Lo que la evolución nos puede enseñar sobre la innovación

Mucha gente cree que el proceso para lograr innovaciones revolucionarias es caótico, aleatorio e ingestionable. Pero ese punto de vista es erróneo, sostienen los autores. Los avances se pueden generar de forma sistemática mediante un proceso inspirado en los principios que impulsan la evolución en la naturaleza: generación de varianzas, que crea una variedad de formas de vida; y presión de selección para seleccionar los que mejor puedan sobrevivir en un entorno determinado.

Flagship Pioneering, la firma de creación de riesgo detrás de Moderna Therapeutics y una de las vacunas contra la COVID-19 más utilizadas en los Estados Unidos, utiliza este enfoque. Ha lanzado con éxito más de 100 empresas de ciencias de la vida. Su proceso, llamado descubrimiento emergente, es un conjunto riguroso de actividades que incluyen la búsqueda de ideas en espacios novedosos, el desarrollo de conjeturas especulativas y el cuestionamiento implacable de las hipótesis.

•••

Resumen de la idea

La sabiduría convencional

Mucha gente cree que el proceso para lograr innovaciones revolucionarias es caótico, aleatorio e ingestionable.

La realidad

Los avances se pueden generar de forma sistemática mediante un proceso inspirado en los principios que impulsan la evolución en la naturaleza: generación de varianzas, que crea una variedad de formas de vida; y presión de selección para seleccionar los que mejor puedan sobrevivir en un entorno determinado.

El proceso

Flagship Pioneering, la firma de creación de riesgo detrás de Moderna Therapeutics, utiliza este enfoque, que denomina descubrimiento emergente. Implica buscar ideas en espacios novedosos, desarrollar conjeturas especulativas y cuestionar las hipótesis sin descanso.

El 30 de noviembre de 2020, Moderna Therapeutics anunció que los ensayos clínicos de fase III de su vacuna de ARN mensajero 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 últimos 10 meses. Moderna, relativamente advenediza en la carrera por la vacuna contra la COVID-19 y una empresa de la que pocas personas habían oído hablar antes de la pandemia, parecía tener un éxito de la noche a la mañana. Pero como ha señalado su CEO, Stéphane Bancel, ese éxito tardó 10 años en ciernes. Lejos de ser un golpe de suerte único, la vacuna fue el producto de un proceso repetible que la empresa de la que surgió Moderna ha utilizado innumerables veces: Flagship Pioneering, una empresa de creación de riesgo con sede en Cambridge (Massachusetts), cuya misión es concebir, crear y comercializar innovaciones revolucionarias en dominios de las ciencias de la vida antes inexplorados. La idea errónea sobre el caso Moderna, como ocurre con muchas otras innovaciones revolucionarias, es comprensible. Las innovaciones rompedoras suelen considerarse el resultado de esfuerzos caóticos, aleatorios e ingestionables, producto de pura casualidad o de la inspiración de un visionario poco común. Creemos que ese punto de vista es profundamente erróneo. Desde nuestros diferentes puntos de vista (Afeyan ha dedicado las últimas tres décadas a iniciar proyectos basados en la ciencia y la tecnología de vanguardia, 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 que se basa en los principios básicos que impulsan la evolución en la naturaleza: _generación de varianzas,_ que crea una variedad de formas de vida, y _presión de selección_ para seleccionar los que mejor puedan sobrevivir y reproducirse en un entorno determinado. El enfoque, llamado _descubrimiento emergente,_ es un proceso estructurado y disciplinado de saltos intelectuales, búsqueda y experimentación iterativas y selección. Y si bien se basa en personas con un talento excepcional, no se necesita que el próximo Leonardo da Vinci o Steve Jobs produzcan una innovación revolucionaria. 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 de «qué pasaría si». Sirven de punto de partida para un proceso de selección intensivo al estilo darwiniano destinado a encontrar y validar mejores ideas, solicitar comentarios críticos de personas ajenas para identificar los desafíos y convertir el concepto en una solución superior y práctica. El descubrimiento emergente requiere una cultura en la que las personas, especialmente los líderes, de una organización se sientan cómodas abordando ideas aparentemente inviables y desafiando los dogmas, una cultura que vea las ideas «defectuosas» no como callejones sin salida sino como componentes básicos y considere que la evolución de las ideas es una responsabilidad compartida colectivamente. ## Definiendo la innovación rompedora Es importante definir exactamente lo que queremos decir con «innovación innovadora». Usamos dos criterios. La primera es _discontinuidad._ Los avances representan 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 al cambiar lo que se espera o se considera posible. El diseño a reacción ligera de Honda supuso un gran avance porque fue el primero en utilizar una configuración de motor sobre las alas, lo que, hasta que Honda lo hizo, se consideraba aerodinámicamente inviable en un avión pequeño. No todos los avances son puramente científicos o tecnológicos, por supuesto. El motor de búsqueda de Google supuso un avance tecnológico, pero el método de fijación de precios del coste por clic de la empresa llevó a una innovación en el modelo de negocio que puso patas arriba por completo la economía del sector de la publicidad. El segundo criterio es _valor._ Los avances generan nuevas fuentes de valor al resolver problemas importantes o crear una demanda que antes no existía. Puede que las cámaras digitales hayan acabado con el negocio de la fotografía cinematográfica, pero hoy en día se toman muchas más fotos digitalmente que nunca con 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 tiros a portería En su esfuerzo por lograr una innovación innovadora, la estrategia predominante en la actualidad es el enfoque de «tiros a portería», la antítesis del descubrimiento emergente. Implica financiar una amplia cartera de proyectos con la esperanza de que los beneficios de un éxito poco común paguen con creces el coste de los numerosos fracasos. Si invierte en suficientes proyectos, según la teoría, según las leyes de la probabilidad (pura suerte), eventualmente «marcará». Esta estrategia es común en las ciencias de la vida, el sector tecnológico, los bienes de consumo envasados, el entretenimiento y el capital riesgo. Un elemento clave del enfoque son las revisiones estrictas que pueden acabar rápidamente con lo que parecen proyectos débiles. A primera vista, todo eso parece razonable. La teoría y la práctica modernas de las carteras financieras destacan las ventajas de diversificar los riesgos, y un sistema de revisiones estrictas para garantizar que no se pierde dinero bueno tras malo parece ser una gestión prudente de los recursos. Pero el enfoque de tiros a portería ignora el hecho de que los conceptos innovadores suelen estar plagados de defectos desde el principio. De hecho, las versiones anteriores de muchos avances famosos inicialmente parecían un fracaso. Aclamamos que el iPhone cambió las reglas del juego, pero la mayoría de sus predecesores, como el Newton de Apple, fracasaron. Crixivan representa un fármaco innovador contra el SIDA, pero su programa de desarrollo estuvo a punto de terminar cuando los primeros ensayos clínicos arrojaron resultados decepcionantes. Como el mantra del enfoque de tiros a portería es matar pronto y con frecuencia, muchas ideas prometedoras tienen dificultades para sobrevivir más allá de la fase embrionaria. No hubo un momento de «ajá» en el que se produjera la irrupción del mRNA. La plataforma Moderna se creó sobre la base de una constelación de tecnologías, métodos y conocimientos que evolucionaron con el tiempo. Otro inconveniente es que la presión por obtener resultados tempranos puede crear una relación de confrontación disfuncional entre los equipos de proyectos y sus financiadores. Los financiadores están deseosos de ver avances, mientras que los miembros del equipo viven con la posibilidad de que se cancelen sus proyectos (con posibles consecuencias nefastas para sus puestos de trabajo o su reputación) si los resultados iniciales son malos. Esta dinámica puede provocar situaciones en las que los equipos se muestren reacios a compartir malas noticias con los financiadores o a compartir información con otros equipos de proyectos 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 revelar importantes defectos 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 puntuales aleatorios en el código del ADN) y recombinación (reordenamientos de fragmentos de ADN). La presión de selección se refiere a los elementos del entorno, como la competencia por la comida, que influyen en si un rasgo determinado (por ejemplo, piernas más largas) es más o menos propicio para la supervivencia. La investigación sobre la innovación y los estudios de casos sobre industrias tan diversas como la química, la farmacéutica, la informática, los automóviles, la electrónica y la aviación indican que los mecanismos análogos a la generación de variaciones y la presión de selección desempeñan un papel fundamental en la innovación. Si se diseñan y gestionan adecuadamente, estos procesos se pueden aprovechar para crear avances. Flagship ha desarrollado y aplicado los principios del descubrimiento emergente para crear más de 100 empresas de ciencias de la vida en las últimas dos décadas. Un buen ejemplo es Moderna Therapeutics. (Divulgación: Pisano ha sido consultor de Moderna y tiene una participación financiera en ella, y forma parte de los consejos de administración y tiene participaciones financieras en otras dos firmas respaldadas por Flagship, Axcella Health y Generate Biomedicines). ## Un producto de un 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 analizar algunas ideas que Derrick Rossi, de Harvard, había estado investigando sobre el uso del ARNm (moléculas que transportan las instrucciones del ADN a la maquinaria de fabricación de proteínas de las células) para reprogramar un tipo determinado de célula (fibroblastos) y crear células madre que luego podrían manipularse para convertirlas en muchos otros tipos de células. La investigación de Rossi se basó en trabajos anteriores de Katalin Karikó y Drew Weissman, de la Universidad de Pensilvania, quienes habían utilizado un ARNm modificado químicamente para reducir, pero no eliminar, las reacciones inmunitarias innatas adversas en los animales. En las conversaciones con Langer, a Afeyan le pareció intrigante el enfoque general, pero no por la posibilidad de reprogramar las células adultas en células madre de tipo embrionario. En cambio, se preguntó si sería posible utilizar el ARNm para dar instrucciones a las células para que fabricaran fármacos, una idea que existía desde hacía décadas, pero que aún no se había hecho realidad. Sobre la base de esta y otras conversaciones, Afeyan y Doug Cole, socio director de Flagship, iniciaron una exploración de siete meses en Flagship Labs, la fundición de innovación de la empresa, para explorar la pregunta: «¿Y si pudiéramos crear un ARNm modificado que, cuando se introdujera en los pacientes, convirtiera sus propias células en fábricas en miniatura que fabricaran cualquier fármaco bioterapéutico que queramos?» Nadie había diseñado nunca con éxito el mRNA para su uso como medicamento ni había demostrado que podía hacerse. 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 la biología del ARN, para abordar la pregunta: «¿Podría el mRNA permitir a los pacientes crear sus propias terapias?» La exploración de esta pregunta generó docenas de acertijos más. Estudios anteriores de laboratorio in vitro habían demostrado el éxito en la reducción de las respuestas inmunitarias innatas al ARNm sintético, pero incluso después de modificaciones químicas, cuando el ARNm se ponía en las células, desencadenaba reacciones inmunitarias que seguían siendo demasiado altas como para permitir su uso en animales o en dosis repetidas. No se habían identificado las vías bioquímicas específicas responsables de las reacciones inmunitarias. El equipo se preguntó si las diferentes modificaciones químicas conducirían a una respuesta inmunitaria innata menos intensa. También surgieron preguntas relacionadas con la estabilidad. Las moléculas de ARNm son intrínsecamente inestables y propensas a degradarse en el torrente sanguíneo. Investigaciones anteriores con otros tipos de ARN habían descubierto modificaciones químicas que los hacían más estables. ¿Se podría modificar el mRNA de la misma manera? (No, resultó que. A diferencia de los otros ARN, las moléculas de ARNm tuvieron que sobrevivir a dos procesos, la transcripción y la traducción, y las modificaciones interfirieron en ambos.) ¿Qué modificaciones alternativas podrían funcionar? De nuevo, no había datos sobre animales sobre esta ni otras preguntas. Nadie, por ejemplo, sabía adónde iba realmente el mRNA tras la inyección en un animal. Nadie sabía si el ARNm sintético resistiría la degradación o, si lo hacía, si se podía introducir suficiente cantidad en las células como para fabricar proteínas. Suponiendo que pudiera suministrar cantidades suficientes a las células como para estimular la producción, nadie sabía si las proteínas se «doblarían» correctamente en las formas tridimensionales necesarias para su correcto funcionamiento. Y suponiendo que se pudieran producir proteínas funcionales, no estaba nada seguro de que se pudieran producir cantidades terapéuticamente significativas. Estas preguntas no solo nunca se habían investigado, sino que ni siquiera se habían creado las herramientas para abordarlas. Varios meses después, el equipo tenía muchas preguntas difíciles y pocas respuestas. Los miembros del equipo de proyectos de ProtoCo LS18, como se llamaba a la empresa de prototipos, creían que habría un enorme valor comercial si pudieran responder a esas preguntas. Y con tan pocas investigaciones previas en la zona, muchos de sus avances serían patentables. En otoño de 2010, Flagship comenzó a solicitar patentes que cubrían nuevas modificaciones químicas, así como composiciones terapéuticas del mRNA. En 2011, la iniciativa pasó a llamarse Moderna y sus científicos se mudaron a un laboratorio en First Street en Cambridge. El equipo pasó los seis meses siguientes inyectando a los ratones varias combinaciones de ARNm modificado químicamente. Como era de esperar, muchas de las moléculas no sobrevivieron a la transcripción y la traducción. Pero algunos sí. Algunos de los ratones empezaron a producir proteínas que de otro modo no habrían producido, primero en cantidades pequeñas y luego en cantidades más grandes. Esa fue la primera prueba real de viabilidad científica.  Florian Sommet es fotógrafo de bodegones y belleza que vive en París y Düsseldorf. Su esposa (y estilista de utilería), Jana, tiene formación médica, lo que influye en su enfoque de la fotografía de naturaleza y botánica. Florian Sommet/Trunk Archiv La historia de Moderna arroja luz sobre varios aspectos destacados del proceso innovador. En primer lugar, los avances surgen de la acumulación de numerosos avances, algunos grandes y muchos pequeños. No hubo un momento preciso de «ajá» en el que se produjo la irrupción del mRNA. De hecho, no hubo un solo avance en el mRNA: la plataforma de mRNA Moderna se creó sobre la base de una constelación de tecnologías, métodos, técnicas y conocimientos que evolucionaron con el tiempo. Por ejemplo, el equipo se dio cuenta desde el principio de que, dado que el sistema inmunitario veía el mRNA inyectado como extraño y hostil, atacaba las moléculas e impedía la producción de las proteínas deseadas. Resolver 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 centrarse inicialmente en un problema o una necesidad del usuario específicos. La investigación de Flagship comenzó con especulaciones en torno a un caso de uso muy amplio: ¿podría utilizarse el mRNA como una nueva modalidad de fármaco? Pero no había ninguna enfermedad en particular que curar ni era necesario abordar al usuario. Aunque Moderna es más conocida hoy en día por su vacuna contra la COVID-19, las vacunas contra las enfermedades infecciosas no fueron una parte importante de las ideas iniciales de la empresa; tampoco lo fueron las terapias contra el cáncer u otros tipos de vacunas, que ahora constituyen otro de los principales objetivos de la empresa. La búsqueda de aplicaciones prácticas coevolucionó con una comprensión más profunda de la tecnología. Por último, los avances se originan en conjeturas muy especulativas, incluso aparentemente irrazonables. La pregunta «¿Y si el ARN mensajero pudiera ser un fármaco?» era puramente hipotético en 2010. (Ya en el verano de 2020, muchos expertos se mostraron escépticos de que las vacunas basadas en el mRNA contra la Covid fueran factibles). Pero ese era el punto. El único propósito de la pregunta hipotética era enmarcar y orientar la exploración. No tenía que ser correcto para tener éxito. De hecho, muchas conjeturas iniciales sobre el mRNA resultaron erróneas, pero a lo largo del camino se generaron otras ideas importantes. Aunque nadie podía predecir a dónde llevaría la exploración, el proceso no fue aleatorio ni caótico. El concepto evolucionó y la solución surgió a través de un conjunto de actividades altamente estructuradas que implicaban la generación de variaciones y la presión de selección. Examinemos esos dos elementos del proceso de descubrimiento emergente con mayor profundidad. ## Generación de varianzas: iniciar un «¿Qué pasaría si?» Hipótesis Con la innovación, la generación de variaciones no es espontánea, como lo es en el mundo natural. Debe ser instigado por personas que buscan nuevas formas de hacer las cosas o que buscan una nueva comprensión. 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 coches ahorren más combustible y sean menos dañinos para el medio ambiente durante muchas décadas consistieron en mejorar gradualmente el diseño de los motores (añadir turbocompresores, utilizar la electrónica para controlar la combustión con mayor precisión), hacer que los vehículos fueran más livianos y añadir dispositivos como convertidores catalíticos. Todas estas mejoras se basaron en el motor de combustión interna como punto de partida. La innovación innovadora requiere la contemplación de alternativas más allá de los horizontes científicos, tecnológicos, de diseño o económicos actuales. Los vehículos eléctricos no fueron factibles hasta que las baterías de iones de litio pasaron a ser lo suficientemente eficientes, gracias a los avances generados en el negocio de la electrónica portátil. Esos saltos no se producen de forma natural. De hecho, los sesgos cognitivos, los incentivos desalineados, la adhesión al dogma y otras fuerzas suelen impedir la especulación. Se necesitan procesos que nos ayuden a superar estas barreras. El proceso de generación de variaciones de Flagship, que está diseñado para crear avances en dominios antes inexplorados, excluye explícitamente áreas de la ciencia en las que ya se han fundado otras empresas o en las que la investigación previa es exhaustiva. Pequeños equipos interdisciplinarios formados por científicos y altos líderes de Flagship (todos ellos con formación científica) tienen la tarea de explorar dominios específicos (por ejemplo, la aplicación de la inteligencia artificial al descubrimiento de fármacos). Como los equipos de exploración trabajan en áreas en las que se ha realizado poco trabajo científico previo, no pueden seguir el proceso típico de leer la literatura, identificar las brechas y, luego, abordarlas. En cambio, comienzan por hacer una serie de preguntas hipotéticas derivadas de una exploración rigurosa de varios ámbitos de la ciencia. 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 llevar a uno a hacerse preguntas como: ¿Qué hacen todas estas formas de vida en nuestro cuerpo y cómo interactúan entre sí? ¿Existe comunicación molecular entre estas formas de vida? ¿Las bacterias de nuestro cuerpo trabajan con nuestras propias células para llevar a cabo funciones metabólicas, inmunológicas e incluso neuronales? (Resulta que la respuesta a todas esas preguntas es sí.) Eso, a su vez, lleva a conjeturas especulativas: ¿Y si pudiéramos desarrollar medicamentos que utilizaran estas redes para mejorar nuestra salud? Preguntas hipotéticas como esa fueron la base de Senda Biosciences de Flagship, una empresa centrada en las aplicaciones de la biología intersistémica para el cuidado de la salud. Aunque son especulativas, las buenas preguntas hipotéticas 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 en el interior de las células). Se obtienen al investigar rigurosamente lo que se sabe y lo que se desconoce sobre sistemas biológicos específicos. Por ejemplo, a partir de 2014, un equipo insignia lanzó una exploración de formas de utilizar los glóbulos rojos humanos como agentes terapéuticos. En esa época, otros científicos estaban desarrollando células T modificadas como una nueva modalidad para combatir el cáncer. Esto llevó al equipo a preguntarse: «¿Y si pudiéramos producir glóbulos rojos modificados (el tipo de célula más abundante en el cuerpo) que contengan una o más proteínas terapéuticamente activas en el interior o en su superficie como un nuevo tipo de medicamento?» En ese momento, no había datos que sugirieran que esas células pudieran fabricarse 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 al combinar dominios del conocimiento que antes eran dispares.  Florian Sommet/Trunk Archiv Hacer preguntas hipotéticas es una técnica tan antigua como Aristóteles, pero esta aparentemente sencilla herramienta creativa suele ser bastante difícil de utilizar en la práctica. Según nuestra experiencia, tres cosas se interponen en el camino. ### Error #1: Hay que demostrar rápidamente que la hipótesis es correcta. Los equipos de innovación suelen estar bajo presión para que validen sus hipótesis desde el principio. Pero hacerlo crea una «atracción gravitacional intelectual», un sesgo en contra de aventurarse demasiado lejos de su base de conocimientos conocida. La pregunta hipotética debería ser un punto de partida puramente especulativo, una conjetura que se convierta en el centro de la experimentación, las pruebas, la reevaluación y la evolución intensivas e 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; al fin y al cabo, cuando se trabaja en un territorio inexplorado, es prácticamente imposible que su suposición inicial sea correcta al 100%. ### Error #2: La pregunta hipotética debe abordar un problema específico. El descubrimiento impulsado por problemas, que organizaciones como la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de los Estados Unidos (DARPA) han utilizado con mucho éxito, comienza con un problema objetivo que resolver (por ejemplo, cómo diseñar un avión hipersónico capaz de volar 20 veces la velocidad del sonido). El historial de DARPA demuestra que este enfoque puede ser eficaz. Sin embargo, el exitoso historial de Flagship sugiere que no es necesario centrarse exclusivamente en un problema específico para lograr 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, Generate Biomedicines, no estuvo motivado por el deseo de tratar una enfermedad en particular, sino que comenzó como una investigación para determinar si la inteligencia artificial podía utilizarse para ampliar el arsenal de posibles medicamentos biológicos. Esto llevó al desarrollo de una plataforma computacional capaz de generar proteínas bioterapéuticas completamente nuevas. Ninguno de los dos enfoques es mejor que el otro, pero cada uno se adapta a diferentes tipos de organizaciones y estrategias. La 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 los problemas se ajusta a su estrategia. Sin embargo, las organizaciones que buscan innovaciones revolucionarias en ámbitos inexplorados necesitan mucha más libertad para la investigación inicial y un ámbito de exploración ampliado. De hecho, al empezar con hipótesis sobre soluciones y problemas, una exploración puede alternar entre las dos para encontrar nuevas coincidencias. ### Error #3: La hipótesis puede ser confusa e imprecisa. Las hipótesis no deberían ser visiones amorfas; deberían ser afirmaciones concretas de cómo se podría hacer algo. El hecho de que sean especulativos no significa que puedan ser vagos o escasos en cuanto a los detalles. Esto puede parecer contradictorio. Después de todo, ¿por qué preocuparse por los detalles desde el principio, cuando es muy probable que la solución propuesta no sea correcta? Los detalles son importantes porque proporcionan un punto central para la investigación, las pruebas y la evolución posteriores. Sin ellos, es difícil saber qué preguntas hacer a continuación y qué experimentos podrían ser fundamentales de llevar a cabo. Considere la diferencia entre las dos hipótesis siguientes: «¿Y si pudiéramos crear un coche que se conduzca automáticamente?» en lugar de «¿Y si pudiéramos crear un sistema de conducción totalmente autónomo con un conjunto de sensores LIDAR de 360 grados; sensores de infrarrojos y ultrasónicos; cámaras montadas en la parte delantera, trasera y laterales del vehículo; un ordenador de a bordo capaz de realizar 30 billones de operaciones de punto flotante por segundo; inteligencia artificial; un GPS con una precisión de un metro; y telemetría de vehículo a vehículo en tiempo real?» Es difícil saber cómo reaccionar ante la primera pregunta aparte de decir algo (no es particularmente útil) como «Vaya, qué guay». La segunda propuesta, concreta, suscita una serie de preguntas, como «¿Son suficientes 30 billones de operaciones de punto flotante por segundo?» y «¿Qué tipo de telemetría del vehículo se necesita?» Obviamente, al principio de una exploración, es poco probable que se sepa lo suficiente como para formular una hipótesis muy precisa, pero el objetivo debería ser llegar a esas hipótesis lo antes posible. Piense en las hipótesis (Flagship suele sembrar un espacio con más de una) como destinos alternativos. Si no tiene claro adónde quiere llegar en algún momento, es difícil elegir una dirección e imposible saber si está 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 los recursos (por ejemplo, los 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 cuestionar y afinar las hipótesis sin descanso. Esto se puede hacer de diversas formas, como la recopilación y el análisis de datos, la experimentación formal y la solicitud de opiniones y críticas de expertos externos. Flagship utiliza todos esos medios. Presenta sus hipótesis a una amplia red de científicos, sabiendo muy bien que muchos se mostrarán escépticos y reconoce que incluso los más escépticos (el que dice: «Esa idea nunca funcionará») tendrán información valiosa que les ayudará a desarrollar las ideas. A través de estas conversaciones, los miembros del equipo de Flagship aprenden sobre la ciencia previa que puede ser relevante y sobre las personas que pueden tener una experiencia útil. Si la presión de selección funciona, aparecerán defectos en las hipótesis iniciales. En algunos casos, los defectos pueden ser tan profundos que justifican abandonar o replantearse el concepto básico. Al 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 como objetivo entender mejor las propiedades inmunogénicas del mRNA y si se podía evitar la respuesta inmunitaria, porque si no se podía, la idea de utilizar el mRNA como fármaco desaparecería. A menos que el equipo descubra un defecto grave en la hipótesis central, seguirá desarrollando la idea y preguntándose: «¿Qué nos perdimos? ¿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 fundamentales sobre lo que es posible y útil evolucionan hasta que se crea un invento práctico. Flagship se refiere a este momento como el momento en que la pregunta hipotética se transforma en una declaración de «resulta que». Un elemento clave de la presión de selección es la integración de diversos conceptos. Flagship suele realizar esfuerzos paralelos para explorar un tema determinado (por ejemplo, utilizar la inteligencia artificial para descubrir nuevos fármacos). El objetivo de los esfuerzos paralelos no es fomentar la competencia interna, que se traduce en matar al «perdedor» (como se hace a menudo en las empresas más grandes), sino ampliar el aprendizaje y encontrar caminos a seguir. En algunos casos, cuando hay dos o más esfuerzos paralelos, cada uno puede tener una pieza del rompecabezas, pero no la totalidad, y sería mejor fusionarlos. Por ejemplo, Flagship lanzó dos iniciativas en 2013 para explorar si hay cepas de bacterias en nuestro intestino que puedan controlar las células inmunitarias, ya sea para activar las respuestas inmunitarias o suprimirlas. Los dos desarrollaron sus propios enfoques de investigación y generaron pruebas de concepto de que esas bacterias estaban presentes y, si se convertían en cepas monoclonales, podrían ser potentes inmunomoduladores. La decisión de combinar los esfuerzos y desarrollar una plataforma común para descubrir y producir nuevos medicamentos orales dio como resultado Evelo Biosciences de Flagship. Este enfoque de la experimentación es diferente al que utilizan muchas organizaciones, incluidas las firmas de capital riesgo y las agencias de financiación. Los experimentos se utilizan normalmente como herramientas de filtrado en un enfoque de innovación de tiros a portería. 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 grave en la hipótesis central, seguirá desarrollando la idea y preguntándose: «¿Qué nos perdimos? ¿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 insignia se centró en producir proteínas recombinantes con beneficios terapéuticos 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 coste razonable. Pero ese obstáculo llevó a otra idea: ¿Por qué no utilizar combinaciones cuidadosamente diseñadas de los propios aminoácidos (que están fácilmente disponibles) como componentes de los fármacos en lugar de tratar de producir una proteína que los contenga? Otros experimentos validaron esta nueva idea y proporcionaron una vía de desarrollo aún más rápida de lo previsto con el enfoque original. El descubrimiento emergente puede parecer muy arriesgado y caro. Pero los procesos iterativos, si se diseñan y gestionan adecuadamente, pueden ser bastante eficientes. La clave es hacer que cada iteración sea lo más barata y rápida posible, en lugar de hacer todo lo posible por hipótesis. Flagship mantiene intencionalmente las primeras fases de la exploración y las pruebas experimentales lo más sencillas posible. El objetivo es establecer la viabilidad de una idea con una inversión de no más de 1 a 2 millones de dólares en un plazo de seis a 12 meses. Solo después de que esta fase haya demostrado un camino razonable a seguir, se formará una empresa y se realizarán mayores inversiones de capital. El objetivo de este proceso iterativo es maximizar la «ratio entre aprendizaje y consumo», es decir, generar la máxima información con cada dólar gastado. ## Fomentar una cultura de descubrimientos emergentes Un proceso disciplinado y bien definido es solo una parte de lo que se necesita para practicar el descubrimiento emergente. Igual de importante es tener la mentalidad, la cultura y los comportamientos de liderazgo correctos. Estas son tres de las más críticas: ### Haga que sea aceptable abordar lo irrazonable. Casi por definición, los avances en sus etapas embrionarias desafían las teorías, los principios y los límites de la experiencia existentes. Como tal, deberían considerarse actos de fe. Así que para fomentar el descubrimiento emergente en su organización, tiene que hacer que sea aceptable considerar lo que parece imposible. Al principio del proceso, los líderes y los miembros del equipo deben estar dispuestos a suspender la incredulidad y a reservarse el juicio sobre si una hipótesis es cierta o no. Preguntas comunes (y muy razonables), como «¿Por qué cree que es cierto?» y «¿Cómo sabe que es lo correcto?» tienden a cerrar el proceso de investigación. En su lugar, haga preguntas como «¿Qué experimento podría realizar para poner a prueba esa hipótesis?» y «Si su hipótesis es correcta, ¿cuáles son algunos posibles casos de uso en los que podríamos crear valor?» La forma en que los líderes reaccionan ante las primeras hipótesis influye en gran medida en que las ideas más creativas se eliminen o tengan la oportunidad de convertirse en algo impactante. ### Aproveche las opiniones de sus críticos para mejorar aún más sus ideas. Las innovaciones innovadoras suelen desafiar el dogma prevaleciente: 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 se han forjado su reputación en torno a su veracidad. La historia nos dice que las personas que desafían la sabiduría convencional suelen ser objeto de acusaciones de imprudencia, incompetencia o algo peor. Los líderes deben hacer que sea aceptable desafiar el dogma. Tenga en cuenta la práctica común de contratar a expertos externos para que examinen las ideas generadas internamente o realicen la debida diligencia en las inversiones propuestas. En principio, disponer de esa entrada externa es una buena idea. Pero con demasiada frecuencia, estos expertos se convierten en defensores de la sabiduría convencional. Un enfoque mejor es utilizarlos para mejorar las ideas, identificando una suposición crítica que deba ponerse a prueba, por ejemplo. Si involucramos a los escépticos y podemos tolerar sus críticas, a veces abrasadoras, podemos aprender mucho sobre lo que tenemos que hacer para hacer avanzar nuestras ideas. ### Haga que se base en las ideas, no en la propiedad personal. El descubrimiento emergente reconoce explícitamente que las ideas se crean con el tiempo con las contribuciones de muchas personas. La idea mal formada de una persona el mes pasado podría ser la base esencial para el adelanto de otra persona este mes. Las dos son igual de importantes para el proceso. Perseguir los descubrimientos emergentes en su organización requiere una cultura en la que las ideas no sean «propiedad» de las personas, sino que se consideren parte del patrimonio intelectual de la empresa. Desconectar las ideas de la gente 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 comparten incentivos y recompensas. ## Líder en descubrimientos emergentes La idea de que la innovación innovadora es un proceso aleatorio y caótico que depende en gran medida de los poderes visionarios de los genios con talento hace que muchas organizaciones duden en adoptarla como un elemento fundamental de la estrategia. Es lamentable dado el enorme valor que los avances producen para la sociedad y las empresas que los crean. Pero el proceso no tiene nada de misterioso ni mágico. 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. Se necesita una organización en la que las personas, especialmente los líderes, adopten la mentalidad y los comportamientos correctos. Deben estar dispuestos a considerar ideas aparentemente irrazonables y a suspender el juicio al principio del proceso de descubrimiento. Deben adoptar el aprendizaje mediante la experimentación rigurosa y el fracaso y priorizar las contribuciones colectivas por encima de la propiedad personal de las ideas. En última instancia, que una organización adopte estos hábitos depende en gran medida del comportamiento de sus líderes. Perseguir una innovación innovadora es tanto un desafío de liderazgo como técnico. Si la catástrofe de la 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 ir más allá de las zonas de confort existentes. Ahora, más que nunca, necesitamos líderes que puedan impulsar la innovación innovadora. Read more on [**Innovation**](/topic/subject/innovation?ab=articlepage-topic) or related topic [**Entrepreneurship**](/topic/subject/entrepreneurship?ab=articlepage-topic)