Qué nos puede enseñar la evolución sobre la innovación

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Resumen.

Mucha gente cree que el proceso para lograr innovaciones innovadoras es caótico, aleatorio e inmanejable. Pero ese punto de vista es erróneo, argumentan los autores. Los avances se pueden generar sistemáticamente mediante un proceso basado en los principios que impulsan la evolución en la naturaleza: generación de varianza, que crea diversas formas de vida; y presión de selección para seleccionar aquellos que puedan sobrevivir mejor en un entorno determinado.

Flagship Pioneering, la firma de creación de aventuras detrás de Moderna Therapeutics y una de las vacunas Covid-19 más utilizadas en los Estados Unidos, utiliza este enfoque. Ha puesto en marcha con éxito más de 100 negocios de ciencias biológicas. Su proceso, denominado descubrimiento emergente, es un conjunto riguroso de actividades que incluye la prospección de ideas en espacios novedosos; el desarrollo de conjeturas especulativas y el cuestionamiento implacable de hipótesis.


Idea en resumen

La sabiduría convencional

Mucha gente cree que el proceso para lograr innovaciones innovadoras es caótico, aleatorio e inmanejable.

La realidad

Los avances se pueden generar sistemáticamente mediante un proceso basado en los principios que impulsan la evolución en la naturaleza: generación de varianza, que crea diversas formas de vida; y presión de selección para seleccionar aquellos que puedan sobrevivir mejor en un entorno determinado.

El proceso

Flagship Pioneering, la firma de creación de aventuras detrás de Moderna Therapeutics, utiliza este enfoque, que llama descubrimiento emergente. Implica la prospección de ideas en espacios novedosos; desarrollar conjeturas especulativas y cuestionar incesantemente las hipótesis.

El 30 de noviembre de 2020, Moderna Therapeutics anunció que los ensayos clínicos de fase III para su vacuna ARN mensajera demostraron una eficacia protectora del 95% contra el virus SARS-CoV-2 que había matado a casi 1,5 millones de personas en todo el mundo en los 10 meses anteriores. Moderna era un éxito en la carrera de vacunas Covid-19 y una compañía de la que pocas personas habían oído hablar antes de la pandemia, Moderna parecía ser un éxito de la noche a la mañana. Sin embargo, como ha señalado su CEO, Stéphane Bancel, ese éxito fue de 10 años en curso. Lejos de ser un golpe de suerte único, la vacuna fue el producto de un proceso repetible que ha utilizado innumerables veces la compañía de la que surgió Moderna: Flagship Pioneering, una firma de creación de aventureros con sede en Cambridge, Massachusetts, cuya misión es concebir, fabricar y comercializar innovaciones revolucionarias en dominios de las ciencias de la vida que no se habían explorado anteriormente.

La idea errónea sobre el caso Moderna, como ocurre con muchas otras innovaciones innovadoras, es comprensible. Las innovaciones revolucionarias suelen considerarse el resultado de esfuerzos caóticos, aleatorios e inmanejables: producto de pura serendipidad o la inspiración de un visionario raro. Creemos que esa opinión es profundamente defectuosa. Desde nuestros diferentes puntos de vista (Afeyan ha pasado las últimas tres décadas iniciando emprendimientos basados en la ciencia y la tecnología innovadoras, y Pisano ha estudiado los procesos de innovación durante el mismo período), nos hemos dado cuenta de que los avances tienden a surgir de un proceso relativamente bien definido modelado sobre los principios básicos que impulsan la evolución en la naturaleza: generación de varianza, que crea diversas formas de vida, y presión de selección para seleccionar aquellos que puedan sobrevivir y reproducirse mejor en un entorno determinado. El enfoque, denominado descubrimiento emergente, es un proceso estructurado y disciplinado de saltos intelectuales, búsqueda y experimentación iterativas y selección. Y si bien depende de personas excepcionalmente talentosas, no requiere que el próximo Leonardo da Vinci o Steve Jobs produzca una innovación innovadora.

El descubrimiento emergente comienza con la prospección de ideas potencialmente importantes en espacios científicos, tecnológicos o de mercado relativamente novedosos con el objetivo de generar conjeturas especulativas o preguntas «qué pasaría si». Estos sirven como punto de partida para un proceso de selección intensivo al estilo darwiniano para encontrar y validar mejores ideas, solicitando comentarios críticos de extraños para identificar los desafíos y evolucionar el concepto hacia una solución superior y práctica. El descubrimiento emergente requiere una cultura en la que las personas, en particular los líderes, de una organización se sientan cómodos, abordando ideas aparentemente inviables y desafiando el dogma, una cultura que considera las ideas «defectuosas» no como callejones sin salida sino como elementos básicos y considera que la evolución de las ideas es compartida colectivamente. responsabilidad.

Definición de la innovación innovadora

Es importante definir exactamente lo que queremos decir con «innovación innovadora». Utilizamos dos criterios. El primero es discontinuidad. Los avances incorporan avances en los principios de la ciencia, la tecnología, el diseño, la economía y otros dominios del conocimiento y establecen nuevos paradigmas para la innovación futura cambiando lo que se espera o se considera posible. El diseño de chorro ligero de Honda fue un gran avance porque fue el primero en utilizar una configuración de motor sobre el ala, que, hasta que Honda lo hizo, se consideraba inviable aerodinámicamente en un avión pequeño. No todos los avances son puramente científicos o tecnológicos, por supuesto. El motor de búsqueda de Google fue un avance tecnológico, pero el método de fijación de precios de coste por clic de la compañía dio lugar a una innovación de modelo de negocio que alteró totalmente la economía de la industria publicitaria.

El segundo criterio es: valor. Los avances generan nuevas fuentes de valor al resolver problemas importantes o crear una demanda que no existía anteriormente. Es posible que las cámaras digitales hayan destruido el negocio de la fotografía cinematográfica, pero hoy en día se toman muchas más fotos digitalmente que nunca con la película. Además, teniendo en cuenta que las imágenes digitales se han convertido en una parte integral de las plataformas de redes sociales como Facebook e Instagram, la fotografía digital ha creado un enorme valor económico.

La falacia de los disparos a gol

Al esforzarse por una innovación innovadora, la estrategia predominante hoy es el enfoque de «disparos a portería», la antítesis del descubrimiento emergente. Conlleva financiar una amplia cartera de proyectos con la esperanza de que los beneficios de este raro éxito paguen con creces el costo de los numerosos fracasos. Si inviertes en suficientes proyectos, según la teoría, según las leyes de probabilidad (pura suerte) eventualmente «marcarás». Esta estrategia es común en las ciencias biológicas, el sector tecnológico, los bienes empaquetados de consumo, el entretenimiento y el capital riesgo. Un elemento clave del enfoque son las revisiones estrictas que pueden acabar rápidamente con lo que parecen ser proyectos débiles. A primera vista, todo parece razonable. La teoría y la práctica modernas de la cartera financiera ponen de relieve los beneficios de diversificar los riesgos, y un sistema de revisiones estrictas para garantizar que no arroje un buen dinero después de lo malo parece ser una gestión prudente de recursos.

Pero el enfoque de disparos contra gol ignora el hecho de que los conceptos innovadores suelen estar plagados de defectos desde el principio. De hecho, las iteraciones anteriores de muchos avances celebrados inicialmente parecían tontos. Aplazamos al iPhone como un cambio de juego, pero la mayoría de sus predecesores, como Newton de Apple, fracasaron. Crixivan representa un fármaco innovador contra el SIDA, pero su programa de desarrollo casi terminó cuando los primeros ensayos clínicos arrojaron resultados decepcionantes. Debido a que el mantra del enfoque de disparos a gol es matar temprano y a menudo, muchas ideas prometedoras luchan por sobrevivir más allá de la fase embrionaria.

No hubo un momento «ajá» en el que se produjo el avance del ARNm. La plataforma Moderna se construyó sobre una constelación de tecnologías, métodos y conocimientos técnicos que evolucionaron con el tiempo.

Otro inconveniente es que la presión para obtener resultados tempranos puede crear una relación contradictiva disfuncional entre los equipos del proyecto y sus financiadores. Los financiadores están ansiosos por ver progresos, mientras que los miembros del equipo viven con el espectro de cancelar sus proyectos (con consecuencias potencialmente terribles para su trabajo o reputación) si los resultados iniciales son deficientes. Esta dinámica puede llevar a situaciones en las que los equipos se muestran reacios a compartir malas noticias con los financiadores, o a compartir información con otros equipos de proyecto a los que consideran competidores por los escasos recursos. También significa que los equipos tienen pocos incentivos para llevar a cabo el tipo de experimentos iniciales que podrían iluminar defectos importantes en sus conceptos.

Un enfoque superior es el proceso de descubrimiento emergente utilizado por Flagship, que se basa en los principios básicos de la evolución, la generación y selección de variantes genéticas, que han demostrado ser potentes motores de innovación en la naturaleza. La varianza genética se genera por mutación (cambios de puntos aleatorios en el código del ADN) y recombinación (reordenamientos de fragmentos de ADN). La presión de selección se refiere a elementos del medio ambiente, como la competencia por alimentos, que afectan si un rasgo determinado (por ejemplo, piernas más largas) es más o menos propicio a la supervivencia. La investigación sobre innovación y estudios de casos sobre industrias tan diversas como productos químicos, farmacéuticos, computadoras, automóviles, electrónica y aeronaves indican que los mecanismos análogos a la presión de generación y selección de varianza desempeñan un papel fundamental en la innovación. Si se diseñan y gestionan correctamente, estos procesos se pueden aprovechar para crear avances. Flagship ha desarrollado y aplicado los principios del descubrimiento emergente para originar más de 100 empresas de ciencias de la vida en las últimas dos décadas. Un buen ejemplo es Moderna Therapeutics. (Divulgación: Pisano ha consultado a Moderna y tiene interés financiero en Moderna y forma parte de las juntas directivas y tiene intereses financieros en otras dos firmas emblemáticas, Axcella Health y Generate Biomedicinas).

Un producto del descubrimiento emergente: Moderna

Moderna tuvo sus orígenes mucho antes de la pandemia. En la primavera de 2010, uno de nosotros (Afeyan) y Robert Langer del MIT, un prolífico inventor y profesor de ingeniería química, nos reunimos para discutir algunas ideas que Derrick Rossi de Harvard había estado investigando sobre el uso de ARNM (moléculas que transmiten las instrucciones del ADN a la maquinaria de fabricación de proteínas de una célula) para reprogramar un cierto tipo de célula (fibroblastos) para crear células madre que luego podrían manipularse en muchos otros tipos de células. La investigación de Rossi se basó en trabajos anteriores de Katalin Karikó de la Universidad de Pensilvania y Drew Weissman, que habían utilizado ARNm modificado químicamente para reducir, pero no eliminar, las reacciones inmunitarias innatas adversas en animales. En las discusiones con Langer, Afeyan encontró que el enfoque general resultó intrigante, pero no por el potencial de reprogramar las células adultas en células madre embrionarias. En cambio, se pregunta si podría ser posible utilizar ARNm para instruir a las células a fabricar drogas, una idea que había existido durante décadas pero que aún no se había convertido en realidad.

Sobre la base de esta y otras discusiones, Afeyan y Doug Cole, socios directivos de Flagship, lanzaron una exploración de siete meses dentro de Flagship Labs, la fundición de innovación de la firma, para explorar la pregunta: «¿Qué pasaría si pudiéramos crear ARNm de ingeniería que, cuando se introdujera en los pacientes, convirtiera el suyo propio células en fábricas en miniatura que fabrican cualquier medicamento bioterapéutico que queramos?» Nadie había diseñado con éxito el ARNm para su uso como medicamento ni había demostrado que se podía hacer. Afeyan y Cole discutieron la viabilidad de la idea con científicos de diversas disciplinas, desde la biología molecular y celular hasta la ingeniería biológica y la nanotecnología. Luego contrataron a dos jóvenes investigadores del laboratorio del premio Nobel Jack Szostak, pionero en biología del ARN, para abordar la pregunta: «¿Podría el ARNm permitir a los pacientes elaborar su propia terapéutica?»

La exploración de esta pregunta generó docenas de acertijos más. Estudios de laboratorio in vitro previos habían demostrado tener éxito en la reducción de las respuestas inmunitarias innatas al ARNm sintético, pero incluso después de modificaciones químicas, cuando se introdujo el ARNm en las células, desencadenó reacciones inmunitarias que aún eran demasiado altas para permitir su uso en animales o para repetir dosis. No se han identificado las vías bioquímicas específicas responsables de las reacciones inmunitarias. El equipo se preguntó si las diferentes modificaciones químicas darían lugar a respuestas inmunitarias innatas menos intensas. También surgieron preguntas relacionadas con la estabilidad. Las moléculas de ARNm son intrínsecamente inestables y propensas a la degradación en el torrente sanguíneo. Investigaciones anteriores con otros tipos de ARN habían descubierto modificaciones químicas que los hacen más estables. ¿Podría modificarse el ARNm de la misma manera? (No, resultó. A diferencia de los otros ARNs, las moléculas de ARNm tuvieron que sobrevivir a dos procesos (transcripción y traducción) y las modificaciones interferían en ambos.) ¿Qué modificaciones alternativas podrían funcionar? Una vez más, no había datos sobre animales sobre esta y otras cuestiones. Nadie, por ejemplo, sabía dónde iba realmente el ARNm después de inyectarse en un animal. Nadie sabía si el ARNm sintético resistiría la degradación o si lo hacía, si se podía introducir suficiente cantidad de él en las células para fabricar proteínas. Suponiendo que podría suministrar cantidades suficientes a las células para estimular la producción, nadie sabía si las proteínas se «doblarían» correctamente en las formas tridimensionales necesarias para un buen funcionamiento. Y suponiendo que se pudieran producir proteínas funcionales, no estaba claro si se podrían producir cantidades terapéuticamente significativas. No solo nunca se habían investigado estas preguntas, sino que ni siquiera se habían creado las herramientas para abordarlas.

Varios meses después, el equipo tuvo muchas preguntas difíciles y pocas respuestas. Los miembros del equipo del proyecto de ProtoCO LS18, como se llamaba a la empresa prototipo, creían que habría un enorme valor comercial si pudieran responder a esas preguntas. Y con tan poca investigación previa en el área, muchos de sus avances serían patentables. En el otoño de 2010, Flagship comenzó a presentar patentes que cubrían nuevas modificaciones químicas así como composiciones terapéuticas del ARNm. En 2011, la iniciativa pasó a llamarse Moderna y sus científicos se trasladaron a un laboratorio en First Street en Cambridge. El equipo pasó los próximos seis meses inyectando a ratones varias combinaciones de ARNm modificado químicamente. No es inesperado, muchas de las moléculas no sobrevivieron a la transcripción y la traducción. Pero algunos lo hicieron. Algunos de los ratones empezaron a producir proteínas que de otro modo no habrían producido, primero en pequeñas cantidades y luego en otras más grandes. Esta fue la primera prueba real de viabilidad científica.

Qué nos puede enseñar la evolución sobre la innovación Florian Sommet es un fotógrafo de naturaleza muerta y belleza que vive en París y Düsseldorf. Su esposa (y estilista de utilería), Jana, proviene de una formación médica, que influye en su enfoque de la naturaleza y la fotografía botánica. Florian Sommet/Archivo de maletero

La historia de Moderna ilumina varios aspectos destacados del proceso innovador. En primer lugar, los avances emergen de la acumulación de numerosos avances, algunos grandes y muchos pequeños. No hubo un momento «ajá» preciso en el que se produjo el avance del ARNm. De hecho, no hubo un avance único del ARNm: la plataforma Moderna mRNA se construyó sobre una constelación de tecnologías, métodos, técnicas y conocimientos técnicos que evolucionaron con el tiempo. Por ejemplo, el equipo se dio cuenta desde el principio porque el sistema inmunitario consideraba que el ARNm inyectado era extraño y hostil, atacó las moléculas y cerró la producción de las proteínas deseadas. La solución de este problema, que implicaba desarrollar formas patentadas de empaquetar el ARNm para que pudiera evadir el sistema inmunitario y entregarlo a las células correctas del cuerpo, llevó años.

En segundo lugar, los avances no requieren un enfoque inicial en un problema específico o una necesidad del usuario. La investigación de Flagship comenzó con especulaciones en torno a un caso de uso muy amplio: ¿Se podría utilizar el ARNm como una nueva modalidad de fármaco? Pero no había ninguna enfermedad en particular que curarse o era necesario abordar al usuario. Aunque Moderna es conocida hoy en día por su vacuna contra el Covid-19, las vacunas contra enfermedades infecciosas no fueron una parte importante del pensamiento temprano de la compañía; tampoco las terapias contra el cáncer u otros tipos de vacunas, que ahora constituyen otro de los principales impulsos de la empresa. La búsqueda de aplicaciones prácticas coevolucionó con la comprensión más profunda de la tecnología.

Por último, los avances se originan con conjeturas muy especulativas, incluso aparentemente irrazonables. La pregunta «¿Qué pasa si el ARN mensajero pudiera ser un medicamento?» fue puramente hipotético en 2010. (Ya en el verano de 2020, muchos expertos se mostraron escépticos de que las vacunas contra Covid a base de ARN fueran factibles.) Pero ese era el punto. El único propósito de la pregunta qué pasa si era enmarcar y apuntar a la exploración. No tenía que ser correcto para tener éxito. De hecho, muchas conjeturas iniciales sobre el ARNm demostraron ser erróneas, pero en el camino se generaron otras ideas importantes. Aunque nadie podía predecir hacia dónde llevaría la exploración, el proceso no fue ni aleatorio ni caótico. El concepto evolucionó y la solución surgió a través de un conjunto de actividades altamente estructurado que implican la generación de varianzas y la presión de selección.

Examinemos estos dos elementos del proceso de descubrimiento emergente con mayor profundidad.

Generación de varianza: Iniciar un «¿Qué pasa si?» Hipótesis

Con la innovación, la generación de varianzas no es espontánea, como ocurre en el mundo natural. Debe ser instigado por personas que buscan nuevas formas de hacer las cosas o que buscan un nuevo entendimiento. Pero la mayoría de las veces, los equipos de innovación limitan su pensamiento a ajustes y refinamientos de ideas que se sabe que funcionan. Por ejemplo, las ideas para hacer que los automóviles sean más eficientes en el consumo de combustible y menos dañinos para el medio ambiente durante muchas décadas consistieron en mejoras incrementales en el diseño del motor (adición de turbocompresores; uso de electrónica para controlar la combustión con mayor precisión), hacer que los vehículos sean más ligeros y añadir dispositivos como el catalítico convertidores. Todas estas mejoras se basaron en el motor de combustión interna como punto de partida. La innovación innovadora requiere contemplar alternativas más allá de los horizontes científicos, tecnológicos, de diseño o económicos actuales. No hasta que las baterías de iones de litio se volvieron suficientemente eficientes, gracias a los avances generados en el negocio de la electrónica portátil, los vehículos eléctricos se hicieron factibles. Tales saltos no se producen naturalmente. De hecho, los sesgos cognitivos, los incentivos desalineados, la adhesión al dogma y otras fuerzas a menudo dificultan la especulación. Se necesitan procesos para ayudarnos a superar estas barreras.

El proceso de generación de varianzas de Flagship, diseñado para crear avances en dominios no explorados anteriormente, excluye explícitamente las áreas científicas en las que ya se han fundado otras empresas o en las que la investigación anterior es extensa. Se asignan pequeños equipos interdisciplinarios de científicos y líderes sénior de Flagship (todos los cuales tienen antecedentes científicos) para explorar dominios específicos (por ejemplo, la aplicación de la inteligencia artificial al descubrimiento de fármacos). Debido a que los equipos de exploración están trabajando en áreas en las que se ha realizado poco trabajo científico previo, no pueden seguir el proceso típico de leer la literatura, identificar las lagunas y luego hacer frente a esas brechas. En cambio, empiezan por hacer una serie de preguntas que se derivan de una rigurosa exploración de varios aspectos científicos.

Por ejemplo, sabemos que el cuerpo humano contiene o, a través del consumo de alimentos, interactúa con muchas formas de vida diferentes: células animales, hongos, bacterias, plantas, virus y otros organismos unicelulares. Ese hecho podría llevarnos a hacer preguntas tales como: ¿Qué hacen todas estas formas de vida en nuestro cuerpo y cómo interactúan entre sí? ¿Existe comunicación molecular a través de estas formas de vida? ¿Funcionan las bacterias de nuestro cuerpo con nuestras propias células para llevar a cabo funciones metabólicas, inmunológicas e incluso neuronales? (Resulta que la respuesta a todas esas preguntas es sí.) Estas, a su vez, conducen a conjeturas especulativas: ¿Qué pasaría si pudiéramos desarrollar medicamentos que utilicen estas redes para mejorar nuestra salud? Preguntas como esa eran la base de Senda Biosciences de Flagship, una empresa centrada en las aplicaciones sanitarias de la biología intersistédica.

Aunque son especulativas, las preguntas que pasa si son buenas se basan en una comprensión profunda de los fenómenos biológicos. (Por ejemplo, el ecosistema humano contiene muchas formas de vida; el ARN mensajero desempeña un papel fundamental en la producción de proteínas dentro de las células). Se derivan investigando rigurosamente lo que se conoce y desconoce sobre sistemas biológicos específicos. Por ejemplo, a partir de 2014, un equipo de Flagship lanzó una exploración de formas de utilizar los glóbulos rojos humanos como agentes terapéuticos. En ese momento, otros científicos habían estado desarrollando células T diseñadas como una nueva modalidad para combatir el cáncer. Esto llevó al equipo a preguntar: «¿Qué pasaría si pudiéramos producir glóbulos rojos de ingeniería (el tipo de células más abundante del cuerpo) que contengan una o más proteínas terapéuticamente activas dentro o en su superficie como nuevo tipo de medicamento?» En ese momento, no había datos que indicaran que se pudieran fabricar tales células o que fueran funcionales. La empresa, ProtoCo LS24, se convirtió más tarde en Rubius Therapeutics.

El proceso de generación de varianzas también requiere una sólida colaboración interdisciplinaria. Las empresas de Flagship podrían reunir, por ejemplo, a un ingeniero químico, un biólogo computacional, un biólogo celular y un oncólogo, una gama de perspectivas que en sí misma es una fuente de generación de varianzas. Las investigaciones han demostrado que los equipos interdisciplinarios que funcionan bien amplían el alcance de la exploración combinando dominios de conocimiento previamente dispares.

Qué nos puede enseñar la evolución sobre la innovación Florian Sommet/Archivo de maletero

Hacer preguntas qué pasa si es una técnica tan antigua como Aristóteles, pero esta herramienta creativa aparentemente sencilla suele ser bastante difícil de usar en la práctica. Según nuestra experiencia, tres cosas se interponen en el camino.

Error #1: La hipótesis debe demostrarse rápidamente correcta.

Los equipos de innovación suelen estar bajo presión para validar sus hipótesis desde el principio. Pero hacerlo crea un «atracción gravitacional intelectual», un sesgo contra aventurarse demasiado lejos de su conocida base de conocimientos. La pregunta qué pasa si debe ser un punto de partida puramente especulativo, una conjetura que se convierte en el centro de la experimentación, las pruebas, la reevaluación y la evolución intensivas iterativas. En Flagship, se reconoce explícitamente que estas hipótesis no tienen por qué ser ciertas en el momento en que se plantean. Todo el mundo asume que tiene defectos; después de todo, cuando trabajas en un territorio desconocido, es prácticamente imposible que tu suposición inicial sea 100% correcta.

Error #2: La pregunta qué pasa si debe abordar un problema específico.

El descubrimiento basado en problemas, que ha sido utilizado con mucho éxito por organizaciones como la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de los Estados Unidos (DARPA), comienza con un problema objetivo que debe resolverse (por ejemplo, cómo diseñar un avión hipersónico capaz de volar 20 veces la velocidad del sonido). La trayectoria de DARPA demuestra que este enfoque puede ser efectivo. Sin embargo, el historial exitoso de Flagship sugiere que no es necesario centrarse estrechamente en un problema específico para una innovación innovadora y que, en algunas circunstancias, no tener uno lleva a más creatividad. En las primeras fases de la exploración, Flagship considera amplios ámbitos potenciales de aplicaciones o casos de uso en lugar de problemas o mercados específicos. Por ejemplo, el proceso de exploración de otra de las empresas de Flagship, Generar biomedicinas, no estaba motivado por el deseo de tratar una enfermedad en particular; más bien, comenzó como una investigación sobre si la inteligencia artificial podría utilizarse para ampliar el arsenal de posibles medicamentos biológicos. Esto llevó al desarrollo de una plataforma computacional capaz de generar proteínas bioterapéuticas completamente novedosas.

Ninguno de los dos enfoques es mejor que el otro, pero cada uno es adecuado para diferentes tipos de organizaciones y estrategias. DARPA, debido a su misión institucional, se enfrenta a un conjunto muy específico de problemas militares que busca resolver. Por lo tanto, su enfoque basado en problemas se ajusta a su estrategia. Sin embargo, las organizaciones que buscan una innovación innovadora en ámbitos inexplorados necesitan mucha más libertad para la investigación inicial y un alcance ampliado de exploración. De hecho, al comenzar con hipótesis sobre soluciones y problemas, una exploración puede alternar entre las dos para encontrar nuevos partidos.

Error #3: La hipótesis puede ser borrosa e imprecisa.

Las hipótesis no deben ser visiones amorfas; deben ser afirmaciones concretas de cómo se podría hacer algo. El hecho de que sean especulativos no significa que puedan ser vagos o poco concretos. Esto puede parecer contrario a la intuición. Después de todo, ¿por qué sudar los detalles en una etapa temprana, cuando es muy probable que una solución propuesta no resulte correcta? Los detalles son importantes porque proporcionan un punto focal para la investigación, las pruebas y la evolución posteriores. Sin ellos, es difícil saber qué preguntas hacer a continuación y qué experimentos podrían ser críticos llevar a cabo. Considere la diferencia entre las dos hipotéticas siguientes: «¿Qué pasaría si pudiéramos crear un automóvil que sea autónomo?» a diferencia de «¿Qué pasaría si pudiéramos crear un sistema de conducción totalmente autónomo utilizando un conjunto de sensores lidar de 360 grados; sensores infrarrojos y ultrasónicos; cámaras montadas en la parte delantera, trasera y lateral del vehículo; un ordenador de a bordo capaz de 30 billones de operaciones de coma flotante por segundo; artificial inteligencia; GPS con precisión de un metro; y telemetría de vehículo a vehículo en tiempo real?» Es difícil saber cómo reaccionar a la primera pregunta aparte de decir algo (no particularmente útil) como «Vaya, suena genial». La segunda propuesta concreta invita a una serie de preguntas como «¿30 billones de operaciones de coma flotante por segundo son suficientes?» y «¿Qué tipo de telemetría de vehículos se necesita?» Obviamente, al principio de una exploración, es poco probable que uno sepa lo suficiente como para formular una hipótesis muy precisa, pero el objetivo debería ser llegar a esas hipótesis lo antes posible. Piensa en las hipótesis (Flagship suele sembrar un espacio con más de uno) como destinos alternativos. Si no tienes claro dónde quieres llegar eventualmente, entonces es difícil elegir una dirección, e imposible saber si estás progresando.

Presión de selección: llegar a «Resulta que»

En la naturaleza, la variación es solo el primer paso de la evolución. La presión de selección a través de la competencia por recursos (por ejemplo, alimentos) determina qué variaciones genéticas (picos más largos, por ejemplo) sobreviven y cuáles no. Aplicar presión de selección en el ámbito de la innovación resulta en cuestionamientos y perfeccionamientos implacables de las hipótesis. Esto se puede hacer por diversos medios, entre ellos la recopilación y el análisis de datos, la experimentación formal y la solicitud de comentarios y críticas de expertos externos. El buque insignia utiliza todos esos medios. Presenta sus hipótesis a una amplia red de científicos, sabiendo perfectamente que muchos serán escépticos y reconociendo que incluso los más escépticos entre ellos (el que dice, «Esa idea nunca funcionará») tendrán valiosas ideas para ayudar a evolucionar las ideas. A través de estas discusiones, los miembros del equipo de Flagship aprenden acerca de la ciencia anterior que puede ser relevante y sobre personas que pueden tener una experiencia útil.

Si la presión de selección está funcionando, aparecerán defectos en las hipótesis iniciales. En algunos casos, los defectos pueden ser tan profundos que justifican abandonar o repensar el concepto básico. Desde el principio, se llevan a cabo «experimentos asesinos» para determinar si una idea se enfrenta a un obstáculo impenetrable. Por ejemplo, en los primeros días del programa de investigación de Moderna, los experimentos tenían por objeto comprender mejor las propiedades inmunogénicas del ARNm y si se podía evitar una respuesta inmunitaria, porque de no ser así, la idea de usar ARNm como fármaco estaría muerta.

A menos que el equipo descubra un defecto fatal en la hipótesis central, sigue evolucionando la idea, preguntando: «¿Qué nos hemos perdido? ¿Qué debemos cambiar? ¿Cuál es el próximo experimento?»

En muchos casos, incluso un experimento «fallido» proporciona un punto de partida para seguir investigando o desarrollando hipótesis alternativas. Con cada iteración, las hipótesis se descartan, confirman o refinan, y las ideas básicas sobre lo que es posible y útil evolucionan hasta que se crea una invención procesable. El buque insignia se refiere a esto como el momento en que la pregunta qué pasa si se transforma en una declaración de «resulta eso».

Un elemento clave de la presión de selección implica la integración de diversos conceptos. El buque insignia a menudo realizará esfuerzos paralelos para explorar un tema determinado (por ejemplo, el uso de la inteligencia artificial para descubrir nuevos fármacos). El objetivo de los esfuerzos paralelos no es fomentar la competencia interna que da como resultado matar al «perdedor» (como se hace a menudo en las grandes empresas); más bien, es ampliar el aprendizaje y encontrar caminos hacia adelante. En algunos casos, cuando hay dos o más esfuerzos paralelos, cada uno puede tener una pieza del rompecabezas pero no todo, y sería mejor que los dos se fusionen. Por ejemplo, Flagship lanzó dos esfuerzos en 2013 para explorar si hay cepas de bacterias en las tripas que pueden controlar las células inmunitarias, para activar las respuestas inmunitarias o suprimirlas. Ambos desarrollaron sus propios enfoques de investigación y generaron pruebas de concepto de que tales bacterias estaban presentes y, si se desarrollaban en cepas monoclonales, podrían ser potentes moduladores inmunitarios. La decisión de combinar los esfuerzos y desarrollar una plataforma común para descubrir y producir nuevos medicamentos orales dio lugar a Evelo Biosciences de Flagship.

Este enfoque de la experimentación es diferente del empleado por muchas organizaciones, incluidas las empresas de capital riesgo y las agencias de financiación. Los experimentos se utilizan comúnmente como herramientas de filtrado en un enfoque de innovación puntual a objetivo. En el proceso de descubrimiento emergente, los experimentos son herramientas de investigación diseñadas para encontrar caminos a seguir. Cuando un experimento no apoya una hipótesis, se espera que los miembros del equipo del proyecto busquen las causas fundamentales para ampliar la comprensión. A menos que el equipo descubra un defecto fatal en la hipótesis central, sigue evolucionando la idea, preguntando: «¿Qué nos hemos perdido? ¿Qué es un enfoque alternativo? ¿Qué debemos cambiar? ¿Cuál es el próximo experimento?»

Por ejemplo, en los primeros días de la empresa que se convirtió en Axcella Health, el equipo de Flagship se centró en producir proteínas recombinantes para beneficio terapéutico compuestas por aminoácidos que se encuentran comúnmente en el cuerpo humano. Si bien esto era teóricamente posible, resultó extraordinariamente difícil fabricar las proteínas en las cantidades requeridas, con el nivel de pureza necesario y a un costo razonable. Pero ese obstáculo llevó a otra idea: ¿Por qué no utilizar combinaciones cuidadosamente diseñadas de los aminoácidos (que están fácilmente disponibles) como componentes de los fármacos en lugar de intentar producir una proteína que los contenga? Otros experimentos validaron esta nueva idea y proporcionaron un camino de desarrollo aún más rápido de lo previsto en el enfoque original.

El descubrimiento emergente puede sonar muy arriesgado y caro. Pero los procesos iterativos, si se diseñan y administran correctamente, pueden ser bastante eficientes. La clave es hacer que cada iteración sea lo más barata y rápida posible, en lugar de basarse en hipótesis. El buque insignia mantiene intencionalmente las primeras fases de exploración y pruebas experimentales lo más ajustadas posible. El objetivo es establecer la viabilidad de una idea con una inversión de no más de 1 millón de dólares a 2 millones de dólares durante seis a 12 meses. Solo después de que esta fase haya demostrado un camino razonable para avanzar se formará una empresa y se realizarán mayores inversiones de capital. El objetivo de este proceso iterativo es maximizar la «relación de aprendizaje a quemado», es decir, generar la máxima percepción a partir de cada dólar gastado.

Fomento de una cultura de descubrimiento emergente

Un proceso disciplinado y bien definido es solo parte de lo que se necesita para practicar descubrimiento emergentes. Igualmente importante es tener la mentalidad, la cultura y los comportamientos de liderazgo correctos. Estos son tres de los más críticos:

Haz que sea aceptable abordar lo irrazonable.

Casi por definición, los avances en sus etapas embrionarias desafían las teorías, los principios y los límites de experiencia existentes. Por lo tanto, deben considerarse saltos de fe. Por lo tanto, para fomentar el descubrimiento emergente en su organización, debe hacer que sea aceptable considerar lo aparentemente imposible. Al principio del proceso, los líderes y los miembros del equipo deben estar dispuestos a suspender la incredulidad y a reservar un juicio sobre si una hipótesis es cierta o no. Preguntas comunes (y muy razonables) como «¿Por qué crees que eso es cierto?» y «¿Cómo sabes que es lo correcto?» tienden a cerrar el proceso de investigación. En cambio, haz preguntas como «¿Qué experimento podrías realizar para probar esa hipótesis?» y «Si tu hipótesis es correcta, ¿cuáles son algunos casos de uso posibles en los que podríamos crear valor?» La forma en que los líderes reaccionan ante las hipótesis iniciales influye en gran medida si las ideas más creativas se apagan o tienen la oportunidad de evolucionar hacia algo impactante.

Aproveche los conocimientos de sus críticos para mejorar aún más sus ideas.

Las innovaciones revolucionarias suelen desafiar el dogma predominante: el conjunto de creencias colectivas sobre lo que es posible y lo que es aceptable. Desafiar el dogma también significa desafiar a las personas (las «principales autoridades») que han construido su reputación en torno a su veracidad. La historia nos dice que las personas que desafían la sabiduría convencional suelen estar sujetas a acusaciones de imprudencia, incompetencia o algo peor.

Los líderes deben hacer que sea aceptable desafiar el dogma. Considere la práctica común de involucrar a expertos externos para investigar ideas generadas internamente o realizar la diligencia debida en las inversiones propuestas. En principio, tener tal entrada externa es una buena idea. Pero con demasiada frecuencia estos expertos se convierten en defensores de la sabiduría convencional. Un mejor enfoque consiste en utilizarlos para mejorar las ideas, identificando una hipótesis crítica que debería probarse, por ejemplo. Si involucramos a los escépticos y podemos tolerar sus críticas a veces escaldadas, podemos aprender mucho sobre lo que tenemos que hacer para hacer avanzar nuestras ideas.

Hazlo sobre ideas, no sobre la propiedad personal.

El descubrimiento emergente reconoce explícitamente que las ideas se desarrollan a lo largo del tiempo con las contribuciones de muchas personas. La idea mal formada de una persona el mes pasado podría ser el pilar esencial para el avance de otra persona este mes. Ambos son igualmente importantes para el proceso. Perseguir un descubrimiento emergente en su organización requiere una cultura en la que las ideas no sean «propiedad» de personas, sino que se consideren parte de los bienes comunes intelectuales de la empresa. Desconectar ideas de las personas también significa que una idea fallida no es un fracaso personal. En consecuencia, el descubrimiento emergente funciona mejor si los equipos que participan en un esfuerzo han compartido incentivos y recompensas.

Descubrimiento emergente líder

La noción de que la innovación innovadora es un proceso caótico y aleatorio que depende en gran medida de los poderes visionarios de genios dotados hace que muchas organizaciones duden en adoptarlo como elemento central de la estrategia. Esto es lamentable dado el enorme valor que los avances producen para la sociedad y para las empresas que los crean. Pero no hay nada misterioso ni mágico en el proceso. La innovación innovadora puede surgir a través de un proceso riguroso y disciplinado de saltos intelectuales, búsqueda iterativa, experimentación y selección. El descubrimiento emergente es un proceso repetible que se puede aprender.

Sin embargo, dominarlo requiere algo más que entender la mecánica del proceso. Requiere una organización en la que la gente, en particular los líderes, adopte la mentalidad y los comportamientos correctos. Deben estar dispuestos a considerar ideas aparentemente irrazonables y suspender el juicio al principio del proceso de descubrimiento. Deben adoptar el aprendizaje mediante una experimentación rigurosa y el fracaso y priorizar las contribuciones colectivas sobre la propiedad personal de las ideas.

En última instancia, si una organización adopta estos hábitos depende críticamente de los comportamientos de sus líderes. Perseguir una innovación innovadora es tanto un desafío de liderazgo como técnico. Si la catástrofe de Covid-19 nos ha enseñado algo, es que el mundo puede cambiar drásticamente en poco tiempo. De cara al futuro, todas las empresas deben desarrollar la capacidad de saltar más allá de las zonas de confort existentes. Ahora, más que nunca, necesitamos líderes que puedan impulsar la innovación innovadora.


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