Esta vez hablamos con Pablo Zamora (co-fundador de The NotCompany, biotecnólogo, investigador y empresario) acerca de las startups de investigación científica, sus reflexiones para emprendedores y su experiencia fundando, impulsando e invirtiendo en startups latinoamericanas.
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Artemio: Esta vez hablamos con Pablo Zamora, cofundador de The NotCompany, biotecnólogo, investigador y empresario, acerca de las startups de investigación científica, sus reflexiones para emprendedores y su experiencia fundando, impulsando e invirtiendo en startups latinoamericanas.
Artemio: Qué tal a todos, bienvenidos de vuelta a un episodio más de Cuando el río suena, el podcast en el que invitamos a expertos y profesionales del mundo de la tecnología y la innovación para que compartan con nosotros los insights que tienen para los emprendedores que nos escuchan. El día de hoy tenemos a un invitado muy especial, tenemos aquí a Pablo Zamora, conectado desde Chile. Él trae un currículum que es puro fuego, les voy a contar un poquito de él.
Es un científico de formación, pero también empresario. Es cofundador de The NotCompany, que es una de las startups biotecnológicas de mayor crecimiento en Latinoamérica. También, Pablo Zamora cuenta con un gran recorrido en investigación asociada en negocios, patentes y a investigaciones de plantas y sus genomas. Ha sido responsable de levantar cerca de 120 millones de dólares en capital privado, ¡qué locura!, y ha participado en la creación de tres compañías de base científica y tecnológica. Actualmente, él se desempeña como board member en empresas y centros tecnológicos en Chile, México y Estados Unidos, así que nos espera una conversación muy emocionante.
Rodrigo: Pablo, siempre nos gusta empezar por aquí para entender un poco del trasfondo. ¿Cómo describirías tu trabajo? ¿Qué es lo que haces todos los días?
Pablo: Me trato de mantener entretenido, eso es lo primero que hago. Todo lo que hago está orientado a satisfacer mis inquietudes y eso tiene que ver mucho con tratar de intervenir los diferentes espacios donde estoy habitando. Tengo mi mente dividida en varias dimensiones, una de ellas es el proyecto educativo que tengo junto con mi compañera, que está acá dentro de mi misma casa, tratando de apoyar en todo lo que tiene que ver con currículum científico y evidencia empírica para que los niños aprendan pensamiento crítico.
Tengo otro espacio donde estoy haciendo inversiones en compañías, participando en diferentes instancias para ayudar a las compañías a crecer. Por otro lado, estoy apoyando a otro emprendedor y me toma más tiempo del que quisiera. No tengo la disciplina para decirle a todos que no. Y también estoy sentado en diferentes instancias para tomar decisiones en directorios de startups, biotechs y centros de alta tecnología. Hago una pausa, me voy a andar en bicicleta para poder despejar mi mente y estar al otro día con ganas de vivir.
Artemio: Me imagino que estás en muchas llamadas, Pablo
Pablo: Sí, estoy en hartas llamadas todo el día, pero tratando de hacer básicamente lo mismo, tratar de poner un mindset que tenga que ver con cómo desarrollamos investigación científica. Yo me defino como un científico deformado, de esos científicos que hacen muchos experimentos. De hecho, estuve en México muchos años de mi vida haciendo experimentos en Oaxaca, Yucatán y Quintana Roo, pero fui transitando lentamente hacia el tema de cómo desarrollar investigación aplicada, cómo desarrollar producto e impacto en el mercado masivo. Uno de mis espacios fue la agricultura con AgTech y ahora estoy sentado en una compañía de biotextiles, he estado desarrollando remplazos del cuero animal, entonces, independiente de la temática, el impacto es el pensamiento y la orientación de la investigación científica que termina impactando en tal industria.
Artemio: De hecho, eso abre camino a la siguiente pregunta que es cómo se diferencia una science-based startup, como todas estas empresas donde el componente R&D se vuelve fundamental a uno tal vez más tradicional de ecommerce o retail, por ejemplo. ¿Cómo afecta tener esta perspectiva en un negocio?
Pablo: Es muy distinto y a mí me ha tocado aprenderlo de manera ruda. Conversar con inversionistas que tienen que hacer una aplicación y empezar a distribuirla dos días después de que el programador la lanza es lo mismo que hacer una vacuna o hacer un desarrollo de un agroproducto. Tiene que ver, principalmente, con la curva de incertidumbre y los tiempos, y están asociadas ambas. La curva de incertidumbre involucra una serie de riesgos asociados a la operación que lo hacen muy diferente porque, en esta industria, sobre todo, la biotecnología, se requiere de alta inversión. Como tú lo dijiste, se requiere R&D, research and development. Prometes o crees que puedes desarrollar una solución, pero no necesariamente está en tus manos que esa solución exista. Muchas veces depende de la propia naturaleza. Hay gente que tiene aversiones al riesgo cortoplacista, pero acá tú tienes que tener una aversión al riesgo largoplacista, porque muchas veces, tú necesitas generar conocimiento que no existe para poder generar conocimiento nuevo; necesitas reclutar equipos técnico-científicos que tengan la capacidad de repensar problemas y generar el conocimiento nuevo que no hayas generado, aplicar lo que no hayas aplicado, escalar lo que no hayas escalado y llegar al mercado. No por tener la voluntad de querer hacerlo puedo hacerlo. Todos los negocios son difíciles de ejecutar, pero particularmente los negocios que requieren romper con el estado del arte, generar conocimiento, tienen esta brecha que requiere que las personas que estén detrás de esta compañía tengan muchas capacidades que deban ser complementadas. Creo que este negocio es muy distinto, no es mejor ni peor que la industria tradicional, pero sí es un negocio que involucra mayor tiempo de maduración, mayor inversión y competencia altamente calificada.
Rodrigo: Es muy interesante esta incertidumbre a largo plazo que mencionas porque, claro, no es solamente crecimiento, bajar fondos, validar al mercado o probar su producto, sino que hay que incluir el elemento apuesta, que podría al final no salir si la hipótesis es incorrecta.
Pablo: Y lo otro que lo hace distinto, como se genera conocimiento propio, el valor del intangible se vuelve mucho más valioso: que tú generes conocimiento apropiable, hace que muchas de estas startups tengan su valorización, no por el producto que generan, sino por el conocimiento y la aplicabilidad de conocimiento que son capaces de proteger. Eso permite que tú tengas compañías que tengan valorizaciones muy altas sin ni siquiera tener en los siguientes cinco años de prospectiva el lanzamiento de cualquier producto. Eso hace que las compañías de biotech por lo general estén repensando.
Rodrigo: Y eso también puede causar otros problemas, ¿verdad? Te quería preguntar algo que me llamó la atención. En su reclutamiento de talento, ¿tienen que competir con la iniciativa pública o casi siempre consiguen reclutar el talento que necesitan?
Pablo: Es una buena pregunta. Yo creo que la realidad te dice que las startups no necesariamente cautivan desde el punto de vista laboral, pero sí las compañías startup que tienen propósitos muy fuertes y que requieren reinventar una industria, por lo general, atraen a personas que quieran subirse a esa misión. La estabilidad laboral no te la da la startup, pero sí te da una misión muy potente de querer impactar a la sociedad que no necesariamente la van a encontrar en espacios académicos o públicos. Sobretodo las startups de base científica y neurológica, involucran mucha audacia.
Artemio: De hecho, tú ya recorriste por lo menos una vez con The NotCompany este camino que es el de investigar nuevos tipos de soluciones, después lanzarlas al mercado, que sí las adopten y que tengan un futuro prometedor/exitoso, por así decirlo. Una compañía basada en ciencia y justo te queríamos preguntar un poco ¿cómo ha sido tu experiencia como cofundador de The NotCompany? Y si nos puedes dar un breve resumen de lo que fue tu paso por la empresa porque, según nos contabas, recientemente, te concentraste ya en otras cosas.
Pablo: Yo creo que lo que hace NotCo es converger disciplinas que antes no habían convergido con focos de industria que estaba huérfana desde el punto de vista tecnológico. Todo lo que se hacía en alimento era exactamente lo mismo que se venía haciendo con procesos de innovaciones incrementales porque la industria del alimento, bajo mi perspectiva, es una industria muy recalcitrante y vertical, donde quienes te venden el alimento procesado en los supermercados son los dueños de las semillas o los dueños de los campos, controlan el comodity. Necesariamente son las startups las que vienen a desafiar el status quo. Los fundadores somos tres: Matías, que es el CEO de la compañía; la pata tecnológica la pone Karim Pichara, experto en temas de inteligencia de máquina y hacía radioastronomía (básicamente es desarrollo de algoritmos para poder predecir composición de imágenes de telescopio) y, por otro lado venía yo, que tengo un doctorado en Biotecnología y ya había trabajado en bioquímica estructural de plantas y genómica. Lo que yo hacía era estudiar, desarrollar modelos para poder predecir el comportamiento del consorcio microbiano en humanos y en plantas. Pero en el fondo es decir que soy capaz de resolver, en este caso en particular, lo que NotCo hace es tratar de reconstituir atributos animales utilizando restrictivamente el reino vegetal y fúngico. La textura a carne, el olor a carne. Es decir, ¿soy capaz de resolverlo solo utilizando el reino vegetal? Y la respuesta es sí, si tú le das las condiciones adecuadas. Y lograr entender ese proceso fue algo que se logró entender utilizando esta gran herramienta computacional que desarrolló la compañía, que le permite tomar datos en el vacío e interpretarlos en alimentos.
Rodrigo: Ahora que tocas el tema de la inteligencia artificial que estaban usando, ¿cómo era este proceso de alimentarla con la información bioquímica que necesitaban para producir sus recetas?
Pablo: Básicamente, lo que la naturaleza entrega son como ladrillos y depende de la inteligencia humana, en este caso de NotCo, la inteligencia en máquina, reensamblar esos ladrillos para constituir un material distinto, nuevo. Uno manipula los ambientes específicos y hace ciertos procesos para inducir cambios químicos y, si tú le pasas un vaso de leche a un científico, y no le dices al científico que es leche, el científico puede caracterizar esa matriz en diferentes atributos. Tiene tal densidad, tiene tal pH, tiene tal concentración de proteínas, tiene tantos ácidos grasos y este le da las proteínas. Tú puedes caracterizar una matriz, independientemente de la naturaleza química de la matriz, en diferentes vectores. Imagina que estos son como vectores de una fórmula. Entonces, básicamente lo que haces es entrenar modelos con datos experimentales que te permiten describir un alimento con sus diferentes atributos, pero ahora todo el input animal está fuera, y ahora resuelve la ecuación, resuelve estos vectores, en este espacio más restringido que no tiene animales como input, solamente plantas y hongos, tratar de aproximarse lo más que pueda a los mismos vectores con el mismo comportamiento. Para mí, no puede haber inteligencia artificial sin inteligencia humana porque, finalmente, los que terminan alimentando la máquina son los humanos y los humanos aprenden, pero, al mismo tiempo, es el grado sorpresa o la solución novedosa a los sesgos que tienen las personas detrás de la tecnología.
Rodrigo: No lo había pensado, pero claro que los sesgos de los científicos pueden reducir la dirección de la investigación. Eso es lo que resuelve este enfoque agnóstico y su guía. Te queríamos preguntar, Pablo Zamora, saliendo un poco de tu trabajo en NotCo, ¿cómo ha cambiado tu experiencia, dado que has trabajado haciendo investigación dentro de las empresas, ahora que estás sentado en la mesa de inversores?
Pablo: En mi recorrido, yo partí haciendo investigación científica en centros nucleares, después me fui a la Antártica a vivir, me fui a la selva a trabajar, he tenido un recorrido científico bastante inusual que me ha permitido ir aprendiendo diferentes cosas: investigación de terreno, investigación aplicada, relación de la industria-patente, etcétera. Yo creo que lo único que he logrado en todo este tiempo es tener más empatía, ser crítico en muchos aspectos de la eficiencia de los procesos, pero al mismo tiempo ser empático con las culturas de cada uno de esos espacios. Yo como inversionista, pero, al mismo tiempo, como científico, logro entender las dinámicas propias de la investigación que un inversionista tradicional no logra, me logro meter a las compañías a apoyarlas en temas científicos, ayudándolas, por ejemplo, a reclutar a los equipos científicos que son súper difíciles. Y deben existir programas para mí que permitan que estos científicos con todo el talento, con todos los resultados y potencialmente con la posibilidad de impactar a miles o millones de personas, terminen transitando a la generación de startup porque para mí las startup son un vehículo de impacto político y económico.
Artemio: Fíjense bien lo que dice Pablo, que no es nada nuevo bajo el sol, pero que es una realidad intrínseca del camino de la startups. estas son vehículos de impacto que logran a transformar mercados y sociedades.
Rodrigo: Lo más valioso de estos podcasts es, como platicábamos, Pablo, entregar mejores prácticas y consejos a los emprendedores que nos escuchan. Para la primera pregunta en esta dirección, ¿qué consejos les darías a las startups o negocios que están buscando integrar inteligencia artificial en sus procesos?
Pablo: Primero que nada, que vean la oportunidad. Creo que tener inteligencia artificial, aunque sea inútil es valorado por el ecosistema. Entonces aquí hay una oportunidad básica en tratar de posicionar mejor a una compañía. Ojalá que tenga una utilidad transversal a la compañía y no sea una unidad de negocio separada que lo único que trata de generar es tracción de marca, que se lo tomen de forma honesta en el fondo. Yo conozco mucha gente que dice que hace inteligencia artificial y hace cualquier cosa, porque es mucho mejor decirlo que no decirlo.
De hecho, a nosotros nos criticaron mucho, en un momento decían que lo que nosotros hacíamos no era machine learning, y la mejor prueba de que las compañías son capaces de hacer lo que dicen es con las inversiones, por ejemplo, cuando hay gente externa que decide auditar tu proceso y dar cuenta de que lo que está dentro de la compañía tiene resonancia con lo que la compañía está haciendo y con lo que dice que está haciendo.
Simplemente, entender que son procesos que requieren transversalidad dentro de la startup y que requiere competencia altamente calificada para poder darle utilidad real al funcionamiento de unidades machine learning o de IA o la estrategia que estén utilizando para poder generar mejora sustantivas porque, si no, es como nada, como decir que lo hago, pero no es suficiente.
Rodrigo: Claro, para que de verdad consigan hacer un impacto con la adopción de esta tecnología, debe tener una utilidad realmente pilar para el negocio. Si no, solo es presupuesto para marketing. Enfocándonos otra vez en las startups de base científica, pero, en lugar de consejos, pensar en precauciones, ¿cuáles consideras que son tres errores que hay que evitar en startups con este enfoque de R&D?
Pablo: Primero, uno de los errores más recurrentes es que tú termines poniendo gente en el cap table que no valore el core business de la compañía. Eso quiere decir, inversionistas que se atraen por la idea, pero les molesta que el R&D exista; que el R&D es bonito en el discurso, pero, cuando el R&D es caro y es necesario mantenerlo en el tiempo, tú necesitas tener gente alineada con esa visión tomando decisiones en la compañía. Smart money es clave.
Otro error recurrente que yo he visto es con quién tú haces alianza en tus etapas tempranas. Yo he estado sentado en algunos boards de compañías con la intencionalidad de querer validar su tecnología de manera rápida y eficiente, pero terminan vinculándose a actores de la industria que terminan bloqueándolos a ellos. Muchas veces, y eso es a lo que le llaman el eufemismo del corporate venture, que es como “yo, gran institución que he hecho todo, que soy responsable del problema, me gustaría colaborar con una startup que está dispuesta a resolver el problema que yo mismo generé”. Y siempre, en la vida real, eso no ocurre. Esos monstruos, esas grandes corporaciones, no quieren a las startups, les incomoda, les molesta. Pretender que la compañía en su etapa incipiente se acerque a una corporación para poder hacer un negocio win-win, olvídate. Y yo he visto compañías morir por eso. Yo he estado en directorios donde les dije “si ustedes se van a esta compañía y firman este contrato, los van a matar. Van a morir, porque de ellos va a depender todo el flujo de la compañía y, si la compañía depende de alguien que es tu competencia, tienen todas las condiciones para morir”. Y si me dicen “el cheque es muy grande, mira”. Y dicho y hecho: dos veces ha pasado y dos veces han muerto.
La ingenuidad de pensar que el modelo económico permite que los incipientes y pequeños prósperos emprendedores logren igualarse en alguna condición a una gran corporación. Yo he estado en las corporaciones, entonces, ese es el segundo error. Que quizá me dicen “acá en Suiza las cosas funcionan distinto”, pues mira, Yo soy latinoamericano y acá en Latinoamérica las cosas son así.
Y el tercer error que es recurrente es contratar científicos que no tengan necesariamente la visión comercial para poder parar a tiempo. Entonces, cuando tú tienes un departamento R&D que es un saco roto, que solo pide, tú a un científico le pasas 100 y se gasta 120, le pasas 120 y se gasta 200, le pasas 200 y se gasta 300. Hay que tener una estructura dentro de las compañías que permita resolver los temas que la compañía necesita y no incurrir en resolver problemáticas que el científico se plantea a sí mismo. Lo tengo que obligar o va a empezar a resolver problemas del resto. A uno le nace tratar de resolver su propia curiosidad. Ese pensamiento de tratar de resolver problemas o curiosidades propias muchas veces se enquista en ciertas startups científicas y terminan solo haciendo ciencia y no haciendo el producto y ningún derivado, porque nunca es suficiente. Nuca está el experimento perfecto, siempre quieren un mejor equipo, siempre necesitan contratar gente más calificada y, en ese loop, cuando tú no entregas resultados, la compañía termina muriendo igual.
Rodrigo: Esto que mencionas como segundo error, ¿tú consideras que es un argumento en contra del corporate venture en general? ¿Dirías que no crees en este modelo de inversión?
Pablo: No creo en eso. Es un invento bonito para poder decir que la colaboración es real, pero en el mundo en el que yo me muevo, que he estado en las corporaciones, que he estado sentado del lado del venture también, nada, la voluntad es cero. Cuando son corporaciones complementarias o usuarios de tu tecnología, sí, perfecto. Pero cuando tú quieres reconvertir a la corporación con tu innovación, eso no ocurre. Quieres quedar bien con el ecosistema, pero eso no ocurre. Díganme ejemplos de corporate venture exitosos, o sea, Wayra, de telefónica, con todo su esfuerzo terminó cerrando, porque al final terminaron comprando y comprando compañías y ya sabemos lo que pasó.
Yo no soy especialista, como dice Juan Carlos Bodoque de 31 Minutos, soy un realista bien informado.
Artemio: Y Pablo, pasando a tres aciertos y, tal vez, si podemos enfocarlos como a la práctica particular del R&D que puede servirle a cualquier emprendedor, ¿cuáles serían tres aciertos al momento de hacer R&D dentro de tu empresa?
Pablo: El primero es talento, tener a personas adecuadas. Segundo, generar cultura dentro de los equipos de trabajo para poder resolver esas problemáticas de forma colectiva. Y tercero, creo que es la capacidad que tienen los científicos o el personal técnicamente calificado de repensar el problema más allá de la propia disciplina. Yo creo que problemas complejos se resuelven con soluciones complejas. Entonces un ingeniero informático no necesariamente tiene la respuesta para todos los problemas, y él se tiene que reinventar y reconvertir en muchos aspectos para poder colaborar con un chef o con un ingeniero mecánico. Para poder mirar la óptica de la investigación tiene que estar supeditada al objetivo de la investigación y desarrollo y no a las competencias propias de las personas.
Entonces, necesitas acceder a talento, sí; generar cultura de trabajo, también, pero necesitas generar una forma de elaborar investigación que sea absolutamente consecuente con el propósito del equipo y no necesariamente a las habilidades propias de la persona. En esta empresa está llena de doctores y, por creer que son doctores o por sentirse calificados académicamente, creen que tienen todas las herramientas para resolver los problemas que son propios de su especialidad y eso no es verdad. En el mundo real, cuando tú te enfrentas a problemas diversos, necesitas repensar tu manera de hacer investigación muchas veces porque la respuesta está en la disciplina de al lado, está en el diseño, está en la interpretación de la metadata, en herramientas científicas. Esa plasticidad que deben tener los investigadores en una empresa de base científica y tecnológica debe ser muy, muy alta. Contratar personas con ese perfil es clave porque te van a permitir resolver todos los problemas, no solamente los problemas que ellos saben resolver bien.
Artemio: Claro, pues muy bien. Ahí lo tienen, una vez más, la apuesta está en la gente, en sus conocimientos, en formar una buena cultura.
Pablo: Y no en el capital humano, como dicen acá. Yo creo que los humanos no somos un bien capital. Somos personas las que estamos detrás, que tienen dolores, tienen cultura y tienen aprendizajes y errores. Es muy importante mantenerlo así.
Artemio: Y partir de un punto como mencionabas, desde la empatía, o desde lo empático, en comenzar por no llamarles capital. Vámonos con la última pregunta. ¿Dónde está la oportunidad de negocios en biotech aquí en Latinoamérica?
Pablo: Creo que la oportunidad está en donde están los problemas. Todos los problemas que acogen a nuestro país o a otros países que pueden ser resueltos con tecnología, ahí hay una oportunidad. Yo no creo que haya que generar oportunidades o generar problemas. Latinoamérica tiene suficientes problemas: lo que está pasando en Colombia, lo que está pasando en Chile, la incredulidad de la evidencia de un gobierno como el de AMLO. Esas soluciones en cuanto a cómo generar innovaciones disruptivas en esos espacios tienen que estar alineados exactamente a los problemas existentes. Todas las industrias tienen problemas, pero, bajo mi mirada, uno debe de resolver problemas macro. Si yo soy biotecnólogo, soy científico, y trabajo en una industria que, bajo mi perspectiva, por ejemplo, la industria minera, que genera daños medioambientales, que genera una explotación de la naturaleza desmedida sin desarrollar impacto positivo en sus comunidades, yo pongo mi conocimiento al servicio de alguien que está generando ese daño, yo estoy equivocado. Más allá de que haya una oportunidad en la minería, yo estoy equivocado porque mi conocimiento lo van a necesitar para poder hacer más eficiente la explotación. Mi mirada tiene que ser tratar de resolver el problema que la minería no está resolviendo, y eso no necesariamente lo hago con ellos, lo hago yo solo. Hay que ser crítico y no ser un servil del capital, tampoco de las corporaciones para tratar de generar oportunidades de negocio.
Artemio: Lo que dices hace todo el sentido del mundo. La oportunidad está en los problemas que, una vez que afinas el ojo, te das cuenta de que el mundo está lleno de necesidades que esperan ser resueltas.
Esto ha sido todo por hoy. Verdaderamente ha sido una de mis pláticas favoritas en el programa. Muchas gracias por acompañarnos, Pablo, fue una gran vibra, la verdad. Les recordamos a todos que en cuandoelriosuena.com pueden suscribirse a la newsletter para recibir una notificación en cada capítulo que saquemos. Tenemos muchos invitados en cola y noticias pronto. Muchas gracias a todos los que escucha, gracias a ti Ro, a ti, Pablo, nuevamente, y a nuestro equipo de producción. ¡Hasta pronto!
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