Инноватор вынужден идти против экспертов?
В первые десятилетия биотехнологической индустрии США большинство компаний работало по одному и тому же принципу: определи один подающий надежды препарат (обычно по следам инсайдерской информации из научной среды), а затем сосредоточь буквально все свои ресурсы на выведении этого препарата на рынок. Стоимость и техническая неопределенность открытия и развития новых лекарств были очень высоки, поэтому общий здравый смысл подсказывал, что у зарождающейся биотехнологической компании не хватит ни капитала, ни ноу-хау на развитие более широкой исследовательской базы или разработки более широкого ассортимента лекарств.Кроме того, если кто-то изредка и пытался сделать это, то прямым путем шел к провалу. Множество молодых компаний тратили десятки и сотни миллионов долларов на разработку одного-единственного лекарства, а суровая правда состояла в том, что подавляющее большинство этих компаний потерпят неудачу, так и не доведя ни единого лекарства до рынка.
Знаковые открытия, связанные с человеческим геномом, давали надежду на то, что что-то изменится: сразу появится очевидная необходимость в тысячах лекарств от рака и других заболеваний и скорость открытий начнет расти по экспоненте. К сожалению, ничего не изменилось. Несмотря на усилия сотен биотехнологических компаний, в США каждый год получает одобрение около 20 новых лекарств и очень немногие из них меняют ландшафт рынка.
Так что, когда недавно созданная биотех-компания Regeneron, управляемая учеными-медиками Леонардом Шлайфером (Leonard Schleifer) и Джорджем Янкопулосом (George Yancopoulos), проводила свою первую встречу с советом научных консультантов, команда с воодушевлением делилась своим видением лучшего процесса разработки новых препаратов.
Вместо того чтобы концентрироваться на одном решении, Янкопулос предложил сначала инвестировать в то, что прежде всего поможет понять причины неудач лекарств, и потом использовать лучшие эксперименты для создания десятков решений одновременно.
Это потребовало бы создания инструментов, которые позволили бы взяться всерьез за такие факторы, ограничивающие интенсивность разработок новых терапевтических средств, как точность и скорость проведения экспериментов.
Янкопулоса, бывшего профессора Колумбийского университета, крайне раздосадовало, что аудитория взорвалась критикой: о чем Шлайфер и Янкопулос думают? Почему бы им, как всем, не сосредоточить исследовательские усилия и ресурсы на единственном препарате с высоким потенциалом? Как они смогут добиться успеха, если рассеют свои ресурсы и внимание на одновременную проверку множества решений?
Представьте себя на его месте: едва ли не самые выдающиеся мировые специалисты сказали, что он ошибался. А вдруг они правы?
Что выделяет успешных инноваторов
Янкопулос говорит, что им сильно повезло. Большинство компаний, последовавших советам, которые слышали - потерпели неудачу. Как оказалось, многие из ранних догадок Regeneron тоже вели в никуда, хотя и были подкреплены серьезной научной базой. И если бы Regeneron слишком узко сфокусировался, он тоже бы стал давно забытым неудачником.
По сути, всего один инсайт отличал Regeneron от его современников: в среде с высокой степенью неопределенности вы должны проводить быстрые и экономичные эксперименты для решения проблем.
Большинство современников Regeneron позаимствовали у давно работающих компаний тактики традиционного менеджмента (работающего в условиях большей определенности), а Regeneron начал с допущения, что сталкивается с высокой степенью неопределенности.
Янкопулос говорит, что многие современники Regeneron проявляли здоровое уважение к общей для них науке, а он решил начать со здорового неуважения. «По моему мнению, от 60 до 90% открытий в биологии или ошибочны, или незначительны, — говорит он. — Только посмотрите на раздел науки в "Нью-Йорк Таймс": сколько из сотни представленных открытий было претворено в жизнь? Я помню обложку «Нью-Йорк Таймс» 1998 года, где было написано, что рак будет вылечен через два года... Дело в том, что большая часть того, что мы считаем фактами, ими не является».
Признав эту фундаментальную неопределенность, команда Regeneron создала иной процесс работы. По сути, команда Regeneron открыла и применила метод инноватора:
Шаг 1. Инсайт
Делая первый шаг — инсайт, — мы рекомендуем искать широко, а не фокусироваться на узком круге идей. Regeneron ищет инсайты намного шире, чем большинство биотехнологических компаний, прежде чем отобрать проблемы, за решение которых она хотела бы взяться всерьез.В то время как многие биотехнологические компании основываются на единственном инсайте, пришедшем из научной лаборатории, команда Regeneron выходит за границы лаборатории, зачитывая до дыр обширную научную литературу, отыскивая возможные связи или даже намеки на связи между генами и болезнями. Затем, найдя эти связи, команда для их проверки проводит эксперименты на генетически модифицированных мышах с использованием платформенной технологии.
Так Regeneron может генерировать и подтверждать инсайты, используя реальные данные, намного быстрее конкурентов. Янкопулос настаивает: «Используя такой подход, мы можем воссоздавать эти связи и быстро браться за них. Вместо работы по книжкам мы можем испытать тысячу связей и взяться за 10—15 наиболее многообещающих».
Шаг 2. Понять проблему
Второй шаг инноватора — глубоко понять проблему. Вероятно, в связи с тем что медико-биологические компании сталкиваются больше с технологической неопределенностью (будет ли это работать?), чем с неопределенностью запроса (будут ли это покупать?), большинство компаний изначально фокусируется на решении. Но как замечает Янкопулос, «если вы так сосредоточены на решении, но что-то не работает, а вы пытаетесь сделать так, чтобы заработало, то вы не понимаете причин, по которым потом терпите неудачи... Вместо того чтобы подталкивать решение, мы пытаемся глубоко понять проблему, это для нас — первый шаг».Regeneron не проводит интервью с клиентами, потому что, очевидно, большинство клиентов озабочено такими проблемами, как вылечить рак или снизить кровяное давление (неопределенность запроса). Однако Regeneron вкладывает средства в то, чтобы понять психологические и биологические проблемы до того, как начинать работать над решением.
Например, прежде чем разрабатывать решение для блокировки процесса, при котором имеющие отношение к болезни гены заставляют белки связываться друг с другом, Regeneron начинает эксперименты, чтобы в первую очередь понять, как соответствующие протеины связываются друг с другом, и затем разработать лучшее решение для блокировки процесса связывания.
Шаг 3. Последовательное решение
Третий шаг — последовательно подбирать решение для проблемы, используя серию прототипов, чтобы избежать траты ресурсов на ненужные решения. Конечно, все медико-биологические компании проверяют свои решения, чтобы убедиться, что те работают. Но они часто используют длинный, дорогостоящий процесс, который начинается с тестирования на животных, проходит через три круга клинических испытаний на людях, выливается в сотни миллионов долларов и в 97% случаев кончается ничем.Многие компании пытались выполнить это сложное обязательство, протолкнув через клинические испытания как можно больше решений в надежде увеличить число удачных попаданий, однако результатом становилось лишь резкое увеличение затрат на производство новых лекарств.
Вместо того чтобы отправлять решения на клинические испытания, руководители Regeneron приняли идею раннего, быстрого экспериментирования, развивая технологию, которая позволила бы им быстро генерировать и более точно проверять многие решения еще на первом этапе с животными.
Большинство компаний проверяют одно или несколько решений на мышах. Мыши — недорогие, но и не совершенные модели для человеческих болезней. Regeneron не стали принимать этот статус-кво и полагаться на несовершенные эксперименты с небольшим количеством решений, а изменили процесс экспериментирования, заменив мышиные иммунные гены аналогами человеческих, но сделала это в масштабах, в миллионы раз превышающих предыдущие попытки.
Эти «очеловеченные» мыши потом были использованы для создания множества «прототипов», которые более точно передавали человеческое заболевание: человеческие антитела вместо мышиных антител для лечения болезней. Другая «очеловеченная» мышь затем использовалась для быстрой проверки того, какой прототип действительно помог справиться с болезнью — на настоящем прототипе модели человека.
За то время, когда их ближайшие конкуренты могли проверить одно или два мышиных антитела (которые были несовершенными моделями человеческих антител), подход Regeneron позволял компании создавать прототипы и тестировать сотни человеческих, а не мышиных решений с антителами.
Иначе говоря, Regeneron не только экспериментировала на ранних стадиях, чтобы найти лучшее решение, но и инвестировала в технологию, которая позволяла экспериментировать лучше и быстрее — в сотни раз быстрее.
Инновации в условиях неопределенности
С ростом неопределенности компании вынуждены реорганизовывать инновационные процессы, находя новые способы эффективной разработки решений. Но вместо того чтобы видеть в этих изменениях угрозу, лидерам нужно увидеть в них возможность создать свое преимущество за счет изобретения лучших инструментов для экспериментов и ускорения инноваций.Вам стоит забыть о таких стратегических вещах, как конкурентное преимущество или преимущество первого хода до тех пор, пока вы не найдете проблему, стóящую решения, и решение, отлично выполняющее нужную работу.
Спросите себя: в век неопределенности какие конкурентные преимущества действительно сохраняют свою силу? Конкурентные преимущества как никогда мимолетны.
При высокой неопределенности единственное продолжительное преимущество — умение управлять неопределенностью: хвататься за возможности быстрее и учиться затем эффективнее, чем конкуренты, и выводить эти инновации на рынок. Нужно время, чтобы развить и научиться применять эти способности, но если вы развили их в себе, вам трудно будет подражать. И это делает ваше преимущество длительным.
Мы двигаемся от индустриальной эпохи к информационной, и поэтому сталкиваемся с волной неопределенности, которая требует нового способа управления. Давно работающие компании больше не смогут полагаться исключительно на традиционный менеджмент, если надеются подключить инновации и выжить. Вместо этого они будут вынуждены применять к неопределенности, сопровождающей новый рост из инноваций, новую науку управления инновациями.
Каждая новая отрасль, встречаясь с неопределенностью, дает собственные ответы на управление ею. Каждая новая точка зрения предоставляет ценный инсайт в проблему разрешения высокой неопределенности. Каждая точка зрения делает свой содержательный вклад. Однако обладатели этих точек зрения редко общаются друг с другом или задумываются о том, как их в чем-то пересекающиеся подходы могли бы эффективно объединиться в поисках инноваций.
По материалам Клейтона M. Кристенсена и Натана Ферра «Создавая инновации. Креативные методы от Netflix, Amazon и Google».
Смотрите также: Закат эпохи: IT-стартапы уходят в прошлое