Cómo competir en innovación con 12 casillas y sus horizontes de tiempo

Quien creó el prototipo del automóvil de gasolina fue el alemán Benz, en 1886. Quien lo llevó a la producción en masa mediante una línea de montaje móvil fue el estadounidense Ford. Tras la guerra, las empresas automotrices japonesas perfeccionaron los métodos de producción y el control de calidad, mejoraron el precio y la fiabilidad, y se labraron una posición importante en el mercado mundial.

Benz, que hizo viable un nuevo principio de producto; Ford, que creó el sistema de producción en masa; y el conjunto de empresas japonesas, que no dejaron de mejorar la calidad y el costo en la planta de producción: cada uno aplicó conocimientos y capacidades organizativas distintos, y generó y capturó valor económico en su propia etapa. Sin embargo, haber ganado en una etapa anterior no significaba seguir ganando en las posteriores, y el país o la empresa que se adelantó en la invención tampoco capturó el mayor valor económico.

Solemos representar la innovación como un flujo único que va de la investigación al desarrollo, la comercialización, la producción en masa y la difusión, y tendemos a creer que gana quien logra primero la investigación y el desarrollo. Pero, como ya escribí en una entrada anterior, "La innovación no es 'lineal'", el orden en que avanza la tecnología no es lineal, y adelantarse en I+D no produce automáticamente valor económico.

He repasado este esquema y esta historia porque la discusión actual sobre innovación en Japón tiende a tomar a Estados Unidos como modelo, y las políticas de apoyo también intentan alinearse con él. El método estadounidense, que consiste en invertir a gran escala en investigación de frontera, explorar las posibilidades de aprovechar una tecnología ya utilizable como el software, y luego inyectar grandes fondos de capital riesgo para expandir el negocio con rapidez, ha dado grandes resultados, y es perfectamente posible que también los dé en el Japón del futuro.

Sin embargo, al observar las startups estadounidenses de los últimos tiempos, me parece que la situación de Japón y la de Estados Unidos se están alejando un poco.

Por ejemplo, Heron Power es una startup de transformadores fundada en 2024 por un exalto directivo de Tesla, que aprovechó el arranque de la demanda de los centros de datos y ha levantado en total 178 millones de dólares (unos 28.000 millones de yenes). (Ya la presenté antes en YouTube.) La venta de su producto, el transformador de estado sólido (SST), está prevista para 2027, pero ya ha conseguido 50 GW en pedidos anticipados. Es decir, en apenas unos años desde su fundación, intenta construir el negocio y la tecnología mientras la ventana de oportunidad sigue abierta.

Lo que lo hace posible es, en primer lugar, la diferencia en el volumen de capital. En 2025, la inversión de capital riesgo en Estados Unidos fue de unos 320.000 millones de dólares, mientras que la financiación de las startups japonesas fue de 761.300 millones de yenes. Con una conversión simple a 160 yenes por dólar, hay una brecha de unas 70 veces. El tamaño por operación también es mayor en Estados Unidos.

Si en Japón se intentara fabricar el mismo producto y competir de la misma manera que Heron Power, costaría trabajo incluso reunir las primeras decenas de millones de yenes, sería difícil levantar 28.000 millones de yenes en dos años desde la fundación, y es fácil imaginar que no se llegaría a tiempo para el momento en que la ventana de la construcción de centros de datos está abierta. Considerando la diferencia entre ambos lados, siento que es difícil ganar compitiendo de la misma manera.

Por eso, en este contexto creo que hay que volver a pensar qué batallas pueden librar las startups japonesas y otras empresas, y dónde y cómo pueden ganar. Dejo aquí por escrito mi esquema actual.

Demanda y oferta

Como ya resumí brevemente en la entrada "Una clasificación de las startups según 'riesgo de demanda ⇔ riesgo de oferta' y 'bottom-up ⇔ top-down'", para que una innovación se convierta en valor económico deben coincidir quienes producen (oferta) y quienes compran (demanda).

La oferta es el lado que fabrica y entrega la tecnología o el producto con el desempeño, la seguridad, el precio y la cantidad necesarios. Abarca desde la viabilidad científica hasta la integración de varias tecnologías, los procesos de producción en masa, la implantación en el sitio del cliente, la operación y el mantenimiento.

La demanda es el lado que adopta, sigue usando y paga. Solo cuando existe un problema, hay un comprador con presupuesto y un pagador, y se ven los trámites y el momento en que se decide la adopción, se vuelve una demanda con la que se puede hacer transacciones.

Por supuesto, aunque se vean la oferta y la demanda, no necesariamente se convierten tal cual en una transacción repetible. En el caso de los transformadores del comienzo, también son factores importantes el cumplimiento de las normas, la conexión a las instalaciones de transmisión y distribución, y la obtención de fondos para aumentar la producción. A continuación pondré por ahora solo la oferta y la demanda como los dos ejes, y más adelante ordenaré las condiciones institucionales, de infraestructura común y financieras.

Los 4 tipos de riesgo de oferta

Del lado de la oferta, se observa "qué es lo que más impide la transición al siguiente estado". A esto lo llamo riesgo de oferta, y tomando como referencia el TRL, lo divido en los cuatro tipos siguientes.

Riesgo de despliegue y operación - Se trata de si el producto o servicio ya terminado puede implantarse de forma repetida en distintos clientes y sitios, y operarse y mantenerse de manera estable. Como en la construcción de viviendas, las obras de transmisión y distribución eléctrica o el apoyo a la implantación de software empresarial, el foco está en poder reproducir el mismo resultado absorbiendo las diferencias de cada sitio.
Riesgo de escalamiento - Se trata de si se puede suministrar de forma continua la cantidad necesaria con el costo, la calidad y los plazos de entrega objetivo. No incluye solo los productos fabricados en una planta, sino también la capacidad de cómputo en GPU, la capacidad de construcción, la capacidad de generación eléctrica, la capacidad logística y el suministro de servicios con personal especializado.
Riesgo de ingeniería - Se trata de si se pueden integrar varios elementos y satisfacer el desempeño, la seguridad y la fiabilidad exigidos en el entorno real previsto. La integración de tecnologías dentro del producto y el diseño de sistemas se tratan en esta fila.
Riesgo científico - Se trata de si los fenómenos físicos, las acciones biológicas, los efectos terapéuticos y demás que se suponen se cumplen de forma reproducible. Incluye no solo la observación del principio, sino también si el tamaño del efecto y la causalidad pueden verificarse desde fuera.

Riesgo de oferta	Pregunta para evaluarlo	Indicadores representativos
Riesgo de despliegue y operación	¿Se puede implantar y operar de forma repetida en varios clientes y sitios?	Plazo de implantación, tasa de cumplimiento de plazos, tasa de disponibilidad, horas de mantenimiento, resultado económico por proyecto
Riesgo de escalamiento	¿Se puede suministrar de forma continua la cantidad necesaria con el costo, la calidad y los plazos objetivo?	Rendimiento de producción, costo unitario, tiempo de producción, tasa de defectos, suministro anual
Riesgo de ingeniería	¿Se cumplen el desempeño, la seguridad y la fiabilidad exigidos en el entorno real?	Valores de desempeño, tasa de fallos, durabilidad, pruebas de integración, resultados de pruebas para la certificación
Riesgo científico	¿El fenómeno o el efecto supuesto se cumple de forma reproducible?	Tamaño del efecto, reproducibilidad, verificación externa, resultados clínicos, evidencia causal

Las 3 etapas del riesgo de demanda

El eje del lado de la demanda es el riesgo de demanda. Se observa principalmente en qué medida se puede identificar una demanda con la que se pueda transaccionar.

Estado bajo - Se pueden identificar en líneas generales el uso, el cliente, el desempeño exigido, el pagador, el presupuesto y el momento de adopción.
Intermedio - Se ven la necesidad y los posibles clientes, pero algunos de estos elementos no están definidos: el pagador, el presupuesto, el momento de adopción, las especificaciones exigidas y el precio.
Estado alto - Al menos uno de estos elementos sigue sin determinarse: el uso, el cliente o la disposición a pagar. La mera percepción de que "es socialmente necesario" no basta para calificar el riesgo de demanda como bajo.

El riesgo de demanda incluye no solo el riesgo de no poder identificar al comprador, sino también el riesgo de que cambien la cantidad o el momento de una demanda que ya se veía. Este último no llega a cero ni siquiera en la columna de riesgo de demanda bajo. Como las ampliaciones de capacidad tienen un desfase temporal de años, cuando se concentran los pedidos y se completan las instalaciones, la demanda puede haberse desacelerado, y surge un ciclo de exceso de capacidad como el ciclo del silicio de los semiconductores.

Ordenación en 12 casillas

Al combinar la oferta y la demanda ordenadas hasta aquí, resultan 12 casillas, y cada una exige una competencia y una gestión distintas. A continuación, a cada casilla le doy un nombre por conveniencia y me refiero a ellas con los números (1) a (12).

Riesgo dominante de oferta \ Riesgo de demanda	Bajo	Intermedio	Alto
Riesgo de despliegue y operación	(1) Competencia de despliegue——construcción de viviendas, obras de transmisión y distribución eléctrica, instalación y mantenimiento de equipos de carga	(2) Implementación por formación de proyectos——redes de suministro de hidrógeno, uso de baterías de almacenamiento en la red, transporte y almacenamiento de CCUS	(3) Exploración de casos de uso de pago——aplicaciones empresariales de IA, robots de servicio y de reparto
Riesgo de escalamiento	(4) Competencia de capacidad——transformadores, cables eléctricos, capacidad de cómputo en GPU	(5) Escalamiento gradual——SAF, cemento bajo en carbono, electrolizadores	(6) Exploración simultánea de producción en masa y usos——materiales de grafeno, carne cultivada, materiales de origen biosintético
Riesgo de ingeniería	(7) Desarrollo con especificaciones objetivo——nuevos transformadores, cohetes reutilizables, sistemas autónomos para misiones específicas	(8) Desarrollo anticipado según hoja de ruta——los equipos de litografía EUV de las décadas de 1990 y 2000, baterías de estado sólido	(9) Exploración simultánea de producto y usos——humanoides de propósito general, nuevos usos de los sensores cuánticos
Riesgo científico	(10) Validación orientada a una misión——candidatas a vacuna nuevas durante una pandemia, tratamientos para el alzhéimer	(11) Investigación de formación de opciones——la tecnología base del ARNm en la década de 2000, la fusión nuclear	(12) Exploración de frontera——vísperas del aprendizaje profundo, vísperas de CRISPR, nuevos fenómenos físicos

Entiendan estas 12 casillas no como cajas para clasificar empresas o industrias, sino como unidades que indican el estado de cada negocio. Por los avances tecnológicos y los cambios en la demanda, la posición de un negocio va cambiando, y también su forma de competir.

Se puede entender que las startups se concentraban tradicionalmente en la casilla (3) o, en el caso del desarrollo de fármacos y similares, en la (10), pero que, al crecer el volumen de capital que se puede manejar, sobre todo en Estados Unidos, ahora también pueden cubrir casillas como la (4), (6), (7) y (9).

Y en Japón, todo lo que no sea (1) y (3) se agrupa bajo el término "deep tech", por lo que siento que quizá la forma de competir de cada empresa y la manera de apoyarlas no están bien asignadas.

Los 3 riesgos externos que generan diferencias de tiempo dentro de una misma casilla

Las 12 casillas muestran qué es lo siguiente que debe aprender una empresa u organización de investigación por dentro. En este texto llamo riesgos externos a la incertidumbre y la dificultad de coordinación relativas a lo institucional, la infraestructura común y las finanzas. Los riesgos externos no son un eje que defina las 12 casillas, sino etiquetas auxiliares que alargan o acortan el tiempo requerido en cada una. No se suman los tres; se identifica el riesgo externo dominante en cada proyecto.

Etiqueta auxiliar	Qué se verifica
Riesgo institucional y de aceptación social	Si se puede avanzar con los permisos, las regulaciones, los estándares y las reglas de ubicación existentes, o si hace falta un nuevo consenso
Riesgo de infraestructura común y conexión	Si se pueden usar o conectar la red eléctrica, la red de comunicaciones, las instalaciones de transporte, las instalaciones de pruebas y la infraestructura de datos comunes existentes
Riesgo de viabilidad financiera	Si se pueden conseguir préstamos, garantías, seguros y capital que se ajusten al plazo y al riesgo del proyecto

Los tres riesgos externos se califican cada uno como bajo, intermedio o alto. Si se pueden usar tal cual el marco institucional, la infraestructura y las finanzas existentes, es bajo; si requieren ajustes individuales o refuerzos, es intermedio; y si no se puede avanzar sin crear un nuevo mecanismo entre varios actores, es alto. Un recurso externo cuyas condiciones de uso son estables se considera de bajo riesgo aunque se dependa de él. El monto que requieren una planta o una instalación de demostración se trata aparte, como escala física propia de cada proyecto. Lo que examina el riesgo de viabilidad financiera es si se puede conseguir financiación acorde con ese monto y con el plazo del negocio. Los Core Risk Areas del DOE también evalúan por separado el suministro de capital, la formación de proyectos, la infraestructura, la cadena de manufactura y suministro, la regulación y los permisos.

Los límites con las 12 casillas tienden a volverse difusos en la integración y la certificación. La integración que combina varias tecnologías dentro del producto entra en la fila del riesgo de ingeniería. El trabajo de incorporar el producto terminado a las instalaciones o los procesos del cliente corresponde a la fila del riesgo de despliegue y operación. La conexión a sistemas compartidos como la red eléctrica o la red de transporte se trata como riesgo de infraestructura común y conexión. El desafío de producir la evidencia de desempeño necesaria para la certificación se ubica del lado de la ingeniería, y la opacidad de la vía regulatoria o del momento de la evaluación se ubica en el riesgo institucional y de aceptación social.

Estimar el tiempo a partir de las 12 casillas

El tiempo no es un eje de clasificación independiente: se determina sumando la escala física propia de cada proyecto y el riesgo externo dominante a la lógica básica que forman el riesgo dominante y el riesgo de demanda.

Como hipótesis de duración, (1) y (4), cuya tarea principal es la implantación o el aumento de producción para una demanda ya visible, son de 2 a 3 años. De (7) a (9), donde quedan el prototipo y la integración tecnológica, la homologación y el ajuste con los clientes, son de 5 a 15 años; y de (10) a (12), donde quedan el descubrimiento del principio, la verificación del efecto y el establecimiento de la reproducibilidad, son de 10 a 30 años.

En forma de tabla, queda así.

Riesgo dominante de oferta \ Riesgo de demanda	Bajo	Intermedio	Alto
Riesgo de despliegue y operación	(1) 2–3 años	(2) 5–más de 10 años	(3) 3–7 años
Riesgo de escalamiento	(4) 2–3 años	(5) 5–10 años	(6) 5–10 años
Riesgo de ingeniería	(7) 5–10 años	(8) 10–15 años	(9) 5–15 años
Riesgo científico	(10) en torno a 10 años	(11) 10–20 años	(12) 10–30 años

(Los años no son valores medidos, sino hipótesis de duración derivadas del esquema de este texto. Se alargan o se acortan según la escala física propia de cada proyecto y los tres riesgos externos.)

Al mirar la tabla por columnas, en las dos filas superiores, la columna central puede ser más larga que la de la derecha. Esto se debe a que el tiempo que lleva la exploración se puede reducir con la rapidez de los experimentos propios, pero el tiempo de espera de condiciones que preparan otros, como los permisos y la infraestructura común, es difícil de reducir solo con el esfuerzo propio.

Si el riesgo institucional y de aceptación social o el riesgo de infraestructura común y conexión son altos, el plazo se alarga, y (2) puede superar los diez años según el avance de los permisos y de la infraestructura común. En cambio, si la demanda es urgente y se puede invertir en paralelo en el desarrollo y la prueba de varios candidatos aprovechando instalaciones existentes, (10) en particular puede comprimirse hasta unos pocos años.

Y en algunos casos, el capital también puede acortar el tiempo en un avance que no es lineal. Ordenada según los cuatro riesgos de oferta, esa vía queda así.

Clasificación	Lo que el capital puede acortar con facilidad	El tiempo que cuesta acortar aunque se aumente el capital
(1)–(3) Riesgo de despliegue y operación	Se pueden aumentar los equipos de implantación, el personal de obra y el personal de mantenimiento, y poner en marcha varios sitios en paralelo.	La coordinación con los clientes, el aprendizaje de las diferencias de cada sitio y la repetición de la operación y el mantenimiento llevan tiempo.
(4)–(6) Riesgo de escalamiento	Se pueden asegurar de antemano instalaciones, personal y materiales, y aumentar la capacidad de suministro.	La adquisición de equipos de largo plazo de entrega y la mejora del rendimiento y de la calidad llevan tiempo.
(7)–(9) Riesgo de ingeniería	Se pueden paralelizar prototipos y pruebas y verificar a la vez varias propuestas de diseño.	La integración tecnológica, la homologación y el ajuste con los clientes requieren iteraciones de años.
(10)–(12) Riesgo científico	Se pueden probar en paralelo varias vías de investigación o candidatos.	La formación de investigadores, la acumulación de conocimientos y el establecimiento de la reproducibilidad requieren tiempo de calendario.

El capital puede paralelizar instalaciones y ensayos y avanzar de golpe, pero no puede ahorrar el tiempo que tardan en acumularse el conocimiento, las instituciones y el aprendizaje en el sitio.

Un negocio se desplaza entre las 12 casillas a lo largo del tiempo

En cada etapa del negocio, este se va moviendo dentro de las 12 casillas.

Cuando se aprende en el lado de la oferta, cambia el tipo de riesgo; y en el lado de la demanda, además del aprendizaje propio, el riesgo puede aumentar o disminuir porque cambia el entorno del negocio (por ejemplo, la IA de los últimos años es un caso en que cambiaron de golpe tanto la oferta como la demanda). Normalmente se va de la fila científica a la de despliegue y operación, pero a veces se regresa a las filas de ingeniería o ciencia por fallos o falta de efecto descubiertos en el sitio. Por otra parte, el avance del marco institucional y de la infraestructura común y la mejora de la viabilidad financiera son reducciones de riesgo externo que no implican moverse de casilla.

Sin embargo, no se trata de ir subiendo de manera gradual de (12) a (1). Por ejemplo, ante una oportunidad de negocio que aparece de repente, como los transformadores para centros de datos del ejemplo del comienzo, la competencia puede empezar de golpe en (7) o (4), y si no se logra ganar del todo dentro del período en que la ventana de oportunidad está abierta, el negocio no se sostiene: es una carrera contra el tiempo.

Al comienzo dije que la innovación no es lineal. La tecnología misma quizá crezca de forma lineal (su desempeño mejora, por ejemplo), pero lo importante es que el negocio que usa esa tecnología, y el valor económico que surge de la innovación resultante, de ninguna manera cambian de forma lineal.

Además, hay que distinguir entre ubicar un negocio en una casilla y el hecho de que, en toda una industria, se realicen en paralelo varias tareas. Al tratar con grupos de tecnologías o con industrias, hay que dividirlas en unidades de trabajo, como la verificación de efectos, la ampliación de la fabricación y el despliegue en el sitio, y ubicar cada una en una casilla distinta.

La tecnología del ARNm es un buen ejemplo de este movimiento. En la década de 2000 estaba cerca de (11) Investigación de formación de opciones, verificando el efecto de la tecnología base y las condiciones de la demanda futura. En la década de 2010 pasó a la fila del riesgo de ingeniería, que incluye las tecnologías de entrega y los métodos de fabricación, es decir, a (8) Desarrollo anticipado según hoja de ruta, y la pandemia de la primavera de 2020 fue el punto de inflexión que redujo de golpe el riesgo de demanda. Después, la verificación del efecto de cada candidata se llevó a cabo como (10), la ampliación de la capacidad de suministro como (4) y la implantación y operación de la vacunación como (1), tareas distintas que avanzaron en paralelo.

Las dos filas que compiten en capacidad de repetición

En el riesgo de despliegue y operación y en el de escalamiento, lo que decide quién gana es la capacidad de repetición más que la tecnología misma. En la columna izquierda, de riesgo de demanda bajo, tiende a decidir la velocidad del capital y de la movilización.

En (1) Competencia de despliegue se compite en la capacidad de implantar repetidamente en los sitios de los clientes lo ya completado y de ponerlo en marcha. En la construcción de viviendas y en los equipos de carga, las principales restricciones son el personal de obra, la coordinación en el sitio, la red de mantenimiento y los trámites de cada región. En (4) Competencia de capacidad, como en los transformadores o la capacidad de cómputo en GPU, el foco está en poder suministrar la cantidad necesaria dentro del plazo. Lleva ventaja quien asegura de antemano instalaciones, personal y materiales y pone en marcha su capacidad de suministro mientras la ventana de demanda está abierta. El riesgo de demanda que queda es la variación de la cantidad y del momento, y si la demanda se ha desacelerado cuando las ampliaciones de todas las empresas se completan a la vez, la capacidad asegurada puede convertirse en exceso de capacidad.

Cuando el riesgo de demanda es intermedio, se compite creando las condiciones de la victoria mientras se aprovecha bien el tiempo de espera. En (2) Implementación por formación de proyectos, aunque haya posibles compradores, no se puede desplegar hasta que se alineen el marco institucional, la conexión, la responsabilidad operativa y las condiciones de pago. Si se usa una tecnología ya disponible, en las redes de suministro de hidrógeno y en el transporte y almacenamiento de CCUS la disputa gira en torno a quién prepara estas condiciones externas. En (5) Escalamiento gradual, se amplían las instalaciones conforme a la demanda futura. En proyectos como el SAF o el cemento bajo en carbono, el foco será si se puede trasladar el riesgo de demanda a los compradores o al gobierno mediante contratos de offtake o garantías gubernamentales, y convertir la demanda futura en inversión presente.

En la columna derecha, de riesgo de demanda alto, se aprenden a la vez la oferta y el mercado. (3) Exploración de casos de uso de pago es, como en las aplicaciones empresariales de IA, la acción de repetir pequeñas implantaciones para buscar los trabajos en los que realmente se usa y la forma de operarlo. Se verifica, además de quién lo usa, quién decide la adopción y quién paga, el modelo de ingresos, incluidos el precio y la forma de prestación. (6) Exploración simultánea de producción en masa y usos busca, como en los materiales de grafeno o los materiales de origen biosintético, usos en los que el precio y el desempeño encajen mientras se mejora el proceso. No hay que clasificar solo por el nombre del material: hay que evaluarlo limitando el uso, como los disipadores de calor para centros de datos o las membranas para tratamiento de agua.

En estas dos filas, el aprendizaje que se obtiene de repetir la producción y el despliegue es una de las fuentes de competitividad. Como las empresas automotrices japonesas de posguerra o las industrias solar y de baterías de China en los últimos años, quien acumula en el proceso de repetir la producción y la implantación el conocimiento de campo sobre rendimiento, calidad, costo y mantenimiento, desarrolla una ventaja difícil de imitar en poco tiempo para quienes llegan después.

Cómo gana el que tiene menos capital

De estas dos filas, (1) y (4), con riesgo de demanda bajo, tienden a ser una pelea de capital, un terreno que favorece a las grandes empresas que ya tienen capital o a las startups estadounidenses capaces de reunirlo de golpe. Pero eso no significa que sean un terreno perdido para quien tiene menos capital; creo que hay algunas excepciones. Por ejemplo, estas estrategias.

(1) Controlar el elemento lento dentro de una competencia rápida. En la competencia de los centros de datos, el cupo de energía, los transformadores, los componentes ópticos y la capacidad de construcción no se pueden aumentar enseguida. De hecho, quienes captaron la demanda de centros de datos por la IA generativa fueron empresas como Fujikura, que durante años ha fabricado cableado óptico y cables, y Furukawa Electric. La competencia de capacidad que surge de repente se decide por la capacidad de suministro que se tiene desde ayer. Últimamente también oigo casos de startups de materiales cuyas posibilidades se abrieron de golpe al aplicar a materiales semiconductores o a refrigeración los materiales que han desarrollado durante años.

(2) Pasar al lado que vende a todos los participantes de la competencia. Si se ocupa una posición que se necesita gane quien gane, como la que hoy ocupan NVIDIA o TSMC, cuanto más intensa es la competencia, más crece la demanda.

(3) Convertir el marco institucional y el conocimiento de campo en barrera de entrada. En mercados donde se entrelazan profundamente la regulación, el idioma, la conexión con la infraestructura existente y la confianza en el sitio, acumular capital no aumenta sin más la velocidad de implantación. La construcción y el cuidado de personas mayores, por ejemplo, probablemente difieren de un país a otro, y aunque se logren humanoides en el extranjero, difícilmente entrarán con facilidad en Japón.

(4) Asegurar primero los contratos y las conexiones. Si justo después de que la demanda se hace visible se firman contratos de suministro a largo plazo y se completan la certificación y la integración con las instalaciones del cliente, se reduce el margen de entrada de los rezagados. Los contratos de suministro plurianuales que se firman en la industria de semiconductores en momentos de escasez de oferta son una herramienta de este tipo.

Lo común a las cuatro maneras de competir es crear, dentro de la competencia, capacidades a las que es difícil llegar solo con volumen de capital.

La fila que hace viables el producto y el sistema

En la fila del riesgo de ingeniería hacen falta iteraciones hasta integrar varios elementos y cumplir el desempeño exigido en el entorno real. Cuanto más bajo es el riesgo de demanda, más fácil es escribir las especificaciones objetivo y más fácil es desarrollar en paralelo con capital.

En (7) Desarrollo con especificaciones objetivo se ven el cliente, la misión, el desempeño exigido y el pagador. Como en los cohetes reutilizables o los sistemas autónomos para misiones específicas, se escriben metas numéricas desde el lado de la demanda y se acorta el plazo haciendo en paralelo prototipos y pruebas. Es importante moverse para fijar las especificaciones, por ejemplo obteniendo con antelación cartas de intención (LOI). Mediante compras iniciales o investigación y desarrollo por contrato, los compradores también pueden asumir parte del riesgo de desarrollo.

En (8) Desarrollo anticipado según hoja de ruta, aunque se ve el desempeño que se necesitará en el futuro, todavía no están definidos el momento de adopción, las especificaciones ni el precio. Como en los equipos de litografía EUV de las décadas de 1990 y 2000 o las baterías de estado sólido, se sigue desarrollando antes de que se defina la demanda, repitiendo evaluaciones de clientes y colaboraciones entre empresas. El tiempo es difícil de comprar solo con dinero porque la homologación y el ajuste requieren iteraciones de años. Pero qué hoja de ruta se sigue será una gran bifurcación. Por ejemplo, aunque se suba a la hoja de ruta de CHAdeMO, si el propio CHAdeMO no gana, tampoco ganará la empresa.

En (9) Exploración simultánea de producto y usos se buscan los usos a la vez que se hace viable el producto. En los humanoides de propósito general o en los nuevos usos de los sensores cuánticos, ni siquiera está definido qué especificaciones exigidas se priorizan. En lugar de apuntar a una única forma final manteniendo amplios los usos, hay que pasar a prototipos y validación con clientes con usos limitados.

El mecanismo que mueve esta fila hacia la izquierda es la creación de demanda. Las compras comerciales de la NASA respaldaron el crecimiento de SpaceX, y la tarifa de alimentación fija de Alemania impulsó la expansión del mercado solar. Sin embargo, quien se quedó con la mayor parte de la demanda creada fue la industria manufacturera de China.

Si las políticas que crean demanda no se combinan con un diseño que desarrolle también la capacidad de suministro y de despliegue nacionales, el valor fluye hacia fuera del territorio. La formación de reglas es una acción que reduce el riesgo institucional y de aceptación social, pero difundir un estándar y capturar ingresos son desafíos distintos.

La fila que verifica el principio y el efecto

En la fila del riesgo científico se verifica si los fenómenos físicos, las acciones biológicas, los efectos terapéuticos y demás son reproducibles. En esta fila, aunque se aumente el capital, no se puede acelerar en la misma proporción la formación de investigadores ni la acumulación de conocimientos.

En (10) Validación orientada a una misión están claros el problema que se debe resolver, el efecto exigido y el pagador. Como en las candidatas a vacuna durante una pandemia o en los tratamientos para el alzhéimer, se pueden escribir desde el lado de la demanda los valores objetivo del efecto. Si la demanda es urgente, se puede comprimir el tiempo mediante pruebas en paralelo de varias candidatas y producción anticipada, pero no se puede omitir la propia verificación de la eficacia.

En (11) Investigación de formación de opciones, aunque se ve la necesidad futura, no están definidos el momento, las especificaciones ni el precio. En este texto considero la tecnología base del ARNm de la década de 2000 y la fusión nuclear como inversión para crear de antemano vías tecnológicas utilizables en el futuro. La demanda de fusión nuclear está sujeta a la condición de "si se puede suministrar a un precio competitivo", y hay que evitar confundir la mera necesidad social con un riesgo de demanda bajo.

En (12) Exploración de frontera, no están definidos ni lo que es posible ni para qué se usará. En la investigación de redes neuronales de vísperas del aprendizaje profundo y en la investigación de la inmunidad bacteriana de vísperas de CRISPR, los resultados no se manifestaron en ventas, sino en conocimientos reproducibles y en un mayor número de vías tecnológicas que se pueden elegir en el futuro. Es probable que los responsables sean sobre todo las universidades y los fondos públicos.

Si se mide esta fila por el valor empresarial o por las ventas de los próximos años, la investigación se sesga hacia lo cercano a los productos existentes. Las Focused Research Organizations (FRO) que se están ensayando en Estados Unidos son una forma de organización que asigna un equipo dedicado a un único objetivo tecnológico y le da de una vez financiación del orden de 20 a 50 millones de dólares para 3 a 7 años. En los términos de este texto, puede decirse que es un intento de realizar de forma organizada la investigación de formación de opciones.

El desarrollo de fármacos es un campo donde es fácil pasar de la ciencia a la aplicación práctica de un salto, y se parece a (10). Aunque tiene riesgos externos como la regulación y los experimentos, a menudo no necesita pasar por las etapas de riesgo de ingeniería, de escalamiento y de despliegue y operación, por lo que puede decirse que es un campo donde la distancia entre la ciencia y la aplicación práctica es corta. La IA que usa Transformer, de ahora, también pasó a uso práctico en un plazo bastante corto desde la ciencia. Pero, a diferencia del desarrollo de fármacos, la IA tiene riesgo de escalamiento, como la construcción de infraestructura.

Las casillas a las que las startups entran con más facilidad

Las 12 casillas también difieren en su afinidad con las startups. Aquí el objeto de análisis son las startups de alto crecimiento, que buscan un crecimiento elevado usando capital externo, como el de los fondos de capital riesgo. La afinidad de cada casilla con las startups depende de si, con un número limitado de personas y de capital, se puede experimentar y demostrar que la incertidumbre se ha reducido antes de la siguiente ronda de financiación. Cuanto más pequeña es la verificación y más se puede acumular el aprendizaje dentro de la empresa, más se aprovecha la velocidad de las startups. En cambio, si los riesgos institucionales, de infraestructura común y financieros son altos, la dificultad aumenta aun en la misma casilla.

Posición	Casillas	Afinidad con las startups
Buena afinidad en la fundación	(3), (7)	Mediante demostraciones con clientes y prototipos, se pueden verificar en pequeño el uso, las especificaciones exigidas y el producto.
Viable si se cumplen las condiciones	(6), (8), (9), (10)	Se pueden crear hitos técnicos, pero hacen falta capital a largo plazo, socios de desarrollo conjunto y fondos públicos.
La afinidad aumenta tras el crecimiento	(1), (4)	Son la etapa de implementación y producción en masa una vez que la demanda es visible. Más que una puerta de entrada a la fundación, son un destino de escalamiento.
Difícil de avanzar para una sola empresa	(2), (5)	Dependen de condiciones externas a la empresa, como los permisos, la infraestructura común, el offtake y las instalaciones a gran escala.
Más adecuadas para organizaciones de investigación	(11), (12)	Se acumulan conocimientos en universidades, institutos públicos de investigación, FRO y similares, y el spin-out es adecuado en la etapa en que se pasa a (10), (9) o (7).

Pero permítanme señalar que hay muchas excepciones. Por ejemplo, (9) busca a la vez el uso y el producto, así que la tasa de fracaso es alta, pero si se pueden repetir pequeños prototipos y cambios de rumbo, quizá las startups lleven ventaja sobre las organizaciones existentes; y aunque se trate de transformadores, uno ya existente sería (4), mientras que uno que requiera un desarrollo nuevo se acercaría a (7), y en ese caso, como surgen a la vez el riesgo de ingeniería y el de escalamiento, quizá las startups resulten más adecuadas.

La oportunidad de emprender está en los límites entre casillas

Me parece que la oportunidad de emprender aparece en el momento en que un proyecto empieza a moverse a la casilla siguiente. Porque quienes están involucrados pueden captar las señales antes de que el cambio se conozca ampliamente.

Ventaja informativa del emprendedor	Cambio que se ve antes	Movimiento que se puede anticipar
Quien conoce el lado de la demanda	Asignación de presupuesto a un problema del sitio, pagador, momento de adopción, concreción de las especificaciones exigidas	Movimiento de derecha a izquierda——(3)→(1), (9)→(7), (6)→(4)
Quien conoce el lado de la oferta y la tecnología	Señales de que la reproducibilidad, el desempeño, la integración tecnológica y el rendimiento superan un umbral y cambia el siguiente cuello de botella	Movimiento de abajo hacia arriba——(10)→(7), (7)→(4), (4)→(1)
Un equipo que une ambos lados	Trabajo en el que se superponen el alcance de la tecnología y las condiciones de un sitio específico	Recortar el trabajo inmediatamente anterior al movimiento como un proyecto, y convertirlo en la unidad de la fundación

Quien conoce a fondo el lado de la demanda ve cambios en la asignación de presupuesto y en las condiciones de compra que aún no aparecen en las estadísticas. Quien conoce a fondo el lado de la oferta y la tecnología capta el momento en que un problema de investigación pasa a ser un problema de integración del producto, y un problema de producto pasa a ser un problema de producción en masa u operación. Esta diferencia de información es el fundamento para fundar una empresa antes de que el mercado sea evidente. Y lo que se juega es si, durante el período hasta que esa diferencia de información se cierre, se logra construir una ventaja a la que el capital por sí solo no pueda llegar.

Típicamente, el tipo de aplicación avanza de (3) a (1), y el tipo deep tech avanza de (9) o (10) a (7), (4) y (1). (11) y (12) se llevan en organizaciones de investigación, y el momento en que pueden recortarse como problemas de (10), (9) y (7) es un candidato para el spin-out.

Prácticas de trabajo por casilla

Los métodos que se usan en el trabajo diario también cambian según la casilla. Como la incertidumbre que hay que resolver es distinta, también lo son las herramientas para verificarla.

Por ejemplo, el análisis tecnoeconómico (Techno-economic analysis, TEA) es un método que estima el costo de los procesos para identificar las condiciones en que se sostiene la viabilidad económica. Ocupa un lugar central en (5) Escalamiento gradual y en (6) Exploración simultánea de producción en masa y usos, pero tiene poco protagonismo en (1) Competencia de despliegue, donde el proceso ya está establecido. A la inversa, el desarrollo de clientes, imprescindible en (3) Exploración de casos de uso de pago, pesará menos en (7) Desarrollo con especificaciones objetivo, donde las especificaciones exigidas pueden escribirse desde el lado de la demanda. Qué método es eficaz se decide según el tipo de incertidumbre que se está intentando resolver ahora. Si se ponen en fila los ejemplos representativos de cada casilla y el orden de uso de los prompts correspondientes, queda así.

Casilla	Pregunta central	Prácticas representativas de los actores	Prompts para investigación y diseño
(1) Competencia de despliegue	¿Con qué rapidez y a qué costo se puede repetir el mismo resultado?	Estandarización de la obra y la implantación, gestión de procesos, construcción de la red de mantenimiento y de la cantera de personal, gestión de KPI de disponibilidad y resultado económico por proyecto	`Unit Economics` → `初期・中期・最終形のオペレーション設計` → `組織・採用・アドバイザー設計`
(2) Implementación por formación de proyectos	¿Qué acuerdos hay que alinear y en qué orden?	Formación de proyectos, FEED (diseño básico), consultas previas con los reguladores, formación de consorcios, negociación de offtake	`FEL / FEED計画（設備型事業向け）` → `規制・認証・標準化ロードマップ` → `アライアンス・パートナー戦略` → `バリューチェーン / 商流設計`
(3) Exploración de casos de uso de pago	¿En el trabajo de quién y quién genera un pago recurrente?	Desarrollo de clientes, repetición de PoC a pequeña escala, conversión de la implantación en plantillas, verificación de la economía unitaria	`Wedge / 初期ユースケース選定` → `顧客検証・インタビュー設計` → `PoC / 実証実験設計` → `価格・ユニットエコノミクス設計`
(4) Competencia de capacidad	Cuando se resuelva la restricción actual, ¿qué será lo siguiente que escasee?	Previsión de demanda, aseguramiento anticipado de componentes de largo plazo de entrega, gestión del arranque de la producción en masa, ventas de contratos de suministro a largo plazo	`市場調査（検証版）` → `Next ボトルネック予測` → `部材・設備・サプライヤー調達戦略` → `量産・スケールアップ戦略`
(5) Escalamiento gradual	¿Cómo convertir la demanda futura en inversión presente?	TEA, diseño de la curva de costos y del aprendizaje, plan de inversión por etapas de FOAK→NOAK (de la primera unidad a las unidades de producción en masa)	`技術経済性分析（TEA：FOAK想定）` → `技術経済性分析（TEA：NOAK想定）` → `FOAKからNOAKへのコスト・性能軌道` → `資本政策シナリオ`
(6) Exploración simultánea de producción en masa y usos	Cuando bajen los costos, ¿qué uso se vuelve viable primero?	TEA, evaluación del ajuste precio-desempeño por uso, planta piloto, validación conjunta con usuarios líderes	`Wedge / 初期市場・参入方法` → `技術経済性分析（TEA：NOAK想定）` → `PoC / 実証実験設計` → `価格・ユニットエコノミクス設計`
(7) Desarrollo con especificaciones objetivo	¿Cuál es la vía más corta hacia unas especificaciones exigidas ya conocidas?	Ingeniería de sistemas, congelación de las especificaciones exigidas y compromisos de diseño, paralelización de prototipos y pruebas, obtención de LOI	`成立条件マップ（What Must Be True）` → `Dependency Graph` → `初期プロトタイプ作成法` → `PoC / 実証実験設計`
(8) Desarrollo anticipado según hoja de ruta	¿Cuál es la restricción de después de la siguiente en la industria?	Desarrollo conjunto con clientes y ciclos de evaluación, participación en la hoja de ruta de la industria y en la estandarización, planificación inversa de la homologación	`ロードマップ` → `Next ボトルネック予測` → `市場・技術の実現タイムライン` → `規制・認証・標準化ロードマップ`
(9) Exploración simultánea de producto y usos	¿Con qué uso se pueden congelar las especificaciones?	Prototipos con usos limitados, validación con clientes, verificación de hipótesis sobre las especificaciones exigidas, congelación gradual de las especificaciones	`Wedge / 初期ユースケース選定` → `初期プロトタイプ作成法` ⇄ `顧客検証・インタビュー設計` → `PoC / 実証実験設計`
(10) Validación orientada a una misión	¿Cuál de varias candidatas es la que funciona?	Planificación inversa a partir del efecto objetivo (Target Product Profile), pruebas en paralelo de varias candidatas, diseño adaptativo de ensayos	`Heilmeier Catechism（DARPA）` → `成立条件マップ（What Must Be True）` → `決定的実験（Killer Experiment）`
(11) Investigación de formación de opciones	¿Qué vías tecnológicas mantener vivas?	Investigación a largo plazo gestionada por hitos, garantía de reproducibilidad y verificación externa, gestión de cartera de vías tecnológicas	`技術のランドスケープ` → `SOTA調査・読むべき論文` → `科学・工学・事業分解` → `多軸成熟度評価（xRL）`
(12) Exploración de frontera	¿Cuánto se puede ampliar lo que es posible?	Exploración liderada por investigadores, publicación de conocimientos reproducibles, formación de investigadores	`トピックランドスケープ` → `引用ネットワーク` → `隣接可能領域（Adjacent Possible）` → `第一原理思考 (探索版)`

Las asignaciones son todas ejemplos representativos. Entre casillas contiguas, los métodos se superponen. Léanlo así: la fila determina los métodos principales y la columna ajusta su dosificación. La columna de la derecha son los nombres que figuran en la biblioteca de prompts de deep tech a agosto de 2026. Si se introduce el nombre tal cual en el campo de búsqueda, se puede encontrar el prompt correspondiente. Las flechas indican el orden aproximado de uso, y las flechas bidireccionales indican los puntos en que se va y viene entre la validación con clientes y el prototipo.

Ahora bien, lo que los prompts pueden asumir llega hasta la investigación de escritorio, la ordenación de hipótesis y la elaboración de tablas comparativas y planes de verificación. Las entrevistas con clientes, los experimentos, las consultas con los reguladores y las negociaciones de contratos siguen siendo prácticas de los actores, que figuran en la tercera columna. Usen esto con inteligencia: primero decidan en qué casilla están, usen el primer prompt de la columna de la derecha, y cuando el resultado haya reducido la incertidumbre, pasen a la siguiente casilla.

Modelos de pensamiento que cambian según la columna

Cada columna tiene un modelo de pensamiento distinto.

La columna izquierda, de riesgo de demanda bajo, es de tipo velocidad y anticipación. Como se sabe qué hay que fabricar, la competencia consiste en cuán rápido se puede satisfacer la demanda que se exige. Pero no basta con la velocidad: a veces también hace falta anticipación. Porque el cuello de botella que se ve ahora también lo ven los competidores y ya está incorporado en el precio. Es posible también obtener ganancias leyendo el cuello de botella de después de la siguiente, es decir "cuando se resuelva la restricción actual, qué será lo siguiente que escasee", y asegurando de antemano los recursos de largo plazo de entrega, de modo que se esté en una buena línea de salida antes de que la demanda se haga visible y se pueda avanzar de golpe cuando se vea.

Por ejemplo, en los centros de datos, además de las GPU, el cupo de energía, los transformadores, la conexión a la red y el personal de obra son restricciones simultáneas. Frente a una demanda ya manifiesta como esta, se compite por la velocidad de ejecución. Además, antes mencioné "controlar el elemento lento dentro de una competencia rápida" como camino de victoria para quien tiene menos capital, y este tipo es la continuación de esa lectura en el eje del tiempo. Esa lectura, compartida por toda la industria y operada en horizontes de décadas, es la hoja de ruta de la industria de (8), en la columna central.

La columna central, de riesgo de demanda intermedio, es de tipo formación. La incertidumbre que queda está en manos de terceros, como los reguladores, los compradores y las entidades financieras, y no se reduce por más experimentos que haga la propia empresa. El trabajo consiste en discernir qué acuerdo es premisa de cuál, y diseñar el orden en que se cumplen las condiciones. Por eso, en los proyectos de redes de suministro de hidrógeno y de SAF, la formación de proyectos y la negociación de offtake pasan a ser el centro de los métodos.

La columna derecha, de riesgo de demanda alto, es de tipo exploración. Se repiten experimentos baratos y rápidos para aprender del mercado. El lean startup es aplicable en esta columna, y en (3) Exploración de casos de uso de pago se puede usar tal cual. Pero cuanto más se baja de fila, más aumentan el costo y el tiempo de cada aprendizaje, por lo que el ámbito de aplicación se irá reduciendo a las hipótesis del lado de la demanda. En (6) y (9), el lean es eficaz para la pregunta de con qué uso encajan el precio y el desempeño, pero el proceso de producción en masa y la integración del producto no admiten un pivote, de modo que en el lado de la oferta se combinará con TEA e ingeniería de sistemas. En (10) a (12), la contraparte de la verificación no es el mercado sino la naturaleza o los organismos vivos, y como hay poco margen para hacer los experimentos baratos y rápidos, el lean casi no tiene lugar.

Ahora bien, tengan presente que ganar y ganar en grande son cosas distintas. Quizá se pueda ganar anticipándose si se controla al personal de obra en una región, pero en una sola región no necesariamente resulta un gran negocio. Aunque se comercialice una tecnología de punta y los clientes la quieran, si es un problema cuyas ventas se detienen en unos mil millones de yenes, aunque se gane la competencia en ese campo, quizá no se pueda decir que sea una gran victoria como negocio. En una startup, probablemente convenga priorizar si se trata de una apuesta que puede ser un jonrón, más que la simple tasa de victorias.

Además, cuando se traen los métodos habituales de otra casilla, tiende a haber mucha confusión. Si a (11) Investigación de formación de opciones se le pide verificar la economía unitaria, una investigación de décadas se convierte en un plan de ventas de unos pocos años. A la inversa, si a la pequeña exploración de (3) se le trae la pesada congelación de requisitos de la ingeniería de sistemas, baja la velocidad de aprendizaje. Lo mismo ocurre al confundir el tipo velocidad con el tipo exploración: si en (6) o (9), donde el uso no está definido, se construyen por anticipado instalaciones de producción en masa o estructuras de implantación, el fracaso de la exploración puede quedar como exceso de capacidad. Cuando las instituciones de apoyo diseñan programas de acompañamiento, también habrá que verificar los métodos de qué casilla están enseñando.

Ejemplos

Si se vuelve a ubicar la historia del automóvil en esta tabla, el principio del motor de combustión interna (12) había sido establecido por generaciones anteriores, como el motor de cuatro tiempos de Otto en 1876, y el alemán Benz avanzó en la producción de (9), sin ver todavía ni el uso ni el cliente. El estadounidense Ford construyó en (4) la capacidad de suministro y el proceso para la demanda de masas que empezaba a verse, y las empresas japonesas, frente al mercado ya establecido de la posguerra, hicieron avanzar en paralelo, como trabajos distintos, el despliegue y operación de (1) y el proceso de producción de (4), y acumularon el aprendizaje del sitio. Los tres países resolvieron el riesgo dominante de casillas distintas con tiempos y capacidades organizativas distintos.

También en el caso de los humanoides, el número cambia según qué se considere un negocio. Si se toma como objeto el humanoide de propósito general en sí, como se busca el uso mientras se hace viable el producto, en 2026 la mayoría estará cerca de (9) Exploración simultánea de producto y usos. Si se puede dar por terminado el lado de la máquina, un proyecto que solo decide usarlo en el sector del cuidado de personas mayores y busca las tareas concretas y las condiciones de pago es (3) Exploración de casos de uso de pago. Supongamos que un operador concreto de cuidados define el uso como "ayudar a transferir de la cama a la silla de ruedas". Si se fijan el peso de los usuarios atendibles, el tiempo requerido por vez, el número de cuidadores necesarios y las condiciones de seguridad, y también se puede identificar al pagador, el desafío de terminar el producto y el sistema pasa a ser (7) Desarrollo con especificaciones objetivo. El desafío de implantar repetidamente el sistema terminado en varios centros de cuidado es (1) Competencia de despliegue. El desafío de producir en masa las máquinas según la demanda es (5) si la demanda aún no está definida, y (4) si los pedidos ya se ven.

De hecho, el caso de una máquina de propósito general y el de un uso limitado ya se encuentran en posiciones distintas. En Gemini Robotics 2, que Google DeepMind presentó en 2026, la tasa de éxito de la mano multidedo varía del 32 % al 92 % según la tarea, de modo que como producto de propósito general sigue habiendo riesgo de ingeniería. Por otro lado, Figure 02 funcionó durante 11 meses en la línea de producción de BMW y manejó más de 90.000 piezas. El tiempo de ciclo, la precisión de colocación y el número de intervenciones humanas son los KPI, y puede leerse como el proceso por el que una sola tarea pasa de (7) a (1). El caso de Digit de Agility Robotics, que entró en una operación comercial de varios años con GXO, sería un ejemplo en que (1) empezó en una tarea logística limitada.

En la industria de los humanoides de 2026, el cuerpo es (9), el desarrollo por uso es (7), la implantación en el sitio es (3), (2) o (1) según el riesgo de demanda, y la producción en masa se divide en (5) y (4), y todo avanza a la vez. Al pensar qué empresa ganará, también hay que fijar a qué unidad de competencia se refiere uno.

Conclusión

Hasta aquí he dividido el riesgo dominante de oferta y el riesgo de demanda en 12 casillas, y he ordenado el tiempo previsto y las maneras de ganar en cada una. Este esquema también hace visible el mecanismo por el que se asignan capital, organización e instituciones distintos a cada casilla, y se traspasan a los siguientes responsables la evidencia verificada, los contratos y la demanda.

En cada casilla hay una manera de ganar. Lo que se pide es identificar la incertidumbre y el riesgo externo que impiden la siguiente transición, y asignar el capital, la organización y las instituciones que correspondan al tiempo necesario para resolverlos. En las filas de despliegue y operación y de escalamiento, el conocimiento de campo obtenido de la repetición y la cadena de suministro; en la fila de ingeniería, el desarrollo conjunto con clientes y la repetición de la homologación; y en la fila científica, la organización y los indicadores de evaluación que sostienen la investigación a largo plazo, deciden respectivamente quién gana y quién pierde.

Y, así como la incertidumbre que hay que resolver difiere según la casilla, tampoco es igual el mecanismo para capturar el valor generado. En la fila científica, las patentes; en las dos filas de capacidad de repetición, el control del conocimiento de campo, los contratos de largo plazo y la conexión; y en cualquier fila, la posición de suministrar componentes e infraestructura a todos los bandos gane quien gane, sostienen la captura. Si al comienzo escribí que el país que se adelanta en la invención no necesariamente captura el mayor valor económico, es porque ese mecanismo suele estar situado en una casilla distinta a la de la invención. No medir tiempos distintos con una sola vara y combinar la asignación de recursos según las 12 casillas es la implicación institucional que se desprende de este texto.

Con eso, creo que habrá que pensar, en cada campo, en qué casilla se está compitiendo hoy en un área concreta y qué batalla puede librar Japón en ella. Dado que es difícil competir como Heron Power, de la que hablé al comienzo, si no se pone la mirada en campos distintos a los de las startups estadounidenses, o no se lee el futuro antes que ellas y se prepara para el combate, será difícil ganar en un campo donde se pueda crecer en grande.

Por ejemplo, en lugar de los campos en que Estados Unidos y China son fuertes, donde se compra tiempo con capital y se libra una batalla corta, hay varias jugadas posibles: cambiar el eje del tiempo y apostar por (7) y (10) con un apoyo más grueso, o practicar activamente (11) para aumentar las opciones. Más bien, si un fundador japonés compite en un campo en el que Estados Unidos es fuerte, lo racional sería trasladar el negocio a Estados Unidos y levantar el dinero allí.

Creo que adoptar una manera de pensar y de atacar distinta a la del ecosistema de startups estadounidense es lo que dará lugar a startups japonesas que el mundo necesite.

(Este texto lo escribí usando IA.)