Fracasar con tu startup puede ser positivo para tu carrera profesional

El fracaso empresarial es un tema que siempre me ha interesado particularmente. El estudio de Natee Amornsiripanitch, Paul Gompers, George Hu, Will Levinson, Vladimir Mukharlyamov, Failing just fine: assessing careers of venture capital-backed entrepreneurs via a non wage measure, analiza entre otras cuestiones las consecuencias del fracaso en emprendedores de tecnología en Estados Unidos. Tuve la suerte de tener a Paul Gompers como profesor en Harvard, y soy testigo de que se trata de un eminente experto en la materia.

El estudio analiza 5 millones de currículums de graduados de universidades americanas y compara sus trayectorias profesionales con las de aquellos, de entre la muestra, que fundan una startup y son invertidos por fondos de capital riesgo. Algunas de sus principales conclusiones son:

  • Los emprendedores invertidos por fondos ya tenían éxito en sus carreras antes de recibir capital de fondos (posiblemente ello influyó en que invirtieran en su startup)
  • Fundar una startup les ayudó en su carrera profesional posterior. Tras abandonar la startup que fundaron, su siguiente empleo fue casi 3 años superior en seniority (nivel de responsabilidad) al de aquellos compañeros que continuaron su carrera sin fundar una startup.
  • Incluso aquellos emprendedores que fracasaron con su startup recibieron un acelerón en su carrera profesional posterior

El estudio define la medida de éxito como la seniority de la posición de los emprendedores en su carrera posterior al emprendimiento. A mayor seniority, mayor éxito (también a mayor seniority mayor remuneración en general).

Parten de la base de datos Emsi Burning Glass, que contiene más de 5 millones de currículums de graduados de las top 50 universidades americanas. Contiene el historial académico y laboral de todas estas personas, con su título y año de entrada y salida de cada puesto de su carrera. Los autores, categorizan así los diferentes títulos de los empleos por industria, con el objeto de poder establecer mayor o menor nivel de responsabilidad (por ejemplo, en un banco un director tiene mayor seniority que un subdirector o en una compañía eléctrica el consejero delegado tiene mayor seniority que el director de marketing o el director general). A continuación, miden la progresión de su responsabilidad en el tiempo. Por ejemplo, un individuo con seniority 1 que a los dos años pasa a un puesto de seniority 6 (cuando debería estar en 3) ha recibido un acelerón en su carrera de 3 años.

El estudio alcanza varias conclusiones interesantes:

  • Los graduados en general alcanzan un tope de seniority (y sueldo) después de 20 años de salir de la universidad, y a partir de ahí solo un pequeño porcentaje avanza significativamente hasta los puestos más senior
  • Los graduados con MBA (Master of Business Administration) avanzan más rápidamente que los que no lo tienen
  • Los graduados con un MBA de élite (Harvard, Stanford, Wharton, …) avanzan más rápidamente que los de una universidad que no sea de élite

Pero lo que me interesa en particular del estudio, es qué ocurrió con los emprendedores que recibieron dinero de fondos de capital riesgo y luego volvieron a una empresa por cuenta ajena.

Para analizarlo los autores cruzan la base de datos anterior, con la de inversiones realizadas por fondos de capital riesgo de Dow Jones Venture Source. Consiguen relacionar la información de 30 mil emprendedores entre las dos bases de datos. De estos 30 mil, 14 mil vuelven a un empleo por cuenta ajena tras abandonar su startup. Pues bien, estos 14 mil emprendedores:

  • Reciben de media casi 3 años extra de seniority tras abandonar su startup (comparado con los que no fundaron ninguna) y un 5% adicional de incremento de salario real
  • Hay también un extra de seniority no sólo para los que triunfaron sino también para los que fracasaron o simplemente abandonaron su startup

En la tabla de abajo podemos observar cómo los emprendedores invertidos por fondos de capital riesgo tenían ya éxito antes de ser invertidos. Así, estos estaban ya en el percentil 78% como mediana de seniority respecto al grupo comparable antes de fundar su startup.

Los emprendedores invertidos por fondos de capital riesgo ya tenían éxito antes de ser invertidos

En la siguiente tabla puede observarse como la variable Seniority Difference (que explica el incremento de seniority para emprendedores antes de fundar su startup y después de dejar de trabajar en ella frente al grupo de control) para todos los emprendedores crece en 2,54 años. Y como este número es 3,14 para aquellos emprendedores con startups de éxito, pero también 2,39 para aquellos cuya startup fracasó y 2,31 para aquellos que abandonaron la startup (sin éxito ni fracaso).

Los emprendedores ganan 3 años de seniority tras fundar una startup

En la siguiente tabla se pueden observar algunas conclusiones adicionales:

  • Si el emprendedor poseía una formación STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) progresa más (2,69 vs. 2,30)
  • Si procede de una universidad de élite progresa más (3,18 vs 2,45)
  • Si la firma era de tecnología progresa más (2,73 por 2,41)
  • Si el inversor fue uno de los principales fondos de capital riesgo progresa más (2,76 por 2,48)
Los emprendedores de universidades de élite progresan más rápidamente

Conclusiones

Como conclusión me gustaría resaltar que en Estados Unidos fracasar como emprendedor no parece que suponga ningún estigma para continuar con una exitosa carrera profesional. Es más, según los datos del estudio, podría incluso ayudar.

Posiblemente no alcanzamos el mismo nivel de madurez en España, pero creo es probable que caminemos en la misma dirección en Europa Continental en general y en España en particular.

¿Por qué fracasan las startups?

Recientemente leí el artículo Why start-ups fail en la Harvard Business Review preparado por uno de los más conocidos profesores de emprendimiento de la Harvard Business School, Tom Eisenmann. Le contacté y fue tan amable de enviarme el paper académico con su estudio, el documento enviado a los emprendedores entrevistados y de invitarme a un seminario sobre el lanzamiento de su libro Why Startups Fail: A New Roadmap for Entrepreneurial Success.

Tom lleva enseñando emprendimiento en Harvard 20 años y se preguntaba cómo sistematizar los casos de fracaso con el objeto de que sus alumnos, futuros emprendedores, maximicen sus posibilidades de éxito. Lanzó una muestra de entrevistas a las 2.822 startups en la base de datos de Pitchbook que habían recibido entre 0,5 millones de dólares (M$) y 3M$ de fondos de capital riesgo de enero de 2015 a abril de 2018. 470 fundadores contestaron a la entrevista cuantitativa y además se realizaron varias entrevistas cualitativas.

A todos los emprendedores entrevistados, el autor pregunta entre otras cuestiones si dos años después de conseguir la financiación para su startup, consideran que la valoración de la empresa es inferior al 50% de la valoración a la que consiguieron financiación (lo que a efectos del estudio se considera una baja valoración o un fracaso), entre 50 y 150% de dicha valoración, lo que se considera normal, o más de 150%, lo que se considera una alta valoración o éxito.

La conclusión de su estudio es que las causas principales de fracaso se pueden agrupar en 6 categorías:

  1. Buena idea, malos compañeros

Un equipo fundador identifica una buena idea, pero fracasa en la movilización de los recursos adecuados. Aquí se engloban problemas de formación de equipo y problemas con los inversores. La idea y la oportunidad son ciertas, pero las capacidades de los fundadores no son las necesarias para desarrollar la idea, o bien son las necesarias, pero la relación entre ellos no es la adecuada (y no es simplemente que tengan mala relación, a lo mejor es que se llevan tan bien que uno no se mete en el terreno de su co-fundador y acaban no compartiendo información ni visión para la sociedad).

En cuanto a los inversores, aquí se encuentran ejemplos como desalineación entre los objetivos de los fundadores e inversores (unos quieren ir más rápido que otros), mala relación entre los mismos, bloqueos de decisiones, etc.

Por ejemplo, para aquellas startups que levantaron menos del 75% del dinero de lo que sus fundadores originalmente creían necesitar, la probabilidad de fracaso (baja valoración o quiebra a los dos años) crece desde el 6% (que obtienen las empresas que levantaron el 125% del dinero necesario) hasta el 17%.

Otro ejemplo, aquellas startups que nunca despidieron a su jefe de ventas incrementaron su probabilidad de fracaso desde el 5% (que obtienen las que sí lo hicieron) hasta el 12%.

Tener problemas graves entre los inversores incrementaba también la probabilidad de fracaso desde el 6 al 23%. La desalineación de intereses entre socios ya la hemos tratado en La cláusula antidilución puede llevar a desalinear intereses entre socios.

2. Comienzo equivocado

A menudo las startups de tecnología tratan de salir al mercado rápidamente e iterar sobre el modelo de negocio una vez han testado el interés de potenciales clientes siguiendo la metodología de Lean Startup. Habréis oído los mantras de «falla rápido» y «si lanzas y no te da vergüenza es que has lanzado demasiado tarde». Sin embargo, esto lleva en ocasiones a pasar por alto la fase de descubrimiento del cliente, que típicamente se hacía con un estudio de mercado y con entrevistas presenciales. Lanzarse directamente a iterar sobre el producto puede llevar a comenzar por el sitio equivocado y consecuentemente se puede tardar demasiado tiempo en alcanzar el encaje comercial. En tal caso, como nuestro tiempo y dinero son limitados, ambos pueden agotarse antes de llegar a la iteración adecuada.

Las startups que i) realizaron una buena investigación de cliente antes de lanzar, ii) completaron rigurosos MVPs (productos mínimos viables) y iii) pivotaron con la frecuencia adecuada, obtuvieron mayores probabilidades de éxito.

Por ejemplo, pivotar con la frecuencia adecuada llevaba aparejada un 6% de probabilidad de fracaso, mientras que no pivotar lo suficiente lo incrementaba hasta el 22% y demasiado hasta el 19%.

3. Falsos positivos

Falso positivo se refiere en general a casos en los que se tiene un comienzo prometedor porque hemos lanzado nuestra operación en un segmento de clientes muy afín a nuestra propuesta de valor, pero los siguientes segmentos de clientes, mucho más numerosos, tienen necesidades muy diferentes a los segmentos iniciales de clientes en los cuales hemos basado nuestros resultados para validar el negocio.

Consistente con esta afirmación, la probabilidad de fracaso crecía del 7% para aquellas startups cuyos primeros clientes se parecían mucho a los siguientes hasta el 17% cuando las necesidades de ambos grupos eran muy diferentes.

4. Trampas de velocidad

Aquí trata el autor de la presión por crecer rápido y coger cuanto más dinero mejor para competir por crear un unicornio (empresa privada valorada en más de mil millones de dólares). Bajo esta presión, una startup coge tracción rápidamente, levanta dinero a una valoración muy elevada y satura rápidamente su pequeño nicho. A partir de ahí su coste de adquisición sube exponencialmente porque tiene que educar un nuevo mercado. Además, su rápido crecimiento atrae startups competidoras con dinero de fondos de capital riesgo que empeora la situación. Por ejemplo, para startups en fases avanzadas, tener 4 o más competidores con bolsillos llenos de dinero, incrementaba la probabilidad de fracaso desde el 7% al 16%.

En esta línea, startups que gastaron en marketing la cantidad adecuada, tenían una probabilidad de fracaso del 6% vs del 23% para aquellas que gastaron demasiado.

5. Ayuda necesaria

A veces una industria se queda completamente fuera de juego, bien por falta de dinero interesado en invertir, bien por falta de buenos gestores que se quieran dedicar a crecer las startups en el sector. En una sequía de financiación, las startups que tienen su cuenta de resultados muy en negativo y necesitan de fondos para sobrevivir, mueren inevitablemente. Aquellas startups con un nivel de salida de caja (burn rate) elevado incrementaban su probabilidad de fracaso desde el 4 al 23%. También aquellas startups que no son capaces de reclutar las personas necesarias para pasar al siguiente nivel (por ejemplo, gestionar una expansión internacional o cientos de personas), mueren en el impasse.

6. Necesidad de milagros en cascada

Se trata de startups que necesitan de muchos milagros para que la cosa salga bien. Apuestan por cambios importantes en el comportamiento de usuarios, combinados con el desarrollo de nuevas tecnologías, con acuerdos necesarios con grandes empresas, con la necesidad de levantar mucho capital y todo ello son condiciones necesarias para su supervivencia. Se trata de startups que pueden ser enormes, pero cuya probabilidad de supervivencia es baja porque les es necesario hacer demasiadas cosas bien y además hacerlas muy rápido.

Otro de los temas analizados en su estudio es que para su sorpresa, y frente a los resultados de otros estudios que sí lo hacen, no encuentra correlación con el perfil del emprendedor y el éxito (de esto nos ocupamos en el artículo Mitos y realidades del emprendedor de éxito. Habitualmente, los fondos de capital riesgo se preguntan si a la hora de invertir es más importante el equipo emprendedor o la oportunidad de mercado. Muchos de ellos prefieren lo primero a lo segundo, para lo que Eisenmann no encuentra evidencia empírica en su estudio (lo cual no quiere decir que no exista, tampoco encuentra evidencia en contra).

Conclusión

A menudo oímos comentar las causas del fracaso de tal o cual start up. Tom Eisenmann ha realizado un estudio cuantitativo sobre una base muestral suficientemente amplia que permite agrupar las principales causas en 6. Nos ha parecido un estudio interesante para emprendedores e inversores en negocios de tecnología que podrán encontrar en él pistas para aumentar sus probabilidades de éxito. 

Metodología

Partiendo de las entrevistas cuantitativas Tom Eisenmann pregunta a los fundadores si 2 años después de haber conseguido capital, los inversores considerarían que su participación vale ahora menos del 50%, entre el 50 y 150% o más de 150%. Menos de 50% es considerado fracaso y más de 150% éxito. 63% reportaron éxito y 10% fracaso. El autor es consciente de las limitaciones de la muestra y de la posibilidad de que los fundadores magnifiquen sus percepciones positivas, pero aún así considera que es estadísticamente significativa.

En la tabla 1 se muestra la media de las respuestas de las startups que fracasaron y que tuvieron éxito.

En la tabla 3 a continuación se muestran variables predictoras de fracaso (las estadísticamente significativas son las que figuran en negrita) de manera que cada variable independiente va de su valor más bajo a más alto, mientras todo el resto de variables independientes permanecen constantes en su respectiva media muestral. Ojo, que exista correlación no implica que exista causalidad.

Probabilidad de fracaso de una startup