A lo largo de todos estos años trabajando con startups y founders ha sido habitual encontrarme con fundadores con gran conocimiento de su sector y una gran visión de negocio y, otras veces, me he encontrado fundadores sin apenas conocimiento de su sector y que no usaban datos para apoyar sus decisiones pero, aún así, las cosas les iban bien. Cuando las cosas te van bien y, en realidad, no sabes muy bien por qué se empieza a alimentar un «mito de infalibilidad» que es bastante peligroso porque se sustenta sobre uno de los sesgos más interesantes que existen: el sesgo del superviviente.
Otra frase típica que, a veces, también se escucha por el ecosistema es el «si ellos lo lograron, nosotros también»; una frase pronunciada con ilusión pero, demasiadas veces, nacida del desconocimiento o, peor aún, de una narrativa distorsionada por esos resultados buenos que, en realidad, provienen más del viento en cola del mercado que por unas buenas decisiones fundamentadas en datos y/o validaciones.
Hace tiempo ya introduje el tema del sesgo del superviviente hablando sobre validaciones pero, en mi opinión, merece una exploración más profunda porque no solo afecta a cómo construimos, sino también a cómo pensamos.
Especialmente importante, y peligroso, cuando confundimos la perseverancia con dogmatismo y la visión con infalibilidad.
Así que vamos a ello.
1. ¿Qué es el sesgo del superviviente?
En términos simples, el sesgo del superviviente es el error que nace al sacar conclusiones basadas únicamente en los casos que «sobreviven» o salen bien, ignorando todos los que fracasan y desaparecen del radar. Dicho de otra forma, es el acto de sacar conclusiones a partir de un conjunto de datos incompleto debido a que dichos datos han «sobrevivido» a ciertos criterios de selección (y pasaron el corte a pesar de no dar una foto 100% fiel de la realidad).
En startups, este sesgo se manifiesta cuando solamente estudiamos los movimientos y decisiones estratégicas de las empresas que han triunfado como si hubieran seguido un camino reproducible, olvidando que por cada caso de éxito hay miles de cadáveres empresariales fuera del campo de visión.
Como recuerda Gareth Evans, este sesgo distorsiona la realidad precisamente porque deja fuera a la mayoría.
También aparece cuando, por ejemplo, nos centramos en hacer una encuesta a los clientes que ya tenemos o a nuestros usuarios registrados y no nos planteamos preguntar a los clientes que han dejado de serlo (han hecho churn) o a los usuarios que ya han dejado de utilizar nuestra plataforma o nuestro servicio (porque, quizás, han encontrado un servicio mejor o más interesante que nosotros aún no tenemos en nuestro radar o análisis e competencia).
Como advierte Daniel Kahneman en «Pensar rápido, pensar despacio», «una decisión estúpida que salió bien se convierte retrospectivamente en una decisión brillante». Esto puede traducirse en decisiones arriesgadas tomadas bajo una falsa impresión de genialidad.
2. La historia de Abraham Wald: mirar donde faltan los datos
Todo esto del sesgo del superviviente nació en la Segunda Guerra Mundial de la mano de un matemático de origen judío que se exilió a Estados Unidos: Abraham Wald.
Durante la Segunda Guerra Mundial, el ejército de Estados Unidos quería reforzar los aviones que regresaban de las misiones de bombardeo. Si habéis visto la serie de «Los Amos del Aire» o conocéis algo de la historia de las misiones de bombardeo, la tasa de supervivencia de un avión B-17 arrojaba unos datos escalofriantes (en misiones sin escolta de cazas (antes de 1944), las pérdidas por misión podían superar el 10%).
Para entender el impacto acumulado: si una tripulación tenía que completar 25 misiones para «terminar su servicio» y volver a casa, y la tasa de pérdida era del 5% por misión (una cifra conservadora), la probabilidad de sobrevivir todas las misiones era solo del 28%. Con un 10% de tasa de pérdida por misión, la tasa de supervivencia bajaba al 7%. Resumiendo, la mayoría de tripulaciones no regresaba.
Con estos datos sobre la mesa, el ejército le encargó al Grupo de Investigación Estadística (SRG) de la Universidad de Columbia cómo mejorar y reforzar el fuselaje de los aviones de bombardeo para aumentar la probabilidad de regreso y, de esta forma, minimizar las pérdidas de aparatos y tripulaciones por el fuego antiaéreo o los aviones enemigos.
El SRG se dedicaba a la aplicación de las matemáticas y la estadística para la resolución de problemas vinculados a la toma de decisiones, en este caso, decisiones militares.
Para afrontar el problema y su resolución, el equipo del SRG seleccionó una primera fuente de datos de referencia: observar a los bombarderos que regresaban de sus misiones ya que todos ellos tenían impactos enemigos en el fuselaje y, además, hablaron con sus correspondientes tripulaciones.
Tomando como referencia estos datos de impactos visibles y los testimonios de las tripulaciones, el SRG hizo una recomendación de refuerzo de las estructuras:
Sin embargo, al realizar el análisis con los aviones que volvía, Abraham Wald planteó un razonamiento que iba a contracorriente que el de sus compañeros: los impactos importantes son los que no estamos viendo; es decir, estaban mirando aviones que sí regresaban y podían aterrizar así que esos impactos no eran letales.
Los aviones que no regresaban probablemente eran alcanzados en otras zonas de las que no tenían datos porque esas aeronaves se perdían en combate, y, obviamente, eran esas zonas las que sí debían reforzarse porque eran las que provocaban la pérdida del avión.
Así que su propuesta era justo la contraria: reforzar justamente los lugares donde no había impactos visibles.
Esas zonas azules eran las zonas críticas a reforzar porque un impacto ahí era fatal dado que ningún avión había regresado con impactos ahí.
Este cambio de perspectiva revela la esencia del sesgo del superviviente: centrarse únicamente en lo que sobrevivió ofrece una visión incompleta, y muchas veces peligrosa, de la realidad.
Este paralelismo aplica de forma brutal a las startups y las empresas: muchas de las estrategias, tácticas o frameworks que copiamos están sacadas de empresas que sobrevivieron pero no sabemos cuántas murieron haciendo exactamente lo mismo.
Y este sesgo no solo afecta al análisis estratégico o de producto, también distorsiona cómo interpretamos el liderazgo emprendedor.
3. El culto al “fundador visionario”
Uno de los efectos más nocivos del sesgo del superviviente es la construcción de la figura del «fundador infalible».
Se nos presentan historias donde el éxito parece el resultado directo de una convicción inquebrantable pero, como advierte Ash Maurya en Running Lean, la mayoría de las startups no fracasan por falta de visión sino por no encontrar un modelo que funcione antes de quedarse sin recursos.
Evidentemente, una startup no es un viaje en línea recta, sino una travesía por una montaña rusa: caótica, incierta, llena de giros inesperados.. el verdadero rol del CEO no es aferrarse a su idea original, sino aprender rápido, tomar decisiones difíciles y pivotar con datos, no en una fe ciega en su idea de negocio.
Precisamente, muchos fundadores (sobre todo en fases muy tempranas y pre-PMF) confunden la tracción inicial o el feedback positivo con tener una validación total de su producto y su modelo de negocio pero tener algunos usuarios o lograr menciones en prensa no significa tener Product-Market Fit real.
Cuando te enamoras de una solución antes de validar el problema real te lleva a construir productos que, al final, nadie quiere.
Y si el único argumento que tienes para seguir adelante es “si Airbnb lo logró con su idea loca, yo también puedo”, estamos cayendo directamente en el sesgo del superviviente. Y no solo es mirarse en el espejo de Airbnb también aplica si te miras en el espejo de un competidor que está en otro mercado y es más grande que tú.
4. Los invisibles: las startups que también lo intentaron… y fracasaron
¿Dónde están las historias de los miles que hicieron lo mismo que Notion o Zoom y no lo lograron? ¿Quién analiza sus decisiones, su estrategia de GTM o su pricing?
El sesgo del superviviente opera como un filtro cultural: invisibiliza todo lo que no encaja en la narrativa del éxito y eso impide que fundadores que están dando sus primeros pasos accedan a aprendizajes valiosos; por eso es tan importante recurrir a autopsias de producto y a iniciativas como «Post Mortems Startup» o análisis sobre «emprendedores visionarios» para tener fuentes de información favorables y otras algo menos favorables para no solamente «alimentarnos con el azúcar» de las cosas que nos gusta leer o escuchar.
5. Cómo combatir el sesgo del superviviente en tu día a día como fundador de una startup
El sesgo del superviviente es un «impulso» que tenemos que frenar y aprender a controlarlo. ¿Cómo podemos combatirlo en nuestro día a día? Aquí van algunas ideas:
- Habla con usuarios antes de ponerte a escribir código o construir el producto: como recomiendan en Product Market Fit Tech, habla con al menos 100 usuarios potenciales antes de ponerte a construir tu producto. Valida no solo si existe el problema, sino si están dispuestos a pagar por resolverlo.
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Utiliza el enfoque «problem-first: antes de pensar en tecnología, funcionalidades o features, identifica un dolor real, urgente y caro. Airbnb no empezó vendiendo “experiencias únicas” sino resolviendo un problema básico: gente sin alojamiento y habitaciones vacías que se podían rentabilizar como un ingreso extra.
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Evalúa funcionalidades con el Modelo de Kano: prioriza lo que impacta la satisfacción del cliente; es decir, aquellas cosas que son un básico (must-be), hacen que tu producto sea atractivo (delightful) o hacen que las cosas marchen mejor (performance) y elimina esas cosas que solo añaden complejidad sin valor.
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No imites sin contexto: Dropbox lanzó una demo viral cuando eso funcionaba y hoy, sin canal, sin comunidad y sin problema real… una demo es solo un vídeo más entre los millones de vídeos que se publican cada día en Instagram, TikTok y YouTube. Al realizar un análisis de la competencia, recuerda que no tienes todos los datos de cada competidor y, seguramente hubo competidores en el pasado que no sobrevivieron (así que búscalos y aprende de ellos también). Habla con emprendedores que no tuvieron éxito, investiga empresas que desaparecieron durante alguna crisis de mercado e intenta comprender los factores que contribuyeron a su caída.
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Cuando hagas un análisis de mercado, recopila todos los datos relevantes sobre tu público objetivo e inclúyelos todos en tu análisis. No te quedes únicamente con los datos que validan tu hipótesis o te interesan para que una decisión vaya en el sentido que buscas o quieres.
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Sé escéptico con las generalizaciones: que algo haya funcionado para una empresa no significa que funcione para todas. Desconfía de las conclusiones generalizadas basadas en muestras de datos limitadas.
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Sé consciente de ello: el primer paso es simplemente ser consciente de que el sesgo del superviviente existe; una vez lo tengas presente, empezarás a detectarlo en todas partes.
Si te ves identificada o identificado con algunas de estas cosas, aquí van algunas señales que muestran que estás cayendo en el sesgo del superviviente:
- «Si conseguimos solo el 1% del mercado…»
- «Nuestra competencia tiene estas métricas, podemos replicarlas»
- «Tenemos buena prensa, eso prueba interés»
- «Vamos a escalar ya que tenemos usuarios»
Todas ellas son señales de falsa validación. La tracción real viene con retención, “pull” del mercado y el boca a boca.
6. Visión sí pero con humildad
La visión es importante pero la humildad es lo que convierte una visión en una estrategia.
Ser un buen founder no es acertar siempre sino ser capaz de escuchar mejor, iterar más rápido y tener el coraje de cambiar cuando los datos lo exigen porque no siempre tomamos buenas decisiones y, muchas veces, los datos refutan nuestras teorías y nos toca reaccionar en consonancia.
No seas el general que refuerza el avión en el lugar equivocado. Pregúntate: ¿dónde no estoy mirando y debería?
No confundas la narrativa de éxito con una receta. La mayoría de startups mueren imitando fórmulas que sólo funcionaron en un contexto concreto.
Porque el mayor riesgo no es equivocarte… Es creer que el acierto es una garantía y no una excepción.
Nos seguimos leyendo. Hasta la próxima.
Imágenes: Cognitive Bias Lab, Four Week MBA, Hackernoon, The Robust Trader, Mann Howie, Irwin Collier, Rare Aviation, Wikipedia, Tech News IIT, Giphy y CoWomen en Pexels.
