El enfoque científico en la gestión de startups—formular hipótesis, recopilar datos y tomar decisiones basadas en evidencia—se ha consolidado como una estrategia clave para el crecimiento empresarial. Sin embargo, su efectividad no es uniforme en todas las etapas de desarrollo. Un estudio reciente realizado en el Reino Unido revela que mientras las startups con modelos de negocio maduros experimentan mejoras inmediatas en su rendimiento, las empresas en etapas tempranas pueden ver afectadas sus métricas económicas a corto plazo.
El impacto del método científico en startups según su madurez
La investigación, publicada en Strategic Management Journal, analizó 261 startups de diferentes industrias. Se capacitó a los emprendedores en metodologías de toma de decisiones y, a la mitad, se les enseñó específicamente a aplicar el método científico en sus estrategias. Luego, se les hizo un seguimiento durante nueve meses para evaluar sus ingresos y la forma en que utilizaban la toma de decisiones basada en datos.
Startups maduras: optimización y crecimiento inmediato
Las empresas con modelos de negocio definidos usaron el enfoque científico para perfeccionar estrategias existentes. Un fundador de una compañía que vendía tarjetas de memoria explicó que su equipo experimentó con descripciones de productos para mejorar la conversión de clientes. Al probar diferentes mensajes, descubrieron que presentarlas como “soluciones de memoria” para dispositivos específicos incrementaba las ventas, lo que resultó en un aumento del 10% en las ganancias.
Startups en etapa temprana: incertidumbre y redefinición
Por otro lado, las startups menos desarrolladas aplicaron el método científico para cuestionar supuestos fundamentales sobre su negocio. Un emprendedor comentó que, tras someter su idea a pruebas rigurosas, su equipo se dio cuenta de que ya no estaba seguro de los problemas que resolvían para sus clientes. Este tipo de incertidumbre llevó a algunas startups a hacer pivotes estratégicos, lo que ralentizó su crecimiento mientras redefinían su propuesta de valor.
El dilema del corto y largo plazo
Uno de los aspectos clave del estudio es que solo midió el impacto en los ingresos durante un periodo de nueve meses. Aunque las startups en fase inicial enfrentaron caídas en sus métricas a corto plazo, muchos fundadores consideraron que este proceso fue positivo. Al profundizar en la validación de sus ideas antes de hacer grandes apuestas estratégicas, evitaron errores que podrían haber llevado a modelos de negocio insostenibles.
Un emprendedor describió esta etapa como una oportunidad para mejorar su visión a largo plazo, mientras que otro resaltó que, aunque su negocio había frenado su crecimiento, ahora tenía una mejor comprensión de cómo convertirlo en una empresa viable.
Los investigadores sugieren que esta fase de incertidumbre inicial, aunque difícil para emprendedores e inversionistas, puede fortalecer la empresa a largo plazo. Al validar rigurosamente sus ideas desde el inicio, las startups pueden construir modelos de negocio más sólidos y sostenibles.
Implicaciones para emprendedores e inversionistas
Los resultados del estudio ofrecen recomendaciones prácticas para quienes lideran o financian startups:
Para fundadores de startups en etapa temprana
- Aceptar la incertidumbre como parte del proceso científico.
- Estar preparados para posibles caídas en ingresos mientras refinan su modelo de negocio.
- Enfocarse en desarrollar una teoría de valor sólida antes de optimizar métricas.
- Comunicar expectativas realistas a inversionistas y stakeholders sobre esta fase exploratoria.
Para fundadores de startups maduras
- Usar el método científico para optimizar dentro de un marco establecido.
- Aplicar pruebas sistemáticas en áreas como productos, marketing y servicio al cliente.
- Medir y ajustar estrategias con base en datos concretos para mejorar el rendimiento.
Para inversionistas
- Adaptar sus expectativas según la madurez del modelo de negocio.
- Valorar la exploración estratégica en fases tempranas, aunque afecte temporalmente el crecimiento.
- Enfocarse en señales de aprendizaje sistemático en lugar de solo en métricas inmediatas.
Conclusión: el momento y el contexto importan
El estudio demuestra que la toma de decisiones científicas no es intrínsecamente buena o mala para una startup; su impacto depende de cuándo y cómo se aplica. En las etapas iniciales, la exploración de supuestos puede ralentizar el crecimiento, pero fortalecer el negocio a largo plazo. En startups maduras, la optimización basada en datos impulsa mejoras inmediatas en rendimiento.
Los fundadores deben comprender esta distinción y adaptar su enfoque según la madurez de su empresa. Saber cuándo explorar y cuándo optimizar es clave para el éxito. Al igual que cualquier otra herramienta, el método científico no solo debe usarse, sino utilizarse en el momento y contexto adecuados.