18. el arte de_fallar carlos osorio

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18. el arte de_fallar carlos osorio

  1. 1. Carlos A. Osorio, PhD Profesor y Director, Master de Innovación Universidad Adolfo Ibáñez El Arte de Fallar retos, ideas y el rol de prototipos y experimentación miércoles 10 de noviembre de 2010
  2. 2. carlos.osorio@uai.cl Falla Error Fracaso≠ ≠ Resultado (muchas veces) irreversible de un proceso de innovación Negligencia Resultado buscado durante un proceso de innovación miércoles 10 de noviembre de 2010
  3. 3. carlos.osorio@uai.cl La mejor manera de evitar fracasos es fallar mucho, lo más temprano, seguido y barato posible Fallar miércoles 10 de noviembre de 2010
  4. 4. carlos.osorio@uai.cl Sabían que ? miércoles 10 de noviembre de 2010
  5. 5. 75 % de fracasos en innovación comienzan en ideas consideradas geniales carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  6. 6. 99 % de los éxitos comienzan por identificar problemas que vale la pena resolver carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  7. 7. Puntos de Comienzo Ideas vs.“Retos” “Anclaje” (Teach 2004): sesgo cognitivo creado en torno a una idea que influye en las personas asignándole una probabilidad de éxito superior a la real Influye en proceso de desarrollo orientándolo a “validar” la idea, iterar en torno a ella, o rechazarla (junto al problema que trata de resolver) Ambigüedad limitada Se elimina el anclaje en torno a la idea, y se focaliza en un problema u oportunidad a resolver (el reto). El proceso de desarrollo se orienta a encontrar la mejor solución posible al “reto”, para lo que se crea, busca, prueba y refina un gran número de ideas alternativas para encontrar una solución Alta ambigüedad miércoles 10 de noviembre de 2010
  8. 8. carlos.osorio@uai.cl (enamórense de sus desafíos...y no de sus ideas) miércoles 10 de noviembre de 2010
  9. 9. carlos.osorio@uai.cl Sabían que ? miércoles 10 de noviembre de 2010
  10. 10. carlos.osorio@uai.cl Un éxito cuesta lo mismo que un fracaso Tiempo Dinero Esfuerzo de Desarrollo miércoles 10 de noviembre de 2010
  11. 11. carlos.osorio@uai.cl (no tome atajos por “ahorrar”) miércoles 10 de noviembre de 2010
  12. 12. carlos.osorio@uai.cl Sabían que ? miércoles 10 de noviembre de 2010
  13. 13. De cada 100 proyectos de Innovación carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  14. 14. fracasa dentro de primeros 6 meses 85% carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  15. 15. fracasa dentro de primeros 12 meses 95% carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  16. 16. principalmente por hacer las cosas mal miércoles 10 de noviembre de 2010
  17. 17. Paradoja Perfil de Identificación de Problemas Fuente: basado en Wheelwright y Clark (1992) y Thomke (2003) miércoles 10 de noviembre de 2010
  18. 18. Paradoja Perfil de Identificación de Problemas Fuente: basado en Wheelwright y Clark (1992) y Thomke (2003) miércoles 10 de noviembre de 2010
  19. 19. % Acumulado de Problemas 100% 80% Proyecto Fallido Tiempo de Desarrollo Grandes Inversiones “The Big Picture” Exploración y Descubrimiento Generación de Alternativas Desarrollo a nivel de sistema Lanzamiento y Explotación Fuente: Osorio (2010) miércoles 10 de noviembre de 2010
  20. 20. % Acumulado de Problemas 100% 80% Proyecto Fallido Proyecto Exitoso Tiempo de Desarrollo Grandes Inversiones “The Big Picture” Exploración y Descubrimiento Generación de Alternativas Desarrollo a nivel de sistema Lanzamiento y Explotación Fuente: Osorio (2010) miércoles 10 de noviembre de 2010
  21. 21. % Acumulado de Problemas 100% 80% Proyecto Fallido Proyecto Exitoso Tiempo de Desarrollo Grandes Inversiones “The Big Picture” Exploración y Descubrimiento Generación de Alternativas Desarrollo a nivel de sistema Lanzamiento y Explotación Fuente: Osorio (2010) miércoles 10 de noviembre de 2010
  22. 22. Las 7 diferencias Proyecto Exitoso 1.Origen: una necesidad, problema u oportunidad identificada en el mercado 2.Planificación: cómo gestionar el proceso de desarrollo 3.Identificación y solución de problemas: inversión realizarlo lo antes posible (“front loading problem solving”) 4.Participación de clientes y usuarios: explícitamente considerado desde un principio, y de manera activa 5.Experimentación y prototipeo: se planifica y define presupuesto para generación, prueba y refinación de conceptos 6.Preparación de lanzamiento y explotación: preocupación por aprender y diseñar antes de comenzar producción. Se puede necesitar nuevas capacidades 7.Gestión de Fallos: limitado, pero creciente Proyecto Fallido 1.Origen: ideas percibidas como de gran potencial 2.Planificación: cómo desarrollar e implementar la idea 3.Identificación y solución de problemas: sucede en las etapas finales del proyecto, al buscar implementar rápido 4.Participación de clientes y usuarios: limitada. Equipo tiende a incorporarlas sólo al principio y al final 5.Experimentación y prototipeo: baja inversión, concentrada en el desarrollo del plan piloto 6.Preparación de lanzamiento y explotación: se utiliza las capacidades instaladas de la empresa, sin mayores cuestionamientos 7.Gestión de Fallos: inexistente miércoles 10 de noviembre de 2010
  23. 23. Las 7 diferencias Proyecto Exitoso 1.Origen: una necesidad, problema u oportunidad identificada en el mercado 2.Planificación: cómo gestionar el proceso de desarrollo 3.Identificación y solución de problemas: inversión realizarlo lo antes posible (“front loading problem solving”) 4.Participación de clientes y usuarios: explícitamente considerado desde un principio, y de manera activa 5.Experimentación y prototipeo: se planifica y define presupuesto para generación, prueba y refinación de conceptos 6.Preparación de lanzamiento y explotación: preocupación por aprender y diseñar antes de comenzar producción. Se puede necesitar nuevas capacidades 7.Gestión de Fallos: limitado, pero creciente Proyecto Fallido 1.Origen: ideas percibidas como de gran potencial 2.Planificación: cómo desarrollar e implementar la idea 3.Identificación y solución de problemas: sucede en las etapas finales del proyecto, al buscar implementar rápido 4.Participación de clientes y usuarios: limitada. Equipo tiende a incorporarlas sólo al principio y al final 5.Experimentación y prototipeo: baja inversión, concentrada en el desarrollo del plan piloto 6.Preparación de lanzamiento y explotación: se utiliza las capacidades instaladas de la empresa, sin mayores cuestionamientos 7.Gestión de Fallos: inexistente miércoles 10 de noviembre de 2010
  24. 24. (siga un proceso de innovación sin saltarse etapas) miércoles 10 de noviembre de 2010
  25. 25. carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  26. 26. ¿y los grandes? miércoles 10 de noviembre de 2010
  27. 27. lo hacen bien... la pregunta es ¿cómo? miércoles 10 de noviembre de 2010
  28. 28. carlos.osorio@uai.cl Modos + Métodospara gestionar riesgo, ambigüedad e inceridumbre miércoles 10 de noviembre de 2010
  29. 29. carlos.osorio@uai.cl ( ) miércoles 10 de noviembre de 2010
  30. 30. carlos.osorio@uai.cl A mayor riesgo, mayor ¿...? miércoles 10 de noviembre de 2010
  31. 31. ¿Qué dice la teoría? Incertidumbre Oportunidades para Creación deValor Fuentes: Mac Cormack (2005, 2006) miércoles 10 de noviembre de 2010
  32. 32. ¿Qué dice la teoría? Incertidumbre Oportunidades para Creación deValor Fuentes: Mac Cormack (2005, 2006) Innovación como “búsqueda tecnológica” Fuentes: Fleming (2001), Fleming y Sorenson (2004) Innovación como “proceso de aprendizaje” Fuentes: Beckman y Barry (2007) + miércoles 10 de noviembre de 2010
  33. 33. ¿Qué dice la teoría? Incertidumbre Oportunidades para Creación deValor Fuentes: Mac Cormack (2005, 2006) Innovación como “búsqueda tecnológica” Fuentes: Fleming (2001), Fleming y Sorenson (2004) Innovación como “proceso de aprendizaje” Fuentes: Beckman y Barry (2007) + Múltiples Espacios de Diseño: ¿Cuál es el mejor? miércoles 10 de noviembre de 2010
  34. 34. carlos.osorio@uai.cl sabemos el punto de partida...pero no la llegada miércoles 10 de noviembre de 2010
  35. 35. Tensión Elaborar Refinar Punto de Partida Proceso de Diseño Resultado Proceso de Diseño Búsqueda de Oportunidades va desde una pregunta a múltiples opciones Creación de Alternativas Proceso de Decisión va desde muchas opciones, a una solución Elección entre distintas alternativas Fuente: Buxton (2009) carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  36. 36. Balance Punto de Partida Proceso de Diseño Balance entre (i) la generación de información e ideas para solucionar un reto con (ii) el filtro y reducción de alternativas que resulta de la toma de decisiones Fuente: Buxton (2009) carlos.osorio@uai.cl Resultado miércoles 10 de noviembre de 2010
  37. 37. carlos.osorio@uai.cl ( ) miércoles 10 de noviembre de 2010
  38. 38. carlos.osorio@uai.cl Modos + Métodospara gestionar riesgo, ambigüedad e inceridumbre miércoles 10 de noviembre de 2010
  39. 39. Modos de Actuar PrototiparIdearEmpatizar Definir Probar miércoles 10 de noviembre de 2010
  40. 40. Prototipar Prototipo No es lo mismo... “cualquier tipo de representación, en cualquier medio, diseñada para entender, explorar o comunicar que podría significar interactuar con un producto o sistema que se está diseándo” “una actitud mental que permite al equipo pensar en el problema en términos de diseñar una experiencia integrada, en vez de un artefacto específico” Fuente: Buchenau & Fulton Suri (2000) miércoles 10 de noviembre de 2010
  41. 41. carlos.osorio@uai.cl Modos + Métodospara gestionar riesgo, ambigüedad e inceridumbre miércoles 10 de noviembre de 2010
  42. 42. Proceso General de Innovación Fuente: Osorio (2010) miércoles 10 de noviembre de 2010
  43. 43. Proceso General de Innovación Fuente: Osorio (2010) 20 Decisiones 26 Decisiones miércoles 10 de noviembre de 2010
  44. 44. Proceso General de Innovación Fuente: Osorio (2010) 20 Decisiones 26 Decisiones miércoles 10 de noviembre de 2010
  45. 45. Ciclos de Aprendizaje  Construir   Proto+pos Modificar   Entendimiento ¿Necesidad  de  Refinar   los  proto+pos? Refinar   ConceptosNuevas  Areas  de   Oportunidad  y  Diseño  de   Conceptos Lluvia  de   Ideas Aprender Analizar  Datos Obtener  Retroalimentación Hacer  Pruebas Proto+peo Pruebas Generación  de   Ideas Implementación Si No Fuente: Osorio (2010) miércoles 10 de noviembre de 2010
  46. 46. carlos.osorio@uai.cl Tipos de Prototipos $ $$$$ $$$$$$$$$$ miércoles 10 de noviembre de 2010
  47. 47. carlos.osorio@uai.cl Tipos de Prototipos De Inspiración: ¿qué podría ser? Buscar las fallas (qué podría no funcionar) Prototipear para pensar Prototipos de baja resolución Hágalo Ud. mismo $ $$$$ $$$$$$$$$$ miércoles 10 de noviembre de 2010
  48. 48. carlos.osorio@uai.cl Tipos de Prototipos De Evolución: ¿qué debería ser? Espere cambios Prototipear para experimentar Prototipos focalizados (por necesidad) Hágalo con un experto De Inspiración: ¿qué podría ser? Buscar las fallas (qué podría no funcionar) Prototipear para pensar Prototipos de baja resolución Hágalo Ud. mismo $ $$$$ $$$$$$$$$$ miércoles 10 de noviembre de 2010
  49. 49. carlos.osorio@uai.cl Tipos de Prototipos De Evolución: ¿qué debería ser? Espere cambios Prototipear para experimentar Prototipos focalizados (por necesidad) Hágalo con un experto De Inspiración: ¿qué podría ser? Buscar las fallas (qué podría no funcionar) Prototipear para pensar Prototipos de baja resolución Hágalo Ud. mismo De Validación: ¿qué será? Gestione cambios Prototipear especificaciones Prototipos integrados Que lo haga un especialista $ $$$$ $$$$$$$$$$ miércoles 10 de noviembre de 2010
  50. 50. Fuente: Snyder (2004) , Cap 15 miércoles 10 de noviembre de 2010
  51. 51. El rol de experimentación y prototipos % Acumulado de Problemas 100% 80% Proyecto Exitoso Tiempo de Desarrollo Exploración y Descubrimiento Generación de Alternativas Desarrollo a nivel de sistema Lanzamiento y Explotación Prototipos de inspiración (muchos) Prototipos de evolución (pocos) Prototipos de validación (muy pocos) Experimentación Análisis de “reto”, sus dimensiones y el mercado Fuente: Osorio (2010) miércoles 10 de noviembre de 2010
  52. 52. carlos.osorio@uai.cl Guías para Experimentar miércoles 10 de noviembre de 2010
  53. 53. carlos.osorio@uai.cl Fidelidad - el grado en el que un modelo y sus condiciones de prueba representan un producto, proceso o servicio en condiciones reales de uso Guías para Experimentar miércoles 10 de noviembre de 2010
  54. 54. carlos.osorio@uai.cl Fidelidad - el grado en el que un modelo y sus condiciones de prueba representan un producto, proceso o servicio en condiciones reales de uso Costo - el costo total de diseñar, construir, realizar y analizar un experimento, incluyendo los costos de prototipos, uso de laboratorios, etc. Guías para Experimentar miércoles 10 de noviembre de 2010
  55. 55. carlos.osorio@uai.cl Fidelidad - el grado en el que un modelo y sus condiciones de prueba representan un producto, proceso o servicio en condiciones reales de uso Costo - el costo total de diseñar, construir, realizar y analizar un experimento, incluyendo los costos de prototipos, uso de laboratorios, etc. Tiempo de Iteración - tiempo que va desde la planificación inicial de un experimento hasta que los resultados analizados para ser usados en la planificación de otra iteración Guías para Experimentar miércoles 10 de noviembre de 2010
  56. 56. carlos.osorio@uai.cl Fidelidad - el grado en el que un modelo y sus condiciones de prueba representan un producto, proceso o servicio en condiciones reales de uso Costo - el costo total de diseñar, construir, realizar y analizar un experimento, incluyendo los costos de prototipos, uso de laboratorios, etc. Tiempo de Iteración - tiempo que va desde la planificación inicial de un experimento hasta que los resultados analizados para ser usados en la planificación de otra iteración Capacidad - el número máximo de experimentos que pueden ser llevados a cabo con un nivel de fidelidad mínima, en un período de tiempo Guías para Experimentar miércoles 10 de noviembre de 2010
  57. 57. carlos.osorio@uai.cl Fidelidad - el grado en el que un modelo y sus condiciones de prueba representan un producto, proceso o servicio en condiciones reales de uso Costo - el costo total de diseñar, construir, realizar y analizar un experimento, incluyendo los costos de prototipos, uso de laboratorios, etc. Tiempo de Iteración - tiempo que va desde la planificación inicial de un experimento hasta que los resultados analizados para ser usados en la planificación de otra iteración Capacidad - el número máximo de experimentos que pueden ser llevados a cabo con un nivel de fidelidad mínima, en un período de tiempo Secuencia - el grado en que experimentos pueden ser llevados a cabo de manera secuencial o en paralelo Guías para Experimentar miércoles 10 de noviembre de 2010
  58. 58. carlos.osorio@uai.cl Fidelidad - el grado en el que un modelo y sus condiciones de prueba representan un producto, proceso o servicio en condiciones reales de uso Costo - el costo total de diseñar, construir, realizar y analizar un experimento, incluyendo los costos de prototipos, uso de laboratorios, etc. Tiempo de Iteración - tiempo que va desde la planificación inicial de un experimento hasta que los resultados analizados para ser usados en la planificación de otra iteración Capacidad - el número máximo de experimentos que pueden ser llevados a cabo con un nivel de fidelidad mínima, en un período de tiempo Secuencia - el grado en que experimentos pueden ser llevados a cabo de manera secuencial o en paralelo Signal-to-Noise Ratio - el grado en el que una variable de interés es opacada por otras variables Guías para Experimentar miércoles 10 de noviembre de 2010
  59. 59. carlos.osorio@uai.cl Fidelidad - el grado en el que un modelo y sus condiciones de prueba representan un producto, proceso o servicio en condiciones reales de uso Costo - el costo total de diseñar, construir, realizar y analizar un experimento, incluyendo los costos de prototipos, uso de laboratorios, etc. Tiempo de Iteración - tiempo que va desde la planificación inicial de un experimento hasta que los resultados analizados para ser usados en la planificación de otra iteración Capacidad - el número máximo de experimentos que pueden ser llevados a cabo con un nivel de fidelidad mínima, en un período de tiempo Secuencia - el grado en que experimentos pueden ser llevados a cabo de manera secuencial o en paralelo Signal-to-Noise Ratio - el grado en el que una variable de interés es opacada por otras variables Tipo - el grado en el que una variable es manipulada, de cambio incremental a cambio radical Guías para Experimentar miércoles 10 de noviembre de 2010
  60. 60. Muy Barato, Muy Tosco...pero Muy Bueno carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  61. 61. Muy Barato, Muy Tosco...pero Muy Bueno carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  62. 62. Decisiones que hacen la diferencia !"#$%&'()*$+,+ -$./01#'2'$%34+ 5$%$#)/'6%+&$+ !73$#%)89).+ :)%()2'$%34+,+ ;<"743)/'6%+ -$.)##4774+)+%'9$7+&$+ ='.3$2)+ >#417$2)?+@&$)+0+ A"4#30%'&)&+ @&B+C$/$.'&)&$.+ :)3$%3$.+ ;%3$%&$#+ A1.$#9)#+ -$./01#'#+ 5$%$#)/'6%+ &$+@&$).+ >#4348"$4+,+ >#0$1).+ @2"7$2$%3)/'6%+ :)%()D 2'$%34+ ;<"743)/'6%+ !"#$%&$#+&$7+>#4,$/34+")#)+ E$*4#)#+$7+>#4/$.4+ -$.)F4+&$+ @%%49)/'6%+ >7)%'G/)/'6%+ • !7'%$)/'6%+&$+ 4"4#30%'&)&+/4%+ $.3#)3$H')+&$+"#4&0/34D 2$#/)&4+ • >#4/$.4+&$+&$.)##4774+ • E$&'/'6%+&$7+&$.$2"$I4+ &$7+"#4,$/34+ • J)7$%&)#'4+&$+&$.)##4774+ K$<'17$+,+$%+34#%4+)+L'34.+ • E$/)%'.24.+&$+ /420%'/)/'6%+&$7+$M0'"4+ • J7)#'G/)/'6%+&$+41*$894.+&$+ 2$#/)&4+ • N$G%)2'$%34+&$+41*$894.+&$+ &$.)##4774+ • @%/70.'6%+&$+/7'$%3$.+,+O)/34#$.+ L02)%4.++ • >#$.0"0$.34.+&$+$<"$#'2$%3)/'6%+ • !3#'1034.+,+!#M0'3$/30#)+&$+ "#4&0/34.+ • >#49'.'6%+&$+/42"4%$%3$.+,+ $%.)217)*$+ • J)&$%)+&$+&'.3#'10/'6%+,+ "#49$$&4#$.+ • >#49'.'6%+&$+3$/%474HP).+,+ 2)3$#')7$.+ • EQ34&4.+&$+"#4348"$4+,+ $<"$#'2$%3)/'6%+ • -$.)##4774+&$+"#4348"4.+ • N$G%)2'$%34+&$+ )#M0'3$/30#)+ • >#4348"4.+,+ $<"$#'2$%34.+&$+ 9)7'&)/'6%+ • >7)%+&$+"#0$1)+&$+ 2$#/)&4+,+7)%()2'$%34+ • >7)%+&$+"#4&0//'6%+,+ $<"743)/'6%+)+H#)%+ $./)7)+ !"#$%$&'"%()*%(+","-.'/"%(0&1(2.%"(3"(41&#"%&(3"(5''&-.#$6'(( Fuente: Osorio (2010) 20 Decisiones 26 Decisiones miércoles 10 de noviembre de 2010
  63. 63. carlos.osorio@uai.cl organizarse para aprender mediante experimentación miércoles 10 de noviembre de 2010
  64. 64. carlos.osorio@uai.cl Falla Error Fracaso≠ ≠ Resultado (muchas veces) irreversible de un proceso de innovación Negligencia Resultado buscado durante un proceso de innovación miércoles 10 de noviembre de 2010
  65. 65. carlos.osorio@uai.cl Falla Error Fracaso≠ ≠ Resultado (muchas veces) irreversible de un proceso de innovación Negligencia Resultado buscado durante un proceso de innovación ↑ ↑ ↑ miércoles 10 de noviembre de 2010
  66. 66. ¿el inicio?problemas + oportunidades = desafíos carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  67. 67. ¿el inicio?problemas + oportunidades = desafíos necesidades latentes carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  68. 68. carlos.osorio@uai.cl Foco en Desafíos (y no sus ideas) miércoles 10 de noviembre de 2010
  69. 69. carlos.osorio@uai.cl identificar lo relevante miércoles 10 de noviembre de 2010
  70. 70. carlos.osorio@uai.cl miércoles 10 de noviembre de 2010
  71. 71. carlos.osorio@uai.cl observar en detalle miércoles 10 de noviembre de 2010
  72. 72. carlos.osorio@uai.cl conectar lo no relacionado miércoles 10 de noviembre de 2010
  73. 73. carlos.osorio@uai.cl generar muchas... ... analizarlas miércoles 10 de noviembre de 2010
  74. 74. y conceptualizarlas en prototipos miércoles 10 de noviembre de 2010
  75. 75. poner prototipos a prueba (fallar lo más pronto, seguido, rápido y barato posible) para... miércoles 10 de noviembre de 2010
  76. 76. carlos.osorio@uai.cl ...encontrar la mejor solución al desafío miércoles 10 de noviembre de 2010
  77. 77. carlos.osorio@uai.cl recuerde: en esto no se ahorra tomando atajos miércoles 10 de noviembre de 2010
  78. 78. carlos.osorio@uai.cl el presupuesto de prototipeo y experimentación funciona como un seguro miércoles 10 de noviembre de 2010
  79. 79. Carlos A. Osorio, PhD Profesor y Director, Master de Innovación Universidad Adolfo Ibáñez El Arte de Fallar retos, ideas y aprender mediante prototipeo y experimentación miércoles 10 de noviembre de 2010

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