Pon en marcha tu motor de innovación con la ingeniería del valor

La ingeniería del valor consiste tan solo en usar una hipótesis para impulsar la forma en la que se financian los bloques de trabajo en porciones. El valor se mide con rápidos ciclos de feedback y se compara continuamente con los costes incurridos. Esta información se aprovecha con regularidad para impulsar la inversión y los cambios.

Si no hay datos de calidad, la gente tiende a financiar sus proyectos favoritos. Sobre todo en las grandes empresas, podemos ser testigos de cómo se tiran a la basura cantidades de dinero astronómicas en proyectos de sustituciones de sistemas.

Según el libro de Douglas W. Hubbard, “How to measure anything”, un estudio reveló que el 50 % del tiempo total invertido en el desarrollo del producto se emplea en actividades “confusas” relacionadas con la interfaz de usuario, lo que deriva en malas decisiones de inversión y largos ciclos de desarrollo de productos que generan diversos resultados negativos, entre ellos: un menor retorno de la inversión, largos ciclos de feedback por parte de los clientes y planes de negocio que, con el tiempo, se perciben como historias de ciencia ficción. Además, lo que es peor aún, se pierde una cantidad significativa de tiempo en la planificación detallada, el análisis y la estimación, lo que proporciona grandes cantidades de información con un valor sumamente limitado.

La mayoría de los planes de negocio de proyectos grandes tienen de 40 a 80 variables, como los costes de desarrollo iniciales, la tasa de adopción, la mejora de la productividad, el incremento de los ingresos, etc., según Hubbard. La mayoría de las variables tenían un valor de información nulo. El estudio también reveló que las variables que tenían valores de información elevados eran habitualmente las que los clientes nunca medían y aquellas que pasaban más tiempo midiendo eran, por lo general, las que tenían un valor de información muy bajo.

En la economía moderna, el mayor riesgo es que no se cree algo que aporte valor a los usuarios.

La ingeniería del valor y el pensamiento lean permiten a una empresa descartar con rapidez las ideas que no aportan valor o que no se adoptarán con la suficiente rapidez para que no se desperdicien recursos en ellas; sin embargo, los principios que sustentan el concepto de “Lean Startup” se pueden aplicar a todo tipo de actividades dentro de la empresa, como el desarrollo de herramientas internas, la mejora de procesos, el cambio organizativo, la sustitución de sistemas y los programas.

La ingeniería del valor consiste en elaborar una hipótesis centrada en el cliente que incluya una definición de MVP y que suele ir acompañada de un lienzo lean. A menudo, el OTM (una métrica muy importante) se utiliza para elaborar la declaración de valor de las hipótesis. La ingeniería del valor con ciclos de feedback rápidos permite un ciclo virtuoso de innovación en el que las actividades de “ejecución” permiten el crecimiento. Las actividades de “crecimiento” consolidan la innovación y las de “transformación” se ponen en funcionamiento para impulsar nuevas actividades de “ejecución”. Con la ingeniería de valor y el pensamiento lean una empresa puede hacer lo siguiente:

• Adoptar una mentalidad en la que todas nuestras ideas sean hipótesis
• Analizar con seguridad las oportunidades en condiciones de extrema incertidumbre
• Invertir el mínimo esfuerzo para obtener el máximo de aprendizaje
• Crear una visión clara y una opinión compartida del problema
• Tomar decisiones sobre la información obtenida de experimentos rápidos y baratos
• Cambiar o descartar ideas malas con más rapidez
• Involucrar a los clientes desde el principio para que actúen como cocreadores de valor
• Centrarse en el aprendizaje en lugar de en los ingresos
• Centrarse en el compromiso del usuario por encima de la ganancia financiera rápida

Si quieres obtener más información acerca de cómo impulsar un enfoque de hipótesis para la gestión de carteras lean respaldado por la justificación de la innovación, consulta “Lean Enterprise” de Jez Humble, Joanne Molesky y Barry O'Reilly.