Investigación: Cuando los prototipos no proporcionan información útil

A medida que el mundo se ha vuelto más complejo, las empresas se han integrado cada vez más en ecosistemas digitales. Este nuevo mundo abre nuevas posibilidades y formas de crear valor. Pero también implica que convertir ideas en realidad requiere trabajar con un conjunto más amplio de actores y navegar por un panorama más complejo de interdependencias.

Hemos estudiado esta cuestión en el ámbito de la salud digital. Nuestra investigación revela dos lecciones clave:

1. SALGA Y APRENDA, PERO DEJE ATRÁS LOS PROTOTIPOS.

La sabiduría convencional sostiene que la mejor manera de empezar a explorar una idea es con un prototipo de bajo costo. Esta lógica tiene dos fundamentos. Primero, cuando la incertidumbre en torno a la tecnología o a la demanda del mercado es alta, lo mejor es minimizar la cantidad de recursos invertida en una idea u oportunidad determinada, ya que estos se perderán si posteriormente se demuestra que la idea no es válida. Segundo, la mejor manera de reducir esa incertidumbre (es decir, de comprender si vale la pena seguir adelante con una idea) es poner un prototipo mínimo viable en manos de los clientes para obtener comentarios y ver qué les resulta relevante.

Descubrimos que las empresas ganadoras en salud digital evitaron los prototipos al inicio. En su lugar, comenzaron por entrevistar a los pacientes, compartir ideas con sus colegas, y observar a otras clínicas y médicos.

Comparemos dos de las empresas de nuestro estudio: Stardoc y Nudge (como es común en este tipo de investigaciones, nos referimos a las empresas utilizando seudónimos). Stardoc fue fundada por un médico que ejercía en una consulta privada y que buscaba una mejor forma de dar seguimiento a sus pacientes. Aunque tenía una idea clara del producto que quería desarrollar y contaba con años de experiencia como médico en ejercicio, dedicó tiempo a conversar con otros médicos y a observar el entorno desde la perspectiva del paciente (en muchas ocasiones, literalmente sentado en salas de espera). Gracias a este proceso, comenzó a identificar aspectos relevantes que no habían sido evidentes al principio, como las diferencias entre las necesidades de los pacientes de cuidados intensivos y las de aquellos que padecen enfermedades crónicas, así como la inquietud que muchos pacientes sienten al ponerse en contacto con sus médicos.

Por el contrario, los dos fundadores de Nudge hicieron con exactitud lo que generalmente se les dice a los emprendedores que hagan: construyeron un prototipo para validar su idea y lo lanzaron al mercado para obtener comentarios. Querían crear un servicio que ayudara a las personas a desarrollar y mantener hábitos saludables. Utilizando herramientas fácilmente disponibles, montaron un prototipo funcional y, en cuestión de semanas, lo colocaron en la App Store de Apple; también presentaron este prototipo a posibles socios corporativos, logrando pronto un acuerdo de distribución con una aseguradora importante. Por un momento, parecía que habían tenido un gran éxito. Pero conforme pasaban los meses, descubrieron que los usuarios no interactuaban con la aplicación. Tampoco su gran socio asegurador había invertido mucho; de hecho, más tarde supieron que la suya era solo una de las 32 aplicaciones que la aseguradora había promovido entre sus clientes. Finalmente, tras seis meses de uso moderado y comentarios mínimos, Nudge retiró la aplicación y decidió cambiar de rumbo.

El contraste entre Nudge y Stardoc pone de relieve una desventaja de la creación de prototipos en contextos de ecosistema que a menudo se pasa por alto. Al desarrollar una comprensión más profunda del entorno y los usuarios antes de invertir en el desarrollo del producto, Stardoc aumentó la probabilidad de colocarse en una posición atractiva, al tiempo que adquirió el contexto necesario para entender la retroalimentación de los usuarios que recibió posteriormente. Al mismo tiempo, los fundadores de Nudge también pasaron por alto una idea clave: así como ellos estaban tratando de aprender si la salud digital podía funcionar y de qué manera, su socio también lo estaba haciendo. En ese sentido, la falta de inversión y apoyo mutuos era de esperarse: para el socio, Nudge era el prototipo.

2. UNA VEZ QUE TENGA UN CLIENTE ALFA, APUÉSTELO TODO.

La segunda gran lección es qué hacer una vez que se ha identificado a un cliente alfa. Las metodologías ágiles y de inicio rápido prevén una progresión gradual desde prototipos de bajo costo y baja fidelidad hacia versiones de mayor costo y mayor fidelidad a medida que la idea se va perfeccionando. El objetivo es mantener una inversión baja mientras la incertidumbre es alta. Sin embargo, en contextos de ecosistema, mantener una inversión baja es una forma segura de animar a los clientes alfa a hacer lo mismo. En cambio, observamos que las empresas ganadoras apostaron todo: desarrollaron contenido especializado, personalizaron el prototipo y trabajaron en estrecha colaboración con los clientes para comprender y satisfacer sus necesidades específicas.

Goodhealth, otra de las empresas con mejor desempeño en el estudio, es un ejemplo ilustrativo. La visión de sus fundadores era involucrar más directamente a los pacientes en su propia atención médica, proporcionando formas de visualizar el impacto del cumplimiento del plan de cuidado en su salud. Las personas con diabetes, por ejemplo, podrían ver el impacto de un nuevo medicamento o de cambios en la dieta sobre sus niveles diarios de insulina. Los clientes alfa de Goodhealth fueron hospitales académicos: organizaciones que Goodhealth consideraba que se entusiasmarían con las nuevas tecnologías y que estarían abiertas a nuevas formas de mejorar los resultados de los pacientes. Una vez que sus fundadores identificaron a este cliente objetivo, apostaron todo: construyeron su plataforma de software, contrataron coaches, desarrollaron contenido especializado y llevaron a cabo ensayos clínicos.

Esta inversión inicial fue costosa, pero valiosa. Facilitó la confianza con los clientes hospitalarios, convenciéndolos de que Goodhealth no saldría corriendo a la primera señal de problemas. A su vez, los hospitales estuvieron más dispuestos a invertir sus propios recursos, integrando el prototipo en sus operaciones y capacitando al personal, lo que permitió generar datos. Al mismo tiempo, trabajar en la implementación junto con los hospitales sacó a la luz nuevos problemas y revelaciones inesperadas, ayudando a Goodhealth a avanzar más rápido en la curva de aprendizaje. En contraste, las empresas que evitaron las grandes inversiones llegaron a estas realizaciones con mayor lentitud y, con mayor frecuencia, se vieron sorprendidas por "incógnitas desconocidas" que más tarde descarrilaron la adopción.

Combinado con el primer argumento, el panorama que surge en la salud digital difiere de manera notable de nuestra comprensión habitual del uso de prototipos. En lugar de desarrollar prototipos sencillos, ponerlos en manos de los clientes y mejorar a medida que las ideas generan retroalimentación positiva, la estrategia ganadora fue evitar los prototipos, aprender ampliamente a través de la observación y apostar todo para desarrollar un producto funcional para ese cliente prometedor, aunque aún sin probar.

En términos prácticos, esto significa que los prototipos sencillos pueden no ser tan efectivos en contextos de ecosistema. Todos los participantes de nuestro estudio querían que la salud digital funcionara. Pero, sin modelos previos de cómo podría implementarse, no estaba claro cómo debería verse. Para las empresas más innovadoras, la única forma efectiva de responder a estas preguntas era implementar realmente los productos. Invertir de manera significativa desde el inicio permitió a Goodhealth y a sus primeros clientes descubrir conjuntamente las respuestas. En contraste, limitar la inversión retrasó el aprendizaje. Como resultado, el concepto (atención médica digital con mejores resultados a un menor costo) siguió siendo prometedor, pero no comprobado.