“Las ‘start up’ son ineficientes, ¿por qué las grandes quieren imitarlas?”

17 Mayo, 2017 / Artículos
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El periplo de aprendizaje de Luis Pérez Breva ha sido largo y diverso: desde Ingeniería Química pasando por Física, Económicas e Inteligencia Artificial hasta llegar al Martin Trust Center for MIT Entrepreneurship de la Escuela de Negocios Sloan del MIT (Massachusetts Institute of Technology). Allí dirige actualmente el emblemático programa de innovación i-Teams, que comparten las escuelas de Ingeniería y de Negocios. Son conocidos sus logros como innovador de éxito en serie, en concreto sus tecnologías de localización de smartphones de emergencia (ya desplegadas en todo el mundo) y su sistema automatizado de asignación de cartera y negocios.

Pérez Breva dedica ahora su tiempo a enseñar a innovar a otros desde los i-Team, pero lo hace de forma «muy distinta» a la tradicional. «La mayoría de gente cuando habla de innovación se refiere a cómo gestionarla o cómo crearla, pero no se fija realmente en el acto de innovar; más bien trata sobre cómo lidiar con ello cuando alguien ya la ha hecho», explica a INNOVADORES. «La mayoría de los que vienen al MIT lo que quieren es hacerlo, y no sólo hablar sobre ello». Para eso, parten de la idea de que «todo lo que tenemos es incertidumbre». A continuación, extraen la visión de un problema a resolver en el mundo real y crean una organización que pueda desarrollar el proceso de forma sostenible. «Lo tenemos que conseguir y no tenemos ninguna certidumbre, de eso se trata».

En España, hoy emprender e innovar son lugares comunes relacionados y convertidos en hashtags para todo. «Es cierto que casi todo el mundo cree que emprendimiento e innovación son dos cosas ligadas, pero no es verdad en absoluto», afirma. Pérez Breva reivindica, de hecho, el papel de las grandes empresas. «Los ejemplos abundan». Aunque reconoce que mucha innovación viene de las start ups, no cree que el 90% de estas empresas tenga innovación dentro. «Hay personas dentro de las grandes compañías que piensan que su organización debe actuar como si fuera una start up, pero una start up es algo profundamente ineficiente», destaca, y «¿por qué tendríamos que actuar de forma ineficiente?». Argumenta su postura con ejemplos de multinacionales como Apple, 3M o Ferrovial que han hecho de su día a día un innovar constante. «Estas compañías no tienen que actuar como lo hace una start up». Quizás la confusión venga del propio término innovación, que es «el producto final de una acción: innovar».

Según Pérez Breva, «la acción en sí es distinta y no empieza con esos fantásticos elevator pitch [la famosa breve conversación de ascensor del emprendedor al posible inversor], sino que comienza de forma mucho más pedestre». Está hablando de una idea, aunque no cualquiera, ni siquiera tiene que ser una gran idea. ¿Cómo reconocerla? Cuando es equivocada. «Al principio, todo el mundo te dirá que la idea está mal», dice. «Las innovaciones se reconocen al final, pero no al principio». Rechaza el ideal romántico de la gran idea porque, a su juicio, no lleva a la gente a producir verdaderas innovaciones, sino a hacer copias de cosas que han hecho otros. «Si alguna vez tienes que explicar cómo hiciste una buena innovación, tu historia será inspiradora, no porque sea fácil, sino porque era imposible de predecir». Como ejemplos cita a Elon Musk o Steve Jobs. «No es fácil predecir lo que Apple va a hacer; por eso cuando lo hace, alucinas, básicamente».

Pérez Breva prefiere hablar más de la acción de innovar que del resultado, tal y como desarrolla en su último libro, el Manifiesto Doer [hacedor]. «Es en el proceso donde puedes practicar y así ser mejor innovador y conseguir el resultado final», dice. «Como innovador, la idea que tienes al principio es sólo un presentimiento, no es necesario que sea una fantástica idea de producto o una revolucionaria idea final», relata. «Los presentimientos funcionan y son numerosos». Aquí reconoce la necesidad de prototipar problemas. «La tarea del innovador es descubrir estos problemas, quizá partiendo de un presentimiento, hacerlos reales en el sentido de entenderlos de un modo tangible y es en ese proceso donde sale la solución». En ese camino se aprende también a ser productivamente erróneo. «Pasas de no entender nada de algo a entenderlo muy bien, te vas a equivocar más veces de las que vas a acertar, en cualquier punto del camino», apunta. Ejemplifica esta afirmación con la inteligencia artificial y el machine learning. «A los algoritmos que aprenden les ocurre como a los humanos, que aprendemos básicamente de errores, y mucho más de cada error que de cada acierto. Esto es verdad en matemáticas, en ingeniería. Cuando haces un artefacto, lo haces básicamente reconociendo lo que está mal, al reconocer que te equivocas», concluye.

El científico e innovador, Fernando Fischmann, creador de Crystal Lagoons, recomienda este artículo.

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