Experimentación ilustrada: el nuevo imperativo de la innovación

La experimentación es la base de la capacidad de todas las empresas para innovar. En otras palabras, las pruebas sistemáticas de las ideas son lo que permite a las empresas crear y perfeccionar sus productos. De hecho, ningún producto puede ser un producto sin haber sido primero una idea que se formó, en un grado u otro, mediante el proceso de experimentación. Hoy en día, un proyecto de desarrollo importante puede requerir literalmente miles de experimentos, todos con el mismo objetivo: saber si el concepto del producto o la solución técnica propuesta son prometedores para abordar una nueva necesidad o problema, y luego incorporar esa información en la siguiente ronda de pruebas para obtener el mejor producto, en última instancia.

En el pasado, las pruebas eran relativamente caras, por lo que las empresas tenían que ser parsimoniosas con el número de iteraciones experimentales. Sin embargo, hoy en día, las nuevas tecnologías, como la simulación por ordenador, la creación rápida de prototipos y la química combinatoria, permiten a las empresas crear más aprendizaje con mayor rapidez y ese conocimiento, a su vez, se puede incorporar a más experimentos con un coste menor. De hecho, las nuevas tecnologías basadas en la información han reducido los costes marginales de la experimentación, del mismo modo que han reducido los costes marginales en algunos sistemas de producción y distribución. Además, un sistema experimental que integre nuevas tecnologías basadas en la información hace más que reducir los costes, sino que también aumenta las oportunidades de innovación. Es decir, algunas tecnologías pueden hacer que las actividades experimentales existentes sean más eficientes, mientras que otras introducen formas completamente nuevas de descubrir conceptos y soluciones novedosos.

Millennium Pharmaceuticals de Cambridge, Massachusetts, por ejemplo, incorpora nuevas tecnologías como la genómica, la bioinformática y la química combinatoria en su plataforma tecnológica para realizar experimentos. La plataforma permite una automatización similar a la de una fábrica, que puede generar y probar fármacos candidatos en minutos o segundos, en comparación con los días o más que requieren los métodos tradicionales. Obtener información desde el principio sobre, por ejemplo, el perfil toxicológico de un fármaco candidato mejora significativamente la capacidad de Millennium de predecir el éxito del fármaco en las pruebas clínicas y, en última instancia, en el mercado. Los candidatos poco prometedores son eliminados antes de que se inviertan cientos de millones de dólares en su desarrollo. Además de reducir el coste y el tiempo del desarrollo de los fármacos tradicionales, las nuevas tecnologías también mejoran la capacidad de innovación de Millennium, según el director de tecnología Michael Pavia. En concreto, la empresa tiene más oportunidades de experimentar con posibles fármacos más diversos, incluidos aquellos que inicialmente pueden parecer improbables, pero que eventualmente podrían conducir a descubrimientos innovadores.

Esta era de «experimentación ilustrada» ha afectado hasta ahora a las empresas con altos costes de desarrollo de productos, como las industrias farmacéutica, de la automoción y del software. Al estudiarlos, he aprendido varias lecciones valiosas que creo que tienen una amplia aplicabilidad a otros sectores. A medida que el coste de la informática siga bajando, haciendo que todo tipo de cálculos complejos sean más rápidos y baratos, y a medida que surjan nuevas tecnologías, como la química combinatoria, prácticamente todas las empresas descubrirán que tienen una mayor capacidad de experimentación rápida para investigar diversos conceptos. Las instituciones financieras, por ejemplo, utilizan ahora simulaciones por ordenador para probar nuevos instrumentos financieros. De hecho, el desarrollo de software de hojas de cálculo ha cambiado para siempre los modelos financieros; incluso los novatos pueden realizar muchos experimentos sofisticados de hipótesis que antes eran prohibitivamente caros.

Un sistema de experimentación

Entender la experimentación ilustrada requiere apreciar el proceso de innovación. Es decir, las innovaciones de productos y tecnologías no caen del cielo, sino que se fomentan en los laboratorios y las organizaciones de desarrollo, pasando por un sistema para experimentar. Todas las organizaciones de desarrollo cuentan con un sistema de este tipo que les ayuda a reducir el número de ideas a perseguir y, luego, a refinar ese grupo en lo que puede convertirse en productos viables. Una fase crítica del proceso se produce cuando una idea o concepto se convierte en un artefacto o prototipo funcional, que luego se puede probar, discutir, mostrar a los clientes y aprender de él.

Quizás el ejemplo más famoso del sistema experimental en funcionamiento venga de los laboratorios de Thomas Alva Edison. Cuando Edison señaló que el genio inventivo es «99% transpiración y 1% inspiración», era muy consciente de la importancia de la capacidad y la capacidad de una organización para experimentar. Por eso diseñó sus operaciones en Menlo Park, Nueva Jersey, para permitir realizar iteraciones experimentales rápidas y eficientes.

Edison sabía que los distintos componentes de un sistema de experimentación (incluidos el personal, el equipo, las bibliotecas, etc.) funcionan de forma interdependiente. Como tal, deben optimizarse conjuntamente, ya que juntos definen el rendimiento del sistema: su velocidad (el tiempo necesario para diseñar, construir, probar y analizar un experimento), el coste, la fidelidad (la precisión del experimento y las condiciones en las que se lleva a cabo), la capacidad (el número de experimentos que se pueden realizar en un período de tiempo determinado) y el aprendizaje adquirido (la cantidad de información nueva generada por el experimento y la capacidad de una organización para beneficiarse de ello). Así, por ejemplo, maquinistas altamente cualificados trabajaban muy cerca del personal del laboratorio en Menlo Park para poder introducir mejoras rápidamente cuando los investigadores tenían nuevas ideas o aprendían algo nuevo de experimentos anteriores. Este sistema dio lugar a inventos históricos, como la bombilla eléctrica, que requirió más de 1000 experimentos complejos con materiales y formas de filamentos, reguladores electromecánicos y tecnologías de vacío.

El objetivo de Edison de lograr una gran innovación mediante la experimentación rápida y frecuente es especialmente pertinente hoy en día, ya que los costes (tanto financieros como de tiempo) de la experimentación se desploman. Sin embargo, muchas empresas ven erróneamente las nuevas tecnologías únicamente en términos de reducción de costes, lo que pasa por alto su enorme potencial de innovación. Peor aún, las empresas con esa visión limitada se ven empantanadas en la confusión que se produce cuando intentan incorporar nuevas tecnologías. Por ejemplo, la simulación por ordenador no se limita a sustituir a los prototipos físicos como medida de ahorro, sino que introduce una forma de experimentar completamente diferente que invita a la innovación. Así como Internet ofrece enormes oportunidades de innovación, que superan con creces su uso como sustituto económico de las transacciones por teléfono o catálogo, también lo hace la experimentación de última generación. Pero darse cuenta de ese potencial requiere que las empresas adopten una mentalidad diferente.

De hecho, las nuevas tecnologías afectan a todo, desde el propio proceso de desarrollo, incluida la forma en que se estructura una organización de I+D, hasta la forma en que se crean nuevos conocimientos y, por lo tanto, el aprendizaje. Por lo tanto, para que las empresas sean más innovadoras, los desafíos son tanto de gestión como técnicos, como sugieren estas reglas para la experimentación ilustrada:

Lo esencial para la experimentación ilustrada

Las nuevas tecnologías, como las simulaciones por ordenador, no solo hacen que la experimentación sea más rápida y barata, sino que también permiten a las empresas ser más

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1. Organícese para experimentar rápidamente.

La capacidad de experimentar rápidamente es fundamental para la innovación: a medida que los desarrolladores conciben una multitud de ideas diferentes, los experimentos pueden proporcionar la retroalimentación rápida necesaria para dar forma a esas ideas reforzando, modificando o complementando los conocimientos existentes. Sin embargo, la experimentación rápida a menudo requiere la renovación total de las rutinas arraigadas. Cuando, por ejemplo, ciertas clases de experimentos se abaratan o aceleran un orden de magnitud, los incentivos organizacionales pueden desalinearse repentinamente y las actividades y rutinas que antes tenían éxito pueden convertirse en obstáculos. (Consulte la barra lateral «Los posibles peligros de las nuevas tecnologías».)

Los posibles peligros de las nuevas tecnologías

Las nuevas tecnologías pueden reducir los costes (tanto financieros como de tiempo) de la experimentación y aumentar drásticamente la capacidad de la empresa de desarrollar

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Tenga en cuenta los principales cambios a los que BMW ha realizado recientemente. Hace solo unos años, experimentar con conceptos de diseño novedosos (para que los coches resistieran mejor los choques, por ejemplo) requería construir costosos prototipos físicos. Como ese proceso llevó meses, supuso un obstáculo para la innovación porque los ingenieros no podían recibir comentarios puntuales sobre sus ideas. Además, los datos de las pruebas de choque llegaron demasiado tarde como para influir significativamente en las decisiones en las primeras fases del desarrollo del producto. Así que BMW tuvo que incorporar la información de forma muy posterior, lo que supuso costes mayores. Sin embargo, la organización de I+D de BMW, estructurada en torno a este sistema tradicional, desarrolló automóviles galardonados, lo que consolidó la reputación de la empresa como líder del sector. Pero su éxito también dificultó el cambio.

Hoy en día, gracias a los experimentos virtuales (choques simulados por un ordenador de alto rendimiento y no mediante prototipos físicos), parte de la información llega muy pronto, antes de que BMW tome decisiones importantes sobre los recursos. Por lo tanto, los costes de la experimentación (tanto financieros como de tiempo) son más bajos, ya que BMW elimina la creación de prototipos físicos y el gasto de la posible reelaboración de diseños defectuosos una vez que la empresa se haya comprometido con ellos. (Aún se necesitan prototipos físicos mucho más adelante para verificar los diseños finales y cumplir con las normas de seguridad). Además, la rápida retroalimentación y la capacidad de ver y manipular imágenes de ordenador de alta calidad impulsan una mayor innovación: se pueden explorar muchas posibilidades de diseño en «tiempo real», pero de forma virtual, en iteraciones rápidas.

Para estudiar el impacto de esta nueva tecnología en la innovación, BMW realizó el siguiente experimento. Varios diseñadores, un ingeniero de simulación y un ingeniero de pruebas formaron un equipo para mejorar la seguridad de los coches en caso de impacto lateral. Utilizando principalmente simulaciones por ordenador, el equipo desarrolló y puso a prueba nuevas ideas que surgieron de sus frecuentes reuniones de intercambio de ideas.

Como todos los conocimientos necesarios sobre seguridad, diseño, simulación y pruebas residían en un grupo pequeño, el equipo pudo realizar experimentos y desarrollar soluciones rápidamente. Después de cada ronda de choques simulados, el equipo analizó los resultados y desarrolló nuevas ideas para la siguiente ronda de experimentos. Como era de esperar, el equipo se benefició enormemente de la rapidez de los comentarios: solo tardaron unos días en aceptar, perfeccionar o rechazar nuevas soluciones de diseño, algo que antes llevaba meses.

A medida que se acumulaban las pruebas, los miembros del grupo aumentaron considerablemente sus conocimientos sobre la mecánica subyacente, lo que les permitió diseñar experimentos que antes eran inimaginables. De hecho, una prueba cambió por completo sus conocimientos sobre la compleja relación entre la resistencia y la seguridad del material. En concreto, los ingenieros de BMW supusieron que cuanto más fuerte fuera la zona próxima a la parte inferior de los pilares del coche (las estructuras que conectan el techo del automóvil con su chasis), mejor podrá resistir el vehículo los choques. Pero un miembro del equipo de desarrollo insistió en verificar esta suposición mediante una simulación por ordenador económica.

Los resultados sorprendieron al equipo: fortalecieron sustancialmente un área en particular por debajo de uno de los pilares disminuido la resistencia del vehículo a los choques. Tras más experimentos y un análisis exhaustivo, los ingenieros descubrieron que reforzar la parte inferior del pilar central haría que el pilar fuera propenso a doblarse más arriba, por encima de la zona reforzada. Por lo tanto, el compartimento de pasajeros sería más penetrable en la parte del coche más cercana a la sección media, el pecho y la cabeza de los pasajeros. La solución era debilitar, no fortalecer, la zona inferior. Este conocimiento contradictorio (que debilitar a propósito una parte de la estructura del automóvil podría aumentar la seguridad del vehículo) ha llevado a BMW a reevaluar todas las áreas reforzadas de sus vehículos.

En resumen, este pequeño equipo aumentó la seguridad en caso de colisión lateral en un 30%% . Vale la pena señalar que dos pruebas de choque de prototipos físicos realizadas al final del proyecto confirmaron los resultados de la simulación. También cabe señalar que los prototipos físicos cuestan un total de alrededor de $ 300 000, más que el coste de los 91 bloqueos virtuales juntos. Además, los prototipos físicos tardaron más en construirse, prepararse y probarse que toda la serie de choques virtuales.

Sin embargo, para aprovechar todos los beneficios de las tecnologías de simulación, BMW tuvo que realizar cambios radicales en el proceso, la organización y la actitud, cambios que tardaron varios años en lograrse. La empresa no solo tuvo que reorganizar la forma en que los diferentes grupos trabajaban juntos, sino que también tuvo que cambiar los hábitos que tan bien habían funcionado en el antiguo proceso de desarrollo secuencial.

Anteriormente, por ejemplo, los ingenieros solían ser reacios a publicar datos que no fueran perfectos. Hasta cierto punto, a cada grupo le interesaba retener y supervisar la producción de otros grupos. Al fin y al cabo, es muy probable que el grupo que haya enviado primero su información a una base de datos central sea el que tenga que hacer más cambios, ya que es el que menos comentarios ha recibido de otras áreas. Así, por ejemplo, el equipo de desarrollo de puertas de BMW estaba acostumbrado a publicar datos casi impecables (detalles sobre la resistencia del material de una puerta propuesta, por ejemplo), que podían tardar muchos meses en generarse. La idea de publicar información aproximada muy pronto, como parte integral de un proceso de experimentación rápido y paralelo, era impensable y no estaba incluida en el sistema de incentivos. Sin embargo, un retraso de seis meses mientras se perfeccionaban los datos podría hacer descarrilar un programa de desarrollo basado en iteraciones rápidas.

Por lo tanto, para fomentar el intercambio temprano de información, los directivos de BMW tenían que asegurarse de que cada grupo entendiera y apreciara las necesidades de los demás equipos. El grupo de simulación de choques, por ejemplo, necesitaba que los diseñadores de puertas conocieran la información necesaria para crear modelos aproximados para las simulaciones de choques en las primeras etapas. Esa transferencia de conocimientos tuvo un efecto dominó y cambió la forma en que trabajaban los diseñadores de puertas, ya que parte de la información solicitada exigía que prestaran mucha atención también a las necesidades de otros grupos. Empezaron a entender que retener información el mayor tiempo posible era contraproducente. Al realizar este tipo de cambios organizativos, BMW en Alemania redujo significativamente el tiempo y los costes de desarrollo e impulsó la innovación.

2. Fracase pronto y con frecuencia, pero evite errores.

Experimentar con muchas ideas diversas y, a veces, aparentemente absurdas es crucial para la innovación. Cuando un concepto novedoso fracasa en un experimento, el fracaso puede poner de manifiesto importantes lagunas en el conocimiento. Estos experimentos son particularmente deseables cuando se realizan desde el principio, de modo que las opciones desfavorables se puedan eliminar rápidamente y las personas puedan volver a centrar sus esfuerzos en alternativas más prometedoras. Desarrollar la capacidad de experimentar rápidamente en las primeras etapas del desarrollo significa replantearse el papel del fracaso en las organizaciones. El fracaso positivo requiere tener la piel gruesa, afirma David Kelley, fundador de IDEO, una importante firma de diseño de Palo Alto (California).

IDEO anima a sus diseñadores a «fallar con frecuencia para triunfar antes», y la empresa entiende que los experimentos más radicales suelen provocar fracasos más espectaculares. De hecho, IDEO ha desarrollado numerosos prototipos que rayaban en lo ridículo (y luego fueron rechazados), como zapatos con figuras de juguete en los cordones de los zapatos. Al mismo tiempo, el enfoque de IDEO ha dado lugar a una serie de éxitos de ventas, como el ordenador portátil Palm V, que ha hecho que la empresa sea objeto de un intenso interés de los medios de comunicación, incluido un Línea nocturna segmento con Ted Koppel y cobertura en Juego serio, un libro de Michael Schrage, codirector de la iniciativa de mercados electrónicos del Media Lab del MIT, que describe la importancia crucial de permitir a los innovadores jugar con los prototipos.

Sin embargo, eliminar el estigma del fracaso normalmente requiere superar las actitudes arraigadas. Las personas que fracasan en los experimentos suelen ser consideradas incompetentes y esa actitud puede llevar a un comportamiento contraproducente. Como señala Kelley, los desarrolladores que tienen miedo al fracaso y quedan mal ante la dirección a veces crean prototipos caros y elegantes con los que se comprometen antes de saber ninguna de las respuestas. En otras palabras, el elegante prototipo puede tener un aspecto impresionante, pero da la falsa impresión de que el producto está más avanzado de lo que realmente está y esa percepción desalienta sutilmente a la gente a cambiar el diseño, aunque existan alternativas mejores. Por eso IDEO aboga por el desarrollo de prototipos baratos y toscos que se invite a la gente a criticar, un proceso que, finalmente, conduce a mejores productos. «Hay que tener el valor de crear un hombre de paja», afirma Kelley.

Para fomentar una cultura en la que la gente no tema fallar, IDEO ha creado un ambiente similar al de una sala de juegos. Los lunes, las diferentes sucursales organizan espectáculos y narraciones en los que los empleados muestran y hablan sobre sus últimas ideas y productos. IDEO también tiene una gigantesca «caja tecnológica» con cientos de artilugios y curiosidades que los diseñadores hurgan de forma rutinaria en busca de inspiración entre los interruptores, los botones y varios materiales y objetos raros. Y las sesiones de lluvia de ideas, en las que se fomentan ideas descabelladas y los participantes aplazan el juicio para no entorpecer el debate, son un elemento básico de los diferentes grupos de proyectos.

3M es otra empresa con una actitud sana ante el fracaso. Los grupos de productos de 3M suelen tener equipos de trabajo forrajeros que investigan las oportunidades (o dificultades) que podría plantear un posible producto. Los equipos, compuestos principalmente por personal técnico, incluidos ingenieros de fabricación, tienen poca repercusión si una idea fracasa; de hecho, a veces un fracaso es motivo de celebración. Cuando un equipo descubre que un producto potencial no funciona, el grupo se disuelve rápidamente y sus miembros pasan a otros proyectos.

Sin embargo, los fracasos no deben confundirse con los errores. Los errores producen poca información nueva o útil y, por lo tanto, no tienen valor. Un experimento mal planificado o mal realizado, por ejemplo, podría generar datos ambiguos y obligar a los investigadores a repetir el experimento. Otro error común es repetir un fracaso anterior o no poder aprender de esa experiencia. Lamentablemente, incluso las mejores organizaciones suelen carecer de los sistemas de gestión necesarios para distinguir cuidadosamente entre fracasos y errores.

3. Anticipe y aproveche la información temprana.

Cuando los proyectos importantes fracasan al final del juego, las consecuencias pueden ser devastadoras. En la industria farmacéutica, por ejemplo, más de 80% de los fármacos candidatos se suspenden durante las fases de desarrollo clínico, en las que se puede incurrir en más de la mitad de los gastos totales del proyecto. Sin embargo, aunque las empresas suelen verse obligadas a gastar millones de dólares para corregir los problemas en las últimas etapas del desarrollo de los productos, por lo general subestiman el ahorro de costes que supone la resolución temprana de los problemas. Los estudios sobre el desarrollo de software, por ejemplo, han demostrado que los problemas en las fases finales son más de 100 veces más costosos que los que se encuentran en las fases iniciales. Para otros entornos que implican grandes inversiones de capital en equipos de producción, el aumento del coste puede ser órdenes de magnitud mayor.

Además de los costes financieros, las empresas deben tener en cuenta el valor del tiempo cuando esos problemas tardíos se encuentran en una fase crítica del proyecto, como suele ocurrir. En el sector farmacéutico, reducir seis meses al desarrollo de fármacos significa ampliar de forma efectiva la protección de las patentes cuando el producto llegue al mercado. Del mismo modo, una empresa de electrónica podría darse cuenta fácilmente de que seis meses representan una cuarta parte del ciclo de vida de un producto y un tercio de todos los beneficios.

Por lo tanto, las nuevas tecnologías pueden ofrecer una de sus mayores ventajas al identificar y resolver los problemas desde el principio, lo que mejor se describe como desarrollo anticipado. En la industria de la automoción, por ejemplo, las simulaciones de choques «rápidas y sucias» en un ordenador pueden ayudar a las empresas a evitar posibles problemas de seguridad en el futuro. Puede que estas simulaciones no sean tan completas o perfectas como lo serán los prototipos en fase avanzada, pero pueden forzar la resolución de problemas organizativos y la comunicación en un momento en que muchos grupos intermedios no participan directamente en el desarrollo. (Consulte la barra lateral «Los beneficios del desarrollo anticipado»).

Las ventajas del desarrollo anticipado

En la década de 1990, Toyota hizo un gran esfuerzo para acelerar su ciclo de desarrollo de productos. El objetivo era acortar el tiempo transcurrido desde la aprobación de un

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Hace varios años, Chrysler (ahora DaimlerChrysler) descubrió el poder de los modelos de ordenador tridimensionales, conocidos internamente como maquetas digitales, para identificar ciertos problemas en las primeras fases de desarrollo. Cuando Chrysler desarrolló los modelos Concorde y Dodge Intrepid de 1993, el proceso de instalación de la cubierta (colocar el tren motriz y los componentes relacionados, como el escape y la suspensión, en el prototipo de automóvil) llevó más de tres semanas y requirió muchos intentos antes de que el tren motriz pudiera insertarse correctamente. Por el contrario, el uso temprano de maquetas digitales en los modelos Concorde e Intrepid de 1998 permitió a la empresa simular cubiertas para identificar (y resolver) numerosos problemas de interferencia antes de que se produjera la cubierta física. En lugar de llevar semanas, la cubierta se completó en 15 minutos porque todos los problemas de obstrucción se resolvieron antes, cuando era relativamente económico y rápido hacerlo.

Por supuesto, no es pragmático ni económicamente factible que las empresas obtengan toda la información temprana que desean. Así que IDEO sigue el principio de las tres R: ruda, rápida y correcta. La última R reconoce que los primeros prototipos pueden estar incompletos, pero aun así pueden incluir aspectos específicos de un producto, ¿verdad? Por ejemplo, para diseñar un receptor de teléfono, un equipo de IDEO talló docenas de piezas de espuma y las puso entre la cabeza y los hombros para encontrar la mejor forma posible para un teléfono. Si bien estaba incompleto como un teléfono, el modelo se centraba en conseguir 100% de la forma correcta. Quizás la principal ventaja de este enfoque es que obliga a las personas a decidir con sensatez qué factores pueden ser difíciles al principio y cuáles deben ser correctos. Con sus tres R, IDEO ha establecido un proceso que genera información importante cuando es más valiosa: las primeras etapas del desarrollo.

Además de ahorrar tiempo y dinero, aprovechar la información temprana ayuda a los desarrolladores de productos a mantenerse al día con las preferencias de los clientes, que podrían evolucionar a lo largo de un proyecto. Como muchas empresas pueden atestiguar, los clientes suelen decir sobre un producto acabado: «Esto es exactamente lo que le pedí que desarrollara, pero no es lo que quiero». Las principales empresas de software suelen mostrar prototipos incompletos a los clientes en las llamadas pruebas beta y, a través de ese proceso, suelen descubrir cambios y problemas cuando todavía son bastante baratos de gestionar.

4. Combine las tecnologías nuevas y tradicionales.

Las nuevas tecnologías que se utilizan en el propio proceso de innovación están diseñadas para ayudar a resolver problemas como parte de una experimentación sistema. Por lo tanto, una empresa debe entender cómo utilizar y gestionar las tecnologías nuevas y las tradicionales juntas para que se complementen entre sí. De hecho, una investigación de Marco Iansiti, de la Escuela de Negocios de Harvard, ha descubierto que, en muchos sectores, la capacidad de integrar las tecnologías es crucial para desarrollar productos de calidad superior.

Una nueva tecnología suele alcanzar el mismo rendimiento general que su homóloga tradicional con mucha más rapidez y a un coste menor. Pero la nueva tecnología normalmente solo funciona a 70% a 80% de la tecnología establecida. Por ejemplo, un nuevo proceso de síntesis química podría obtener un nivel de pureza que sea solo las tres cuartas partes del de una técnica madura. Por lo tanto, al combinar tecnologías nuevas y establecidas, las organizaciones pueden evitar la brecha de rendimiento y, al mismo tiempo, disfrutar de las ventajas de una experimentación más barata y rápida. (Consulte la barra lateral «Combinar lo nuevo con lo tradicional».)

Combinar lo nuevo con lo tradicional

Una nueva tecnología llegará quizás solo a los 70 % a 80 % del rendimiento de una tecnología tradicional. Un nuevo modelo de ordenador, por ejemplo, podría representar una

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De hecho, el verdadero potencial de las nuevas tecnologías reside en la capacidad de la empresa de reconfigurar sus procesos y su organización para utilizarlos junto con las tecnologías tradicionales. Con el tiempo, una nueva tecnología puede reemplazar a su homóloga tradicional, pero entonces podría enfrentarse al desafío de una tecnología más nueva que deba integrarse. Para entender esta compleja evolución, piense en lo que ha ocurrido en la industria farmacéutica.

A finales del siglo XIX y durante gran parte del siglo XX, el desarrollo de fármacos se produjo mediante un proceso de experimentos sistemáticos de ensayo y error. Los científicos comenzaban con poco o ningún conocimiento sobre una enfermedad en particular y probaban numerosas moléculas, muchas de ellas de las bibliotecas químicas de su empresa, hasta que encontraban una que funcionaba. Los fármacos pueden compararse con las llaves que tienen que caber en las cerraduras de los objetivos, como los receptores específicos de las células nerviosas asociados a las enfermedades del sistema nervioso central. Metafóricamente, los químicos alguna vez fueron cerrajeros ciegos, o al menos semiciegos, que tuvieron que inventar miles de llaves diferentes para encontrar la que coincidía. Hacerlo implicaba sintetizar los compuestos, uno a la vez, cada uno de los cuales normalmente requería varios días con un coste de$ 5000 a$10,000.

Por lo general, por cada fármaco exitoso que sale al mercado, una empresa investiga unos 10 000 candidatos iniciales. De ellos, solo 1000 compuestos se someten a ensayos más exhaustivos in vitro (es decir, fuera de los organismos vivos en entornos como tubos de ensayo), 20 de los cuales se prueban aún más exhaustivamente in vivo (es decir, en el cuerpo de un organismo vivo, como un ratón) y diez de los cuales se someten a ensayos clínicos con humanos. Todo el proceso representa un compromiso largo y costoso.

Sin embargo, en los últimos diez años, las nuevas tecnologías han aumentado significativamente la eficiencia y la velocidad con las que las empresas pueden generar y filtrar compuestos químicos. Los investigadores ya no necesitan crear minuciosamente un compuesto a la vez. En cambio, pueden utilizar la química combinatoria, lo que genera rápidamente numerosas variaciones y simultáneamente en torno a unos pocos componentes básicos, del mismo modo que los cerrajeros actuales pueden fabricar miles de llaves a partir de una docena de formas básicas, lo que reduce el coste de un compuesto de miles de dólares a unos pocos dólares o menos.

Sin embargo, en la práctica, la química combinatoria ha alterado las rutinas bien establecidas en los laboratorios. Por un lado, la rápida síntesis de los fármacos ha llevado a un nuevo problema: cómo analizar esos compuestos rápidamente. Tradicionalmente, los posibles fármacos se probaban en animales vivos, una actividad plagada de dificultades logísticas, altos gastos y una variación estadística considerable.

Así que los laboratorios desarrollaron metodologías de detección basadas en tubos de ensayo que podían automatizarse. Esta tecnología, denominada cribado de alto rendimiento, requiere importantes innovaciones en los equipos (como la robótica de alta velocidad y precisión) y en el propio proceso de selección para permitir a los investigadores realizar una serie de pruebas biológicas, o ensayos, con los miembros de una biblioteca química prácticamente simultáneamente.

Las grandes empresas farmacéuticas y los departamentos de química académica recibieron inicialmente con escepticismo esas tecnologías «combichem» (química combinatoria y cribado de alto rendimiento). Entre las razones citadas estaba que la pureza de los compuestos generados por el combichem era relativamente baja en comparación con la química sintética tradicional. Como resultado, pequeñas empresas de biotecnología realizaron muchos avances en la tecnología.

Pero a medida que la tecnología maduraba, captó el interés de grandes corporaciones como Eli Lilly, que en 1994 adquirió Sphinx Pharmaceuticals, una de las empresas emergentes que desarrollaban Combichem. Eli Lilly tardó unos años en transferir las nuevas tecnologías a su división de descubrimiento de fármacos, que utilizaba la síntesis tradicional. Para superar la resistencia interna, la alta dirección implementó varios mecanismos para controlar la adopción de las nuevas tecnologías. Por ejemplo, limitó temporalmente los controles internos disponibles para los químicos, lo que no les dejó más opción que utilizar algunas de las capacidades de cribado de alto rendimiento de la filial de Sphinx e interactuar con el personal de la misma.

Hasta ahora, gigantes farmacéuticos como Eli Lilly han utilizado la química combinatoria principalmente para optimizar nuevos y prometedores candidatos a fármacos, como resultado de una búsqueda exhaustiva en bibliotecas químicas y otras fuentes tradicionales. Pero a medida que la propia química combinatoria avance y alcance niveles de pureza y diversidad comparables a los compuestos de una biblioteca, las empresas la utilizarán cada vez más en las primeras fases del descubrimiento de los fármacos. De hecho, todas las principales compañías farmacéuticas han tenido que utilizar Combichem y la síntesis tradicional de manera conjunta, y las empresas que mejor puedan gestionar las tecnologías nuevas y maduras juntas para que se complementen plenamente tendrán la mayor oportunidad de lograr los mayores avances en productividad e innovación.

Implicaciones ilustradas

Las nuevas tecnologías reducen el coste y el tiempo de experimentación, lo que permite a las empresas ser más innovadoras. Las empresas de automoción, por ejemplo, están mejorando actualmente el rendimiento de sofisticados sistemas de seguridad que miden la posición, el peso y la altura del pasajero para ajustar la fuerza y la velocidad a las que se despliegan los airbags. La disponibilidad de una simulación rápida y económica permite la experimentación masiva y rápida necesaria para desarrollar dispositivos de seguridad tan complejos.

Pero es importante señalar que el aumento de la automatización de los experimentos de rutina no eliminará el elemento humano en la innovación. Por el contrario, permitirá a las personas centrarse en las áreas en las que más valoran: generar ideas y conceptos novedosos, aprender de los experimentos y, en última instancia, tomar decisiones que requieren juicio. Por ejemplo, aunque las instalaciones de I+D de Millennium se parecen cada vez más a fábricas, el valor de los trabajadores del conocimiento, de hecho, ha aumentado. En lugar de llevar a cabo experimentos de laboratorio de rutina, ahora se centran en las primeras etapas (determinar qué experimentos realizar, por ejemplo) y en dar sentido a la información generada por la experimentación.

Las implicaciones para las industrias son enormes. La hoja de cálculo electrónica ya ha revolucionado la resolución de problemas financieros al reducir el coste marginal de la experimentación financiera a casi cero; incluso una pequeña empresa emergente puede realizar análisis complejos del flujo de caja en un ordenador económico. Del mismo modo, la simulación por ordenador y otras tecnologías han permitido a las pequeñas empresas y particulares experimentar rápidamente con diseños novedosos de circuitos integrados personalizados. El resultado ha sido una ola masiva de innovación, que va desde juguetes inteligentes hasta dispositivos electrónicos. Anteriormente, el elevado coste de la personalización de los circuitos integrados hacía que esa experimentación fuera económica solo para las empresas más grandes.

Sin embargo, tal vez esta era de experimentación ilustrada esté aún en pañales. De hecho, la tecnología definitiva para una experimentación rápida podría ser Internet, que ya está convirtiendo a innumerables usuarios en fervientes innovadores.