Un nuevo enfoque necesario para los fundadores de startups deep tech

• Los consejos típicos para startups no suelen encajar bien con las startups de deep tech
• El valor de la empresa no lo determinan las métricas tradicionales de crecimiento, sino hitos binarios que separan con claridad el éxito del fracaso
• Los fundadores de deep tech terminan recorriendo un camino donde los consejos convencionales para startups no funcionan, y se vuelven indispensables nuevas estrategias y formas de comunicación para superar obstáculos complejos de ciencia, regulación y mercado

El caso de Celine Halioua, fundadora de Loyal

• El fracaso de la inversión inicial y el comienzo del giro

  • Celine Halioua intentó levantar una ronda Series B en el cuarto trimestre de 2022, pero fracasó
  • Loyal es una startup biotecnológica deep tech que desarrolla un nuevo medicamento para extender la vida de los perros
  • Los datos científicos, la visión y el pitch eran excelentes, pero el timing del mercado era el peor posible
  • Con la quiebra de SVB y otros factores, el ánimo inversor se enfrió, y no había VC con el valor de decir: “perdí dinero invirtiendo en un medicamento para perros”
  • Al final, solo logró captar $10M durante 6 meses de inversionistas ángeles y family offices

• Cómo una sola carta de aprobación cambió el panorama

  • Un año después, el primer medicamento de Loyal para extender la vida de los perros recibió de la FDA una aceptación oficial de que era posible desarrollar el primer fármaco de longevidad
  • Gracias a esa carta de aprobación, en el siguiente intento de Series B las ofertas de inversión llegaron desde el primer día
  • La experiencia de fundraising fue completamente opuesta a la anterior

• La realidad de levantar capital en deep tech: la importancia de los hitos binarios

  • En deep tech, el núcleo del valor no está en usuarios o ingresos, sino en hitos binarios como una aprobación de la FDA
  • Loyal ya tenía datos de eficacia de LOY-001 desde 1.5 años antes de la aprobación, pero como no estaba claro “cuándo sería aprobada”, los inversionistas no lo consideraban algo valioso
  • Demostrar la eficacia es la etapa más difícil en el desarrollo de un nuevo fármaco, y una vez superada, la carga de due diligence y el riesgo para los inversionistas se reducen drásticamente

• Segundo hito: aprobación de eficacia de LOY-002 y Series B-2

  • Recientemente, LOY-002, un nuevo medicamento masticable para perros mayores de distintos tamaños, recibió la segunda aprobación de eficacia de la FDA
  • Junto con esto, se anunció una ronda Series B-2, elevando la inversión total a más de $150M

• Fortaleza como fundadora: planificación estratégica flexible y gestión basada en hitos

  • Halioua operó desde la etapa seed inicial con una estrategia estrictamente basada en hitos
  • Al alcanzar cada hito, ejecutaba el siguiente paso en desembolso de capital, contratación, desarrollo, etc.
  • En lugar de fijar la estrategia de forma rígida, mantuvo un enfoque de revisión constante de sus supuestos según cambiaba la situación

La realidad del deep tech: mercado, equipo y regulación, todo al mismo tiempo

Desafío deep tech #1: la paradoja de que las estrategias tradicionales de startups no sirven

• Loyal abarca áreas muy distintas, como biología canina, regulación federal, manufactura de nuevos fármacos y packaging para consumo
• No basta con entender solo consumo, biotech o deep tech para comprender completamente a Loyal
• El cliente final no es el veterinario, sino el tutor de la mascota, así que la prescripción pasa por el sistema médico, pero el marketing va dirigido al consumidor
• Por esta estructura de negocio entrelazada entre múltiples campos, es una empresa difícil de evaluar tanto para VC de biotech como para VC de consumo

“Que un fundador de deep tech copie consejos para startups SaaS puede ser fatal para su empresa”

• Solución: inspirarse en campos inesperados

  • A partir de conversaciones con la startup aeronáutica Boom, adoptó la planificación por escenarios y la operación basada en hitos
  • El gasto de capital, la contratación y el desarrollo de producto se ejecutan según se alcancen ciertos hitos
  • La estrategia de fundraising también se separa por hitos: levantar capital en el estado actual vs. hacerlo tras alcanzar un hito → diferenciando en cada caso riesgos y expectativas

  Para cada hito, se plantean 3 escenarios y, cuando la realidad converge hacia uno, se entra en esa ruta
  Se mapea todo: el trabajo diario necesario para la aprobación objetivo, los riesgos y los elementos que pueden eliminarse

• Solución: poner expertos de distintas áreas en el consejo

  • En deep tech, la especialización de cada área es muy alta, así que es más efectivo reunir expertos de varios campos que buscar un asesor unicornio que entienda todo
  • El consejo de Loyal tiene 9 integrantes, incluyendo responsables con distintas especialidades
    • regulación de medicamentos veterinarios
    • operación de deep tech
    • construcción de empresas biotech
    • marketing al consumidor
  • Ejemplo: el especialista en regulación de la FDA es el primero a quien se le pide opinión en las reuniones
  • Blake Scholl, fundador de Boom, también forma parte del consejo

  Más que una sola persona que cubra todo, funciona mejor un consejo tipo constelación, donde se reparten las perspectivas

Desafío deep tech #2: el efecto dominó de retrasos impredecibles

• En deep tech, los retrasos son inevitables y muchas veces ocurren de formas inesperadas
• Ejemplo: la FDA puede exigir 6 meses adicionales de pruebas no previstas, afectando fuertemente el cronograma del proyecto
• Este tipo de retrasos exige humildad tanto a los fundadores como al equipo

“Cuando haces deep tech, a menudo surgen retrasos repentinos de formas raras, y esa experiencia te vuelve humilde”

• Solución: abrir una categoría más en las decisiones — la puerta bidireccional lenta

  • Basándose en el marco de toma de decisiones de Jeff Bezos (puertas unidireccionales/bidireccionales), aplicó el concepto de puerta bidireccional lenta, para decisiones que formalmente pueden revertirse pero implican altos costos de tiempo, reputación y recursos
  • Ejemplo: una entrega a la FDA puede revertirse en teoría, pero en la práctica es una decisión costosa en tiempo y dinero
  • Estas decisiones requieren más reflexión y cautela, y de hecho se evita ejecutarlas con demasiada rapidez

  “Valoramos avanzar rápido, pero la entrega final a la FDA siempre la revisamos una semana extra antes de enviarla. Un error sería demasiado grande y demasiado caro”

• Solución: gestión por escenarios asumiendo la incertidumbre como base

  • Loyal rediseñó su estructura operativa asumiendo en toda la empresa que “lo inesperado” es el estado por defecto
  • Los planes de gasto, los puntos de recorte y los escenarios de financiamiento se detallan para múltiples casos, como retrasos de 6 meses o de 12 meses

  Ejemplo: mientras esperaban el paquete de aprobación de eficacia, junto con un grupo asesor con experiencia en decenas de aprobaciones de fármacos, enumeraron los riesgos posibles y estimaron la probabilidad de cada escenario

  • eventos con 40% de probabilidad, eventos con 20% de probabilidad, etc.
  • y decidieron para qué escenarios construir una doble red de seguridad

Desafío deep tech #3: un camino de fundraising que parece no terminar nunca

• Las startups de software reducen el riesgo con métricas como ingresos y número de usuarios, mostrando cierto nivel de product-market fit (PMF)
• Pero en deep tech, el riesgo se elimina alrededor de hitos como una aprobación de la FDA, y ese proceso toma años
• Loyal llegó en su quinto año de vida a estar a un año del lanzamiento, y aun así eso ya se considera muy rápido para deep tech

• Solución: dar a los inversionistas un nuevo modelo mental y comunicar en términos de probabilidad de éxito

  • En deep tech, más que “¿será grande el mercado?”, el riesgo clave es “¿podrá obtener la aprobación de la FDA?”
  • Algunos inversionistas todavía cuestionan el tamaño del mercado (TAM), pero Halioua enfatiza que ese no es el problema
    • Ejemplo: Apoquel factura $800M al año, y Farmer’s Dog más de $1B anuales
    • Loyal también podría asegurar cerca de 10 años de exclusividad federal
  • Hay que reinterpretar el progreso científico en un modelo probabilístico de éxito para que los inversionistas puedan entenderlo

  “En software, los inversionistas saben muy bien qué deben mirar. En deep tech, nosotros tenemos que educarlos”

  • Nuevo marco de inversión: cada ronda se realiza cuando ha aumentado la probabilidad de aprobación de la FDA
    • Ejemplo: “estamos en esta etapa ahora → condiciones necesarias para la aprobación → brecha respecto al estado actual → posibilidad de fracaso → posibilidad de éxito → por qué creemos que vamos a lograrlo → factor de descuento para la inversión”

• Solución: buscar fuentes de capital nuevas fuera del VC tradicional

  • La Series B inicial levantó $10M no de VC tradicionales, sino de HNWI y family offices
  • Ese capital permitió preparar el terreno para la inversión posterior de Bain
  • Aunque el proceso consume muchísimo tiempo, en momentos de inestabilidad del mercado asegura la posibilidad de sobrevivir mediante rutas alternativas de financiamiento

  “En el mundo hay mucho dinero. Si le dedicas una cantidad absurda de tiempo, puedes levantar capital. No hace falta aferrarse solo a los VC que todo el mundo conoce”

  • Con los family offices, la clave es construir relaciones basadas en confianza → hace falta una conversación y comprensión de largo plazo, no una transacción puntual

Desafío deep tech #4: la trampa de los resultados binarios

• Las startups de software pueden mejorar por iteración, pero el desarrollo de nuevos fármacos no funciona así
• La regulación es tan estricta que el producto queda prácticamente fijado años antes del lanzamiento → si el medicamento no funciona, hay que volver a empezar desde cero
• Halioua lo expresa así: “en biología ya existe una verdad definida, y el fundador debe descubrirla lo más rápido posible”

“En deep tech hay cosas que no funcionan aunque te esfuerces al máximo. No puedes forzarlas a resolverse con iteración o experimentación”

• Solución: construir estrategias de respaldo grandes y pequeñas

  • Desde temprano, introdujo una estrategia de desarrollo multiproducto para que existieran alternativas si algo fallaba
  • Ejemplo: el medicamento principal actual, LOY-002, comenzó a desarrollarse después de LOY-001, pero terminó mostrando resultados antes
  • Se convirtió en una cobertura de riesgo frente a la posibilidad de fracaso de LOY-001, y mantener la estrategia multiproducto incluso con recursos limitados al inicio fue de gran ayuda

• Solución: diseñar experimentos pensando también en el fracaso

  • El estudio STAY (una investigación de longevidad con 1,000 perros) es un experimento que desemboca en un único resultado binario tras 5 años
  • Para distinguir si el resultado depende de problemas de ejecución o del fracaso del enfoque en sí, el diseño incorpora varios elementos de redundancia
    • Ejemplo: diseño de bonificación en el año 4, criterios más estrictos para elegir hospitales, duplicación en el reclutamiento de participantes, etc.

  “Cuando trabajas en algo técnicamente complejo, hay muchísimas oportunidades. Debes mantener el foco, pero dejar espacio para seguir nuevas oportunidades”

• Solución: diseñar estructuralmente oportunidades de aprendizaje

  • El Healthspan Study inicial fue un proyecto de aprendizaje estructurado para medir biomarcadores del envejecimiento canino
  • Al principio era solo un piloto simple, pero después se convirtió en la fuente central de datos para todas las entregas a la FDA
  • No lo sabían en ese momento, pero destinar recursos adicionales para asegurar infraestructura de aprendizaje terminó siendo un gran activo

  “En deep tech, el foco importa, pero también hace falta espacio para explorar información. No puedes predecir qué terminará siendo importante”

• Contraejemplo: un caso donde el aprendizaje obtenido fue menor de lo esperado

  • Proyecto X-Thousand Dogs: un experimento que buscaba medir la edad biológica de los perros usando saliva
  • Se invirtió mucho dinero en kits de ADN gratuitos, validación y construcción de infraestructura en AWS, pero los insights reales fueron limitados
  • Costó mucho más que el Healthspan Study, pero se aprendió menos

  El valor de un experimento solo se conoce a posteriori, y la eficiencia de recursos frente al resultado nunca está garantizada

Desafío deep tech #5: el equilibrio emocional del fundador

• Un fundador de deep tech debe mantener al mismo tiempo un optimismo ingenuo que desafía lo imposible y un juicio realista y pesimista constante
• Incluso entre ciclos largos de desarrollo y fracasos frecuentes, hay que conservar la esperanza y al mismo tiempo prever y preparar siempre los riesgos

“Si hubiera sabido lo difícil que era crear un medicamento de longevidad aprobado por la FDA, ni siquiera habría empezado”

• Solución: apegarse emocionalmente a la misión, no al método

  • Es importante apegarse emocionalmente a la misión final más que a la estrategia o al enfoque técnico
    • En el caso de Halioua: “crear el primer medicamento de longevidad aprobado por la FDA” era la misión
  • El enfoque técnico puede cambiar en cualquier momento
    • Ejemplo: al principio pensaba que la respuesta era una terapia génica para inhibir IGF-1, pero cambió de enfoque tras los cuestionamientos del equipo
    • Al final, la estrategia de “perros grandes + vida corta” era correcta, pero la de “terapia génica” era equivocada

  “No debes apegarte emocionalmente a un método específico antes de que existan datos objetivos”

  • Halioua siempre deja abierta la posibilidad de estar equivocada
    • Más bien, parte de la postura de “asumo que estoy equivocada”
    • Cuando aparece ansiedad o duda, no la evita; se mete de inmediato en esa dirección para comprobarla

  “Mi ego está atado al objetivo, no al método. Admitir que estoy equivocada no es ningún problema. De hecho, lo importante es descubrirlo rápido”

Desafío deep tech #6: la trampa de contratar ‘martillos para clavos’

• Las startups de deep tech necesitan talento con alta especialización técnica, pero una especialización demasiado estrecha puede convertirse en un riesgo
• Personas con doctorado que han pasado años enfocadas en un problema específico suelen apegarse emocionalmente a su propio enfoque
  • Esa forma de pensar deriva en el patrón de ‘martillo-clavo’, donde intentan resolver todos los problemas con su propia herramienta

“Por eso muchos fundadores de biotech fracasan cuando emprenden justo después de graduarse del doctorado”

• Solución: contratar por proceso de pensamiento más que por dominio

  • Las personas con una estructura de pensamiento sólida pueden adaptarse rápido a campos desconocidos
  • De hecho, gran parte del equipo científico inicial de Loyal estaba formado por especialistas en neurociencia, aunque eso no tenía relación directa con la longevidad canina
    • La neurociencia es compleja y está llena de incertidumbre, por eso quienes la estudian suelen tener gran capacidad de análisis y pensamiento flexible

• ¿Cómo detectar esa capacidad de pensamiento al contratar?

  • El nivel de las preguntas en la entrevista es clave
    • Se observa qué preguntas hace la persona candidata, cómo desafía la lógica existente y cómo expande el razonamiento
  • Prueba de profundidad de comprensión
    • Se elige una parte concreta de la investigación o proyecto realizado por la persona y se profundiza hasta el nivel de ‘átomo’
    • Muchas personas se detienen en cierto punto, pero el talento excepcional puede seguir profundizando cada vez más

  “Un científico realmente brillante debería tener tanta capacidad de pensamiento que incluso pueda evaluarme a mí durante la entrevista”

Desafío deep tech #7: la barrera del lenguaje técnico y la brecha de confianza

• Las startups de deep tech trabajan con tecnologías que los inversionistas no pueden evaluar fácilmente por sí mismos → existe una barrera para ganarse su confianza
• Puede surgir la frustración de pensar: “¿por qué solo yo tengo que pasar por tantos procesos?”
• Incluso después de recibir inversión, la operación del consejo y la comunicación pueden volverse más difíciles
  • Se repiten situaciones en las que hay que explicar tecnología compleja y desarrollar lógica estratégica

“La primera reunión del consejo fue tan mala que alguien dijo que era ‘la peor reunión que había visto’. Aun así, creo que ahora por lo menos ya estamos en un nivel ‘decente’”

• Solución: transparencia extrema

  • Compartir de inmediato y sin adornos los problemas o errores es el camino más corto para construir confianza
    • Ejemplo: apenas recibieron una notificación de retraso de la FDA, avisaron directamente a los inversionistas dentro de la primera hora
    • Sin maquillar ni dar excusas, lo comunicaron de frente: “esto ocurrió y estamos buscando cómo resolverlo”
  • Reconocer errores también se consolidó como parte importante de la cultura
    • Incluso al despedir a un ejecutivo, se enviaba un correo detallado a los inversionistas
    • Y frente al equipo, se ofrecía una disculpa directa por una mala decisión de contratación

  “Como fundadora responsable en solitario de una tecnología compleja, creo que debo compartir lo que estoy pensando con una transparencia ‘absurdamente alta’”

• Solución: aplicar un formato de comunicación consistente

  • Al explicar tecnología al consejo, la clave no es enseñarles todo, sino resumirlo con una estructura constante
  • El formato de Halioua:
    1. El plan que se presentó en la reunión pasada
    2. El estado actual
    3. La diferencia entre ambos
    4. La razón del cambio
  • Al inicio de cada reunión, se revisan los principales puntos de follow-up de la reunión anterior:
    • “se decidió no hacer el punto 2 por esta razón / se completó el punto 3 y este fue el resultado”
  • Los hitos importantes (por ejemplo, el calendario de aprobación de la FDA) se explican repetidamente incluyendo su nivel de riesgo
    • “fecha estimada en la reunión pasada → fecha estimada actual → motivo del cambio → cuello de botella → riesgo alto/medio/bajo”

  “No esperes que la gente lo recuerde. Lo básico es repetir una y otra vez el marco, el progreso, los cambios y los riesgos”

La ventaja del deep tech: convertir el desafío en barrera de entrada

• Como dice Sam Altman en su blog, hacer cosas difíciles puede terminar siendo el camino más fácil
• En el caso de Loyal, elegir deep tech le dio un enorme efecto halo en atención, entusiasmo, cobertura mediática y atracción de talento
  • una tasa de aceptación de ofertas de empleo cercana al 100%
  • cobertura en medios importantes como WIRED, The New York Times y WSJ
  • conexión emocional de la gente con el tema de “extender la vida de los perros”

• Barreras de entrada (Moats) propias del deep tech

  • Hay varias, como patentes, incentivos del gobierno federal y talento clave
  • Pero la barrera más poderosa es ‘el tiempo mismo’
    • El deep tech basado en biología requiere físicamente una cierta cantidad de tiempo
    • Ejemplo: en nuevos medicamentos veterinarios, cada envío de una sección técnica a la FDA implica un tiempo de revisión fijo de 6 meses
    • Eso se aplica igual tanto a una startup como a una empresa de tamaño gigantesco como Zoetis
    • Ese factor del tiempo, que no puede resolverse con dinero, puede jugar a favor de la startup

  “Desde hace años estaba convencida de que este medicamento terminaría siendo aprobado. La verdadera pregunta era ‘¿cuánto tiempo va a tardar?’”

  • La maratón hacia los hitos sigue en marcha, pero después de más de 5 años, el resultado está cada vez más cerca

La ventaja paradójica de que ‘como es difícil, hay menos competencia, y eso mismo se convierte en oportunidad’

[asheswook]

Aunque no sea deep tech, en nuestro país parece que eso aplica especialmente a empresas sujetas a regulación gubernamental, como las fintech.