00:00:04 Introducción de Olivier Ezratty y su experiencia en Microsoft.
00:01:32 Tema: Realidad vs. mito en las startups.
00:03:38 Sobreprometer y confiar en las relaciones entre startups y corporaciones.
00:05:01 Dinámicas y obstáculos en la cadena de suministro.
00:06:40 Big data, deep learning en la previsión.
00:08:00 Conceptos erróneos en la financiación de startups.
00:08:22 Estudio de caso: Startups con financiación excesiva, Theranos y Magic Leap.
00:09:35 Comportamiento de los inversores impulsado por el FOMO.
00:12:29 Necesidad de una debida diligencia en las inversiones.
00:14:18 Importancia del conocimiento tecnológico y de mercado.
00:16:00 Rol y desafíos de la innovación en la escala.
00:16:37 Debate: Comprensión de la innovación empresarial en el mercado.
00:17:56 Rol de la inteligencia artificial en las empresas.
00:19:41 Complejidades de la optimización de la cadena de suministro.
00:22:02 Mitos sobre la previsión en la cadena de suministro.
00:23:55 Evaluación de startups: equipo, habilidades, manejo de la incertidumbre.
00:25:02 Equilibrio del emprendedor: ser visionario vs. práctico.
00:27:13 Consejos para emprendedores; el viaje de Joannes en Lokad.
00:29:57 Abordar problemas “poco cool”: desperdicio y reciclaje.
00:30:52 Desafíos de las startups: 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 a las que se enfrentan las startups, incluyendo la presión de sobreprometer, los recursos limitados y los largos ciclos de ventas, especialmente en el software B2B. La conversación explora cómo las grandes empresas externalizan el riesgo a través de asociaciones con startups. También destaca 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 el problema, centrarse en el cliente y desarrollar productos disciplinadamente.
Resumen Extendido
En el último episodio de Lokad TV, el presentador Kieran Chandler da la bienvenida 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 las Startups”.
Ezratty comienza compartiendo su trayectoria, pasando de ser ingeniero de software a trabajar en marketing en Microsoft, y finalmente convirtiéndose en un ángel inversionista en 2005-2006. 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 lleva 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 llevan a las startups a prometer más de lo que pueden cumplir.
Hablando sobre software B2B, Vermorel explica que la situación puede ser compleja debido a los largos ciclos de ventas. Él enfatiza el compromiso de Lokad de mantenerse fiel a sus habilidades y promesas, discutiendo regularmente pruebas y errores en su blog.
A medida que avanza la conversación, Vermorel cuestiona a Ezratty sobre las palabras de moda y las afirmaciones de “píldoras mágicas” o disrupción en las startups. Le intriga cómo las startups logran mantenerse fieles a pesar de estas limitaciones.
De acuerdo con la tendencia de las startups de afirmar más de lo que pueden ofrecer, Ezratty justifica esto llamando a las startups “empresas soñadoras”. Él cree que los verdaderos innovadores son aquellos que cambian el mercado y asumen 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, especialmente en el software B2C, Vermorel señala que a menudo exageran sus capacidades, lo que lleva a la desconfianza de los clientes. Destaca cómo Lokad inicialmente soñaba con crear pronósticos sofisticados utilizando datos de múltiples industrias, pero la realidad requería un mayor énfasis en tener más datos.
Ezratty aborda los mitos del emprendimiento, incluyendo la financiación fácil y la entrega oportuna del producto. Identifica diferentes fuentes de financiación para las startups, como la financiación pública, el capital de riesgo, las empresas corporativas y el campo emergente de las criptomonedas.
La discusión se centra en las empresas que han recibido financiación excesiva pero no han logrado entregar, como Theranos y Magic Leap. A pesar de estos fracasos, examinan historias de éxito como Facebook que justifican estrategias de inversión de alto riesgo.
Pasando a la comprensión de la tecnología, Vermorel destaca la importancia de la debida diligencia, dada la gran cantidad de dinero invertido. Ezratty expresa su preocupación por la falta de comprensión de la IA en el mundo empresarial, instando a un mayor entendimiento entre los inversores y los emprendedores.
Discuten algunos mitos comunes en la industria de la cadena de suministro, principalmente la sobrevaloración de la intuición humana sobre los pronósticos estadísticos o basados en IA. Ezratty señala que muchas empresas tienen datos significativos pero objetivos poco claros para su uso, enfatizando la importancia de considerar la dinámica 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 destaca la importancia de un equipo competente y receptivo, la capacidad de los emprendedores para equilibrar las 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 que se centren en problemas fundamentales y estables en lugar de cuestiones transitorias, enfatizando el potencial de abordar problemas “poco cool” que pueden estar subvalorados.
Para concluir, Ezratty destaca el desafío para las startups de crear un producto en lugar de un servicio, lo que requiere una combinación única de comprensión de las necesidades del cliente, escalabilidad empresarial y viabilidad tecnológica. Aboga por aprender estas habilidades críticas para tener éxito en el mundo de las startups.
Transcripción Completa
Kieran Chandler: Hola, bienvenidos de nuevo a Lokad TV. Hoy tengo el placer de decir que nos acompaña Olivier Ezratty, quien tiene más de 30 años de experiencia en la industria tecnológica, incluyendo 15 años en Microsoft. También es el autor de la “Guía de Startups”, que ahora está en su 22ª edición aquí en Francia. Olivier, gracias por unirte a nosotros aquí en Lokad TV hoy. Tal vez un buen punto de partida sería 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 hacer marketing en Microsoft, fui ingeniero de software durante unos cuatro o cinco años. Después de ser CMO, gestionar varias relaciones y comenzar el ecosistema de relaciones con startups dentro de Microsoft, pensé que sería interesante traer algunas habilidades de vuelta a las startups en el ecosistema francés. Así que me convertí en un ángel de negocios alrededor de 2005 y 2006. Tuve un par de pequeñas empresas que me ayudaron a entender el mundo de los VC y los factores clave de éxito. Mi objetivo era aprender y compartir, por eso escribí esta guía y la he actualizado continuamente desde entonces.
Kieran Chandler: Fascinante. Como siempre en Lokad TV, nos acompaña Joannes Vermorel, el fundador de Lokad, quien puede saber algo sobre startups. Entonces, nuestro tema de hoy es ‘Mito versus Realidad en las Startups’. Joannes, ¿a qué te refieres con los mitos que vemos en las startups?
Joannes Vermorel: Como emprendedor de startups yo mismo, puedo decir que siempre nos enfrentamos a situaciones difíciles. Nuestro producto nunca está lo suficientemente listo y nunca tenemos suficiente tiempo o fondos. Así que siempre hay una presión y una urgencia por lanzar algo al mercado. Esto nos pone en una situación en la que los incentivos para exagerar la verdad son fuertes, presentando a menudo algo que es un poco más de lo que realmente podemos entregar. En el caso del software B2B, la situación puede ser aún peor porque los ciclos de ventas son muy largos. Por lo tanto, uno podría exagerar la verdad y, cuando se cierra el trato, la empresa podría haber tenido tiempo de entregar lo que se prometió inicialmente debido al largo ciclo de ventas. Hemos tratado de mantenernos muy cerca de lo que estamos haciendo 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, palabras de moda y startups que intentan reclamar sus propias ‘píldoras mágicas’ o ‘factores de disrupción’? ¿Estás de acuerdo en que las startups tienden a prometer más de lo que pueden cumplir?
Olivier Ezratty: Sí, estoy de acuerdo, las startups a menudo afirman que pueden hacer más de lo que realmente pueden. Necesitan hacer esto porque una startup es una empresa de ensueño. Sueñan con el futuro, con crear cosas que aún no existen necesariamente. Sabemos que hay una alta tasa de fracaso, por lo que un emprendedor que no está llevando los límites lo suficientemente lejos no es un verdadero emprendedor. Los verdaderos innovadores son aquellos que están cambiando el mercado y esto implica riesgos. Necesitas 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 le piden a otras personas que asuman el riesgo y se liberen de la carga. Bueno, otra pregunta. ¿Existen otros incentivos o razones por las cuales las startups podrían no ser completamente sinceras? Joannes, ¿qué piensas al respecto?
Joannes Vermorel: Sí, uno de los puntos que veo, especialmente en software B2C que trata con sistemas complejos como las cadenas de suministro, 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 falta de coincidencia puede llevar al fracaso por razones equivocadas, como la destrucción de la confianza antes de que haya tiempo para pulir y perfeccionar el sistema.
He visto esto especialmente en las cadenas de suministro donde hay una complejidad inherente, lidiando con muchos países y sistemas que deben interconectarse. En términos de software empresarial B2B, es complicaciones en esteroides. Las grandes empresas a menudo saltan de una solución potencial de una startup a la siguiente 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 prematuramente porque estaba llevando más tiempo del esperado.
Sin embargo, en ambos lados de esta ecuación, hay una necesidad de soñar e imaginar muchas cosas. Por ejemplo, al principio en Lokad, tuvimos la idea de tener un modelo de pronóstico que pudiera aprovechar muchos conjuntos de datos provenientes de diversas industrias. La idea era que esto nos permitiría ajustar mejor nuestro modelo de pronóstico.
Finalmente logramos implementar esto, pero tomó ocho años y terminó siendo diferente del concepto inicial. La idea inicial era capturar las tendencias tempranas de la moda para predecir el consumo de productos electrónicos por parte de los consumidores. Eso no funcionó. Lo que funcionó fue aprovechar los datos de diferentes sectores para mejorar la precisión del pronóstico, principalmente al tener más datos para el aprendizaje profundo y el descenso de gradiente, lo que lo hizo más estable. Esto nos permitió utilizar más parámetros y, en última instancia, mejorar el rendimiento, incluso sin transferencias de información específicas del dominio.
Olivier Ezratty: El error común en el emprendimiento es la idea de facilidad. Existe este mito de que es fácil obtener financiamiento, fácil adquirir clientes, fácil entregar un producto a tiempo. La mayoría de las veces, este error está vinculado a la falta de experiencia. Cuando alguien acaba de salir de la escuela y comienza una startup, carece de experiencia y tiende a ser demasiado optimista. Están haciendo todo lo posible, contratando a las mejores personas que pueden encontrar.
Kieran Chandler: Hablemos de financiamiento. ¿De dónde proviene ese financiamiento? ¿Quién está financiando realmente estas startups?
Olivier Ezratty: Hay varias fuentes. En Francia y algunas partes de Europa, hay financiamiento público. También hay firmas de capital de riesgo, Ofertas Iniciales de Monedas (ICOs) y financiamiento corporativo de riesgo. Las ICOs son un poco inciertas; por lo general, están respaldadas por el valor de Bitcoin de personas que han invertido en bitcoins y eligen invertir en empresas de blockchain.
El financiamiento corporativo de riesgo ha experimentado un aumento significativo 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 una parte importante proveniente de otras corporaciones como Samsung, Total y otras.
Kieran Chandler: Joannes, ¿qué piensas al respecto? Estamos discutiendo casos en los que las empresas han llevado al límite y hay bastantes ejemplos en el mundo real donde las empresas han tal vez ido un poco demasiado lejos. Han asumido un financiamiento excesivo para desarrollar tecnología que no ha funcionado del todo. Creo que tienes más experiencia en esta área que yo, ¿podrías proporcionar algunos ejemplos destacados?
Joannes Vermorel: Claro, un ejemplo que me viene a la mente es Theranos. Esta empresa se excedió con demasiado 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 las personas la conocen. Era una empresa de atención médica, una empresa de tecnología médica, y la fundadora, Elizabeth Holmes, tenía un sueño de producir un producto pero no tenía un plan concreto sobre cómo hacerlo. La idea era algo así como una prueba de sangre barata. Logró reunir fondos de inversores que no conocían mucho sobre este mercado, incluidos políticos estadounidenses y grandes nombres como Henry Kissinger y James Mattis. Sin embargo, a pesar de sus esfuerzos, terminó siendo 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 exposición, la empresa logró duplicar su financiamiento de alrededor de $762 millones a $2 mil millones incluso después de que comenzara el escándalo. Otro ejemplo menos conocido es Magic Leap, que recaudó $2 mil millones para un auricular de realidad aumentada, aunque no está claro si vale esa inversión.
Kieran Chandler: Entonces, ¿por qué los inversores están tan ansiosos por financiar estas empresas?
Olivier Ezratty: Se reduce al miedo a perderse algo. Los grandes inversores, especialmente en Estados Unidos, quieren asegurarse de no perder la oportunidad de invertir en el próximo Facebook u otra empresa exitosa a nivel mundial. Entonces, cuando ven una empresa con el potencial de perturbar todo un sector como la atención médica o el transporte, invierten fuertemente en ella. Quieren enviar un mensaje a otros inversores de que no necesitan 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 alrededor de medio millón con dinero ruso antes de su IPO y resultó ser un éxito.
Kieran Chandler: Joannes, ¿cómo pueden los inversores 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, que he estado leyendo durante una década. Olivier realiza extensas investigaciones sobre el panorama de palabras de moda como IA, blockchain, computación cuántica, genómica, etc. Aunque estoy dirigiendo Lokad como un negocio secundario, ocasionalmente realizo misiones de diligencia debida técnica financiadas por firmas de capital de riesgo, que me piden que realice una auditoría tecnológica de algunas empresas de software. Sin embargo, todavía estoy desconcertado por el aparente nivel de amateurismo con respecto a la cantidad de diligencia debida, que parece no estar a la altura del volumen de dinero que se está invirtiendo. A veces funciona porque las pequeñas probabilidades de éxito son suficientes para que valga la pena, pero ciertamente hay espacio para más racionalidad en el mercado.
Kieran Chandler: Es como magia que no puedes entender, ¿cuál es la física detrás de eso, ya 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 diferentes temas que surgen 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. La IA es parte de una serie de conceptos erróneos. Por ejemplo, las personas que piensan que el deep learning lo hace todo, cuando solo hace el 25% de lo que se puede hacer con IA. Hay mucha confusión porque las personas carecen 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 científicos, pero también de muchas personas no científicas. A menudo no tienen ni idea de todo esto, lo que lleva a una falta de comprensión de la ciencia en muchos de estos temas. Conozco muchas empresas que se crearon basadas en IA por personas que no saben nada sobre IA. Piensan que pueden hacer algo, así que dicen: “Ok, tengo una idea, vamos a crear un chatbot para lo que sea que quieran”, y luego contratan a algunas personas pero no saben si es posible ejecutarlo.
Tomemos como ejemplo a Elizabeth Holmes, ella era de Stanford, solo tenía un año de graduación en el campo de la salud, y luego dijo: “vamos a hacer pruebas de sangre”. No tenía ni idea. Es algo loco. La gente crea cosas pero no tiene suficiente formación científica.
Lo que estoy tratando de evangelizar en el mercado es: elevar tu comprensión de la ciencia. Necesitas hacerlo por dos razones. Primero, si eres un inversor, necesitas poder realizar el proceso de diligencia debida de estas empresas. Y segundo, vas a entender lo que está sucediendo. Vas a tener una idea de lo que puedes hacer en innovación. Creo que va a ser muy útil para crear empresas a nivel mundial.
Si piensas que solo estás haciendo un negocio intermedio en el lugar, es muy difícil expandirte a nivel mundial porque las empresas estadounidenses van a tener más dinero que tú. No puedes crear fácilmente un Facebook basado en Francia. Sin embargo, puedes crear una empresa global si tienes alguna tecnología que pueda interrumpir, donde haya algo de magia dentro de la tecnología que nadie conoce.
Kieran Chandler: Bueno, lo que realmente estoy entendiendo aquí es lo siguiente: No es realmente del interés de una empresa mejorar este tipo de comprensión en el mercado si están ganando dinero e invirtiendo, ¿verdad? ¿Por qué les interesa mejorar la comprensión?
Olivier Ezratty: Bueno, depende de en qué etapa te encuentres en el ciclo de vida de tu producto. Si estás creando una nueva categoría de producto y necesitas educar al mercado, tal vez necesites explicar un poco sobre el funcionamiento interno de tus productos y tu tecnología. Si eres líder y no tienes mucha competencia, puedes proteger parte de tu propiedad intelectual con secretos industriales. Entonces no explicas cómo funciona, es un truco de magia.
Pero si tienes mucha competencia, si no eres líder y tienes alguna diferenciación, pero necesitas explicarlo, entonces necesitas explicar de dónde proviene lo que hay en tu producto. Esto es muy interesante porque, con la IA, muchas grandes empresas pasaron por estas etapas. Al principio, publicaban algunos documentos de investigación, Google hizo eso mucho al principio para ganar tracción y contratar más personas. Luego se enfocaron mucho en su “salsa secreta” y luego, en una etapa más madura, comenzaron a publicar nuevamente porque hay tantos competidores que simplemente quieren ganar la batalla de la atención, 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.
Kieran Chandler: Hay una gran idea equivocada sobre la IA. La mayoría de la ciencia detrás de la IA es pública. Está en el dominio público. Puedes encontrar cualquier cosa en documentos de investigación. Creo que probablemente solo falta un dos o tres por ciento. Pero necesitas las habilidades para entender las herramientas y luego aplicarlas para una solución. El conocimiento sobre la IA en una startup se trata de cómo ensamblar todo esto. Otra idea equivocada es que la IA es un producto. No es cierto. La IA 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 la IA es cómo ensamblar todos esos bloques, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del 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. Necesitas actualizarlos, necesitas verificar la calidad de los datos. Eso requiere mucho conocimiento, y luego necesitas conocer exactamente el negocio de tus clientes.
En el caso específico de la cadena de suministro, hay un giro adicional. Necesitas definir qué estás optimizando. Estás extrayendo datos de tu ERP o de los sistemas de tu empresa 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 al tener una visión muy a corto plazo. 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 aprenderán que eres demasiado caro.
Kieran Chandler: Hablemos de la industria de la cadena de suministro. ¿Qué tipo de mitos estás viendo en el mercado que otras empresas están difundiendo?
Joannes Vermorel: Un mito, específicamente para Lokad, es que hay algo extremadamente específico en la mente humana cuando se trata de predecir el futuro desde el ángulo de la cadena de suministro. Imagina que tienes una empresa con 100,000 SKUs. La mayoría de esos productos se venden de forma intermitente; es muy errático, súper ruidoso.
A pesar de que llevamos un par de décadas utilizando métodos estadísticos para hacer esto, todavía hay mucha gente que no cree en las estadísticas. Y la realidad es que hubo muchas startups que hicieron estadísticas bastante malas, lo cual es aún peor que una persona que está aproximadamente correcta. Cuando haces malas estadísticas, estás exactamente equivocado, lo cual es aún peor.
Además, hemos tenido varias olas de innovación que solo han añadido complicaciones. Por ejemplo, big data. Muchas empresas en la cadena de suministro tienen muchos datos. Se pasaron a sistemas de big data, pero no realmente con objetivos muy claros sobre lo que quieren hacer con eso. Así que terminaron teniendo muchos clústeres de Hadoop con propósitos difusos.
Olivier Ezratty: Estoy de acuerdo con lo que estás diciendo. La inteligencia artificial no es un producto, es parte de la caja de herramientas. El big data fue algo parecido. Lo que veo más en general, no específicamente en el sector de la cadena de suministro, es un tipo de efecto espejo sesgado cuando se utiliza los datos. Son datos del pasado, pero se deben utilizar correctamente.
Kieran Chandler: La mayoría de las empresas quieren predecir el futuro con datos del pasado, pero hay un peligro en eso. Es como conducir y mirar por el retrovisor, es posible que no veas el árbol que tienes delante y luego choques contra él. Entonces, digamos que tomas a Canal+ de Francia. Tal vez hagan algunas encuestas, pero tienen a Netflix. Y cuando Netflix se lanzó en 2014, dijeron que sería fácil vencerlos. 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 productos en tu empresa y solo crees en los datos, no miras 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 empresa como Lokad?
Olivier Ezratty: En la cadena de suministro o en general, no hay truco mágico. Lo miro todo. Lo primero es el equipo. ¿Quiénes son, de dónde vienen? ¿Son buenas personas? ¿Escuchan? Las habilidades de escucha de un emprendedor son muy importantes. En una llamada de ventas, una buena persona escucha más que habla. Pero aparte de eso, es muy importante entender, escuchar. Y una de las cosas para un emprendedor es manejar su naturaleza dual. Un emprendedor es algo esquizofrénico, porque tiene que soñar en grande y apuntar a cambiar el mercado, pero también tiene que mantener los pies en la tierra. Tiene que entender su cuenta de resultados, tiene que contratar y gestionar personas, recompensarlas. Estas son tareas de gestión muy tradicionales. Entonces, el equilibrio entre la 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 hacia adelante y hacia atrás en estas dos dimensiones.
La segunda es la idea. Hay tantas malas ideas en el ecosistema. Vas a una feria de startups, de cada 1000 empresas allí, diría que el 80% son malas. Así que tienes tantas malas ideas, incluso con buenos equipos. Algunos inversores dicen: “Bueno, 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. ¿Viene el dolor de la ausencia de solución, de las soluciones existentes o del costo de integración en el tiempo? Los buenos emprendedores tienen una comprensión profunda de estas cosas, de los problemas. He leído muchos libros, he hablado con muchos emprendedores exitosos y aquellos que pasaron más tiempo entendiendo el punto de dolor que estaban tratando de resolver en lugar de simplemente diseñar una solución desde cero fueron los más exitosos. Eso es una gran idea.
Kieran Chandler: Entonces, tal vez 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 sin resolver. Cuando comencé Lokad, fue con problemas de cadena de suministro que estaban sin resolver, 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 haciendo la 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 perecedero y tienes demasiado stock, tendrás problemas de fecha de vencimiento. Tendrás que descartar tu inventario. Y debido a que el mundo se ha vuelto global, el inconveniente de eso es que las cadenas de suministro se han vuelto increíblemente complejas.
Joannes Vermorel: Absolutamente. Si decides producir cada dispositivo electrónico de consumo en como 20 países diferentes, será complejo. Y hay muchas ineficiencias. Mi enfoque fue identificar problemas que eran relativamente fundamentales, que no cambian tanto. La física de la impresión 3D es genial, pero aún no está ahí. Todavía no estamos imprimiendo en 3D autos completos. Funciona en B2B e industria, pero no funciona muy bien en el espacio de consumo.
Kieran Chandler: Tal como está hoy, la impresión 3D aún no es muy competitiva.
Joannes Vermorel: Correcto. Entonces, en resumen, trato de identificar problemas relativamente fundamentales que no cambiarán tanto. Tal vez la solución al problema cambie porque tienes algunas olas de nuevas teorías de IA que desafiarían cómo 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 eludirá tu comprensión solo porque el problema ha desaparecido.
Kieran Chandler: ¿Cuál sería lo opuesto a tu enfoque?
Joannes Vermorel: Lo opuesto serían las empresas que intentan hacer una aplicación de Twitter, que es lo opuesto absoluto a lo que yo intentaba resolver. Pero nuevamente, eso es una cuestión de gusto. Para mí, los problemas básicos y poco llamativos aún están relativamente subvalorados 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 procesamiento de residuos. Sin embargo, para la salud de la economía mundial, deshacerse de los desechos de manera segura, saludable y respetuosa con el medio ambiente es algo enorme.
Olivier Ezratty: Estoy de acuerdo, en el espacio B2B o en el espacio empresarial, crear un producto es lo más difícil de hacer. Es una habilidad que no se enseña ni se conoce tanto. Es complicado crear productos. Muchas startups piensan que crean un producto, pero al final ofrecen un servicio. Tienen consultores y trabajan en proyectos para cada cliente. Entonces, el gran desafío y la disciplina para entender es que crear un producto es una disciplina que combina la comprensión de tu cliente, el marketing y los negocios, y la comprensión de la tecnología que utilizas para crear el producto.
Kieran Chandler: ¿Por qué hay muy pocas empresas que lo hacen bien?
Olivier Ezratty: Algunas de las razones es que es difícil financiarlo porque necesitas financiamiento significativo para pagar por la creación de un producto donde no obtienes ingresos durante un tiempo. Y luego, tal vez después de uno o tres años, obtienes algunos ingresos. Si no tienes suficientes ingresos, vendes un producto incompleto y necesitas más servicios para venderlo a tus primeros clientes. Pero luego te conviertes en una empresa de servicios. Entonces 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 los 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 hoy. Muchas gracias por tomarse el tiempo para hablar con nosotros hoy.
Joannes Vermorel y Olivier Ezratty: Gracias.
Kieran Chandler: Bueno, eso es todo por el episodio de esta semana. Volveremos la próxima semana. Hasta entonces, adiós por ahora.
