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Los innovadores permanentes, esos bichos raros

El director de Bexton Research, Diego Vallarino, expone la importancia de ver dónde los demás solo miran
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03 de noviembre de 2014 a las 00:00

Si bien no son muy comunes, existe un grupo de personas a las que algunos llaman emprendedores, otros visionarios, otros innovadores, pero que tienen algo en común, son raros. Son raros porque ven donde los demás miran.

Pero además de raros, son raros en forma continua. Es decir, la rareza se prolonga en el tiempo, y en todas las actividades de negocios que desarrollan. Permítanme para esta columna denominarlos innovadores permanentes.

Son aquellos que no buscan oportunidades. Buscan problemas concretos que causan dolor significativo a los potenciales clientes. Problemas que los clientes, por solucionarlos, pagarían sendas sumas de dinero. Los innovadores permanentes saben que tienen un problema interesante cuando identifican tres criterios:

• Resolver el problema tiene un impacto financiero potencialmente significativo.

• Una solución probable puede ser encontrada.

• El problema y su solución son aceptables para los clientes y el management.

Los innovadores permanentes siguen la visión del Thomas Edison: “Yo no quiero inventar algo que nadie vaya a comprar”. Ellos entienden que la tecnología es sólo un medio para un fin, comprenden que la empresa está en el mercado para crear valor real, y la única manera que se les permitirá continuar innovando es si desarrollan un producto o servicio que resuelva de manera rentable los problemas de su ecosistema (cliente, proveedores, no-clientes, partners, etc.).

Por eso es importante comprender cuáles son los métodos para encontrar problemas desafiantes que utilizan habitualmente estos innovadores:

1. Identificar el gap entre oferta y demanda
A veces los innovadores permanentes, al igual que los inventores, comienzan a investigar un área problemática porque las capacidades de rendimiento de una tecnología en particular (tecnología como sinónimo de producto) ha alcanzado una meseta, mientras que las demandas de rendimiento siguen aumentando.

2. Reformular problemas existentes
Tienen una extraña habilidad para replantear los problemas existentes. Al poseer la capacidad de trabajar bajo incertidumbre, riesgo y ambigüedad –que implica no tener claro la solución a un problema–, tienen la capacidad de ver a través de un lente diferente que les permite capturar aspectos que se habían pasado por alto previamente.

3. Hacer Ingeniería inversa desde una visión de futuro:
Pueden trabajar hacia atrás desde un objetivo a largo plazo para descubrir cómo hacer frente a una serie de problemas de corto plazo. La capacidad de visión de futuro les permite comprender cuáles tendencias y comportamientos se darán en el largo plazo, mientras que son capaces de poder solucionar todos los problemas intermedios que tendrán los potenciales clientes para poder disfrutar de esa visión en el futuro.

4. Utilizar otros entornos para lograr diferentes insights:
Son capaces de entender cuáles fueron los problemas que se presentaron en otros sectores o industrias y transferirlos a los potenciales problemas que se pueden generar en el sector de su interés. Tienen la habilidad de poder conceptualizar problemas de otros y convertirlos en nuevos problemas suyos.

Ahora, estos innovadores saben que para utilizar correctamente los métodos mencionados es crítico probar hipótesis y “traspasar” resultados de una realidad a otra (del futuro a hoy, de una tecnología a otra, de un sector a otro, etc.) situación un poco compleja si no se hace metodológicamente bien.

La buena noticia es que hoy existen nuevas herramientas (incluso empresas) para ayudarlos a que estas hipótesis sean correctas.

En mi último post mencioné que es importante utilizar algoritmos de cierta complejidad econométrica que permitan confirmar si existe correlación o causalidad entre grandes cantidades de datos, los cuales permitan avanzar en cada uno de los métodos descriptos al comienzo de esta columna.

Es decir, debemos ser capaces de diferenciar, con cierto nivel de confianza, si las diferentes variables se comportan en forma similar, o si estamos concluyendo que una variable se comporta de cierta forma como consecuencia de una o varias otras. Entender esto es fundamental para saber qué tipo de afirmaciones podemos hacer y cuáles no, y por ende, entender qué podemos extrapolar y que no, en ese camino hacia la innovación.

*director de Bexton Research

@diego_vallarino

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