IDEAS PARA STARTUPS

Octubre 2005

(Este ensayo se deriva de una charla en la Startup School 2005.)

¿Cómo consigues buenas ideas para startups? [a] Esa es probablemente la pregunta número uno que la gente me  pregunta.

Me gustaría responder con otra pregunta: ¿por qué la gente piensa que es difícil encontrar ideas para startups?

Podría parecer una estupidez preguntar esto. ¿Por qué piensan que es difícil? Si la gente no puede hacerlo, entonces es difícil, al menos para ellos. ¿No?

Bueno, tal vez no. Lo que la gente suele decir, no es que no puedan pensar en ideas, sino que no tienen ninguna. Lo cual no es exactamente lo mismo. La razón por la que no tienen ninguna podría ser que no han tratado de generarlas.

Creo que este es a menudo el caso. Creo que la gente piensa que generar ideas para startups es muy difícil, —que debe ser muy difícil—, y por lo tanto no intentan hacerlo. Asumen que las ideas son como los milagros: o aparecen en tu cabeza o no.

Tengo también una teoría sobre por qué la gente piensa esto: sobrevaloran las ideas. Piensan que crear una startup es sólo cuestión de implementar una idea inicial fabulosa. Y dado que una startup exitosa vale millones de dólares, una buena idea es por lo tanto la idea del millón de dólares.

Si dar con una idea para una startup equivale a dar con la idea del millón de dólares, entonces por supuesto que parecera difícil. Demasiado difícil como para molestarse. Nuestro instinto nos dice que algo tan valioso no estaría tirado por ahí para ser descubierto por cualquiera.

En realidad, las ideas para startups no son ideas de millones de dólares, y este es un experimento que puedes intentar para comprobarlo: basta con tratar de vender una. Nada evoluciona más rápido que los mercados. El hecho de que no hay un mercado de ideas para startups sugiere que no hay demanda. Lo que significa, en el estricto sentido de la palabra, que las ideas para startups no valen nada.

 

El hecho es que la mayoría de startups no terminan pareciendose en nada a la idea inicial. Sería más cercano a la verdad decir que el principal valor de tu idea inicial es que, en el proceso de descubrir que está defectuosa, encontrarás tu idea real.

La idea inicial es sólo un punto de partida, no un plan, sino una pregunta. Ayudaría si se expresara de esa manera. En lugar de decir que tu idea es hacer una hoja de cálculo con colaboración en línea, di: ¿podría uno hacer una hoja de cálculo con colaboración en línea?  Algunos retoques gramaticales, y una idea lamentablemente incompleta se convierte en una prometedora pregunta por explorar.

Hay una diferencia real, porque una afirmación provoca objeciones de una manera que una pregunta no lo hace. Si dices: Voy a crear una hoja de cálculo basada en web, a continuación los críticos ―el más peligroso de los cuales está en tu propia cabeza― inmediatamente te replicara que estarás compitiendo con Microsoft, que no podrás darle a la gente el tipo de interfaz de usuario que esperan, que los usuarios no querrán tener sus datos en tus servidores, y así sucesivamente.

Una pregunta no parece tan difícil. Se convierte en: vamos a intentar hacer una hoja de cálculo basada en web y a ver hasta dónde llegamos. Y todos saben que si intentas esto, seras capaz de hacer algo útil. Tal vez con lo que acabes no será ni siquiera una hoja de cálculo. Tal vez será una especie de nueva herramienta de colaboración tipo hoja de cálculo que ni siquiera tiene un nombre todavía. No se te hubiera ocurrido algo así, excepto poniéndote en marcha hacia ella.

Tratar la idea para una startup como una pregunta cambia lo que estás buscando. Si una idea es un plan, tiene que estar en lo cierto. Pero si es una pregunta, puede estar equivocada, en tanto este equivocada de una forma que conduzca a más ideas.

Una forma valiosa en que puede estar mal una idea es que sea sólo una solución parcial. Cuando alguien está trabajando en un problema que parece demasiado grande, siempre pregunto: ¿hay alguna forma de aislar un subconjunto del problema, y ampliar gradualmente a partir de ahí? Eso generalmente funciona a menos que quedes atrapado en un máximo local [b], al estilo de la Inteligencia Artificial en los años 80s, o C.

 

Hasta ahora, hemos reducido el problema de pensar en una idea del millón de dólares a pensar en una pregunta equivocada. Eso no parece tan difícil, ¿verdad?

Para generar estas preguntas se necesitan dos cosas: estar familiarizado con nuevas tecnologías prometedoras, y tener el tipo adecuado de amigos. Las nuevas tecnologías son los ingredientes de que están hechas las startups, y las conversaciones con los amigos son la cocina donde se elaboran.

Las universidades tienen ambas, y es por eso que tantas startups nacen de ellas. Están llenas de nuevas tecnologías, porque están tratando de generar investigación, y solo las cosas nuevas cuentan cómo investigación. Y están llenas exactamente del tipo adecuado de personas con las cuales tener ideas: los demás estudiantes, que no sólo serán inteligentes, sino con una mente bastante elástica.

El otro extremo sería un trabajo bien pagado, pero aburrido, en una compañía grande. Las grandes empresas están en contra de las nuevas tecnologías, y la gente que encontraras ahí también estará mal.

En un ensayo que escribí para estudiantes de bachillerato, dije que una buena regla de oro era permanecer contra el viento― trabajar en cosas que maximicen tus opciones futuras. El principio también se aplica para los adultos, aunque tal vez tenga que ser modificado a: mantente contra el viento tanto tiempo como puedas, luego aprovéchate de la energía potencial que has acumulado cuando necesites pagar por los hijos.

No creo que la gente se dé cuenta de esto conscientemente, pero una razón por la que puestos de trabajo a favor del viento, como generar Java para un banco, pagan tan bien es precisamente que están a favor del viento. El precio de mercado para ese tipo de trabajo es mayor, porque te da menos opciones para el futuro. Un trabajo que te permite trabajar en cosas nuevas y excitantes tiende a pagar menos, porque parte de la compensación está en las nuevas habilidades que aprenderás.

La universidad es el otro extremo del espectro a un trabajo de codificador en una gran empresa: el salario es bajo, pero pasas la mayor parte del tiempo trabajando en cosas nuevas. Y, por supuesto, se llama "escuela", lo que hace que quede claro para todos, aunque de hecho todos los trabajos son en cierto porcentaje escuela.

El entorno adecuado para tener ideas que generen startups no tiene por qué ser una universidad en sí. Simplemente tiene que ser una situación con un gran porcentaje de escuela.

Es obvio por qué necesitas exposición a nuevas tecnologías, pero ¿por qué necesitas de otras personas? ¿No puedes pensar en nuevas ideas tu mismo? La respuesta empírica es: no. Incluso Einstein necesitaba gente con quien intercambiar ideas. Las ideas se desarrollan en el proceso de explicárselas al tipo adecuado de personas. Necesitas esa resistencia, de la misma manera que un tallador necesita la resistencia de la madera.

Esta es una razón por la que Y Combinator [c] tiene una regla en contra de invertir en startups con un solo fundador. Prácticamente todas las empresas exitosas tienen al menos dos. Y debido a que los fundadores de startups trabajan bajo una gran presión, es fundamental que sean amigos.

No me di cuenta hasta que estaba escribiendo esto, pero eso puede ayudar a explicar por qué hay tan pocas mujeres que funden startups. Leí en Internet (así que debe ser verdad) que sólo el 1,7% de startups respaldadas por capital de riesgo son creadas por mujeres. El porcentaje de mujeres hackers es pequeño, pero no tanto. ¿Entonces por qué la discrepancia?

Cuando te das cuenta de que las startups exitosas tienden a tener múltiples fundadores que ya eran amigos, surge una posible explicación. Los mejores amigos tienden a ser del mismo sexo, y si un grupo es minoría en una población, las parejas de ellos serán en promedio una minoría. [1]

 

Lo que estos grupos de cofundadores hacen juntos es más complicado que simplemente sentarse y tratar de pensar en ideas. Sospecho que la configuración más productiva es una especie de emparedado juntos-solos-juntos. Juntos hablan sobre un problema difícil, probablemente sin llegar a ninguna parte. Entonces, a la mañana siguiente, uno de ellos tiene una idea en la ducha sobre cómo resolverlo. Corre entusiasmado a decírselo a los demás y juntos desenredan los nudos.

¿Qué sucede en esa ducha? A mi, me parece que las ideas tan sólo surgen en la cabeza. ¿Pero podemos decir más que eso?

Tomar una ducha es como una forma de meditación. Estás alerta, pero no hay nada que te distraiga. Es en una situación como esta, donde tu mente está libre para vagar, que tropieza con nuevas ideas.

¿Qué sucede cuando tu mente se pone a divagar? Puede ser como hacer garabatos. La mayoría de las personas tienen garabatos muy característicos. Este hábito es inconsciente, pero no al azar: me di cuenta que mis garabatos empezaron a cambiar después de que comencé a estudiar pintura. Empecé a hacer el tipo de movimientos que haría si estuviera dibujando del natural. Eran átomos de dibujo, pero dispuestos al azar. [2]

Tal vez dejar vagar tu mente es como hacer garabatos con las ideas. Tienes ciertos gestos mentales que has aprendido en tu trabajo, y cuando no estás prestando atención, sigues haciendo estos mismos gestos, pero un poco al azar. En efecto, llamas a las mismas funciones en argumentos al azar. Eso es una metáfora: una función aplicada a un argumento del tipo incorrecto.

Convenientemente, mientras escribía esto, mi mente vagaba: ¿sería útil disponer de metáforas en un lenguaje de programación? No lo sé, no tengo tiempo para pensar en esto. Pero es conveniente porque se trata de un ejemplo de lo que entendemos por hábitos de la mente. Paso mucho tiempo pensando en diseño de lenguaje, y mi hábito de siempre preguntar "¿seria x útil en un lenguaje de programación?" acaba de ser invocado.

Si las nuevas ideas surgen como garabatos, esto explicaría por qué tienes que trabajar en algo durante un tiempo antes de que tengas una. No es sólo que no puedas juzgar ideas hasta que seas un experto en un área. Ni siquiera vas a generarlas, porque no tendrás ningún hábito mental para invocarlas.

Por supuesto, los hábitos  mentales que invoques en algún área no tienen que estar derivados de trabajar en esa área. De hecho, a menudo es mejor si no lo están. No sólo estas buscando buenas ideas, sino buenas nuevas ideas, y tienes una mejor oportunidad de generarlas si combinas cosas de áreas distantes. Como hackers [d], uno de nuestros hábitos mentales es preguntar, ¿puede uno hacer de x código abierto? Por ejemplo, ¿qué pasa si haces un sistema operativo de código abierto? Una buena idea, pero no muy novedosa. Mientras que si preguntas, ¿podría una obra de teatro hacerse de participación abierta?, pudiera ser que des con algo.

¿Son algunos tipos de trabajo mejores fuentes de hábitos mentales que otros? Sospecho que los campos más difíciles pueden ser mejores fuentes, ya que para atacar problemas difíciles necesitas disolventes poderosos. Me parece que las matemáticas son una buena fuente de metáforas― lo suficientemente buenas que vale la pena estudiarlas sólo por eso. Los campos relacionados también son buenas fuentes, sobre todo cuando están relacionados de maneras inesperadas. Todo el mundo sabe que la informática y la ingeniería eléctrica están relacionadas, pero precisamente porque todo el mundo lo sabe, importar ideas de uno a otro no produce grandes beneficios. Es como importar algo de Wisconsin a Michigan. Mientras que (según yo) hackear y pintar también están relacionados, en el sentido de que hackers y pintores son ambos creadores, y esta fuente de nuevas ideas es prácticamente territorio virgen.

 

En teoría, podrías juntar ideas al azar y ver que resulta. ¿Qué tal si construyeras un sitio de citas de usuario a usuario? ¿Sería de utilidad tener un registro automático? ¿Podrías convertir los teoremas en una mercancía? Cuando juntas ideas al azar como éstas, podrían no sólo ser estúpidas, sino incorrectas semánticamente. ¿Qué significa, por ejemplo, convertir los teoremas en mercancía? Me descubriste. Yo no pensé en esa idea, sólo en su nombre.

Podrías dar con algo útil de esta manera, aunque yo nunca lo he hecho. Es como saber que una fabulosa escultura esta oculta tras un bloque de mármol, y todo lo que tienes que hacer es quitar el mármol que no forma parte de ella. Es un pensamiento alentador, porque te recuerda que hay una respuesta, pero en la práctica no sirve de mucho porque el espacio de búsqueda es muy grande.
Me parece que para tener buenas ideas tengo que estar trabajando en algún problema. No se puede iniciar de manera aleatoria. Tienes que iniciar con un problema, y a continuación, dejar vagar tu mente lo suficiente para que se formen nuevas ideas.

En cierto modo, es más difícil ver los problemas que sus soluciones. La mayoría de la gente prefiere quedarse en la negación de los problemas. Es obvio por qué: los problemas son irritantes. ¡Son problemas! Imagínate si la gente en 1700 hubiera visto su vida de la forma en que hoy la vemos. Hubiera sido insoportable. Esta negación es una fuerza tan poderosa que, aun cuando se les presenten las posibles soluciones, la gente prefiere creer que no van a funcionar.

Vi este fenómeno cuando trabajaba en los filtros de spam. En 2002, la mayoría de la gente prefería hacer caso omiso del spam, y la mayoría de los que no, preferían creer que los filtros heurísticos disponibles entonces eran lo mejor que se podía hacer.

Yo encontraba el spam intolerable, y sentía que tenía que ser posible reconocerlo estadísticamente. Y resultó que eso era todo lo que se necesitaba para resolver el problema. El algoritmo que utilicé fue ridículamente sencillo. Cualquier persona que realmente hubiera intentado resolver el problema lo habría encontrado. Era sólo que nadie había tratado realmente de resolver el problema. [3]

Permítanme repetir la receta: encontrar el problema intolerable y sentir que debe ser posible resolverlo. Tan simple como parece, esa es la receta para muchas ideas de startups.

 

Hasta ahora, la mayor parte de lo que he dicho se aplica a las ideas en general. ¿Qué es especial acerca de las ideas para startups? Las ideas para startups son ideas para empresas y las empresas tienen que ganar dinero. Y la manera de hacer dinero es hacer algo que la gente quiere.

Riqueza es lo que la gente quiere. No lo digo como una especie de declaración filosófica; lo digo como una tautología.

Así que una idea para una startup es una idea para algo que la gente quiere. ¿No sería cualquier buena idea algo que la gente quiere? Por desgracia, no. Creo que inventar nuevos teoremas es una cosa buena, pero no hay gran demanda de ellos. Mientras que si parece existir una gran demanda para las revistas de chismes de celebridades. La riqueza se define democráticamente. Buenas ideas e ideas valiosas no son exactamente lo mismo, la diferencia está en los gustos individuales.

Pero las ideas valiosas están muy cerca de las buenas ideas, especialmente en tecnología. Creo que están tan cerca que puedes salirte con la tuya trabajando como si el objetivo fuera descubrir buenas ideas, siempre y cuando, en la etapa final, te detengas y preguntes: ¿en verdad ira a pagar la gente por esto? Muy pocas ideas llegaran tan lejos para luego ser derribadas; las calculadoras RPN [e] podrían ser un ejemplo.

Una manera de hacer algo que las personas quieren es ver las cosas que usan ahora y no sirven. Los sitios de citas son un buen ejemplo. Tienen millones de usuarios, por lo que deben estar prometiéndole a las personas algo que quieren. Y sin embargo, funcionan de manera horrible. Basta pregúntarle a cualquier persona que los use. Es como si hubieran escogido el enfoque peor-es-mejor, pero se detuvieron después de la primera etapa y le entregaron la cosa a los mercadólogos.

Por supuesto, la disfuncionalidad más evidente en la vida del usuario promedio de computadoras es el propio Windows. Pero éste es un caso especial: no puedes derrotar a un monopolio atacándolo frontalmente. Windows puede y va a ser derrocado, pero no por que se le dé a la gente un mejor sistema operativo de escritorio. La forma de acabar con él es redefinir el problema como un superconjunto del actual. El problema no es ¿qué sistema operativo debería usar la gente en sus equipos de escritorio?, sino ¿cómo deben las personas utilizar las aplicaciones? Hay respuestas a esa pregunta que ni siquiera implican computadoras de escritorio.

Todo el mundo piensa que Google va a resolver este problema, pero es uno muy sutil, tan sutil, que una empresa tan grande como Google también podría equivocarse. Creo que las probabilidades son mayores al 50-50 de que el asesino de Windows ―o más exactamente, el que trascenderá a Windows― vendrá de alguna pequeña startup.

Otra forma clásica de hacer algo que la gente quiere es tomar un lujo y convertirlo en una necesidad. La gente debe querer algo si tiene que pagar mucho por ello. Y es un producto tan raro que no se puede hacer mucho más barato si lo intentas.

Este fue el plan de Henry Ford. Convirtió los coches, que habían sido un artículo de lujo, en una necesidad. Pero la idea es mucho más antigua que Henry Ford. Los molinos de agua transformaron la energía mecánica de un lujo a una necesidad, y se utilizaron en el imperio romano. Podría decirse que el pastoreo transformo un lujo en una necesidad.

Cuando haces algo más barato puedes vender más de ello. Pero si haces algo mucho más barato a menudo obtienes cambios cualitativos, porque la gente empieza a utilizarlo de diferentes maneras. Por ejemplo, una vez que las computadoras se abarataron tanto que la mayoría de la gente pudo tener la suya, las pudo utilizar como dispositivos de comunicación.

A menudo, para hacer algo mucho más barato tienes que redefinir el problema. El Modelo T no tenía todas las características de los coches anteriores. Por ejemplo: sólo se producía en negro. Pero resolvía el problema que más querían las personas, que era desplazarse de un lugar a otro.

Uno de los hábitos mentales más útiles que conozco lo aprendí de Michael Rabin [f]: la mejor manera de resolver un problema es, a menudo, redefiniéndolo. Una gran cantidad de personas utiliza esta técnica sin ser conscientes de ello, pero Rabin era espectacularmente explícito. ¿Necesitas un número primo grande? Esos son muy difíciles de conseguir. ¿Qué tal si te doy un número grande que sólo tiene un 10 a la menos 100 posibilidad de no ser primo? ¿Sera suficiente? Bueno, probablemente; quiero decir, eso es probablemente menor que la probabilidad que estoy imaginando de todos modos.

Redefinir el problema es una heurística particularmente jugosa cuando tienes competidores, porque es muy difícil de seguir para la gente de mente rígida. Puedes trabajar a plena vista y no se darán cuenta del peligro. No te preocupes por nosotros. Sólo estamos trabajando en la búsqueda. Haz una cosa y hazla bien, ese es nuestro lema.

Reducir las cosas es en realidad un subconjunto de una técnica más general: hacer las cosas más fáciles. Durante mucho tiempo constituyó su esencia, pero ahora que las cosas que creamos son tan complicadas, hay otro subconjunto de rápido crecimiento: hacer las cosas más fáciles de usar.

Esta es un área donde hay un gran margen de mejora. Lo que deseas ser capaz de decir acerca de la tecnología es: simplemente funciona. ¿Con qué frecuencia  dices eso ahora?

La simplicidad requiere de esfuerzo― genio, incluso. El programador promedio parece producir diseños de interfaz de usuario que son casi deliberadamente malos. Hace un par de semanas estaba tratando de usar la estufa en casa de mi madre. Era nueva y en lugar de perillas físicas tenía botones y una pantalla LED. Intenté presionar unos botones que pensé que harían que calentara, ¿y sabes cuál fue su respuesta? "Err." Ni siquiera "Error." "Err." No puedes decir solo "Err." al usuario de una estufa. Debes diseñar la interfaz de usuario de manera que los errores sean imposibles. Y los cabezas-duras que diseñaron esta estufa, tenían incluso un ejemplo de una interfaz de usuario a partir de la cual trabajar: la anterior. Das vuelta a una perilla para ajustar la temperatura y a otra para ajustar el temporizador. ¿Qué había de malo en eso? Simplemente funcionaba.

Parece que, para el ingeniero promedio, más opciones sólo significan más cuerda para ahorcarse. Así que si deseas iniciar una startup, puedes tomar casi cualquier tecnología existente producida por una gran compañía y asumir que podrías construir algo más fácil de usar.

 

El éxito de una startup equivale aproximadamente a ser comprada. Necesitas algún tipo de estrategia de salida, porque no puedes conseguir que las personas más inteligentes trabajen para ti sin darles opciones que probablemente valgan algo. Lo que significa que tienes que conseguir ser comprado o salir a bolsa, y el número de startups que se hacen públicas es muy pequeño.

Si el éxito significa probablemente ser comprada, ¿debes hacer de esto un objetivo consciente? La antigua respuesta era no: se suponía que debías fingir que querías crear una gigantesca compañía pública, y parecer sorprendido cuando alguien te hacia una oferta. ¿De verdad nos quiere comprar? Bueno, supongo que lo consideraríamos, por el precio correcto.

Creo que las cosas están cambiando. Si el 98% de las veces el éxito significa ser comprada, ¿por qué no estar abierto al respecto? Si el 98% del tiempo estás haciendo desarrollo de productos según las especificaciones para alguna compañía grande, ¿por qué no pensar en eso como tu tarea? Una de las ventajas de este enfoque es que te da otra fuente de ideas: Observa a las grandes compañías, piensa en lo que deberían hacer, y hazlo tú mismo. Incluso si ya lo saben, probablemente acabaras más rápido.

Sólo asegúrate de hacer algo que múltiples adquisidores querrán. No arregles Windows, ya que el único adquisidor potencial es Microsoft, y cuando sólo hay un comprador, no tienen motivo para apurarse. Pueden tomarse su tiempo y copiarte en lugar de comprarte. Si deseas obtener precio de mercado, trabaja en algo donde haya competencia.

Si un número cada vez mayor de startups son creadas para hacer desarrollo de productos sobre especificaciones, será un contrapeso a los monopolios naturales. Una vez que algún tipo de tecnología es capturada por un monopolio, sólo va a evolucionar a tasas de gran compañía en lugar de a tasas de startup, mientras que las alternativas evolucionaran con una velocidad especial. Un mercado libre interpreta el monopolio como un daño y lo evita.

 

La manera más productiva de generar ideas para startups es también la que suena más improbable: por accidente. Si observas cómo iniciaron las startups famosas, muchas de ellas inicialmente no se suponía que fueran startups. Lotus comenzó con un programa que Mitch Kapor escribió para un amigo. Apple empezó porque Steve Wozniak quería construir microcomputadoras, y su empleador, Hewlett-Packard, no le permitía hacerlas en el trabajo. Yahoo comenzó como la colección personal de enlaces de David Filo.

Esta no es la única manera de iniciar startups. Puedes sentarte y conscientemente dar con una idea para una compañía, nosotros lo hicimos. Pero medido en capitalización de mercado total, el modelo de crea-cosas-para-ti mismo podría ser más fructífero. Sin duda, tiene que ser la forma más divertida de llegar a ideas para startups. Y dado que una startup debe tener varios fundadores que ya eran amigos antes de decidir iniciar una empresa, la conclusión más sorprendente es que la mejor manera de generar ideas para startups es hacer lo que los hackers hacen para divertirse: cocinar divertidos hacks con sus amigos .

Parece violar algún tipo de ley de la conservación, pero ahí está: la mejor manera de dar con una "idea del millon de dólares" es simplemente hacer lo que a los hackers les gusta hacer de todos modos.

 

 

[1] Este fenómeno puede dar cuenta de una serie de discrepancias actualmente atribuidos a varios ismos prohibidos. Nunca atribuyas a la maldad lo que puede explicarse por las matemáticas.

[2] Una gran cantidad de expresionismo abstracto clásico son dibujos de este tipo: artistas entrenados a pintar del natural utilizando los mismos gestos, pero sin usarlos para representar algo. Esto explica por qué tales pinturas son (ligeramente) más interesantes de lo que las marcas al azar serían.

[3] Bill Yerazunis había resuelto el problema, pero llegó ahí por otro camino. Hizo un clasificador de archivos de propósito general tan bueno que también servía para el spam.

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Notas del Traductor

Por su artículo "Finite Automata and Their Decision Problem" (del inglés, "Autómatas Finitos y el Problema de su Decisibilidad"), que introdujo la idea de las máquinas no determinísticas, un concepto enormemente valioso, como se probaría más adelante. Su clásico artículo ha sido una continua fuente de inspiración para posteriores trabajos en el campo.

Las máquinas no determinísticas se han convertido en un concepto clave en la teoría de la complejidad computacional, particularmente para describir las clases de complejidad P y NP. [Fuente: Wikipedia. Ver.]