La mayoría de las empresas intentan evitar los problemas. Experian los busca. Ha creado incluso un departamento específico –Experian DataLabs– para buscar activamente problemas sin resolver que afecten a sus clientes y emplearlos como una plataforma de lanzamiento para buscar oportunidades y productos nuevos. Al hacerlo, ha sido capaz de comportarse más como una start-up que como un gigante global de datos.

La creencia popular dicta que una empresa grande debe gestionarse de forma diferente a como lo hace una start-up, y es bastante acertada. Pero para grandes organizaciones que quieren crecer con nuevas líneas de negocio, pensar más como una start-up tiene mucho sentido.

Steve Blank, el pionero del concepto lean startup, a menudo ha escrito que "ningún plan de negocio sobrevive al primer contacto con el cliente". Por eso, insta a las start-ups a "salir de la oficina" y hablar con clientes potenciales antes de comenzar el desarrollo de productos en serio. No sirve de nada presentar a ingenieros las especificaciones detalladas de un producto si no se sabe con certeza lo que realmente quiere el cliente.

Es un consejo fantástico, y no sólo para las start-ups. Tras hablar con ejecutivos de Experian, me quedó claro que las técnicas por las que aboga Blank, como centrarse en el desarrollo de clientes antes del desarrollo de productos para generar varias iteraciones de un producto viable mínimo y pivotar hacia un nuevo modelo de negocio, realmente pueden usarse de forma más eficaz dentro de un negocio consolidado.

Parte skunkworks -como se llama a los proyectos que operan con gran autonomía- y parte laboratorio de investigación, Experian DataLabs mantiene una lista abierta de los problemas de datos que los clientes quieren resolver. "Nos sentamos regularmente con los clientes e intentamos averiguar qué les causa malestar, porque sabemos que resolver problemas es lo que nos abre unas oportunidades de negocio enormes", me dijo el director global de Experian DataLabs, Eric Haller.

Aquí va un ejemplo recurrente. Durante una reunión con un importante banco, uno de los ejecutivos dijo, "¿Sabes? Tenemos un problema que realmente nos trae de cabeza. Tenemos muchos negocios nuevos que buscan una línea de crédito y tenemos que realizar la diligencia debida sobre ellos. Para nosotros es un proceso increíblemente laborioso averiguar si suponen un buen riesgo de crédito".

El equipo de Haller fue capaz de montar un prototipo y presentárselo al cliente en un plazo de 90 días. No era perfecto. El sistema sólo identificaba al 20% de los clientes potenciales sin ningún historial crediticio discernible, pero bastó para demostrar el potencial de la propuesta.

Esto es lo que se conoce en el mundo de lean startup como un producto viable mínimoSu propósito no es impresionar a nadie con un diseño exquisito ni un rendimiento de primera, sino probar una hipótesis. En este caso, Haller y su equipo sólo necesitaban saber si el cliente estaría efectivamente dispuesto a pagar por el producto que había pedido.

Otro principio de la filosofía de Blank es que inicialmente se desarrolla un producto para pocos, o en el caso de Experian DataLabs, para uno, no para las masas. Son los apasionados usuarios pioneros quienes impulsan el producto. Permiten comprobar lo que funciona y lo que no, identificar qué más se podría necesitar para convertir el producto en un éxito. No se trata de investigaciones de mercado, sino de resolver problemas de campo.

Y eso es exactamente lo que la unidad de DataLabs está diseñada para hacer: resolver problemas. No intenta replantear el futuro ni enseñar dispositivos excelentes a la prensa económica. En lugar de eso, dispone de docenas de científicos de datos doctorados que trabajan en tres laboratorios independientes en tres continentes distintos y que proporcionan una impresionante potencia analítica de lo que sea que esté provocándole molestias a un cliente.

Una vez que el equipo de DataLabs valida el interés del cliente –por cuestiones de propiedad intelectual casi siempre pide un acuerdo firmado antes de pasar del producto viable mínimo–, el equipo empieza a codesarrollar el producto de acuerdo a las especificaciones del cliente. Esto tiende a ser un proceso reiterativo, con varias versiones que van y vienen.

En el caso del producto crediticio descrito arriba, durante los tres meses siguientes se añadieron nuevas prestaciones, como una interfaz de usuario más útil, la integración con otros sistemas y opciones analíticas personalizadas. Muchas de estas mejoras no habrían sido posibles sin la información proporcionada por el cliente. Como resultado, el rendimiento mejoró. Ahora el sistema era capaz de verificar el 50% de los clientes "no encontrados" que frustraban al banco.

En este punto, el nuevo producto del equipo se presenta a uno o más "consejos de clientes" dentro de Experian para comprobar si existe un interés más amplio. Cada grupo representa un área funcional, como cobros, fraudes o marketing. La consulta adicional también facilita que el equipo pivote hacia distintas funcionalidades, segmentos de clientes o modelos de ingresos si fuera necesario.

Una vez que el producto (y su modelo de negocio) está validado por los clientes actuales de Experian y se reciben más valoraciones de los grupos de consulta y el personal de marketing, ya está listo para lanzarse al resto del mercado. Entonces es cuando se involucra el resto de la organización de Experian.

Los ingenieros escalan la tecnología para asegurarse de que funcione en un entorno más amplio. Los responsables de producto trabajan en temas como la tarificación, el ajuste legal y el posicionamiento. El personal de ventas está entrenado para lidiar con las dudas del cliente y diseña y ejecuta una campaña promocional. Cada aspecto del proyecto piloto y el modelo de negocio se refina y refuerza.

Este proceso puede llevar entre tres y doce meses, en función de cuánta integración con los sistemas existentes de Experian se requiera. No es especialmente rápido bajo la lente de una start-up, pero tampoco es lento del todo y cuenta con todos los recursos de una empresa de 4.000 millones de dólares (unos 3.600 millones de euros), algo con lo que no puede competir ninguna empresa emergente.

En el caso del producto para el crédito, se lanzará formalmente este verano con el nombre comercial de BusinessVerify, unos seis meses después de que se tomara la decisión de avanzar, el plazo medio de los proyectos de DataLabs. En el momento del lanzamiento ya dispondrá de tres clientes abonados y un ejército de comerciales bien conectados que lo apoyará.

Está claro que las grandes compañías tienen cosas que las ralentizan. Se deben al presente. Se esperan cosas de ellas. Tienen que hacer felices a clientes, empleados y otras partes interesadas. Pero mientras que empresas pequeñas y ágiles se pueden mover rápido, las grandes empresas pueden hacerlo de manera deliberada. Tienen clientes fieles y recursos abundantes. Consideren ustedes esto: las start-ups normalmente sólo pueden hacer una única apuesta, pero Experian DataLabs tiene una docena o más de proyectos disruptivos en curso en cualquier momento dado.

Al asignar proyectos del estilo lean startup a un grupo dedicado de personas capacitadas, las empresas grandes pueden sacar lo mejor de los dos mundos: aprovechar sus recursos de gran compañía para impulsar la agilidad emprendedora.