(Translation of the Paul Graham's Essay «Black Swans Farming»)
Septiembre 2012
He trabajado en muchas cosas durante mi carrera, pero no conozco ninguna otra tan contraintuitiva como invertir en startups.
Las dos cosas más importantes que hay que comprender de la inversión en startups, como negocio, son (1) que todo el beneficio vendrá de unas startups triunfadoras, y (2) que las mejores ideas parece al principio realmente malas.
Conocía la primera regla desde el punto de vista teórico, pero no la entendí hasta que nos pasó en la práctica. El valor total de las empresas que hemos financiado está alrededor de 10 mil millones de dólares, más o menos. Pero solo dos empresas, Dropbox y Airbnb, son responsables de tres cuartas partes de ese valor.
En las startups, lo grandes triunfadores son grandes de una manera que viola nuestras expectativas sobre la variabilidad de los resultados entre empresas. No se si estas expectativas son innatas o aprendidas, da igual cual sea su causa, simplemente no estás preparado para una variación de 1000 veces en el rendimiento que sueles encontrar invirtiendo en startups.
Esto genera todo tipo de extrañas consecuencias. Por ejemplo, en términos puramente financieros, existe en el caso más probable solo una empresa en cada tanda de Y Combinator que tendrá un efecto significativo en nuestros resultados, y podemos considerar al resto de las startups parte del coste que implica hacer negocios [1] . No he llegado realmente a asimilar este hecho, en parte porque es contraintuitivo, y en parte porque no estamos haciendo esto solo por razones financieras. Y Combinator sería un sitio muy solitario si solo ayudásemos a una empresa por tanda, pero financieramente hablando es lo que está ocurriendo.
Para triunfar en un dominio que viola tus intuiciones, necesitas ser capaz de desactivarlas de la misma forma en que un piloto desactiva las suyas cuando vuela entre las nubes [2]. Necesitas guiarte por lo que tu intelecto te dice que es lo correcto, incluso si sientes que es erróneo.
Esto ha sido una batalla constante para nosotros. Es duro forzarnos a asumir suficientes riesgos. Cuando estás entrevistando a los fundadores de una startup y piensas «parece que van a triunfar», es duro no financiarlos. Y aún así, financieramente hablando, solo existe una clase de éxito: esa startup acabará siendo una de las grandes triunfadoras o no, y si no lo es dará igual que les hayas financiado, porque incluso si triunfan el efecto en tu cuenta de resultados será insignificante. Durante el día en que hacemos las entrevistas podemos encontrarnos con gente realmente inteligente que solo tiene 19 años que ni siquiera saben que van a hacer con su vida. Sus posibilidades de triunfar pueden parecer pequeñas. Pero de nuevo debemos recordarnos que dan igual sus posibilidades de triunfar, lo que nos interesan son sus probabilidades de triunfar a lo grande. La probabilidad de que cualquier grupo triunfe a lo grande es microscópicamente pequeña, pero la probabilidad de que esos veinteañeros puedan triunfar podrían ser mayores que las de los otros, aunque sean grupos cuyo triunfo parezca más probable de primeras.
La probabilidad de que una startup triunfe a lo grande no es simplemente una fracción constante de la probabilidad de que triunfe de alguna manera. Si fuera así, podrías financiar a cualquier que parezca que va a triunfar de alguna manera, y de ese grupo una fracción serán grande éxitos. Desafortunadamente, escoger a los ganadores es más difícil. Tienes que ignorar al elefante que está delante tuya, la probabilidad de que triunfen, y enfocarte en su lugar de en la pregunta casi invisible e intangible que es si triunfarán a lo grande.
Es complicado
Todo esto es aún más complicado debido a que las mejores ideas para startups parece al principio malas ideas. He escrito sobre esto antes: si una buena idea fuese obviamente buena, alguien ya la habría llevado a cabo. Así que los fundadores más exitosos tienden a trabajar en ideas que solo unos pocos pueden percibir como buenas. Y esto no queda muy lejos de la descripción de «locura», hasta que llegado el momento ves el resultado.
La primera vez que Peter Thiel habló en Y Combiantor dibujó un diagrama de Venn que ilustraba la situación perfectamente. Dibujó dos círculos que se intersectaban, tituló uno como «parece una mala idea» y el otro como «es una buena idea». La intersección era la situación perfecta para las startups.
Este concepto es simple, y aún así este diagrama de Venn es esclarecedor. Te recuerda que existe la intersección, que existen buenas ideas que parecerán malas. También te recuerda que la basta mayoría de ideas que parecen malas son, en realidad, ¡malas!
El hecho de que las mejores ideas parezcan malas ideas hace a su vez difícil reconocer a los grandes triunfadores. Significa que la probabilidad de que una startup haga algo grande no es simplemente una fracción constante de la probabilidad de que triunfen, sino que las startups con una alta probabilidad de triunfar también tendrán una desproporcionalmente baja probabilidad de hacerlo a lo grande (porque sus ideas serán buenas, pero no del tipo que parecen malas).
Los grandes triunfadores suelen reescribir la historia, por lo que en retrospectiva siempre parece que era su triunfo era obvio. Por esta razón uno de mis recuerdos más preciados es como de cutre sonaba Facebook la primera vez que oí hablar de él ¿Un sitio donde estudiantes universitarios perdían el tiempo? Suena como una idea mala perfecta: un sitio (1) para un mercado de nicho (2) que no hace dinero (3) donde se hace algo que no tiene ninguna importancia.
Podría decirse lo mismo de Apple y de Microsoft . [3]
No, es aún más complicado
Espera un momento, es aún más gracioso. No solo tienes que resolver este problema tan complicado, sino que lo tienes que hacer sin que exista nada que te diga si lo estás haciendo bien o no. Cuando escoges una inversión que acabará siendo un bombazo, no lo sabrás durante los dos primeros años.
Mientras tanto, lo único que puedes hacer hacer es medir indicadores que son peligrosamente engañosos. Uno que seguimos es la facilidad con la que las startups consiguen financiación después del día de la Demo. Pero sabemos perfectamente que es un métrica errónea. No existe correlación entre el porcentaje de startups que consiguen financiación y la única métrica que es válida, si esa tanda de startups incluye a un gran triunfador o no.
Es peor, ¡esa métrica es inversa! Da miedo pensar en ello: no es que esa métrica no sea útil, sino que te conducirá a error. Estamos en un negocio donde necesitamos escoger a fueras de serie de aspecto poco prometedor, y debido a la escala de los éxitos que podemos conseguir nos podemos permitir dejar que nuestra red sea más ancha de lo habitual. Los grandes éxitos pueden generar un retorno del 10.000 veces lo invertido. Lo que significa que por cada gran éxito podemos permitirnos aceptar mil empresas que no retornen nada y aún así conseguir un retorno final del 10 veces lo invertido.
Si en algún momento llegamos al punto en el que el 100% de las startups que financiamos son capaces de conseguir financiación externa después del día de la Demo, significará que nos hemos vuelto demasiado conservadores. [4]
Y esto es algo que requiere de un esfuerzo consciente. Después de 15 tandas preparando startups para los inversores y de ver como les ha ido desde ese momento, puedo echar un vistazo a un grupo que estemos entrevistando para entrar en Y Combinator e imaginarme como sería su día de la Demo desde el punto de vista de un inversor ¡Pero ese punto de vista es erróneo!
Nos podemos permitir aceptar hasta 10 veces más riesgo que los inversores del día de la Demo. Y debido a que el riesgo es proporcional a a recompensa, si te puedes permitir aceptar más riesgo, deberías hacerlo ¿Qué significa aceptar 10 veces más riesgo que los inversores del día de la Demo? Deberíamos ser capaces de financiar 10 veces más startups que ellos. Lo que significa que si somos generosos y consideramos que Y Combiantor puede triplicar de media el valor esperado de una startup, estaríamos tomando el riesgo adecuado si solo el 30% de las startups son capaces de encontrar financiación suficiente después del día de la Demo.
No se que fracción de esas startups realmente son capaces de encontrar financiación después del día de la Demo. Deliberadamente he evitado calcular ese número, porque si comienzas a medir cosas, comenzarás a pensar en optimizarlas, y se fehacientemente que es algo que es erróneo optimizar.. [5] Pero intuyo que el porcentaje está ahora mismo por encima del 30%. Y, francamente, solo pensar que tenemos un 30% de éxito encontrando financiación para esas startups me hace un nudo en el estómago. Un día de la Demo donde solo el 30% de las startups son financiables sería un desastre. Cualquier diría que por fin Y Combinator ha revelado su auténtica cara y ha demostrado no funcionar. Incluso nosotros pensaríamos eso. Y a pesar de ello, todo el mundo estaría equivocado.
Para bueno o para malo, esto nunca dejará de ser un experimento mental. Simplemente no podríamos soportarlo ¿Hasta que punto es contraintuitivo? Puedo poner todo esto por escrito y saber que es lo correcto, y aún así no hacerlo. Puedo encontrar todo tipo de justificaciones plausibles para ello. Dañaría la imagen de la marca Y Combinator (al menos entre los que no entienden los números) si invirtiéramos en un gran número de startups arriesgadas que en su mayoría durarían un suspiro. Puede diluir el valor de nuestra red de alumnos. Quizá, y esto es más convincente, nos resultaría desmoralizador tener que soportar fracasos constantes aún sabiendo que tarde o temprano llegará el gran éxito que hará que todo valga la pena. Pero se que la auténtica razón es que somos tan conservadores que aún no hemos asimilado el hecho de que puede existir una variación de 1000 veces en el retorno de una startup.
Probablemente nunca lleguemos a asumir riesgos proporcionales a los retornos que genera este negocio. Lo mejor que podemos esperara es que cuando entrevistemos a un grupo y nos encontremos pensando «esta gente parecen buenos fundadores, pero ¿qué pensarán los inversores de su loca idea?», continuaremos siendo capaces de decir «¿a quién le importa lo que piensen los inversores?». Eso fue lo que pensamos cuando conocimos Airbnb, y si queremos financiar más startups como Airbnb, debemos seguir así.
Notas
[1] Con esto no quiero decir que los grandes triunfadores sean lo único que importe, simplemente porque sean lo único que importe desde el punto de vista financiero para los inversores. Como no estamos trabajando en Y Combinator por razones financieras, los grandes triunfadores no es lo único que nos importa. Estamos muy orgullosos de haber financiado a Reddit, por ejemplo. Incluso después de haber sacado poco beneficio en la operación. Reddit ha tenido un gran efecto en el mundo, y nos permitió conocer a Steve Huffman y Alexis Ohanian, de que se convirtieron en grandes amigos nuestros.
Tampoco forzamos a los fundadores a convertirse en uno de nuestros grandes triunfos si ellos no quieren. Ni siquiera lo hicimos con nuestra propia startup (Viaweb, que fue adquirida por 50 millones de dólares), y me sentiría mal forzando a otros a hacer lo que nosotros no hicimos. Nuestra regla es que los fundadores deciden. Algunos quieren conquistar el mundo, y otros simplemente quieren conseguir sus primeros millones. Y como invertimos en tantas startups, no nos importa si el resultado en general. De hecho, no nos importa ni siquiera si las startup tienen estrategia de salida o no. Las únicas estrategias de salida que tienen sentido son las financieras, y esas están aseguradas en el sentido de que, si una empresa se hace lo suficientemente grande, el mercado querrá comprar por sus sus acciones. Como el resto de resultados no tienen un efecto importante en nuestra cuenta de resultados, está bien dejar que los fundadores vendan pronto por una pequeña cantidad, o que crezcan lentamente y nunca vendan (por ejemplo, en los denominados auto-empleos), o incluso si cierran la empresa. A veces nos decepciona que una startup en al que teníamos grandes esperanzas no lo haga bien, pero esa decepción es la que se suele tener en esas situaciones, no es una decepción financiera.
[2] Sin ayudas visuales (como por ejemplo el horizonte) no puedes distinguir entre la gravedad y la aceleración, lo que significa que cuando atraviesas las nubes no puedes saber a que altitud está el avión. Puedes creer que estás volando en linea recta y equilibrado cuando de hecho estás descendiendo en espiral. La solución consiste en ignorar tu cuerpo y creer en lo que digan los instrumentos del avión. Pero resulta muy complicado ignorar lo que tu cuerpo te dice. Cada piloto conoce este problema y aún así hay accidentes debido a ello.
[3] No todos los grandes hits responden a este patrón. La razón por la que Google parecía una mal idea era que ya había en el mercado unos cuantos buscadores y no parecía haber espacio para uno más.
[4] El éxito de una startup para encontrar financiación es función de dos cosas: lo que venden y como de buenos sean vendiéndolo. Y, aunque podemos enseñar a las startups mucho sobre como tratar con los inversores, incluso el discurso más convincente no puede vender una idea que los inversores rechazan. Estaba realmente preocupado de que Airbnb, por ejemplo, no fuera capaz de encontrar financiación después del día de la Demo. No pude convencer a Fred Wilson de que les financiara. Podrían haberse quedado sin ningún tipo de financiación si no fuese porque Greg Mcadoo, nuestro contacto en Sequoia, era uno de los pocos Venture Capital que entendía el negocio del alquiler vacacional, habiendo pasado la mayor parte de los años anteriores invirtiendo en él.
[5] Lo calculé en una ocasión para nuestra última tanda de startups, antes de que un consorcio comenzase a ofrecer financiación automática para cada startup que nosotros financiásemos, en verano de 2010. En ese momento el porcentaje era de uno 94% (33 de 35 empresas que habían tratado de conseguir financiación lo habían logrado, y una no lo hizo porque ya eran rentables). A día de hoy debería ser menor, porque la financiación se lograba después después del día de la Demo... o nunca.
Gracias a Sam Altman, Paul Buchheit, Patrick Collison, Jessica Livingston, Geoff Ralston, y Harj Taggar por leer borradores de este ensayo.