Los métodos populares para startups no mejoran las tasas de supervivencia, muestran los datos

Autor: Colossus

Compilado por Deep潮 TechFlow

Guía de Shenchao: Este artículo utiliza datos del gobierno estadounidense para desmentir un hecho incómodo: durante los últimos 30 años, todos los libros más vendidos sobre metodologías empresariales —Lean Startup, Desarrollo de Clientes, Canvas de Modelo de Negocio— no han tenido ningún efecto estadístico en mejorar la tasa de supervivencia de las startups.

El problema no es necesariamente que la metodología en sí esté mal, sino que una vez que todos la usan, pierde su ventaja.

Este argumento también es válido para emprendedores de cripto y Web3, especialmente para quienes están leyendo diversas "guías de emprendimiento en Web3".

El texto completo es:

Cualquier método para construir una startup que se vuelva ampliamente difundido llevará a los fundadores a converger en la misma respuesta. Si todos siguen las mismas técnicas de emprendimiento más vendidas, todos terminarán construyendo las mismas empresas, y sin diferenciación, la mayoría de estas empresas fracasarán. El hecho es que cada vez que alguien insista en enseñarte un método para construir una startup exitosa, deberías hacer lo contrario. Esta paradoja, una vez comprendida, es obvia, pero en sí misma contiene una dirección hacia adelante.

Antes de la ola de "emprendedores evangelizadores" que surgió hace veinticinco años, el consejo empresarial que reemplazó era, francamente, peor que inútil. Era una mezcla ingenua de estrategias de empresas del Fortune 500 y tácticas de pequeños negocios, combinando planes a cinco años con gestión de tareas diarias. Pero para startups con alto potencial de crecimiento, la planificación a largo plazo carece de sentido: el futuro es impredecible, y centrarse en operaciones diarias expone a los fundadores a competidores más rápidos. El consejo antiguo estaba diseñado para un mundo de mejoras graduales, no para la incertidumbre fundamental.

Los consejos de la nueva generación de emprendedores y defensores son diferentes: intuitivos y razonables, con argumentos que parecen sólidos, ofreciendo a los fundadores un proceso paso a paso para construir empresas en medio de la incertidumbre real. Steve Blank introdujo el método de desarrollo de clientes en "The Four Steps to the Epiphany" (2005), enseñando a los fundadores a ver sus ideas comerciales como un conjunto de hipótesis falsables: salir, entrevistar a clientes potenciales y validar o refutar sus hipótesis antes de escribir cualquier línea de código. Eric Ries, en "The Lean Startup" (2011), se basó en esto para proponer el ciclo Construir-Medir-Aprender: lanzar un producto mínimo viable, medir el comportamiento real de los usuarios y iterar rápidamente, en lugar de perder tiempo perfeccionando un producto que nadie quiere. El Canvas de Modelo de Negocio de Osterwalder (2008) proporciona a los fundadores una herramienta para mapear los nueve componentes centrales del modelo de negocio y ajustarlo rápidamente cuando algún elemento no funcione. El pensamiento de diseño —promovido por IDEO y la Escuela de Diseño de Stanford— enfatiza la empatía con el usuario final y la creación rápida de prototipos para identificar problemas lo antes posible. La teoría del razonamiento de efecto de Saras Sarasvathy sugiere partir de las habilidades y redes propias del fundador, en lugar de intentar invertir el proceso para diseñar un plan que alcance metas ambiciosas.

Estos evangelistas intentaron conscientemente establecer una ciencia sobre el éxito empresarial. Para 2012, Blank afirmó que la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos estaba denominando su marco de desarrollo de clientes como "el método científico para el emprendimiento" y afirmaba que "ahora sabemos cómo hacer que las startups fracasen menos". El sitio web de Lean Startup afirma que "Lean Startup proporciona un método científico para crear y gestionar startups", y en la contraportada de su libro se cita a Tim Brown, CEO de IDEO, diciendo que Ries "propuso un proceso científico que se puede aprender y replicar". Mientras tanto, Osterwalder afirmó en su tesis doctoral que el Canvas de Modelo de Negocio se basa en la ciencia del diseño (el precursor del pensamiento de diseño).

Los departamentos de investigación empresarial en el mundo académico también estudian startups, pero su ciencia se asemeja más a la antropología: describen la cultura de los fundadores y las prácticas de las empresas emergentes para comprenderlas. Los nuevos defensores tienen una visión más práctica: la misma que el filósofo natural Robert Boyle estableció en los inicios de la ciencia moderna: «No me atrevo a llamarme verdadero naturalista a menos que mis habilidades permitan que mi jardín produzca hierbas y flores mejores». En otras palabras, la ciencia debe buscar verdades fundamentales, pero también debe ser efectiva.

Si funciona, por supuesto determina si merece ser llamado ciencia. Y en cuanto al evangelio del emprendimiento, una cosa que podemos estar seguros es: no funciona.

En la ciencia, evaluamos la eficacia de algo mediante experimentos. Cuando la teoría de la relatividad de Einstein fue ganando aceptación, otros físicos invirtieron tiempo y dinero en diseñar experimentos para verificar la precisión de sus predicciones. Aprendimos en la escuela primaria que el método científico es la ciencia misma.

Sin embargo, debido a alguna deficiencia en nuestra naturaleza humana, también tendemos a resistir la idea de que "la verdad se descubre así". Nuestras mentes esperan evidencia, pero nuestros corazones necesitan una historia. Existe una antigua postura filosófica —que Steven Shapin y Simon Schaffer exploraron magistralmente en "Leviathan and the Air-Pump" (1985)— que sostiene que la observación no nos puede dar la verdad, y que la verdadera verdad solo puede derivarse lógicamente de otras cosas que ya sabemos que son verdaderas, es decir, a partir de primeros principios. Aunque esto es estándar en matemáticas, en campos donde los datos son un poco más ruidosos o los axiomas menos sólidos, puede llevar a conclusiones que parecen atractivas pero son absurdas.

Antes del siglo XVI, los médicos trataban a los pacientes con los escritos del médico griego del siglo II, Galeno. Galeno creía que las enfermedades eran causadas por un desequilibrio de los cuatro humores: sangre, flema, bilis amarilla y bilis negra, y recomendaba terapias como la sangría, el vómito y las ventosas para restaurar el equilibrio. Los médicos siguieron estas terapias durante más de mil años, no porque fueran efectivas, sino porque la autoridad académica de los antiguos parecía superar con creces el valor de la observación contemporánea. Pero alrededor del año 1500, el médico suizo Paracelso observó que las terapias de Galeno realmente no mejoraban a los pacientes, y que algunas terapias —como el uso de mercurio para tratar la sífilis—, aunque carecían de sentido dentro del marco de la teoría humoral, sí funcionaban. Paracelso comenzó a abogar por escuchar la evidencia en lugar de obedecer a autoridades ya desaparecidas: "El paciente es tu libro de texto, la cama es tu biblioteca". En 1527, incluso quemó públicamente los escritos de Galeno. Su visión tardó siglos en ser aceptada —casi tres siglos después, George Washington murió tras un tratamiento agresivo de sangría— porque las personas preferían creer en historias limpias y sencillas como las de Galeno en lugar de enfrentar la realidad caótica y compleja.

Paracelso partió de lo que funcionaba y siguió la pista hasta encontrar la causa. Los pensadores de primeros principios asumen primero una "causa" y luego insisten en que es válida, independientemente de los resultados. ¿Somos los emprendedores modernos más como Paracelso, impulsados por la evidencia? ¿O más como Galeno, sostenidos por la elegancia y coherencia interna de nuestras propias historias? En nombre de la ciencia, veamos la evidencia.

Estos son los datos oficiales del gobierno sobre la tasa de supervivencia de empresas emergentes en Estados Unidos. Cada línea muestra la probabilidad de supervivencia de las empresas fundadas en un año determinado. La primera línea rastrea la tasa de supervivencia a un año, la segunda línea rastrea la tasa de supervivencia a dos años, y así sucesivamente. El gráfico muestra que, desde 1995 hasta la actualidad, la proporción de empresas que sobreviven un año ha permanecido基本mente sin cambios. Lo mismo ocurre con las tasas de supervivencia a dos, cinco y diez años.

Los nuevos evangelistas han existido durante suficiente tiempo y son lo suficientemente conocidos: los libros relacionados han vendido millones de copias en total, y casi todos los cursos universitarios de emprendimiento los enseñan. Si fueran efectivos, esto se reflejaría en las estadísticas. Sin embargo, en los últimos treinta años, no ha habido ningún progreso sistemático en facilitar la supervivencia de las startups.

Los datos gubernamentales incluyen todas las startups estadounidenses, como restaurantes, lavanderías, bufetes de abogados y empresas de diseño de paisajes, y no solo las startups tecnológicas respaldadas por capital de riesgo con alto potencial de crecimiento. Los defensores del emprendimiento no afirman que su método sea aplicable únicamente a empresas del tipo de Silicon Valley, pero estas técnicas suelen adaptarse especialmente a ese tipo de empresas, donde los fundadores solo están dispuestos a asumir una incertidumbre extrema si el retorno potencial es lo suficientemente grande. Por lo tanto, utilizamos una métrica más específica: la proporción de startups estadounidenses respaldadas por capital de riesgo que completan rondas de financiación posteriores tras haber finalizado su ronda inicial. Dado el funcionamiento del capital de riesgo, podemos asumir razonablemente que la mayoría de las empresas que no logran completar rondas posteriores no sobreviven.

La línea sólida representa los datos originales; la línea punteada ajusta las empresas de semilla recientes que aún podrían completar su ronda A.

La proporción de empresas que completan rondas de financiación posteriores tras una ronda de semilla ha disminuido drásticamente, lo que no respalda la afirmación de que las startups respaldadas por capital de riesgo se han vuelto más exitosas en los últimos 15 años. Si algo ha cambiado, parece que ahora fracasan con mayor frecuencia. Por supuesto, la asignación de capital de riesgo no depende únicamente de la calidad de las startups: el impacto de la pandemia de COVID-19, el fin de la era de tasas de interés cero, la alta concentración de capital requerida por la IA, entre otros factores.

También se podría argumentar que el aumento total de la inversión de riesgo ha saturado el mercado con más emprendedores menos calificados, anulando cualquier mejora en la tasa de éxito. Sin embargo, en el gráfico siguiente, la caída en la tasa de éxito ocurre tanto durante el período de crecimiento como durante el de contracción en el número de empresas financiadas. Si el exceso de fundadores poco cualificados hubiera reducido el promedio, la tasa de éxito debería haber recuperado terreno tras la disminución en el número de empresas financiadas a partir de 2021. Sin embargo, no fue así.

¿Acaso el aumento en el número de fundadores no es en sí mismo un éxito? Inténtaselo decir a aquellos fundadores que siguieron los consejos de los profetas y aún así fracasaron. Estas son personas reales que arriesgaron su tiempo, ahorros y reputación; tienen derecho a saber a qué se enfrentan. Los inversores de riesgo de primer nivel tal vez hayan ganado más dinero —ahora hay más unicornios que antes—, pero esto se debe en parte a que los tiempos de salida son más largos y en parte a que la ley de potencia de las salidas implica matemáticamente que, cuanto más empresas se lancen, mayor es la probabilidad de que surja un éxito enorme. Para los fundadores, esto es un consuelo frío. El sistema quizá genere más premios mayores, pero no mejora las probabilidades individuales de los emprendedores.

Debemos tomar en serio el hecho de que los nuevos evangelistas no han aumentado la probabilidad de éxito de las startups. Los datos indican que, en el mejor de los casos, no tienen ningún efecto. Hemos invertido innumerables horas y miles de millones de dólares en un marco de pensamiento que simplemente no funciona.

Los evangelistas afirman que nos están enseñando una ciencia del emprendimiento, pero según sus propios estándares establecidos, no hemos avanzado en absoluto: no sabemos cómo hacer que las startups tengan más éxito. Boyle diría que si nuestro jardín aún no ha producido hierbas o flores mejores, entonces no hay ciencia. Esto es decepcionante y confuso. Dado el tiempo invertido, la amplia adopción y el evidente nivel intelectual detrás de estas ideas, es difícil imaginar que no tengan ningún efecto. Sin embargo, los datos indican que realmente no hemos aprendido nada.

Si queremos construir una verdadera ciencia del emprendimiento, necesitamos entender las razones. Hay tres posibilidades. Primero, tal vez estas teorías simplemente estén equivocadas. Segundo, tal vez estas teorías sean tan obvias que sistematizarlas carezca de sentido. Tercero, tal vez una vez que todos utilicen las mismas teorías, ya no aporten ninguna ventaja. Después de todo, la esencia de la estrategia es hacer algo diferente a la competencia.

Si estas teorías fueran en realidad erróneas, la tasa de éxito empresarial debería haber disminuido a medida que se difundían. Nuestros datos indican que, en general, esto no se cumple para las empresas emergentes, y la tasa de fracaso de las empresas respaldadas por capital de riesgo parece haber aumentado por otras razones. Independientemente de los datos, estas teorías no parecen erróneas. Hablar con clientes, realizar experimentos e iterar constantemente parecen claramente beneficiosos. Pero la teoría de Galeno tampoco parecía errónea para los médicos en 1600. A menos que probemos estos marcos como cualquier otra hipótesis científica, no podremos estar seguros.

Este es el criterio que Karl Popper estableció en "La lógica de la investigación científica" para la ciencia: una teoría es científica si y solo si es, en principio, falsable. Tienes una teoría, la pruebas. Si los experimentos no la respaldan, la descartas e intentas otra cosa. Una teoría que no puede ser falsada no es una teoría en absoluto, sino una creencia.

Pocas personas han intentado aplicar este estándar a la investigación empresarial. Existen algunos ensayos controlados aleatorios, pero suelen carecer de potencia estadística y definen el éxito como algo distinto al verdadero éxito de las startups. Dado que el capital de riesgo apuesta miles de millones de dólares anualmente, sin mencionar los años que los fundadores invierten en probar sus ideas, parece extraño que nadie haya realizado un esfuerzo serio por verificar si las técnicas enseñadas a las startups realmente funcionan.

Pero los evangelistas tienen casi ningún incentivo para probar sus teorías: ganan dinero y acumulan influencia vendiendo libros. Los aceleradores de startups obtienen ganancias enviando a una gran cantidad de emprendedores al embudo de la ley de potencias, cosechando solo algunos casos excepcionalmente exitosos. Los investigadores académicos también enfrentan sus propios incentivos distorsionados: demostrar que su teoría es errónea les hace perder financiamiento sin ninguna recompensa compensatoria. Toda la industria tiene la estructura de lo que el físico Richard Feynman llamó "ciencia de culto a la carga": un edificio que imita la forma de la ciencia pero carece de su sustancia, derivando reglas de anécdotas sin establecer relaciones causales fundamentales. Solo porque algunas empresas exitosas realizaron entrevistas con clientes, no significa que tu startup también tendrá éxito si lo hace.

Pero, a menos que reconozcamos que las respuestas actuales no son suficientemente buenas, no tendremos la motivación para buscar nuevas respuestas. Necesitamos descubrir mediante experimentos qué funciona y qué no. Esto será costoso, ya que las startups son malos sujetos de prueba. Es difícil obligar a una startup a hacer o no hacer algo (¿puedes impedir que los fundadores realicen iteraciones, hablen con clientes o pregunten a los usuarios qué diseño prefieren?), y mantener registros estrictos suele ser una prioridad baja cuando la empresa lucha por sobrevivir. Dentro de cada teoría también existen numerosos matices que deben probarse. De hecho, estos experimentos podrían ser imposibles de realizar correctamente. Pero si así es, entonces necesitamos admitir lo que diríamos sin dudar sobre cualquier otra teoría que no sea falsable: esto no es ciencia, sino pseudociencia.

En cierta medida, los fundadores no necesitan aprender formalmente estas técnicas. Antes de que Blank propusiera el "desarrollo de clientes", los fundadores ya desarrollaban clientes hablando con ellos. Del mismo modo, ya construían productos mínimos viables y los iteraban antes de que Ries diera un nombre a esta práctica. Ya diseñaban productos para los usuarios antes de que alguien llamara a esto "pensamiento de diseño". Las leyes del negocio suelen forzar estas conductas, y millones de empresarios reinventaron independientemente estas prácticas para resolver los problemas que enfrentaban diariamente. Quizás estas teorías sean obvias, y los defensores simplemente han puesto vino nuevo en botellas viejas.

Esto no necesariamente es algo malo. Tener teorías válidas, incluso si son obvias, es el primer paso hacia teorías mejores. A diferencia de Popper, los científicos no abandonan simplemente una teoría prometedora en el momento en que se falsifica; en cambio, intentan mejorarla o ampliarla. El historiador y filósofo de la ciencia Thomas Kuhn lo explicó poderosamente en "La estructura de las revoluciones científicas": después de que Newton publicara su teoría de la gravitación, sus predicciones sobre el movimiento de la Luna fueron incorrectas durante más de 60 años, hasta que el matemático Alexis Clairaut reconoció que se trataba de un problema de tres cuerpos y lo corrigió. El criterio de Popper nos llevaría a descartar a Newton. Pero esto no sucedió, porque la teoría estaba suficientemente respaldada en otros aspectos. Kuhn sostuvo que los científicos son persistentes dentro de un marco de creencias al que llamó paradigma. Dado que proporciona una estructura que permite a los científicos construir y mejorar sobre las teorías existentes, los científicos no abandonan fácilmente un paradigma a menos que sea absolutamente necesario. El paradigma ofrece una vía hacia adelante.

La investigación emprendedora no tiene un paradigma único. O, más bien, tiene demasiados paradigmas, ninguno de los cuales es lo suficientemente convincente como para unificar todo el campo. Esto significa que quienes consideran el emprendimiento como una ciencia carecen de una guía común para determinar qué preguntas merecen ser abordadas, qué significa observar o cómo mejorar teorías que no son completamente correctas. Sin un paradigma, los investigadores simplemente giran en círculos, hablando cada uno en su propio idioma. Para que el emprendimiento se convierta en una ciencia, se necesita un paradigma dominante: un marco compartido lo suficientemente convincente como para organizar esfuerzos colectivos. Este es un problema más difícil que simplemente decidir qué teorías probar, porque para que un conjunto de ideas se convierta en un paradigma, debe responder a algunas preguntas abiertas urgentes. No podemos lograr esto de la nada, pero debemos alentar a más personas a intentarlo.

La economía nos dice que si haces lo mismo que todos los demás: vender el mismo producto a los mismos clientes, utilizando los mismos procesos de producción y los mismos proveedores, la competencia directa reducirá tus beneficios a cero. Este concepto es la base de la estrategia empresarial, desde la teoría de la "reflexividad" de George Soros —donde las creencias de los participantes del mercado alteran el mercado mismo, erosionando las ventajas que intentan aprovechar— hasta la afirmación schumpeteriana de Peter Thiel de que "la competencia es un juego para perdedores". Michael Porter lo codificó en su obra seminal "Competitive Strategy" como la necesidad de buscar posiciones de mercado no ocupadas. Kim Chan Mauborgne y Renée Mauborgne llevaron esta idea un paso más allá en su "Estrategia de Océano Azul", argumentando que las empresas deben crear espacios de mercado completamente libres de competencia, en lugar de luchar por cuotas en los sectores existentes.

Sin embargo, si todos construyen sus empresas con el mismo método, generalmente competirán directamente. Si cada fundador entrevista a clientes, todos convergerán en las mismas respuestas. Si cada equipo lanza un producto mínimo viable y lo itera, todos avanzarán hacia el mismo producto final. El éxito en un mercado competitivo debe ser relativo, lo que significa que las prácticas efectivas deben diferir de lo que todos los demás están haciendo.

El método de reducción al absurdo hace esto evidente: si existiera un diagrama de flujo que garantizara el éxito de las startups, la gente produciría en masa startups exitosas las 24 horas del día. Eso sería una máquina de dinero de movimiento perpetuo. Pero en un entorno competitivo, tal cantidad masiva de nuevas empresas llevaría a que la mayoría fracasaran. La premisa que debe ser errónea es: que tal diagrama de flujo pueda existir.

Existe una analogía precisa en la teoría de la evolución. En 1973, el biólogo evolutivo Leigh Van Valen propuso lo que llamó la hipótesis de la Reina Roja: en cualquier ecosistema, cuando una especie evoluciona para obtener ventaja a expensas de otra, la especie en desventaja evolucionará para contrarrestar esa mejora. El nombre proviene de "A través del espejo" de Lewis Carroll, donde la Reina Roja le dice a Alicia: "Debes correr tanto como puedas solo para mantenerte en el mismo lugar". Las especies deben innovar constantemente con una variedad de estrategias para sobrevivir a las innovaciones de sus competidores.

De la misma manera, cuando un nuevo método empresarial es adoptado rápidamente por todos, nadie obtiene una ventaja relativa y la tasa de éxito se mantiene plana. Para ganar, las startups deben desarrollar estrategias diferenciadas e innovadoras y establecer barreras sostenibles contra la imitación antes de que los competidores las alcancen. Esto a menudo significa que la estrategia ganadora o se desarrolla internamente (en lugar de encontrarse en publicaciones públicas accesibles para todos) o es tan única que nadie pensaría en copiarla.

Esto suena como algo muy difícil de establecer científicamente...