Dos veces por semana, Jensen Huang reúne en una misma sala a cerca de 60 de los ejecutivos más importantes de Nvidia y encabeza una gran reunión que parece romper todas las reglas corporativas. No envía un temario previo, tampoco distribuye documentos ni mantiene encuentros individuales posteriores.
Huang, CEO de la empresa que Forbes ubicó en el tercer lugar de su nueva lista de "Las empresas grandes más innovadoras", explicó que evita a propósito las reuniones mano a mano con los ejecutivos que le reportan directamente, porque eso les daría a unos pocos acceso privado a información que necesita conocer todo el equipo. "No tengo reuniones individuales con ellos porque es imposible. Presentamos un problema y todos lo atacamos", le dijo a Entrepreneur.
No es la manera en la que, en teoría, deberían manejarse los máximos ejecutivos de una compañía valuada en US$ 5 billones. Se parece mucho más a la forma en que una startup de diez personas organiza su breve reunión de seguimiento de los lunes.
Forbes mide la innovación de las empresas a través de lo que denomina "prima de innovación". En términos simples, calcula qué parte del valor de una empresa depende de las expectativas de los inversores sobre los productos, negocios o tecnologías que podría desarrollar en el futuro, y no de lo que ya genera actualmente.
La metodología fue desarrollada por Nathan Furr y Jeff Dyer, de Innosight, después de comprobar que ni el gasto en investigación y desarrollo (I+D) ni la cantidad de patentes registradas por una empresa servían para anticipar con precisión si mantendría su capacidad de innovar. El tamaño nunca fue la variable decisiva. La velocidad y la predisposición a realizar la próxima apuesta sí lo fueron. Y la velocidad es precisamente lo que suele perderse cuando una empresa se agranda, salvo que la compañía tome medidas concretas, como hace Huang.
Según el informe State of Micro-Unicorns de Glilot Capital Partners, esa batalla antes exigía contar con mucho capital. Las compañías que alcanzaron una valuación de US$ 1.000 millones antes de 2022 necesitaban en promedio 400 empleados para llegar a esa cifra. Las 26 empresas del relevamiento de Glilot que superaron los US$ 1.000 millones después de 2022 necesitaron en promedio apenas 34 empleados y alcanzaron un valor de US$ 118 millones por trabajador, frente a los US$ 5,5 millones de un unicornio tradicional. La diferencia fue de 21 veces.
Además, el tiempo necesario para alcanzar esa valuación se redujo de 5,1 años a 1,7 años. La ventaja que antes quedaba reservada para quienes podían sostener una estructura reducida, incluso a gran escala, ahora está al alcance de quien tenga una notebook y pague una suscripción.
¿Por qué las empresas más grandes actúan como si fueran pequeñas?
Amazon, sexta entre las compañías más innovadoras de Forbes, incorporó este principio a su organigrama hace dos décadas: la regla de las dos pizzas de Jeff Bezos establece que ningún equipo debería tener más integrantes de los que podrían comer con dos pizzas. En la práctica, eso supone grupos de menos de diez personas, donde cada equipo queda a cargo de un producto de principio a fin, en lugar de pasar cada decisión por distintas capas de aprobación.
Amazon sostuvo que este modelo evita que la carga de coordinación se multiplique a medida que aumenta el número de empleados. Y no se trata de una elección basada en intuiciones, ya que según datos de la propia compañía, los equipos de menos de diez personas registran niveles de compromiso del 42% o más, frente a menos del 30% en los grupos más numerosos.
Mastercard, décima en el ranking, lleva esa misma lógica un paso más allá y la aplica al exterior de la compañía. En lugar de intentar que todas las ideas nazcan dentro de su propia estructura, su programa Start Path, que este año cumple una década, ya incorporó a más de 400 startups, que en conjunto captaron más de US$ 25.000 millones en rondas de inversión posteriores.
"No buscamos fundadores que intenten crear la próxima marca de moda, sino tecnologías realmente importantes que resuelvan problemas concretos de nuestra industria", señaló Sabrina Tharani, responsable del programa. Una compañía con la espalda financiera de Mastercard podría intentar desarrollar todas esas soluciones puertas adentro. Sin embargo, entendió que un equipo externo de diez personas suele avanzar más rápido que uno interno de 200.
¿Qué pasa cuando la IA vuelve irrelevante el tamaño de los equipos?
El informe de Glilot identifica directamente varios casos fuera de lo habitual. Inflection AI alcanzó una valuación de US$ 1.000 millones con apenas siete empleados, lo que equivale a US$ 176 millones de valor por empleado. Safe Superintelligence llegó a esa cifra con 10; Cursor, con 29; y Cognition, con 50. Cuando OpenAI compró io Products por US$ 6.500 millones, la empresa tenía 55 empleados, lo que representó US$ 118 millones de valor de venta por empleado. Ninguno de esos casos dependió de una cuota excepcional de suerte. La clave estuvo en una infraestructura tecnológica basada en inteligencia artificial.
Annie Liao percibió el mismo cambio, aunque a menor escala. La fundadora de 24 años de la startup de IA Build Club decidió avanzar por su cuenta después de ver cómo los tres cofundadores de una empresa en la que había trabajado antes demoraban cada decisión porque dependían de alcanzar un consenso para poder avanzar.
"Me encanta poder asumir riesgos y avanzar rápido", escribió Liao en un ensayo personal publicado por Yahoo Style. "Tengo una visión y una misión muy claras para mi startup, por lo que ser fundadora en solitario me permite tomar decisiones rápidas y mantenernos en una dirección ágil", explicó. Sin recurrir al vocabulario corporativo, Liao describió exactamente lo mismo que Amazon buscó desarrollar deliberadamente durante dos décadas.
¿En qué casos realmente ganan los equipos de diez personas?
Nada de esto significa que una empresa de diez personas esté a punto de superar en ingresos a Eli Lilly, que ocupó el primer puesto de la nueva lista gracias a una cartera de medicamentos que exigió una década de desarrollo y miles de millones de dólares. Algunos tipos de crecimiento todavía requieren inversiones inevitables.
Sin embargo, Forbes no mide solo cuánto innova una empresa hoy, sino también cuánto confían los inversores en su capacidad para seguir creando nuevos negocios, productos o tecnologías en el futuro. Esa expectativa, que forma parte de la llamada prima de innovación, suele basarse en tres factores: la rapidez en la toma de decisiones, la responsabilidad directa por los resultados y la capacidad de incorporar ideas externas.
Las empresas pequeñas suelen contar con esas ventajas desde el comienzo. No necesitan un programa como Start Path ni una estructura interna específica para conseguirlas. El desafío aparece cuando crecen y suman niveles de aprobación, procesos y jerarquías que pueden volver más lentas las decisiones que antes se tomaban de manera directa.
"No tengo reuniones individuales con ellos porque es imposible. Presentamos un problema y todos lo atacamos", señaló Jensen Huang, CEO de Nvidia.
Ese es el cálculo que vale la pena hacer antes de asumir que la opción más segura consiste en permanecer en una compañía lo suficientemente grande como para integrar esta lista. Las mismas herramientas que permiten reducir la cantidad de empleados necesarios en Inflection AI y Cursor funcionan igual de bien para una gerente cuya idea debe atravesar tres niveles de aprobación en alguna de estas 18 empresas.
La única pregunta que queda, tanto para el dueño de una pequeña empresa como para quien analiza la posibilidad de convertirse en uno, es si prefiere competir por un lugar en la mesa que construyeron estas compañías o crear una mesa más chica y veloz, justamente el modelo que esas mismas empresas ya intentan imitar.
La compra de io Products por parte de OpenAI, por US$ 6.500 millones, mostró hasta qué punto cambió la escala de estas empresas. Hoy, equipos con pocos empleados pueden alcanzar valuaciones que antes parecían posibles solo para compañías mucho más grandes.
*Esta nota fue publicada originalmente en Forbes.com.
