosas, de los problemas. He leído muchos libros, hablado con muchos emprendedores exitosos, y aquellos que pasaron más tiempo entendiendo el punto de dolor que intentaban resolver en lugar de simplemente diseñar una solución desde cero fueron los más exitosos. Eso es una gran revelación.
Kieran Chandler: Entonces, quizá esta sea nuestra última pregunta. Joannes, como alguien que ha estado allí y lo ha hecho, ¿qué consejo le darías a alguien que está comenzando con una startup?
Joannes Vermorel: No sé si realmente puedo dar consejos. Lokad ha tenido un éxito moderado, pero aún no somos Google. Pero, quiero decir, mi enfoque específico fue buscar problemas antiguos y sin resolver. Cuando comencé Lokad, fue con problemas de supply chain que no estaban resueltos, pero también muy fundamentales y básicos.
Kieran Chandler: Simplemente decidir cuánto producir, dónde producir, dónde acumular tu inventario es algo muy básico. Quiero decir, incluso si estamos en transición hacia una economía relativamente digital donde los activos digitales tienen mucha importancia, la gente todavía necesita comer. Así que básicamente, hay cosas físicas que necesitan ser movidas. Si es perishable y almacenas demasiado, tendrás problemas de fechas de caducidad. Tendrás que descartar tu inventario. Y debido a que el mundo se ha globalizado, la desventaja de eso es que las supply chains se han vuelto increíblemente complejas.
Joannes Vermorel: Absolutamente. Si decides producir cada dispositivo electrónico de consumo en como 20 países diferentes, va a ser complejo. Y hay muchas ineficiencias. Mi enfoque fue identificar problemas que fueran relativamente fundamentales, que no cambian tanto. La física de la impresión 3D es genial, pero todavía no está del todo. Todavía no estamos imprimiendo automóviles completos en 3D. Funciona en B2B e industria, pero no está funcionando muy bien en el ámbito del consumo.
Kieran Chandler: Tal como está hoy en día, la impresión 3D aún no es muy competitiva.
Joannes Vermorel: Correcto. Entonces, en resumen, intento identificar problemas relativamente fundamentales que no cambiarán tanto. Quizás la solución al problema cambie debido a que surjan oleadas de nuevas teorías de IA que desafíen la forma en que puedes abordar el problema. Pero primero, pensé: identifiquemos un problema que en sí mismo sea relativamente estable. Si te concentras y repites tus esfuerzos, tienes la oportunidad de tener un problema que no se escape de tu alcance simplemente porque el problema ha desaparecido.
Kieran Chandler: ¿Cuál sería lo opuesto a tu enfoque?
Joannes Vermorel: Lo opuesto serían empresas que intentan hacer una aplicación de Twitter, lo cual era el absoluto opuesto a lo que yo intentaba resolver. Pero, de nuevo, es cuestión de gustos. Me parece que los problemas básicos, poco atractivos, aún están relativamente infravalorados en el mundo de las startups. Por ejemplo, hay muchas startups que intentan hacer productos de estilo de vida, pero no muchas que mejoren nuestro ciclo de recolección de basura o el procesamiento de residuos. Sin embargo, para la salud de la economía mundial, disponer de los residuos de una manera que sea segura, beneficiosa para la salud y amigable con el medio ambiente es algo enorme.
Olivier Ezratty: Estoy de acuerdo, en el ámbito B2B o empresarial, crear un producto es lo más difícil de hacer. Es una habilidad que no se enseña ni se conoce de manera tan amplia. Es complicado crear productos. Muchas startups piensan que crean un producto, pero al final ofrecen un servicio. Tienen consultores y trabajan por proyectos para cada cliente. Así que el gran desafío y la disciplina que hay que entender es que crear un producto es una disciplina que mezcla el entendimiento de tu cliente, el marketing y el negocio, y el entendimiento de la tecnología que usas para crear el producto.
Kieran Chandler: ¿Por qué hay tan pocas empresas que lo hacen bien?
Olivier Ezratty: Parte de la razón es que es difícil financiarlo, porque necesitas una financiación significativa para pagar la creación de un producto en el que no obtienes ingresos por un tiempo. Y luego, quizá después de uno o tres años, obtienes algunos ingresos. Si no tienes suficientes ingresos, vendes un producto inacabado y necesitas más servicio para venderlo a tus primeros clientes. Pero entonces te conviertes en una empresa de servicios. Así que hay una especie de conexión entre la forma en que puedes recaudar suficiente dinero, tal vez fuera de tu propio país si quieres escalar, como obtener dinero de Estados Unidos, y la forma en que creas un producto.
Kieran Chandler: Tu trabajo suena muy similar a lo que hacemos aquí. Pero me temo que tendremos que terminar por hoy. Muchas gracias por tomarte el tiempo de hablar con nosotros hoy.
Joannes Vermorel and Olivier Ezratty: Gracias.
Kieran Chandler: Bien, eso es todo para el episodio de esta semana. Volveremos la próxima semana. Hasta entonces, adiós por ahora.
