Lecciones que aprendí al no convertirme en millonario



Comencemos con la versión de un minuto: formé parte de la cohorte EF12 de Londres en 2019, donde conocí a mi cofundador. Juntos, perseguimos una idea que tuve durante un tiempo:

Un mercado de datos médicos que preserva la privacidad y una plataforma de inteligencia artificial construida alrededor del aprendizaje profundo federado.

El propósito de la plataforma habría sido permitir a los científicos de datos entrenar modelos de aprendizaje profundo en datos de atención médica altamente sensibles sin que esos datos salieran de los hospitales. Al mismo tiempo, gracias a una nueva estrategia de monetización de datos y un componente de mercado, los hospitales habrían podido ganar dinero con los datos que están generando.

Recibimos fondos pre-semilla, valorados en $ 1 millón. Luego, la carrera por el día de la demostración comenzó con una frenética creación de productos y un desarrollo comercial ininterrumpido. Desafortunadamente, mi cofundador se enamoró de la idea después de soportar meses de dificultades en el desarrollo empresarial. Luego no pudimos girar hacia algo que a ambos nos gustaba, así que nos separamos y seguí mi propio camino.

Todo el calvario fue una mezcla asombrosa de diversión, oportunidades de aprendizaje desafiantes y miseria desinhibida (pero sobre todo diversión). Asegúrate de revisar el demo del MVP Construí.

Entraré en detalles para aquellos que tengan curiosidad sobre lo que pueden esperar de un viaje emprendedor. Pero si tiene prisa, no dude en pasar a las viñetas de lo que aprendí (solo CTRL + F «Para llevar»).

¿Cómo encuentras un cofundador?

A principios de 2019, dejé mi trabajo en IQVIA para unirme a la cohorte de Emprendedor primero. EF es un increíble programa de incubadora / aceleradora que le ha dado al mundo los gustos de Poni mágico y cientos de otras empresas interesantes.

¿»Emprendedor» qué?

Lo principal que distingue a EF de las docenas de programas similares es que se centran en la etapa más temprana posible de las empresas: fundadores únicos. Acogen a cien personas talentosas y ambiciosas en cada cohorte (en realidad, casi 200 si se cuentan los otros sitios europeos de EF: Berlín y París).

Entonces la buena gente de EF hará que todos pasen por un extraño encuentro de citas rápidas. Isla del amor tipo de proceso de búsqueda de cofundador.

En esta fase, durante semanas, al mismo tiempo lees los CV de los miembros de la cohorte súper interesantes y tienes charlas ridículamente celestes con ellos, sobre empresas que podrían cambiar el mundo y que ustedes dos podrían construir. Al final de este proceso, deberías terminar con un cofundador.

EF también te da un estipendio, un lugar para trabajar y una tonelada de material de alta calidad sobre los conceptos básicos del espíritu empresarial y la creación de nuevas empresas. Pero creo que la verdadera USP de EF es el acceso a este grupo de personas preseleccionadas, altamente talentosas y motivadas, quienes dejaron sus trabajos diarios (a veces lucrativos) para convertirse en miembros de la cohorte y construir empresas.

De las cervezas a los negocios

Como persona naturalmente escéptica, no estaba seguro de qué pensar sobre este proceso. Hice lo que se esperaba de mí: leí CV, hablé con la gente, se me ocurrieron ideas extravagantes. Pero realmente no hice clic con nadie.

Finalmente, sin embargo, después de muchas cervezas y charlas, encontré a mi cofundador, con quien teníamos lo suficiente en común (interés en la atención médica y el aprendizaje automático) para que nuestras discusiones fueran fructíferas, pero con quien nuestras habilidades eran lo suficientemente complementarias como para que pudiéramos tomar ventaja de tener dos personas en el equipo.

Este último punto es de hecho bastante crucial: con demasiada frecuencia, nos atraen naturalmente personas con intereses, habilidades y pensamientos similares a los nuestros. Esto es excelente para las amistades, pero puede ser devastador en una startup en la que desea que los cofundadores cubran los puntos ciegos de los demás.

Tanto mi cofundador como yo somos «expertos en tecnología» en términos generales. Pero estaba bastante claro desde el principio que soy más del tipo CTO al que le encanta construir, mientras que a él le gustaba el proceso de venta y presentación, que es bastante importante porque eso es prácticamente todo lo que haces como CEO de una startup en una etapa inicial.

Afortunadamente (ya que esto es bastante raro AFAIK), los dos también teníamos una buena parte de las habilidades del papel del otro. Esto realmente ayudó con las discusiones técnicas y comerciales entre nosotros dos.

¿Tiene una idea de mil millones de dólares?

Algo que todos aprendimos con bastante rapidez en EF fue la economía del capital de riesgo. Es realmente bastante simple y es algo como esto:

Capitalismo de riesgo 101:

  • Hay una enorme cantidad de dinero en exceso derramándose en el sistema financiero mundial.
  • La mayoría de los inversores estratifican sus carteras de inversión de acuerdo con algún perfil de riesgo. Por lo general, esto significa que están felices de invertir entre el 1 y el 2% de su capital en empresas de alto riesgo. La financiación de nuevas empresas tecnológicas de alto riesgo es uno de estos tipos de empresas de alto riesgo. Otro sería comprar criptomonedas, por ejemplo.
  • Las empresas de capital riesgo utilizan esto y salen cada X años para levantar una ronda, es decir, agrupar el capital de personas adineradas y fondos de inversión.
  • Lo que sea que recauden es el fondo que pueden asignar los socios de la firma de capital riesgo, como mejor les parezca.
  • La mayoría de los capitalistas de riesgo trabajan con una regla de 2/20: cobrarán una tarifa de administración del 2% cada año, más el 20% de las ganancias que obtengan. (Vale la pena señalar aquí que el 2% de un fondo de mil millones de dólares sigue siendo unos pocos millones para cada socio cada año, incluso si ninguna de sus empresas financiadas se retira o lo hace particularmente bien. Sí, ser un VC es bastante lucrativo).
  • Los capitalistas de riesgo prometen rendimientos extraordinarios a los inversores. Ciertamente, muy por encima de todo lo que se puede lograr con un perfil de riesgo razonable en el mercado. ¿Cómo pueden cumplir?
    1. Para lograrlo, pueden financiar empresas donde esperan que la mayoría crezca al 100%.
    2. O empresas de fondos donde ninguna de ellas crecerá un 100%, porque la mayoría crecerá un 0% y potencialmente una o dos crecerán un 1.000% o un 10.000%.

Las empresas del primer grupo se denominan empresas medianas de éxito. Estos últimos se llaman unicornios: startups en modo de hipercrecimiento, superando e interrumpiendo toda una industria como lo hicieron AirBnB o Uber, por ejemplo.

No todas las ideas se crean por igual

Aunque probablemente ambos modelos de inversión podrían tener el mismo éxito, los capitalistas de riesgo quieren invertir en empresas de alto impacto que cambiarán el mundo. Piense en Google, Facebook y Twitter.

Dejaré a su criterio si este es un modelo de negocio saludable y sostenible. Ciertamente escribiré más sobre esto en el futuro, pero diré esto: los VC cumplen una función muy importante en el mercado global de innovación y sin ellos, el mundo sería diferente de innumerables formas.

El corolario de todo lo anterior es que si sigue el camino de la construcción de startups respaldado por VC, necesita una idea que pueda convertirse en una empresa de mil millones de dólares. Sí, eso es mil millones con una «B» mayúscula

¡Me arranque!

Pasamos semanas ideando con mi cofundador, pero después de docenas de discusiones volvimos a la idea con la que llegué a EF. Era el único que parecía a la vez ambicioso y con un impacto lo suficientemente alto como para que a un VC le gustara, y al mismo tiempo tenía el potencial de convertirse en una empresa multimillonaria. Además, ninguno de los dos lo odiaba, lo cual es bastante importante, según escuché.

La idea

Tuve esta idea para una empresa durante meses antes de postularme a EF:

El primer mercado de datos médicos y plataforma de aprendizaje automático centrados en la privacidad del mundo, con tecnología de aprendizaje profundo federado.

No podía esperar para contárselo a toda la gente de la cohorte, así que lo hice. Y todos pusieron exactamente la misma cara que usted hizo cuando leyó la oración anterior.

El problema con las ideas de tecnología profunda (además de que no caben en una servilleta) es que para la mayoría de nosotros que no conocemos bien el campo en particular, a menudo son indistinguibles de los vaporizadores y el aceite de serpiente.

Realmente tiene que saber mucho sobre informática de la salud, aprendizaje automático médico, aprendizaje profundo federado y también la estructura de incentivos financieros de la industria de la salud de EE. UU. Para evaluar adecuadamente esa frase anterior.

Si lo hace, no solo tendrá mucho sentido, sino que descubrirá que ofrece una de las pocas soluciones viables a largo plazo para las imposibles compensaciones a las que se enfrenta la atención médica en el siglo XXI:

El derecho natural de los pacientes a la privacidad de los datos está en conflicto directo con la agrupación de datos y con cuánto podemos aprender de estos datos con los algoritmos de IA actuales.

Esta es una mala noticia, porque sin el despliegue y la proliferación de la IA, la salud está condenada. Otro indicio de que la idea anterior podría no ser la peor es que Google Ventures ya ha respaldado un equipo increíble para hacer exactamente esto. Sí, descubrir eso no fue divertido …

La idea explicada

Probablemente sea más fácil explicar la idea de nuestra startup enumerando algunos de los problemas relevantes que afectan a la atención médica en la actualidad:

  • Los hospitales y las clínicas para pacientes ambulatorios generan una gran cantidad de datos increíblemente ricos y detallados sobre los pacientes. Llamaremos proveedores a estas instituciones.
  • Estos datos de pacientes generados son extremadamente confidenciales, y las personas están preocupadas con razón sobre quién puede usarlos o analizarlos.
  • Las empresas farmacéuticas, las nuevas empresas de biotecnología y tecnología médica están hambrientas de estos datos y podrían desarrollar nuevos fármacos, terapias, herramientas de diagnóstico y algoritmos increíbles al aprovecharlos. A estas empresas las llamaremos proveedores.
  • Los proveedores a menudo carecen de efectivo y, como consecuencia, luchan por brindar la más alta calidad de atención a sus pacientes.
  • Los proveedores tienen amplios recursos (dinero) y una clara necesidad de acceder a estos datos. Además, al proporcionarles estos datos de forma segura, el mundo sin duda podría convertirse en un lugar mejor y más saludable a través de su innovación.
  • Incluso si los proveedores tuvieran acceso a estos datos, la implementación de modelos de IA a escala en un entorno hospitalario en vivo sigue siendo uno de los mayores desafíos sin resolver de la atención médica digital.

Una vez que anote estos seis datos simples sobre los sistemas de salud actuales, la bombilla no tardará mucho en empezar a parpadear.

Necesitamos construir un mercado donde los proveedores puedan vender el acceso a sus datos sin comprometer la privacidad del paciente y donde los proveedores puedan tener acceso a estos datos para aprender de ellos y entrenar modelos sobre ellos. Además, una vez que los proveedores tienen un modelo capacitado, deben poder implementarlo fácilmente en la red de hospitales, donde esos modelos podrían comenzar a generar predicciones útiles (y potencialmente salvadoras).

Pero, ¿cómo podría alguien usar datos confidenciales sin realmente echarles un vistazo, comprometiendo así inmediatamente la privacidad del paciente?

La respuesta es bastante simple y ha estado impulsando todo tipo de tecnologías (como los mensajes de texto predictivos en su teléfono) durante años. Se llama aprendizaje federado y es la primera aplicación a gran escala del mundo real que proviene de Google (hasta donde yo sé) siguiendo este papel. Luego, muchosmásseguido y se lanzaron increíbles bibliotecas de código abierto como PySyft por OpenMinedo DESTINO por WeBank.

La explicación más simple del aprendizaje federado se puede resumir en una sola oración:

En lugar de mover los datos al modelo, movamos el modelo a los datos.

Basta decir que esta idea ha encontrado aplicaciones en varias industrias conscientes de la seguridad y la privacidad, pero su impacto en la atención médica será verdaderamente transformador. Eche un vistazo a estos dos artículos de Nature publicados recientemente para ver qué depara el aprendizaje federado para el futuro de estudios médicos multiinstitucionales y aplicaciones de salud digital.

Si tiene curiosidad acerca de los detalles técnicos y la implementación de nuestra idea, asegúrese de consultar esta página sobre el MVP que construí, o mira mi demostración a continuación.

Recordar:

  • Queríamos construir una plataforma que permitiera a los investigadores y científicos de datos de empresas farmacéuticas y de biotecnología acceder a datos de pacientes altamente granulares y ricos en información de hospitales de EE. UU. Para entrenar modelos en ellos
  • sin que los datos salieran de las cuatro paredes de esos hospitales y sin que los investigadores pudieran ver los datos.
  • Queríamos aprovechar el aprendizaje profundo federado y un motor de consulta de datos federado para lograrlo.
  • ¿La mejor parte? Los hospitales habrían ganado dinero con las montañas de datos en los que están almacenados, sin comprometer la privacidad del paciente, al mismo tiempo que permitirían a los proveedores innovar, investigar y desarrollar terapias.
  • Además, los algoritmos aprendidos podrían haberse vuelto a implementar en la red de hospitales federados y se les podría haber dado un buen uso.
  • Queríamos cobrar a los proveedores de acuerdo con las conocidas Modelo de negocio SaaS y compartir una fracción considerable de nuestros ingresos con los hospitales para que se incentiven financieramente a asociarse con nosotros.
  • ¿Cómo? Cada vez que los datos de un hospital se hubieran utilizado para entrenar un modelo, se les habría compensado según la cantidad de pacientes y la granularidad de los datos que proporcionaron para el estudio.

Aquí hay un diagrama de flujo de la encarnación más pequeña posible de nuestra plataforma con solo dos hospitales conectados a la red de datos federada.

La vida en montaña rusa de un fundador

El programa EF está estructurado de acuerdo con un cronograma bastante bien pensado que brinda un marco agradable para trabajar en su idea.

  • En las primeras semanas, debería obtener datos sobre la reacción del mercado a su idea. Esto significa que está constantemente al teléfono (a veces durante 6 a 8 horas seguidas), hablando con personas, que a menudo no están tan interesadas, pero les suplicaron o las forzaron de alguna otra manera.
  • Estás haciendo todo esto básicamente «Mamá prueba» tu idea.
  • Este es un pequeño truco para evitar el problema de que la gente sea demasiado amable. Sí, eso es realmente un problema, ya que te mienten en la cara y dirán que les gusta tu idea y que incluso pagarían por ella. Solo entonces para desaparecer por completo después de la llamada.
  • La razón de esto es bastante simple: a nadie le gusta ser el imbécil que rompe el alma de los emprendedores en ciernes. Contrariamente a la creencia popular, las personas en promedio son bastante agradables de esa manera, por lo que, naturalmente, intentarán decir algo bueno sobre tu idea, incluso si es objetivamente terrible y supieron desde el segundo minuto que nunca la usarán.
  • En esta fase inicial, no es gran cosa si la gente te está colgando. Debería tener tantas llamadas como sea posible, ser resistente y aceptar que nadie se preocupa por su idea además de usted. Mantenga la cabeza baja, recopile datos e intente averiguar si hay alguien por ahí interesado, aunque sea remotamente, en comprar lo que usted tiene para ofrecer.
  • En la siguiente fase de la construcción de su empresa impulsada por VC, está tratando de producir algún tipo de «tracción» para demostrar a sus futuros inversores (el Comité de Inversiones EF (IC) en nuestro caso) que, de hecho, su idea es un negocio viable.
  • La tracción puede ser muchas cosas, dependiendo de la complejidad de su producto. Aquí hay algunos tipos de tracción en orden decreciente de impresionante:
  • Usuarios / empresas registrados con los detalles de su tarjeta ya tomados, listos para hacer negocios con usted.
  • Contrato firmado con otra empresa para una prueba (con suerte) pagada. El contrato para una prueba no remunerada es la mejor opción aquí.
  • Carta de intención de otra empresa o institución. Este suele ser un documento con un lenguaje deliberadamente vago y legalmente no vinculante en el que su futuro cliente (usted desea) dice que no cree que su idea sea totalmente loca y (si las estrellas se alinean y el director se despierta con el bien correcto estado de ánimo) incluso podrían considerar usarlo algún día. Tal vez…
  • Luego, toma toda esta evidencia que ha reunido a través de cientos de entrevistas y miles de correos electrónicos y la presenta al Comité de Inversiones de EF. Si les gusta tu idea, obtienes £ 80k por una participación del 10% en tu empresa. Puedes trabajar más en él hasta que alcances la madurez para presentar tu empresa en el día de la demostración a docenas y docenas de grandes VC con la intención de recaudar una ronda semilla (~ £ 1-2M) con uno de ellos.
  • Si obtiene fondos iniciales (generalmente de 4 a 6 meses después del día de la demostración), entonces, ¡hurra! Su viaje de construcción de empresa impulsada por VC finalmente puede comenzar. Desafortunadamente, las probabilidades siguen fuertemente apilado en tu contra:
  • Hay solo un 20% de posibilidades de que pases a la siguiente ronda de financiación. Muy molesto, necesitará varios de esos en los próximos años para mantener vivo a su unicornio: son bestias hambrientas.
  • Hay un 97% de probabilidad de que no salga, es decir, no convierta sus años y años de arduo trabajo en millones ganados con esfuerzo.

Hm … Fue deprimente aprender, pero no te preocupes, empeorará.

El arriba

Como cualquiera que lo haya intentado le dirá, construir una empresa es como estar en una montaña rusa. A veces tiene días que se sienten como ninguno de los días en sus trabajos de oficina anteriores. Te sientes increíble, realizado y trabajando en algo verdaderamente significativo (al menos para ti).

Aún mejor, a veces las cosas simplemente funcionan. Como cuando comenzamos a preguntar a hospitales de investigación grandes y reconocidos de EE. UU. Si se asociarían con nosotros (dos tipos aleatorios sin fondos de Londres) para construir la primera plataforma federada de aprendizaje automático del mundo para la atención médica y simplemente dijeron «sí, claro».

O cuando la segunda y tercera reuniones comenzaron a ocurrir con estos equipos, y el término «carta de intención» comenzó a circular mucho. Nos sentimos invencibles. Incluso si se necesitaron más de cien llamadas de Zoom y miles de correos electrónicos enviados, pensamos que claramente estamos progresando con el desarrollo comercial aquí.

La parte superior

Luego, la montaña rusa continuó y nos llevó a esta increíble cima. Armados con nuestras cartas de intención y propuestas de proyectos firmadas con estos hospitales, el IC de EF dijo que invertirían en nosotros y así, obtuvimos la financiación previa a la semilla.

Aproximadamente el 30% de la cohorte inicial de EF llega hasta aquí, así que nos sentimos muy bien. Aunque sabíamos que el trabajo está a punto de volverse mucho más desafiante y loco, hay un momento en el que tienes tu primer pequeño éxito y comienzas a preguntarte en silencio:

Tal vez estemos entre el 1% de las nuevas empresas que realmente lo logran … Sé que es poco probable, pero tal vez todo esto salga bien.

También estaba muy emocionado de poder finalmente construir de nuevo después de meses sin codificar. No me malinterpreten, la realización de llamadas de BD, la redacción de materiales de marketing, documentos técnicos, subvenciones, redacción de SOW y LOI también fue extremadamente educativo y son partes necesarias e inevitables de la formación de cada empresa. No obstante, estaba ansioso por volver a hacer las cosas que me encantan y en las que soy razonablemente bueno.

El origen

Después de la inversión previa a la semilla, estaba 100% en la construcción y mi cofundador estaba 100% en el desarrollo empresarial. Solo teníamos 2,5 meses hasta el día de la demostración para:

  • Cree un MVP del producto altamente complejo que imaginamos.
  • Consiga que empresas farmacéuticas y hospitales extremadamente conservadores y reacios al riesgo se registren en nuestro mercado.

Nuestro plan parecía sencillo. Yo me voy a ocupar del primero y mi cofundador está haciendo el segundo. Aunque sabíamos que el segundo probablemente depende de que el primero esté listo, acordamos trabajar tan duro como podamos e intentar tener nuestros primeros clientes el día de la demostración a fines de septiembre de 2019.

Sin embargo, las grietas empezaron a aparecer desde el principio… El proceso de desarrollo empresarial pasó de ser dolorosamente difícil (pre-IC) a casi imposiblemente difícil (post-IC). Mucha gente nos dijo que las cartas de intención valen lo mismo que el papel higiénico, y que deberíamos intentar convertirlas en contratos firmados para ensayos pagados o no pagados lo antes posible, así que eso es lo que intentamos hacer.

Sin embargo, a pesar de los heroicos esfuerzos de mi cofundador, después de meses de negociaciones, reuniones, propuestas de proyectos y más reuniones con hospitales de EE. UU., Todas nuestras pistas simplemente se agotaron. Los correos electrónicos quedaron sin respuesta. No se llevaron a cabo reuniones finales cruciales con las partes interesadas clave.

Cuando las discusiones se volvieron reales, y cuando los hospitales se dieron cuenta de que para este proyecto de investigación que sonaba elegante, realmente debían proporcionarnos recursos para que pudiéramos integrar nuestro software en sus sistemas de TI, se enfurecieron con nosotros.

El pequeño antes …

Nos dimos cuenta de que hacíamos nuestras propias vidas imposibles al intentar innovar agresivamente en dos frentes a la vez:

  • Queríamos construir una plataforma de aprendizaje automático federado para modelos de aprendizaje profundo en una industria notoriamente conservadora, aprovechando datos altamente sensibles con toneladas de regulaciones a su alrededor.
  • Queríamos crear un mercado, por lo tanto, teníamos que encontrar no solo un tipo de cliente sino dos: proveedores y también vendedores.

Incluso solo uno de estos objetivos habría sido increíblemente difícil de lograr para un equipo de dos personas en 6 meses, pero hacerlo juntos fue claramente demasiado. Entonces pivotamos y dijimos:

Vendamos nuestra plataforma de AA federada a empresas farmacéuticas. Permítales usarlo con sus relaciones hospitalarias existentes como mejor les parezca.

Para ser honesto, esta no fue la peor idea. Las compañías farmacéuticas ya tienen relaciones duraderas con hospitales y clínicas ambulatorias, ya que estas conexiones son esenciales para reclutar pacientes para nuevos ensayos clínicos.

El cuidado de la salud, como descubrimos en nuestro detrimento, se basa en la confianza y en asociaciones a largo plazo que evolucionan lentamente. Hay muy poco lugar para las tecnologías disruptivas, especialmente impulsadas por las pequeñas empresas. Debido a la naturaleza fuertemente regulada y adversa al riesgo de la atención médica, puede tener el mejor producto tecnológico y aún será extremadamente difícil de vender (esto nos lo confirmaron numerosas compañías en el mercado).

Entonces pensamos, vendamos la tecnología a los líderes de innovación y a los jefes de ciencia de datos de las grandes empresas farmacéuticas. Luego se encargarán de llevar la tecnología a los datos, es decir, dentro de los hospitales.

El choque

Esto realmente no ha cambiado el MVP que tenía que construir, solo la forma en que podríamos hacer una demostración para los usuarios, así que seguí adelante a toda máquina.

Mientras tanto, mi cofundador estaba tratando de reunir tantas oportunidades de demostración como pudiera, para que tuviéramos una buena oportunidad de convertir al menos una o dos de ellas en una prueba no remunerada el día de la demostración. Entonces tendremos nuestra duramente ganada «tracción» en nuestras manos para nuestras discusiones con los capitalistas de riesgo.

terminé el MVP y comenzamos a mostrarlo a grandes empresas farmacéuticas. Milagrosamente, ninguno de ellos pensó que fuera terrible. De hecho, algunos de ellos incluso murmuraron algo positivo al respecto durante la llamada.

Pero, lo que es más importante, ninguno de ellos saltó de su silla cantando Ave María, agradeciéndonos por finalmente resolver su problema de cabello en llamas. En cambio, todos dijeron que se comunicarán con nosotros después de que hayan tenido algunas discusiones internas.

Aunque los ciclos de ventas en el cuidado de la salud son notoriamente largos, y venderle a la industria farmacéutica como una pequeña startup es casi imposible, sabíamos que perdimos la marca. Simplemente podríamos sentir después de estas llamadas que no estamos resolviendo ninguno de los 3 problemas principales de estos equipos. Lo que ofrecimos estaba definitivamente entre los 10 o 15 primeros, pero ni siquiera cerca de los 3 primeros.

Y luego, para empeorar las cosas (¿o mejorar?), Aprendí a través de una serie de charlas honestas con mi cofundador que su corazón ya no estaba realmente en el aprendizaje federado.

Resulta que es un problema bastante grande cuando el director ejecutivo de una empresa no está involucrado emocionalmente y no se entusiasma con lo que la empresa está vendiendo. Es especialmente malo si esto sucede literalmente semanas antes de que se suponga que él se enfrente a un centenar de capitalistas de riesgo y los convenza de que nuestro negocio es el que va a cambiar el mundo y que vale su inversión de 1 millón de libras.

Operación salvamento

Me identifiqué totalmente con la frustración de mi cofundador después de que luchó durante meses para vender sin mucho que mostrar… Sin embargo, me sentí bastante mal renunciar a la idea en el último minuto.

Por supuesto, nuestra tracción era prácticamente inexistente en ese momento, pero sospeché desde el principio que vender este producto sería increíblemente difícil y podría llevar años. También sabíamos con certeza que vender nuestro producto no es imposible, como hemos descubierto empresas que lograron ingresar a hospitales estadounidenses y otros que trabajó con éxito en algo similar a nuestra idea (aunque ambos con una financiación increíble a sus espaldas). Así que personalmente no me decepcionó ni me sorprendió nuestra falta de progreso. Pero claramente mi cofundador fue y fue él quien tuvo que reunir la energía día tras día para intentar vender esta cosa.

Para mí estaba bastante claro que, al igual que no se puede hacer que alguien ame a otro ser humano, no se puede hacer que alguien sienta pasión por algo por lo que simplemente no. Entonces, a regañadientes, acepté seguir adelante y usar el resto de nuestra financiación previa a la semilla para construir algo más para el próximo día de demostración (que estaba programado para 6 meses después).

Le contamos nuestros planes a EF (quienes fueron realmente amables y solidarios al respecto), luego procedimos a realizar una de las 4 semanas más dolorosas de mi vida. Hicimos una lluvia de ideas en Google Startup Campus, la Biblioteca Británica y en innumerables pubs y cafés de Londres durante días y días. Estábamos tratando desesperadamente de pensar en una idea con la que ambos nos sintiéramos bien, lo que significa que estaríamos dispuestos a dedicarle un par de años de nuestras vidas.

Las sesiones de pizarra iban y venían, se tomaban cervezas y muchos cafés más. Lo intentamos durante horas todos los días, pero uno de los dos escenarios siguientes siguió sucediendo:

  • O el fundador A odiaba la idea que acababa de presentar el fundador B o,
  • Ambos nos dimos cuenta rápidamente de que la idea del fundador B era realmente terrible, así que nos reímos (o lloramos).

El fin

Después de semanas de esto, propuse dejar la empresa y vender mis acciones a mi cofundador. Una vez más, EF fue increíblemente amable con esto y firmó todas las modificaciones contractuales necesarias que me permitieron una salida limpia. Luego, en un lluvioso día de octubre, seis meses después de unirme a EF, mi cofundador y yo nos despedimos en un típico pub londinense y ese fue el final de mi primera startup.

Mientras caminaba hacia el metro, muchos pensamientos y sentimientos pasaban por mi cabeza… Ninguno de ellos particularmente positivo o agradable, pero sabía que había tomado la decisión correcta.

Para llevar

Probablemente aprendí más sobre mí y el mundo en esos seis meses que en los últimos 2.5 años en mi trabajo típico de ciencia de datos corporativa de 9 a 5 años. No es posible que pueda resumirlo todo aquí y algunos (o la mayoría) pueden resultar completamente triviales para algunos lectores. Así que aquí tienes una lista de mis principales aprendizajes.

¿Que aprendi?

  • El ajuste del mercado de productos lo es (casi) todo. Es una idea que suena simple pero bastante compleja. Aquí está un buena intro a él, y aquí está el la mejor guía paso a paso Hasta ahora he descubierto cómo lograrlo.
  • Las ideas son baratas. La ejecución es todo lo que importa. Se ha repetido hasta el cansancio en los círculos de empresas emergentes, pero creo que es mayormente cierto, por lo que vale la pena señalarlo. Aunque, algunas personas exitosas desafía esto y abogar por todo lo contrario. La verdad (como siempre) probablemente esté en algún punto intermedio, pero definitivamente más cerca del lado de “las ideas son baratas”. (Consejo relacionado: nunca tengas miedo de hablar sobre tu idea. Es la única forma de encontrar financiación y cofundadores (y lo más probable es que necesites al menos uno de ellos)).
  • La historia de dos ideas: imagina que tienes dos ideas, X e Y. Digamos que la idea X resuelve un problema, que para 100 personas es tan serio que venderían sus riñones (ambos de hecho) para solucionarlo. Idea Y resuelve un problema para 10,000 personas y estarían dispuestos a pagar (dicen) $ 20 por ella. ¿Cuál deberías perseguir? Antes de EF, habría elegido la idea Y en un santiamén. Hoy, mataría por tener una idea que sea como X. Elija siempre la idea X.
  • Encontrar un gran cofundador es excepcionalmente difícil, aunque definitivamente tuve suerte con el mío en muchos frentes. En general, y contrariamente a la sabiduría popular de las startups, le daría prioridad a las siguientes cualidades por encima del carisma, el coeficiente intelectual de nivel de genio, las calificaciones o cualquier otra cosa: integridad y honestidad, rigor intelectual y consistencia lógica, buena (pero no loco) ética de trabajo y resiliencia y paciencia, y sentido del humor y poder reírse de uno mismo.
  • Creando un gran equipo de los primeros 10 empleados es incluso más difícil que encontrar un cofundador (por lo que escuché) y es probablemente lo más importante que hará cualquier fundador después de obtener fondos, ya que probablemente determinará la cultura de toda la empresa durante muchos años ven.
  • Las ventas, el marketing y la experiencia de usuario son muy importantes. Probablemente más que su código (especialmente al principio).

    • Consejo relacionado: no seas un técnico tonto que lo crea, esperando que los usuarios simplemente aparezcan y comiencen a usarlo y amarlo.
  • Prueba de mamá todo.
  • Ser capaz de evaluar críticamente las ideas de negocios es una habilidad fundamental para los fundadores. La buena noticia es que se puede aprender. También un buena lista de verificación ayuda.
  • Dedicar tiempo a averiguar en qué trabajarías incluso si no te pagaran por ello es una forma increíblemente útil de enfocar tu vida y tu carrera.
  • Algunas conclusiones relacionadas con la atención médica que desearía saber antes de comenzar:
  • La atención médica es conservadora, se basa en la confianza y en relaciones y asociaciones duraderas que evolucionan lentamente.
  • Como consecuencia no sorprendente de esto, la edad promedio de los fundadores de las startups de atención médica unicornio es significativamente más alto que de los unicornios tecnológicos.
  • Además, la atención médica parece ser la única industria en la que tener un doctorado y muchos años de experiencia relevante es un requisito previo para tener éxito. En la mayoría de las otras industrias, un BSc y / o MBA parece ser suficiente.
  • Si planea construir y vender cualquier producto relacionado con la tecnología en el cuidado de la salud, esté preparado para ciclos de ventas extremadamente largos, socios comerciales que proceden con extrema precaución y que se preocupan mucho por la óptica de su empresa.
  • Por lo tanto, en general, la atención médica no es la más adecuada para pequeñas empresas emergentes, creadas por fundadores de entre 20 y 30 años con ojos estrellados, redes profesionales pequeñas y poca experiencia laboral en el campo.

¿Qué echo de menos?

Ser fundador de su propia empresa de tecnología profunda se siente increíble la mayoría de los días. Estas son algunas de las cosas que extraño:

  • La autonomía, la responsabilidad y el ritmo rápido es contagioso y estimulante. Especialmente viniendo de un gigante de la salud tradicional como IQVIA.
  • Viviendo en un «¡Vamos, podemos hacer esto!» mentalidad y estar rodeado de personas que piensan de esa manera.
  • Estar rodeado de personas motivadas, ambiciosas, altamente educadas e impulsadas que optaron por desviarse de la ruta corporativa tradicional es increíble. Nuevamente, en mi opinión, esta es definitivamente la USP de EF.
  • Ser capaz de determinar el horario de trabajo y la cultura de su equipo.
  • Poder dedicar un día entero a aprender algo, porque eso es lo que pide la empresa.
  • Hablar con otros fundadores y clientes potenciales le enseña que el mundo es mucho más complejo, interesante y matizado de lo que parece como empleado en una pequeña vertical de una sola industria. Hay cientos de industrias, todas con sus propias ineficiencias, soluciones subóptimas, brechas de conocimiento, obstáculos tecnológicos. Aprender sobre ellos es fascinante y te amplía como persona y como profesional.

Lo haré de nuevo?

¡Absolutamente! Aunque podría tomar una ruta de financiación diferente.

Pero ese es un tema para otra publicación …


Este artículo fue escrito por Daniel Homola, fundador y científico de datos senior con un doctorado en aprendizaje automático biomédico. Con años de experiencia en IA para el cuidado de la salud, ha creado modelos de detección de enfermedades, desarrollado soluciones de aprendizaje federado y asegurado fondos para su propia puesta en marcha de tecnología profunda en este espacio. Puedes leer el artículo original en el sitio web de Homola. aquí.

Publicado el 29 de octubre de 2020-11: 04 UTC





Fuente: TNW

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