¿Qué es Lean Startup?

Según el propio Ries, usó el término por primera vez en una entrada de su blog del 8 de septiembre de 2008. Allí le daba dos sentidos: gastar poco y aplicar el Lean Thinking. Nombraba tres impulsos: plataformas de software libre, desarrollo ágil e iteración rápida con clientes, con el proceso de Customer Development. Su libro «The Lean Startup» salió en septiembre de 2011.

La palabra «lean» es anterior. John Krafcik, del programa de automoción del MIT, la usó en otoño de 1988 en «Triumph of the Lean Production System» para describir fábricas con una política de producción «lean». Mark Graban le atribuye la expresión y recuerda que las prácticas ya existían en Toyota.

En su web, Ries resume el método en cinco principios:

• Los emprendedores están en todas partes: no hace falta trabajar en un garaje.
• Emprender es gestionar: una startup es una institución y necesita una gestión propia.
• Aprendizaje validado: una startup existe para aprender a construir un negocio sostenible, y eso se comprueba con experimentos.
• Crear, medir, aprender: convertir ideas en productos, medir la reacción de los clientes y decidir si pivotar o perseverar.
• Contabilidad de la innovación: medir el progreso, fijar hitos y decidir qué va primero.

Steve Blank lo cuenta de otra forma en Harvard Business Review (mayo de 2013). Define la startup como una organización temporal que busca un modelo de negocio repetible y escalable, y da tres principios: resumir las hipótesis en un modelo Canvas, salir a preguntar a clientes y socios, y desarrollar de forma ágil.

El error de lectura es tomar el método por una manera de gastar menos o por otro nombre del MVP. El MVP es la herramienta de una prueba, y el método decide qué se prueba y qué se hace con el resultado. Gastar poco aparece en el nombre y en ninguno de los cinco principios. Ries tampoco prometió más: en 2008 dejó como pregunta pendiente si estas empresas darían más rendimiento a sus inversores.

Primero, escribir las suposiciones. Cada bloque de un modelo Canvas es una, por ejemplo quién compra y cuánto paga. Hay que redactarlas de forma que puedan resultar falsas.

Segundo, elegir la más arriesgada: aquella que, si falla, hunde el negocio aunque todo lo demás salga bien.

Tercero, diseñar la prueba más pequeña que dé datos. Puede ser un MVP, una página con un precio y un botón de compra o un servicio prestado a mano. Si ya hay tráfico suficiente, sirve un test A/B.

Cuarto, escribir la métrica y el umbral antes de lanzar la prueba. Sin este paso, cualquier resultado acaba pareciendo bueno.

Quinto, lanzar y medir con clientes reales, y hablar con ellos. Blank lo llama salir del edificio.

Sexto, decidir y dejarlo escrito: perseverar, pivotar hacia otra hipótesis o abandonar la idea. Después, volver a empezar con la siguiente suposición.

Un ejemplo inventado, con todas las cifras inventadas. Una empresa quiere servir comida a oficinas, y su suposición más arriesgada es que las oficinas de 20 a 50 personas pagarán 8 € por menú a cambio de pedir el día anterior. En lugar de montar una cocina y una aplicación, ofrece el servicio a 10 oficinas con un formulario y un restaurante subcontratado. Antes de empezar escribe el umbral: 3 de las 10 oficinas piden dos semanas seguidas. Solo 1 lo hace, y dos dicen que pedirían para reuniones de empresa. El equipo pivota hacia esas reuniones y prueba de nuevo.

El método intenta abaratar el error: descubrir pronto que una suposición es falsa cuesta menos que descubrirlo con el producto terminado. Hay ensayos que permiten decir algo sobre esto, con sus límites:

• En un ensayo aleatorizado publicado en 2020 en Management Science, Camuffo, Cordova, Gambardella y Spina siguieron a 116 startups italianas durante cerca de un año. Todas recibieron 10 sesiones de formación, y a una parte se le enseñó a formular y comprobar hipótesis como hace un científico. Ese grupo obtuvo mejores resultados, pivotó más y no abandonó más en esas primeras fases.
• Una réplica publicada en 2024 en Strategic Management Journal, con 759 empresas en cuatro ensayos, encontró que se abandonan más ideas. Con los pivotes el efecto no es lineal: las empresas tratadas hacían pocos, frente a ninguno o a cambios repetidos.
• Leatherbee y Katila (2020) analizaron 152 equipos del programa I-Corps de la Fundación Nacional de Ciencia de Estados Unidos. Las piezas del método encajaron como se esperaba, y los miembros con un MBA se resistían a usarlo, aunque después le veían valor.

Dos cautelas. Los dos primeros estudios prueban un enfoque científico de la decisión, parecido al de Ries, y dejan fuera su libro. Y aquí se han leído los resúmenes, sin los artículos completos. Ninguno de esos resúmenes da una cifra que se pueda prometer a un fundador, y Leatherbee y Katila advierten de que el método se había presentado como solución para todos con pocas pruebas rigurosas detrás.

También tiene un punto ciego. Gans, Scott y Stern escribieron en Harvard Business Review (2018) que los emprendedores suelen quedarse con la primera estrategia plausible. Probar bien una idea no dice si había otra mejor, así que conviene comparar varias antes de empezar, por ejemplo con un go-to-market y una estimación de TAM SAM SOM. El design thinking pregunta cómo se usa una solución, y Lean Startup pregunta si el negocio se sostiene.

• Escribir cada suposición como una frase que pueda resultar falsa.
• Empezar por la suposición que hundiría el negocio si fallara.
• Fijar la métrica y el umbral antes de ver los datos.
• Medir lo que hacen los clientes, como pagar o repetir, además de lo que dicen.
• Hablar con clientes para entender los números.
• Dejar por escrito cada decisión y lo aprendido en cada ciclo.
• Aceptar el abandono de una idea como un resultado válido.

• Llamar MVP a un producto a medias sin ninguna pregunta detrás.
• Mover el umbral después de ver el resultado.
• Medir visitas o registros cuando la suposición trata de pagar.
• Pivotar tras cada prueba sin dar tiempo a medir.
• Probar detalles menores antes que la suposición principal.
• Tomar el método como garantía de éxito.
• Enseñar a clientes reales un producto que puede causar daño sin cumplir antes las normas de ese sector.