Maria Lucía Cuellar Bustamante Nuria Forcada Matheu PhD

Análisis del uso de las metodologías de Lean

Startup y Design thinking en el proceso de

desarrollo de las Startups del sector de la

construcción en España

Trabajo realizado por:

Maria Lucía Cuellar Bustamante

Dirigido por:

Nuria Forcada Matheu PhD.

Máster en:

Ingeniería Estructural y de la Construcción

Barcelona, Mayo 2021

Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental

TRA

BA

JO F

INA

L D

E M

ÁST

ER

AGRADECIEMIENTOS I

“NO HAY TRABAJO QUE TARDE MÁS EN ACABARSE, QUE AQUEL QUE

NUNCA SE EMPIEZA”

SAMSAGAZ GAMYI

LORD OF THE RINGS: THE FELLOWSHIP OF THE RING

J. R. R. TOLKIEN

A mi familia, en especial a mis padres, Alfredo y Lucía, y a mis abuelitas, Carmen y

Neida, por no soltarme la mano nunca y creer en mí, su amor incondicional no conoce de

distancias ni de tiempos, por ellos y para ellos, por siempre gracias.

A mis amigos, por estar a mi lado, su gran apoyo emocional y cariño, fueron pilares

fundamentales en todo este crecimiento tanto personal como formativo, y donde sea que

nuestros caminos nos lleven, todos los momentos compartidos estarán guardados eternamente

en mi corazón.

A la Universidad Politécnica de Cataluña, por abrirme sus puertas, a los profesores que

me han servido de inspiración y sabiduría, en especial a mi tutora Nuria Forcada, por ser guía

importante en todo este proceso.

RESUMEN II

Resumen En la actualidad, las Startups han tenido un gran impacto al ser una brecha importante en

la innovación dentro del mundo empresarial, ofreciendo productos y servicios nuevos de gran

aceptación en general, sin embargo la incertidumbre por la que atraviesan, hace que los

emprendedores deban buscar cada vez más, metodologías de desarrollo, que ayuden a consolidar

sus ideas y se adapten a sus necesidades, las cuales sirvan para reducir tiempo y recursos que son

de vital importancia al momento de desarrollar emprendimientos, y que estas aseguren negocios

rentables a lo largo del tiempo.

Algunos estudios a nivel mundial, reflejan la aparición de muchas empresas emergentes

que están invirtiendo en ideas innovadoras relacionadas con la construcción, pues bien se sabe

que este es un rubro con mucho futuro y tiene bastante material que explotar, estas empresas

nuevas, denominadas “Startups” están apostando a rumbos desconocidos, que rompen con los

esquemas tradicionales de la construcción, sin embargo, la mayoría de estos nuevos desafíos

tienden a fracasar por la incertidumbre y poca aceptación a la innovación, que este medio

representa.

Debido a todo esto, aparecen diferentes estrategias que ayudan a los emprendedores a

afianzar sus ideas, siendo enfoques, centrados en los clientes, basados en la opinión de los posibles

consumidores, y en las iteraciones rápidas. Esta investigación se centra en la comparación de las

dos corrientes más populares hasta ahora, que son el método Lean Startup y el Design thinking,

ambas estrategias han sido muy bien recibidas en el mundo del emprendimiento y se han

popularizado cada vez más a nivel industrial general, sin embargo, en el área de la construcción

no se tienen muchos datos al respecto.

Para el presente estudio, se ha contado con la participación de 35 Startups españolas de

éxito, que ofrecen sus servicios en todo lo largo de la vida útil de un proyecto de construcción, a

través del método de recolección de datos de una encuesta, se clasificaron las startups, la

experiencia previa de cada una y se identificó que un 97% de estas tiene familiaridad con las

metodologías propuestas, se analizaron los facilitadores e inhibidores, desafíos que atraviesan en

su implementación, y las herramientas más utilizadas en este proceso, los datos recabados fueron

analizados por herramientas estadísticas (regresiones lineales, diagramas de cajas, tortas y barras),

obteniendo resultados cualitativos, con los cuales se proponen alternativas de mejora en su

implementación.

Este trabajo planea ser utilizado como punto de partida, en el momento de toma de

decisiones, para todos aquellos emprendedores en el ámbito de la construcción que buscan

afianzar sus ideas de innovación en España, y como punto de comparación para futuros estudios

con otros países, ya que es un primer acercamiento a la situación actual en la que se encuentra el

ecosistema emprendedor español en construcción.

Palabras clave: Startups, Lean Startup, Design Thinking, Emprendimiento, Construcción,

España

ABSTRACT III

Abstract

Nowadays, Startups have gained a broad impact in the business world, as they have an important

role in innovation, addressing the deficiencies of existing products or creating entirely new

categories of good and services. However, due to an uncertainty and changeable environment in

which they operate, it makes entrepreneurs seek for new proposals and methodologies that help

to strengthen their ideas and adapt them to their needs, reducing time and resources, in order to

ensure long term profitable business.

In recent studies, the continuous appearance of brand-new companies related to the construction

field, reflects the increasing investment in innovative ideas focus on this industry, well known as

an industry with a significant growing potential, these emerging companies called “Startups” are

launching in unknown directions, breaking grounds of traditional construction methods, however,

most of these new challenges tend to fail due to high resistance to change and lower innovation

acceptance that this media represents.

For these reasons, different strategies appear helping entrepreneurs to consolidate their ideas,

these strategies are mainly focus on clients and consider potential consumers opinion as

fundamental point, using a fast iteration system. The main contribution of this study focusses on

the comparison between the two most popular methods currently used so far, Lean Startup method

and Design thinking, both strategies being well accepted worldwide which have become

increasingly popular in every industrial level. Nevertheless, there is no sufficient information that

this methodology has been successfully applied on construction processes.

In the present study, 35 successful Spanish Startups have participated. Through data gathering in

surveys, startups were classified depending on their previous experience, and subsequently, their

acquaintance with the proposed methodologies was assessed, as well as the facilitators and

inhibitors, challenges on their implementation, and most used tools during this process. The data

gathering was analyzed by statistical tools (linear regressions, box, cake and bar diagrams),

obtaining qualitative results, within improvement alternatives for its implementation are

proposed.

This study pretends to be used as a guiding in decision-making, for all construction field

entrepreneurs who seek strengthening their innovative ideas and introduce them on the Spanish

market, and for future projections in the implementation of this strategies in other countries, since

it is the first approach to the current situation where the Spanish construction industry develops.

Keywords: Startups, Lean Startup, Design Thinking, Entrepreneurship, Construction, España.

INDICE GENERAL IV

Indice General

Resumen ............................................................................................................................. 2

Abstract .............................................................................................................................. 1

Índice de figuras ................................................................................................................. 1

Índice de Tablas ................................................................................................................. 1

1. Introducción .............................................................................................................. 2

1.1. Motivación ........................................................................................................ 2

1.2. Objetivos ........................................................................................................... 4

1.2.1. Objetivo general ........................................................................................... 4

1.2.2. Objetivos específicos .................................................................................... 4

1.3. Metodología de la investigación. ....................................................................... 4

1.3.1. Identificación del problema .......................................................................... 5

1.3.2. Determinación del diseño de la investigación .............................................. 5

1.3.3. Especificación de las hipótesis. .................................................................... 6

1.3.4. Definición de las variables. .......................................................................... 6

1.3.5. Selección de la muestra. ............................................................................... 6

1.3.6. Diseño de cuestionario. ................................................................................ 7

1.3.7. Recolección de datos de partida ................................................................... 7

1.3.8. Desarrollo y descripción de la encuesta ....................................................... 7

1.4. Alcance .............................................................................................................. 8

2. Estado del Arte .......................................................................................................... 9

2.1. Antecedentes ..................................................................................................... 9

2.2. Tecnologías disruptivas en el ámbito constructivo a nivel mundial .................. 9

2.3. Actualidad de la industria general en España .................................................. 11

2.4. Ecosistema emprendedor en España ............................................................... 12

2.4.1. Startups en el ámbito de la construcción en España ................................... 16

2.5. Startups, el modelo de negocios y la creación de valor ................................... 21

2.5.1. Startups ....................................................................................................... 21

2.5.2. Modelo de negocios ................................................................................... 23

2.5.3. Creación de valor ....................................................................................... 23

2.5.4. Innovación en un modelo de negocios ....................................................... 24

2.6. Lean Startup (LS) ............................................................................................ 25

2.6.1. Antecedentes de la metodología Lean Startup. .......................................... 25

2.6.2. Gestión ágil ................................................................................................ 25

2.6.3. Enfoque de clientes .................................................................................... 25

2.6.4. Lean Startup como metodología ................................................................ 26

2.6.5. Validación de la hipótesis .......................................................................... 27

RESUMEN II

2.6.6. Producto viable mínimo PMV .................................................................... 28

2.6.7. Medir: Lean Analytics ................................................................................ 29

2.6.8. Aprendizaje validado .................................................................................. 31

2.7. Design Thinking (DT) ..................................................................................... 32

2.7.1. Antecedentes de la metodología Design Thinking. .................................... 33

2.7.2. Design Thinking como metodología .......................................................... 34

2.7.3. El proceso modelo del Design Thinking .................................................... 35

3. Comparación de las metodologías Lean Startup y Design Thinking ...................... 40

3.1. Similitudes ....................................................................................................... 42

3.2. Diferencias ...................................................................................................... 43

4. Desarrollo de la encuesta ......................................................................................... 44

5.1. Objetivo de la encuesta.................................................................................... 44

5.2. Rol del investigador ........................................................................................ 44

5.3. Consideraciones básicas de la encuesta ........................................................... 44

5.4. Elaboración de la encuesta .............................................................................. 44

5.5. Población objeto de estudio y selección de la muestra .................................... 45

6. Resultados de la encuesta y discusión ..................................................................... 48

6.1. Datos básicos de las Startups y situación sociodemográfica de los

entrevistados 48

6.2. Estado de desarrollo de las Startups de construcción ...................................... 53

6.3. Clasificación de las metodologías ................................................................... 54

6.4. Planteamiento del problema para ambas metodologías LS y DT .................... 56

6.5. Modelo de negocios y formulación de la hipótesis en las Lean Startups ........ 57

6.5.1. Formulación de la hipótesis ........................................................................ 58

6.5.2. Prueba de la hipótesis y primera propuesta de solución ............................. 59

6.6. Desarrollo de la idea para las empresas de Design Thinking .......................... 61

6.6.1. Generación de ideas ................................................................................... 61

6.6.2. Pulido de ideas ........................................................................................... 62

6.6.3. Idea de solución .......................................................................................... 63

6.7. Desarrollo de la solución para ambas metodologías LS y DT ........................ 64

6.8. Prueba de la solución para ambas metodologías LS y DT .............................. 66

6.9. Retroalimentación de los posibles usuarios de la solución para ambas

metodologías LS y DT ............................................................................................................ 68

6.10. Conocimiento validado en LS y aprendizaje de resultados DT....................... 70

6.11. Pivotear (LS) e iterar la solución (DT) ............................................................ 71

6.12. Lanzamiento del producto/servicio al mercado ............................................... 73

6.13 Resumen de resultados de la encuesta ............................................................. 74

7. Conclusiones y recomendaciones ............................................................................ 76

RESUMEN II

7.1 Futuros trabajos ............................................................................................... 77

8 Bibliografía ............................................................................................................. 78

INDICE DE FIGURAS V

Índice de figuras Figura 1. Modelo metodológico del trabajo de investigación ............................................ 5 Figura 2. Distribución sectorial de empresas en España .................................................. 12 Figura 3. Ranking de países emprendedores .................................................................... 14 Figura 4. Procedencia de las Startups el 2020 ................................................................. 15 Figura 5. Top industrias emprendedoras España 2020 ................................................... 15 Figura 6. Startups innovadores en España por Región ................................................... 16 Figura 7. Sectores de inversión Startups de construcción en España .............................. 17 Figura 8. Fases principales de un Startup ........................................................................ 22 Figura 9. Fase de innovación en un modelo de negocios ................................................ 24 Figura 10. Fase de desarrollo de clientes ......................................................................... 26 Figura 11. Secuencia del planteamiento del negocio ...................................................... 27 Figura 12. Modelo de lienzo de Osterwalder ................................................................... 28 Figura 13. Métricas piratas, embudo de conversión ........................................................ 30 Figura 14. Aprendizaje validado ...................................................................................... 32 Figura 15. Modelo de Design Thinking ........................................................................... 35 Figura 16. Simbolos utilizados en BPMN ....................................................................... 36 Figura 17. Proceso Modelo de Design Thinking ............................................................. 36 Figura 18. LS y DT pasos y herramientas de desarrollo .................................................. 40 Figura 19. Comparación de modelos de procesos abstractos para DT (izquierda) y LS

(derecha). ..................................................................................................................................... 41 Figura 20. Formato encuesta Google forms ..................................................................... 45 Figura 21. Clasificación Startups de construcción en España .......................................... 50 Figura 22. Ubicación de las Startups de construcción en España .................................... 50 Figura 23. Año de fundación de las Startups de construcción en España ........................ 51 Figura 24. Número de empleados de las empresas que han participado en el estudio ..... 51 Figura 25. Puesto de los representantes de las Startups participantes .............................. 52 Figura 26. Nivel de educación de los representantes de las Startups participantes ......... 52 Figura 27. Experiencia previa de los representantes de las Startups participantes .......... 53 Figura 28. Años de experiencia previa de los representantes de las Startups participantes

..................................................................................................................................................... 53 Figura 29. Estado de desarrollo de las Startup participantes del estudio ......................... 54 Figura 30. Familiaridad de las empresas participantes con las metodologías propuestas 54 Figura 31. Metodología utilizada de las empresas participantes del estudio ................... 55 Figura 32. Metodología utilizada por cada clasificación de las Startups ......................... 55 Figura 33. Porcentaje de startups que establecieron o no el problema desde un inicio ... 56 Figura 34. Nivel de dificultad en la identificación del problema a desarrollar ................ 56 Figura 35. Herramientas utilizadas para la identificación del problema .......................... 57 Figura 36. Área de mayor dificultad al momento de armar el modelo de negocios ........ 58 Figura 37. Nivel de dificultad en la formulación de la hipótesis ..................................... 58 Figura 38. Herramientas utilizadas en la formulación de la hipótesis ............................. 59 Figura 39. Herramientas utilizadas en la Validación de la hipótesis ............................... 59 Figura 40. Dificultad al momento de realizar la prueba a la hipótesis ............................. 60 Figura 41. Herramientas en la búsqueda de posibles clientes para la prueba de la

hipótesis....................................................................................................................................... 60 Figura 42. Prototipo vs. MVP .......................................................................................... 61 Figura 43. Dificultad en el proceso de idear .................................................................... 61 Figura 44. Participación en la generación de ideas .......................................................... 62 Figura 45. Herramientas utilizadas en la generación de ideas ......................................... 62 Figura 46. Herramientas utilizadas en el proceso de pulido de ideas .............................. 63

INDICE DE FIGURAS V

Figura 47. Grafica de SI/NO hubo más de una solución a la idea ................................... 63 Figura 48. Herramienta desarrollada para la idea pulida ................................................. 64 Figura 49. Valor comercial de la solución ....................................................................... 64 Figura 50. Tiempo en desarrollar la primera solución ..................................................... 65 Figura 51. Dificultad en el proceso de determinar cuándo la solución estaría lista para ser

puesta a prueba ............................................................................................................................ 65 Figura 52. Tiempo de duración de la prueba a la solución .............................................. 66 Figura 53. Escala de dificultad en la búsqueda de posibles clientes para poner a prueba la

solución. ...................................................................................................................................... 66 Figura 54. Tipo de prueba realizada................................................................................. 67 Figura 55. Herramientas utilizadas para probar la solución en DT. ................................. 67 Figura 56. Nivel de dificultad en el proceso de entender la opinión de los clientes a cerca

de la solución puesta a prueba. .................................................................................................... 68 Figura 57. Nivel de dificultad en la interpretación del Feedback de los posibles clientes

que probaron la solución. ............................................................................................................ 68 Figura 58. Feedback obtenido .......................................................................................... 69 Figura 59. Herramientas utilizadas para recolectar el feedback de la solución (LS) ....... 69 Figura 60. Herramientas utilizadas para recolectar el feedback de la solución (DT) ...... 70 Figura 61. Nivel de dificultad de obtener el conocimiento validado (LS)/aprendizaje de

resultados (DT) ............................................................................................................................ 70 Figura 62. Herramientas se utilizaron para obtener el conocimiento (LS) ...................... 71 Figura 63. Cantidad de pivotes (LS) / Iteraciones de la solución (DT) ........................... 71 Figura 64. Porcentaje de empresas que SI/NO cambiaron de solución ........................... 72 Figura 65. Porcentaje de empresas que SI/NO cambiaron de problema .......................... 72 Figura 66. Dificultad para identificar el momento de pivotar/iterar la solución. ............. 72 Figura 67. Tiempo en lanzar la solución definitiva al mercado ....................................... 73 Figura 68. Dificultad en el proceso de lanzar la solución al mercado ............................. 73 Figura 69. Herramienta para lanzar el producto/servicio al mercado .............................. 74

INDICE DE TABLAS VI

Índice de Tablas Tabla 1. Puntuación z de acuerdo al nivel de confianza (Casas Anguita, Repullo

Labrador, & Donado Campos, 2002) ............................................................................................ 7 Tabla 2. Startups dentro del ciclo de vida de proyectos constructivos. (Patrick & Franco,

2019) ........................................................................................................................................... 11 Tabla 3. Definición de la clasificación de las Startups de construcción en España ......... 17 Tabla 4. Listado de startups españolas activas de construcción 2020 .............................. 21 Tabla 5. Descripción general de la meta, los procedimientos, la entrada y el resultado de

cada paso del proceso del DT (Thoring & Roland, 2011) .......................................................... 38 Tabla 6. Comparación de aspectos relevantes entre LS y DT .......................................... 42 Tabla 7. Listado de contacto de las Startup de construcción en España .......................... 46 Tabla 8. Descripción de las Startups de construcción en España .................................... 49

Análisis del uso de las metodologías de Lean Startup y Design thinking en el

proceso de desarrollo de las Startups del sector de la construcción en España

1. Introducción

En el presente capitulo se ha realizado una introducción previa al contenido del propio

proyecto, en el que se expone la motivación del mismo, los objetivos y principales

especificaciones. Con este apartado se pretende delimitar el alcance de la investigación.

1.1. Motivación

El sector de la construcción se ha caracterizado por ser uno de los sectores más reacios al

cambio y al desarrollo tecnológico en comparación con los otros sectores industriales como el

automovilístico y el textil, ya que tradicionalmente las maneras empleadas para su evolución han

tenido resultados conocidos y positivos. Sin embargo, hoy en día el mundo está cambiando cada

vez más rápido y trae como resultado una necesidad de mejoras y aumentos tecnológicos. (Xue

et al.2014; Aletha y Key 2004; Ozorhon 2013). Ante tal necesidad de cambio, a nivel mundial se

le está otorgando más importancia a la innovación y a la tecnología, invirtiendo en nuevas ideas

y dando un giro completo al viejo concepto que se tiene de construcción, la cual está adoptando

tecnologías transformadoras como manejo de datos, modelado de información de construcción

(BIM), materiales inteligentes, digitalización de modelos, plataformas y aplicaciones de

colaboración para hacer que la construcción sea más asequible, eficiente y sostenible para los

inevitables desafíos que surgirán a medida que las ciudades crezcan, a pesar de las ganas que se

tienen de dar un paso importante hacia lo desconocido, la innovación está teniendo muchos

problemas en ser implementada en el sector de la construcción.

Algunos estudios a nivel mundial, reflejan la aparición de muchas nuevas empresas que

están invirtiendo en ideas innovadoras relacionadas con la construcción, pues bien se sabe que

este es un rubro con mucho futuro y tiene bastante material que explotar ante las nuevas

intenciones nunca antes vistas, estas empresas están apostando a nuevos rumbos, que rompen con

los esquemas tradicionales de la construcción como se la ha visto hasta ahora, sin embargo una

gran verdad es que la mayoría de estos nuevos desafíos tienden a fracasar y esto es que por el

simple hecho de ser ideas nuevas, estas vienen acompañadas con grandes incertidumbres y poca

aceptación en este medio tan conservador. Cabe resaltar que no solo a nivel del sector de la

construcción se tienen estos problemas, en general hasta ahora, la aparición de nuevos productos

no tiene el éxito total esperado. La mayoría de las nuevas empresas no están a la altura de su

potencial. (Eric Rides 2010).

Hoy en día al referirse específicamente a estas nuevas empresas de pensamiento nunca

antes visto, se utiliza frecuentemente el término “Startup”, este término fue utilizado por primera

vez, por el profesor y reconocido empresario de Stanford Steve Blank el 2010, en Silicon Valley,

lugar que es la sede de las empresas emergentes y globales de tecnología y se refiere a una Startup

como una organización formada para buscar modelos de negocio escalables y repetitivos. Se debe

aclarar que en la actualidad no hay una sola definición universal en concreta para el término

“Startup”, (Eisenmann, 2011), pero para Eisenmann, una Startup se define básicamente como;

una empresa creada específicamente para lanzar nuevos productos al mercado. A lo último

mencionado se puede decir que Ries, el 2011 fusionó los concetos anteriores, agregando que una

Startup además de ser solo una empresa emergente que lanza un nuevo producto o servicio al

mercado, este se encuentra bajo grandes condiciones de incertidumbre, que tiene como principal

objetivo, encontrar un modelo de negocios repetible y escalable. A esta definición propuesta por

Ries, Eduardo Morelos el 2012, complementó con el detalle que necesariamente, para ser una

Startup, debe tratarse de una empresa basada en el uso de nuevas tecnologías digitales.



3

Después de lo mencionado anteriormente, este trabajo partirá bajo la definición de Startup,

en general como: “Una empresa emergente que lanza un nuevo producto o servicio al mercado,

bajo grandes condiciones de incertidumbre, que tiene como principal meta el llegar a tener un

modelo de negocios repetible y escalable, que sea sostenible al paso del tiempo y que esté basado

principalmente bajo una visión de tecnología digital” (Ries., 2011).

Para llegar a una mejor comprensión, es importante analizar el modelo de negocios al que

se quiere llegar, para esto se define al modelo de negocios, como la capacidad que tiene el

emprendedor de esta nueva empresa, de crear y entregar valor a sus posibles clientes o

consumidores, mientras se captura una parte del mismo valor para que la idea sea económica y

financieramente sostenible. (Teece, 2010).

Una Startup es una organización humana con gran capacidad de cambio, que desarrolla

productos o servicios, de gran innovación, pero que presenta problemas considerables ya que el

modelo de negocios al que está regido, se encuentra dentro de incertidumbre y riesgo, pues a

diferencia de las grandes firmas que controlan en su mayoría todas las áreas de negocios, una

Startup se enfrenta a planificaciones de negocios muy poco tradicionales, al tratarse de soluciones

nunca antes vistas en el mercado, se dificulta el proceso de proyectar un modelo de negocios con

resultados basados en experiencias pasadas, experiencias que no existen por esencia innovadora

de una Startup.

Las Startups deben atravesar numerosas transiciones durante su crecimiento y maduración,

y escasamente las nuevas ideas sobreviven a estas transiciones. Un modelo de negocios rara vez

es arreglado y generalmente se basa en el método científico de prueba y experimentación,

especialmente en empresas nacientes. (Cortimiglia, 2016). La hipótesis inicial de una firma de

este estilo, forma un modelo de negocios inicial, que involucra cuestiones motivacionales y

económicas de gran interés, y están sujetas a constantes cambios de prueba y validación de

mercado, entonces el éxito de estas organizaciones vendría con la habilidad que tienen las

empresas en adaptar su modelo de negocios dinámicamente y efectivamente, para que este logre

mantenerse a largo plazo, motivo por el cual una creciente corriente en la teoría del

emprendimiento asegura que el modelo de negocios de una startup típicamente se encuentra

envuelta en la experimentación y aprendizaje, del proceso y no tanto del producto final en sí.

Entonces se dice que las Startups, se enfocan en su mayoría en el producto desarrollado

para resolver el problema sin explicar claramente qué enfoques y herramientas se utilizaron

durante su proceso y esto puede llegar a ser un motivo de fracaso de ideas. (Teece, 2010)

Recientemente Ries el 2011, crea el movimiento llamado Lean Startup (LS), que propone

un proceso de validación al modelo de negocios o en siglas BMV (Business Model Validation),

que es una metodología basada en iteraciones rápidas. Cabe reconocer que esta no es la primera

vez que se realiza este tipo de propuestas, ya que varios otros autores ya han desafiado el plan de

referencia de negocios como algo fundamental en las nuevas empresas, pero es bueno aclarar que

el proceso propuesto por Ries, hasta ahora es el más famoso porque ha tenido muchos resultados

positivos en nuevos emprendimientos. Otra estrategia innovadora que se ha vuelto muy popular

en las últimas décadas es el Design Thinking (DT), propuesta por la Consultora de diseño IDEO

en 1998, esta estrategia está basada en métodos y principios netamente de diseño. Similar al

proceso de Lean Startup, el DT también se enfoca en los usuarios y clientes y a través de un

equipo especializado y multidisciplinario que se encarga de la resolución de problemas generando

soluciones tecnológicas, basadas en una extensa investigación de usuarios, utilizando el feedback

de los mismos y creando ciclos de iteración para validar las ideas en el proceso.



4

Ambas estrategias de innovación han sido muy bien recibidas en el mundo del

emprendimiento y se han popularizado cada vez más a nivel industrial general (informático, textil,

automotor, etc.) por los resultados fructuosos que han traído a las nuevas firmas tras su uso

adecuado, sin embargo, en el área de la construcción en sí, que es el punto principal de interés de

este trabajo, es un campo hasta ahora muy poco explorado, ya que los escasos estudios realizados

hasta la fecha se centran principalmente en el desarrollo del producto final y no así en el análisis

y desarrollo del proceso que este engloba.

Este trabajo se basa primeramente en hacer un análisis bibliográfico comparativo del

proceso de estas dos corrientes innovadoras (Lean Startup y Design Thinking) que se desarrollan

para validar el proceso de operaciones para crear una Startup de éxito, para de esta manera a través

del método de recolección de datos con una encuesta, poder analizar desde el proceso de

desarrollo, de manera más puntual, la situación actual de las Startups de construcción en España,

enfocándonos en la familiaridad que tienen estas con los enfoques a estudiar, para que así se

busquen más opciones de mejora en este rubro, que hasta ahora se ha mantenido bastante

tradicional.

1.2. Objetivos

1.2.1. Objetivo general

Analizar las Startups en el sector de la construcción en España, desde el punto de

vista de su desarrollo bajo los enfoques del Lean Startup y Design thinking.

1.2.2. Objetivos específicos

Realizar un análisis bibliográfico comparativo de las metodologías Lean Startups y

Design Thinking.

Analizar la familiaridad que tienen las Startups de construcción en España con las

metodologías de desarrollo como ser Lean Startup o Design Thinking

Identificar y clasificar las startups del sector de la construcción en España.

Desarrollar una encuesta para analizar las herramientas y enfoques Lean Startups (LS) y

Design Thinking (DT) en las startups del sector de la construcción en España.

Realizar un análisis estadístico de los resultados de la encuesta.

Identificar los facilitadores e inhibidores de la implementación de ambos enfoques en

función de los resultados de la encuesta.

1.3. Metodología de la investigación.

Este trabajo es un caso de estudio cualitativo que se basa primeramente en un análisis

bibliográfico comparativo de los dos enfoques (Lean Startup y Design Thinking) para

posteriormente entrar en la identificación de Startups españolas en el ámbito de la construcción.

Todo esto para su posterior estudio y análisis siguiendo un marco metodológico lineal de

recolección de datos de estudio mediante una encuesta.



5

Figura 1. Modelo metodológico del trabajo de investigación

1.3.1. Identificación del problema

El primer paso supone partir de una definición clara y precisa del objeto de interés del

investigador, estableciendo los objetivos generales y específicos perseguidos con la

investigación, y realizar una revisión de las diversas aportaciones teóricas que ya existan

sobre el tema. En algunos casos se tendrá abundante información y bibliografía sobre el objeto

de estudio, pero habrá otros en que se tenga un conocimiento escaso, bien sobre el problema

planteado, bien sobre la población, o sobre ambos. En estas circunstancias, además de realizar

una revisión en temas relacionados, se tendrá que recurrir a técnicas cualitativas para recabar

la información que no se puede obtener por otros medios.

1.3.2. Determinación del diseño de la investigación

En este punto, el investigador debe considerar la planificación general del trabajo en

función del problema que se estudia y de los fines de la investigación. Así pues, dependiendo

de los objetivos perseguidos, de los recursos humanos, materiales y económicos, del tiempo

de que se disponga, de la disponibilidad de las muestras, etc., se decidirá qué tipo de estudio

es el adecuado. Muy brevemente se pueden clasificar los métodos de investigación en tres

grandes grupos: analítico experimental, analítico observacional o correlacional y descriptivo.

(Alvarez-Dardet, Bolúmar, & Porta, 1989). En el método analítico experimental el

investigador puede ejercer control directo sobre las variables independientes para comprobar

qué efectos producen sobre las dependientes y determinar, por tanto, la relación causal que

existe entre ellas. En el caso de los estudios analíticos observacionales, las variables de interés

son seleccionadas para conocer la relación que existe entre ellas, aprovechando su presencia

o ausencia en grupos de sujetos escogidos cuidadosamente, de modo que sea posible el control

sobre las variables identificadas por el investigador. Los estudios descriptivos suelen

realizarse en los primeros pasos de una investigación; con ellos se pretende detectar

regularidades en los fenómenos objeto de estudio, describir asociaciones entre variables y

generar hipótesis que puedan ser contrastadas en estudios posteriores, sin establecer

relaciones de causa – efecto. En cada uno de estos métodos pueden utilizarse distintas técnicas

de recogida de datos. La técnica de encuesta puede ser utilizada tanto en los denominados

métodos analíticos observacionales como en los descriptivos. (Arias & Fernandez, 1998).

Inputs

• Identificacion de Startups de

construccion en España.

• Recolección de datos

principales.

Encuesta

• Describir paso a paso las

metodologias LS y DT, con

sus respectivas herramientas.

• Recopilar informacón de los startups con respecto a las metodologías estudiadas.

Analisis de datos

• Analisis cuantitativo y cualitativo.

• Pruebas estadisticas.

Resultados

esperados

• Identificar la familiaridad que

tienen los emprendedores con el DT y LS.

• Detectar posibles

problemas de desarrollo.

• Proponer posibles

soluciones.



6

1.3.3. Especificación de las hipótesis.

Una hipótesis es una afirmación o proposición no probada sobre un fenómeno que se

pretende explicar. En una investigación por encuesta se definen tres niveles en la formulación

de hipótesis:

- El primero es el establecimiento de las hipótesis generales elegidas como

respuestas probables a la cuestión investigada.

- Un segundo nivel establecería las subhipótesis que desarrollen y expresen los

distintos aspectos considerados.

- En el tercer nivel ya se estarían dando los primeros y fundamentales pasos

para la elaboración de las preguntas del cuestionario. El que en cada una de

las preguntas incluidas en el cuestionario subyazca una hipótesis garantiza su

sentido y utilidad. Incluso si las posibles respuestas implican varias

categorías, estas también deben fundamentarse en hipótesis.

1.3.4. Definición de las variables.

La definición adecuada de las variables (magnitudes cuyos valores son objeto de

estudio) permite operativizar y hacer susceptible de medida del objeto de la investigación. En

el caso de la técnica de encuesta, determinar los puntos de información de un modo preciso

va a permitir desarrollar las preguntas adecuadas para el cuestionario. La especificación de

las hipótesis y de las variables de interés constituyen puntos básicos de información que van

a servir para elaborar una guía del cuestionario, que suele utilizarse como orientación para la

redacción del mismo.

1.3.5. Selección de la muestra.

En este punto se tendrá que decidir si se van a realizar observaciones sobre todos los

sujetos que componen la población objeto de estudio o si se limitaran a una muestra.

Por población se entiende, como el conjunto de todos los elementos que cumplen

ciertas propiedades, entre las cuales se desea estudiar un determinado fenómeno. Salvo en el

caso de poblaciones muy pequeñas, lo habitual será trabajar con muestras por razones de

tiempo, coste y complejidad en la recogida y análisis de datos. La idoneidad de la muestra

seleccionada dependerá de su representatividad, es decir de su capacidad para reproducir las

mismas características de la población de la que procede, si la muestra no es representativa

de la población se dice que es sesgada. Para esto se deben analizar las técnicas apropiadas de

muestreo, que son nada más que los procedimientos que aseguran que los individuos que

componen la muestra son representativos de la población de la que proceden. (Casas Anguita,

Repullo Labrador, & Donado Campos, 2002)

El cálculo de la muestra se realiza por el método de muestreo aleatorio simple,

utilizando la formula siguiente:

𝑧 =

𝑍2 ∗ 𝑝(1 − 𝑝)𝑒2

1 + (𝑧2 ∗ 𝑝(1 − 𝑝)

𝑒2 ∗ 𝑁)

(1)

Donde:

N: Tamaño de la población

e: Margen de error (porcentaje expresado en decimales)

z: Puntuación



7

Nivel de confianza deseado Puntuación

z

80 % 1.28

85 % 1.44

90 % 1.65

95 % 1.96

99 % 2.58

Tabla 1. Puntuación z de acuerdo al nivel de confianza (Casas Anguita, Repullo

Labrador, & Donado Campos, 2002)

1.3.6. Diseño de cuestionario.

El instrumento básico utilizado en la investigación por encuesta es el cuestionario, que

podemos definir como un documento que recoge de forma organizada los indicadores de las

variables implicadas en el objetivo de la encuesta. De esta definición podemos concluir que

la palabra encuesta se utiliza para denominar a todo el proceso que se lleva a cabo, muestras

la palabra cuestionario quedaría restringida al formulario que contiene las preguntas que son

dirigidas a los sujetos objeto de estudio.

El objeto que se persigue en el cuestionario es traducir variables empíricas, sobre las

que se desea información, en preguntas concretas capaces de suscitar respuestas fiables,

valida y susceptibles de ser cuantificadas. Como ya se ha mencionado el guion básico del que

se parte para diseñar el cuestionario lo constituyen la hipótesis y las variables previamente

establecidas. En esta fase preliminar, antes de la redacción de las preguntas, se debe tener en

cuenta también las características de la población diana (nivel cultural y plano socio-

económico de ser el caso) y el sistema de aplicación va a ser empleado, ya que estos aspectos

tendrán importancia decisiva a la hora de determinar el número de preguntas que deben

comprender el cuestionario, el lenguaje utilizado, el formato de respuesta y otras

características que puedan ser relevantes.

1.3.7. Recolección de datos de partida

Las startups son caracterizadas de acuerdo a su ubicación en España, la labor que

desempeñan, y a que clasificación corresponden (Software, IoT, etc.). La búsqueda de startups

debe ser en distintas fuentes de información y lugares, puesto que no hay una fuente oficial de

registros de Startups, y mucho menos esta se encuentra sectorizada, ya que las Startups al ser

empresas emergentes de innovación están en constante cambio y movimiento, sin embargo, se

pueden encontrar fuentes muy variadas, donde los emprendedores inscriben sus empresas para

pertenecer a grupos más grandes de innovación y que grandes firmas se interesen en invertir en

sus procesos.

1.3.8. Desarrollo y descripción de la encuesta

Una investigación es científicamente válida al estar sustentada en información verificable,

que responda lo que se pretende demostrar con la hipótesis formulada. Para esto, es

imprescindible realizar un proceso de recolección de datos en forma planificada y teniendo claro

los objetivos sobre el nivel y la profundidad de la información a recolectar. En este caso la

recolección de datos necesario para su posterior análisis, será por medio de una encuesta online.

Esta herramienta debe ser cuidadosamente preparada para que cumpla con todos los

objetivos, debiendo ser clara y precisa para que se logre llegar a resultados confiables de la

investigación, para esto se revisará la bibliografía necesaria y se identificará la población objetivo

de estudio y el índice de respuesta del mismo.



8

1.3.9. Análisis de datos

Las respuestas de la encuesta serán evaluadas de acuerdo a análisis multivariables,

tabulándolas de manera ordenada con la ayuda del programa Excel, en adición con análisis

descriptivos (análisis cualitativo), pruebas estadísticas como ser, análisis de factores de ajuste,

utilización de diagramas gráficos de tipo barras, tipo torta y de cajas y bigotes para ver la

dispersión de datos cuando sea preciso.

Los diagramas de caja, son una presentación visual que describe varias características

importantes, al mismo tiempo, tales como la dispersión y simetría. Para su realización se

representan los tres cuartiles y los valores mínimo y máximo de los datos, sobre un rectángulo,

alineado horizontal o verticalmente.

1.4. Alcance

A lo largo del proyecto de investigación se llevarán a cabo las siguientes tareas:

a) Descripción de la situación actual de la innovación y emprendimiento en España.

b) Introducción de las metodologías de Lean Startup (LS) y Design Thinking (DT) en el

proceso de desarrollo de una idea de innovación.

c) Análisis de la situación actual de las Startups de construcción en España.

d) Análisis comparativo de las metodologías Lean Startp (LS) y Design Thinking (DT)

e) Elaboración de una encuesta online y distribución de la misma, a profesionales del sector

de interés del estudio.

f) Análisis de los resultados de la encuesta y discusión de resultados obtenidos.



9

2. Estado del Arte

2.1. Antecedentes

La industria es clave para la disposición de una economía competitiva, estable, sostenible

que garantice el bienestar colectivo. Su dimensión relativa en los países desarrollados, tanto en

términos de producción como de empleo, se ha reducido paulatinamente, y por diversas razones,

desde las décadas finales del pasado siglo XX. Sin embargo, su trascendencia económica y social

ha recuperado en los últimos tiempos la necesidad de disponer de una fuente industrial fuerte,

recobrando la atención de la agenda actual de la política económica, mostrando nuevas ideas y

reforzando las ya existentes. No en vano, la industria se vincula estrechamente con la reducción

de la vulnerabilidad ante las circunstancias cíclicas de la coyuntura y las propias crisis sistémicas.

Además, la industria promueve activamente la innovación, la digitalización, la formación, la

internacionalización y el crecimiento de la dimensión empresarial. A lo cual se añade el

importante efecto desbordamiento (externalidades positivas) y arrastre que ejerce sobre el

conjunto del sistema productivo. En consecuencia, existe una evidente correlación positiva entre

el sector industrial y el crecimiento económico estable y sostenible, la ganancia de productividad,

la creación de empleo de calidad y el bienestar del conjunto de la sociedad.

Las teorías empresariales Neoclásicas afirman que las empresas apuntan siempre a

maximizar sus ganancias (Hawkins, 1973), sin embargo, muchas otras proponen desde un punto

de vista más gerencial que muchas de las firmas pueden maximizar sus ventas desde sus ingresos.

Pero estas teorías pueden no ser del todo apropiadas para las Startups y nuevas empresas de hoy

en día, porque estas son firmas pequeñas, con características iniciales de incertidumbre y

normalmente orientadas a innovación tecnológica, es por eso que es necesario que las teorías

neoclásicas poco a poco vayan adaptándose al fenómeno nuevo de las startups, para entenderlo.

Desde que los flujos de caja son parte vital en cualquier tipo de empresa, algunos estudios han

enfocado su interés en la financiación de pequeñas firmas.

Hoy en día en el ámbito de la construcción, todo lo antes mencionado a cerca de este

movimiento empresarial de startups de innovación y tecnologías, está llegando a paso muy lento,

puesto que como muy bien se conoce, la industria de la construcción, es un campo que se ha

mantenido reacio a cambios, estático en su desarrollo, puesto que hablamos de procedimientos

muy poco lineales por lo que es muy difícil la automatización de sus procesos internos, sin

embargo esto debe incentivar a los nuevos profesionales del rubro, transformándolos en mentes

emprendedoras para buscar maneras de innovar, pues se sabe que poco a poco se está entrando a

una nueva revolución industrial y que cada día se deben tomar nuevos riesgos para cambiar el

modo en el que se ve al área constructiva en general.

2.2. Tecnologías disruptivas en el ámbito constructivo a nivel mundial

La tecnología impacta todas las áreas, y la construcción no es la excepción, aunque en esta

llegue a paso más lento. Para el desarrollo de las sociedades, la innovación, tanto en materiales

avanzados, robótica, etc., afecta de forma positiva cada vez más este sector.

Además del impulso tecnológico que supone todo el tema de la mitigación del cambio

climático a nivel mundial, el gran incremento del uso de Big data y avances en el desarrollo del

movimiento de las famosas “Smart Cities”, se están creando tecnologías que impulsan a la

industria de la construcción hacia adelante. Problemáticas como la escasez de mano de obra

calificada y preocupaciones por seguridad para los trabajadores también se suman al ritmo.

Abordar los crecientes costos de construcción y mejorar la baja productividad, son una

prioridad en la agenda de muchos países hoy en día, para aprovechar mejor la inversión de las



10

compañías (MGI, 2017). Las ICTs (Infraestructuras Científicas y Técnicas Singulares) están ahí

para ayudar a medida que maduran las ideas de las nuevas firmas y lograr economías a través de

aplicaciones probadas en otras industrias como la fabricación automatizada, internet de las cosas

(IoT), realidad virtual, realidad aumentada, monitoreo remoto e impresiones tridimensionales

(3D), están subiendo bastante el uso en temas constructivos. Drones autónomos y robots están

encontrando su sitio en el uso de construcción y ejecución de grandes obras civiles y

edificaciones.

Al menos, la percepción de la industria de la construcción está empezando a cambiar a

medida que se están adoptando nuevas tecnologías, que paralelamente se ve en el nacimiento de

empresas emergentes con nuevas ideas. (Azevedo, 2018)

El progreso acelerado en innovación, está siendo encabezado a nivel mundial por el área

de tecnologías limpias, “cleantech” (particularmente la vía de energías renovables), con la

creciente eficiencia e innovación de modelos de negocios (Lam & Law, 2016). Incluso en las

áreas que no son de ICTs, la construcción con prefabricados se está volviendo cada vez más

común, creando nuevas demandas en equipo y mano de obra, como de infraestructura en general.

Resistencias super altas hormigones reforzados con fibra hacen que los edificios sean más altos y

más resistentes a los elementos, con invenciones concomitantes en vertical aumentando eficiencia

en transporte, elevadores que viajan independientemente en un solo eje, así como ascensores sin

cuerda.

Aparte de los productos físicos, los procesos de manejo de proyectos están enfocándose

también en la reducción de tediosos papeleos y optimizar la grabación y comunicación con todos

los integrantes de un equipo, haciendo uso de dispositivos móviles con capacidades de búsqueda

en línea y descarga fuera de línea. Las tareas de monitorear la asistencia y trabajo de los

trabajadores en el sitio y asegurar el pago por parte de sus empleadores puede facilitarse mediante

dispositivos de identificación con radiofrecuencia (RFID) y dispositivos IoT.

Los modelos BIM permiten la detección temprana de conflictos en el diseño y

planificación perfecta de la construcción, lo que implica tiempo y costes considerables. Los

diseñadores y clientes pueden visualizar el interior de la estructura, con sensación 3D basados en

dibujos bidimensionales (2D) y realidad virtual.

En vista de la alta inversión de capital necesaria para equipos de construcción equipo, toda

la coordinación puede ser simulada usando realidad virtual y ICT a costos relativamente bajos. El

tema de ahorro de energía se puede mejorar mediante monitorear los patrones de uso e informar

a los usuarios para modificar este comportamiento. Se pueden realizar transacciones y

arrendamiento de locales en línea con plataformas de emparejamiento (prop - tech). Los startups

son particularmente aptos para proporcionar estos innovadores dispositivos por su capacidad de

codificación y prestación de servicios postventa incluida la formación de usuarios.

El alcance de las actividades de un startup en el ciclo de vida de una construcción ahora

abarca desde el diseño hasta mucho más allá de la entrega de instalaciones. El Real Instituto de

Arquitectos en Gran Bretaña (RIBA) en su plan de trabajo el 2013, propone una serie de ocho

pasos, que involucra el ciclo de vida de una construcción, desde la definición estratégica (Fase 0),

Instrucciones y preparación (1), concepto de diseño (2), desarrollo del diseño (3), elaboración del

diseño técnico (4), fase constructiva (5), mano de obra terminada, cierre y entrega (6), fase de uso

(7). Aquí se muestra algunos ejemplos a nivel mundial de las contribuciones que han ido haciendo



11

algunas startups, en las diferentes fases de proyectos ya mencionadas, que están mapeadas en

estas fases para un mejor entendimiento.

A medida que pasa el tiempo, se cree cada vez más, que la eficacia probada de las startups

ayudará a mitigar las barreras institucionales inherentes mencionadas anteriormente. Sin

embargo, dependiendo de las políticas de innovación de diferentes jurisdicciones y la cultura

empresarial, las nuevas empresas en el sector del entorno constructivo todavía se encuentran en

la necesidad de luchar por la supervivencia y el crecimiento mientras enfrenta algunas barreras.

Fase del ciclo de vida Fase de diseño Fase constructiva Fase operativa

Características del Startup D1 D2 D3 C1 C2 C3 O1 O2 O3

Desktop software X X X X

Aplicaciones móviles X

Tool kit (drones, AR/VR) X X X

Equipos de seguridad y

monitoreo X X

Instalaciones (dispositivos

inteligentes) X

Prop Tech X

IoT X X

Robotics X X

Big Data X

AI X

Monitoreo remoto Web-based

wireless X

Mercado online X X X X

Servicios de Software X X X

Tabla 2. Startups dentro del ciclo de vida de proyectos constructivos. (Patrick & Franco,

2019)

Se aclara que:

D1: Conceptualización, programación y planificación de costos

D2: Sistemas de diseño arquitectónico y estructural

D3: Análisis, detallado, coordinación y especificaciones técnicas

C1: Planificación y detallado de la construcción

C2: Adquisición y puesta en marcha de la construcción

C3: Puesta en servicio, planos as-built y acabados

O1: Ocupación y operación

O2: Gestión activa y mantenimiento

O3: Desmantelamiento y reprogramación parcial o total de instalaciones

2.3. Actualidad de la industria general en España

España es un país que va desarrollándose paulatinamente, haciéndole frente a las diferentes

crisis económicas que ha atravesado, posicionándose en el Séptimo lugar en la Unión Europea



12

con respecto a la industria, con 2.888.317 empresas, representa aproximadamente el 12% de todas

las empresas de la UE, de acuerdo con las Cifras Pyme de Enero de 2020, del Ministerio de

industria comercio y turismo de España, en la Figura 2 se puede ver que del total de las empresas

solamente el 11% son en el sector de la construcción, denotando así que la crisis financiera afecta

directamente al sector.

Figura 2. Distribución sectorial de empresas en España (PYME, 2020)

El tejido empresarial español se caracteriza por el alto interés y proliferación de empresas

pequeñas y medianas que constituyen la fuente principal de creación de riqueza y de empleo en

el país. En los últimos años se ha observado un notable aumento en emprendimiento y es ahí

donde entran en juego el gran rol que cumplen las Startups en todos los sectores industriales y

con más realce en el de la construcción como tal, ya que hablamos de un sector que no solo se

trata de construir obras civiles, sino que también entra en juego la vida útil del producto, el

reciclaje y aprovechamiento de energías alternativas en las obras civiles, además que la parte de

digitalización y modelado entra con intensidad a este rubro, esto nos muestra que es un campo

muy importante en la inversión e innovación.

Hoy en día, además de enfrentarse a lo anteriormente mencionado, las empresas nuevas,

deben hacerle frente a la pandemia que se está atravesando y que por obvias razones tendrá

impactos, tanto negativos como positivos en el momento de tomar decisiones para invertir en

ideas innovadoras, a nivel mundial se están buscando mecanismos para reinventar los objetivos

de casi todos los negocios, para que estos tengan éxito, y esto no solo es a nivel del área de

construcción, si no en todos los rubros de emprendimientos posible, será un gran desafío para

todos encontrar nuevas maneras de generar negocios exitosos, pero con el constante desarrollo

tecnológico, se puede dar un giro positivo en esta búsqueda.

2.4. Ecosistema emprendedor en España

La consideración del emprendimiento como actividad clave en el desarrollo

socioeconómico y técnico ha crecido exponencialmente, hasta el punto de que actualmente existe

un amplio consenso en los decisores políticos de todo el mundo sobre la necesidad de promover

la innovación y el emprendimiento como pilares fundamentales de sus estrategias de crecimiento

(Gilbert, Audretsch, & McDougall, 2004). En la misma línea, instituciones internacionales como

la OCDE o el Banco Mundial reconocen el emprendimiento como uno de los ejes estratégicos

10%

6%

11%

73%

Distribucion Sectorial de Empresas en España

Agrario Industria Construccion Servicios



13

sobre el que debe pivotar las estrategias de crecimiento, tanto en países desarrollados (OECD

2004) como países en vías de desarrollo (IEG World Bank 2013). El mundo académico no ha sido

ajeno a ello y la literatura sobre emprendimiento es exponencial, hasta el punto en el que se puede

plantear que el siglo XXI ha supuesto un cambio de paradigma desde una basada en la producción

industrial hacia una economía emprendedora, basada en el conocimiento.

Esta consideración estratégica del emprendimiento tiene una creciente base teórica.

Numerosos estudios relacionan emprendimiento y crecimiento económico y mejoramiento

educativo con la búsqueda de oportunidades de empleos, teniendo como consecuencia también

en que las últimas décadas han empezado a proliferar políticas públicas que pretenden favorecer

el emprendimiento. Muchas de estas políticas pueden ser consideradas interesadas en ecosistemas

de emprendimiento, que básicamente llegaría a ser la convergencia de todos los actores

involucrados en los procesos de emprendimiento donde se fomenta la innovación, la creación y

el desarrollo de nuevas startups, este llega a ser el punto de partida para las nuevas ideas, ya que

con los datos obtenidos en estos ecosistemas, se puede tener más certeza de cuál es la escala de

crecimiento de un emprendimiento a nivel nacional o internacional, tanto micro como macro.

A nivel mundial, España no aparece en primeros lugares de los rankings de

emprendimiento, donde Latinoamérica, Estados Unidos y Asia en general predominan el campo.

De acuerdo con las estadísticas mostradas por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo

Económico (OCDE) al culminar el año 2020, España a nivel de emprendimiento se sitúa como el

penúltimo país, solo por detrás de Bulgaria, en la tasa de empresarios incipientes. Tal como lo

muestra la Figura 3.



14

Figura 3. Ranking de países emprendedores OCDE (OCDE, 2020)

Sin embargo, tomando como referencia el ecosistema emprendedor del South Summit, que

se organiza cada año, siendo esta la mayor plataforma donde cada año se recolectan datos de

nuevos emprendimientos a nivel mundial, España se confirma como el ecosistema de innovación

con mayor rendimiento entre los países del sur de Europa, siendo el país que, apuesta con mayor

porcentaje de nuevas Startups hasta el 2020, con un 36% muy por encima de los demás

países(Figura 4), pero aún está muy por detrás en relación al mundo emprendedor. La brecha con

los principales países europeos y ecosistemas globales sigue siendo grande. Francia, Alemania y

Suecia tienen un número de ampliaciones que es casi el doble que en España y la financiación

total es de tres a cuatro veces mayor. Sin mencionar el Reino Unido, donde las cifras son siete o

incluso nueve veces más altas.



15

Figura 4. Procedencia de las Startups el 2020 (SOUTH SUMMIT, 2020)

Dentro del 36% ya mencionado en España con relación del mundo, el ecosistema de

emprendimiento español, se ha centrado en enfocados temas en los cuales se está apostando,

según el análisis anual del informe de Startups Real, realizado por el Referente, en colaboración

con los datos del South Summit el 2020, que analiza el Ranking de las 100 startups más

innovadoras en España , el top de industrias donde se está invirtiendo en mayor proporción el

2020 en España está siendo liderado por las finanzas y por el cuidado de la salud (Figura 5).

Figura 5. Top industrias emprendedoras España 2020 (El Referente, 2020)

Si definimos por geografía, Cataluña es la región que está apostando más al sector del

emprendimiento, seguido de Madrid, con 38 y 27 Startups respectivamente, de acuerdo con el

informe del ranking de las 100 Startups más innovadores de España.



16

Figura 6. Startups innovadores en España por Región (El Referente, 2020)

Como bien se sabe el año 2020 ha sido un año francamente interesante para el ecosistema

startup español, que a pesar de haber sido golpeado por una pandemia mundial que ha puesto del

revés industrias enteras, ha sabido reaccionar y ha terminado con un nivel de actividad récord.

Aun así, y consecuencia de una composición de inversión atípica respecto a lo que venía

sucediendo en años anteriores, no se ha alcanzado (por poco) el volumen de inversión del año

2019.

2.4.1. Startups en el ámbito de la construcción en España

Hablando más específicamente en la parte de construcción y todo lo que esto conlleva, en

España se está apostando muy poco en esta industria, sin embargo, no quiere decir que no exista

nada al respecto. En la Figura 5 se puede ver que, si bien la parte de “Construtech” no aparece

mencionada en el conteo en concreto, esta aparece sumergida dentro de la parte de servicios de

productividad, en la parte de Inteligencia Artificial, SaaS, logística y Proptech, sin desmerecer la

parte de robótica, energía y movilidad, que son de importancia en el ámbito constructivo.

De acuerdo con los datos obtenidos de las diferentes fuentes para hallar a las Startups más

representativas en este medio, se puede ver que las Startup en el área de construcción en España,

básicamente de clasifican de la siguiente manera:

1

2

3

4

4

8

11

27

38

Murcia

Navarra

Aragón

Pais Basco

Galicia

Andalusia

Comunidad Valenciana

Madrid

Cataluña

Cantidad de Startups por región



17

Clasificación de

Startup Descripción

Software de

colaboración

Sistemas de cómputo que permiten a usuarios trabajar en entornos comunes y de

forma virtual, en los cuales comparten información y documentos entre sí de manera

ordenada y controlada.

Mercado en línea

tipo de sitio web de comercio electrónico en el que la información sobre productos

o servicios es proporcionada por múltiples terceros. Los mercados en línea son el

principal tipo de comercio electrónico multicanal y pueden ser una forma de

racionalizar el proceso de producción.

Frontier Tech &

Robotics

industrias que superan los límites de las capacidades y la adopción tecnológicas,

incluida la inteligencia artificial, Internet de las cosas, realidad aumentada / virtual,

robótica, vehículos autónomos, espacio y genómica. (Drones, VR, IoT)

Tecnologías de diseño Son todas aquellas empresas que buscan solucionar problemas proponiendo nuevas

versiones de productos o servicios ya existentes, tecnología de materiales, etc.

Análisis de riesgos,

equipos de seguridad y

monitoreo

Servicios que miden la parte de riesgos y seguridad industrial en la construcción,

sensores y realidad virtual para la capacitación de seguridad y salud de los

trabajadores.

Análisis de datos (Big

Data)

Servicios en la ayuda de manejo de gran cantidad de datos, análisis y estadística para

su uso a posterior, como herramienta para conectar datos BIM y datos de laboratorio

en cantidad.

Gestión Financiera y

planificación de obra Productos y servicios enfocados en la mejora de la productividad en obras civiles.

Sistemas eficientes en la parte de gestión financiera y adjudicaturas a proyectos.

Tecnología

inteligente,

instalaciones

Automatización y sensores inteligentes, que ayudan en la construcción en la

verificación de estructuras, suelos, medición de vibraciones, automatización de

actividades de producción.

Prop Tech,

Inmobiliaria

Empresas que utiliza la tecnología para refinar, mejorar o reinventar cualquier

servicio dentro del sector inmobiliario. Los servicios que cubren incluyen las

actividades de compra, alquiler o venta de propiedades, una nueva manera de ver el

real-state bussiness.

Cleantech y energías

renovables.

Todas las empresas que tengan que ver con la tecnología limpia, cualquier proceso,

producto o servicio que reduce los impactos ambientales negativos a través

de mejoras significativas en la eficiencia energética, el uso sostenible de recursos o

actividades de protección ambiental., para fines constructivos

Tabla 3. Definición de la clasificación de las Startups de construcción en España

Figura 7. Sectores de inversión Startups de construcción en España

23%

6%

24%18%

5%

1%

3%

3%14%

3% Software de colaboración

Mercado en línea (alquileres deequipos, maquinaria, etc.)

Frontier Tech & Robotics(drones, VR, IoT))

Tecnologías de diseño

Análisis de riesgos, equipos deseguridad y monitoreo

Analisis de datos (Big Data)



18

En el área de la construcción innovadora en España, con los datos obtenidos de la página

de estadísticas de https://www.cbinsights.com/ en conjunto con lo analizado de los datos del

Ranking de las 100 startups más innovadoras del 2020 y el informe anual del South Summit 2020,

se tiene un resumen de 66 Startups activas exitosas en construcción hasta la fecha, como lo

muestra Tabla 4, catalogándolas por sectores de emprendimiento, donde la realidad virtual y los

softwares de colaboración encabezan las listas de emprendimientos.

N° Nombre de la Startup Descripción Startup Tipo de startup Ubicación

1 Alias Robotics drones y seguridad virtual Realidad Virtual/Drones San Sebastian Pais

Vasco

2 SAALG

Geomecanics

Software de monitoreo geotécnico y

optimización de proyectos de

construcción para reducir

incertidumbres de ámbito geotécnico

Software Barcelona

3 Steco Centar

casas prefabricadas y de madera con

un aire absolutamente actual en la

construcción contemporánea.

Tecnologia de diseño Girona

4 Siber ventilacion Sistemas de ventilación y tratamiento

de aire Instalaciones Barcelona

5 Icx Technologies Software cloud para la gestión digital

de obras. Software Bilbao, País Vasco

6 ANFIBIUM

Software para mejorar la movilidad de

las empresas y reducción de huella de

carbono

Software Bilbao, País Vasco

7 Nymiz Software que anonimiza información

de empresas Software Bilbao, País Vasco

8 Mesural

Software para controlar el

comportamiento estructural de los

edificios en tiempo real y de forma

remota.

Software Barcelona,

Cataluña

9 Stupendastic Seguimiento audiovisual de obras Seguridad y monitoreo Barcelona,

Cataluña

10 Becorp Empresa innovadora de proptech Proptech Barcelona,

Cataluña

11 Greenspot

aplicación que impulsa el desarrollo de

Smart Cities mediante el aparcamiento

inteligente

Tecnologias de diseño Valencia

12 Hogami

Servicios para tu hogar, local u oficina.

Profesionales seleccionados con el

compromiso de Leroy Merlin

Software Madrid

13 Civity Group multiservicios que une marcas de

construcción en un solo lugar. Software Barcelona

14 Solid Home Housing

Inspirado en la producción industrial de

automóviles, SHH ha desarrollado el

primer sistema exitoso de producción

de viviendas en 3D.

Tecnologias de diseño Barcelona

15 AEDAS homes

Promotora inmobiliaria de obra nueva

que desarrolla viviendas de primera y

segunda residencia destinadas a la

venta y al alquiler /Proptech

Proptech Madrid

16 Aquiles Solutions

Automatización y optimización de

procesos industriales y en el ámbito de

la ingeniería.

Automatización Barcelona

https://www.cbinsights.com/



19

17 Bitskout Software de automatización de

procesos de construcción Tecnologias de diseño Barcelona

18 Check to Build C2B

Servicio de inspección autónomo, paso

a paso, en grandes proyectos de

construcción.

Realidad Virtual Madrid/Malaga

19 Brick Bro Plataforma para compra y venta de

propiedades/ proptech Proptech Barcelona

20 Aerial Insight

Ortofotos, nubes de puntos,

delineaciones, levantamientos

cartográficos, etc. en una fracción de

tiempo. / drones

Automatizacion Barcelona

21 Kiwi Homes Off Site Construcción - Viviendas

Modulares Tecnologias de diseño Barcelona

22 Stimat/plan reforma

Programa de presupuestos y

herramienta de ventas para obras y

reformas conectado a distribuidores y

fabricantes

Gestión financiera y

planificación de obra Barcelona

23 PMMT forward

thinking

Innovación aplicada a la arquitectura

para mejorar la calidad de vida de las

personas.

Tecnología de diseño Barcelona

24 Honext

Material recuperado de alta gama para

una vida circular, todo hecho a partir de

residuos de celulosa.

Materiales de construcción Barcelona

25 BIMSCAN adaptación más sencilla y cercana

posible al entorno BIM Tecnología de diseño Zaragoza

26 Inkatec Automatización y robótica Automatización Sondika, Vizcaya

27 Alpe Automatizar

Automatización en Ingeniería

Industrial Multidisciplinar

especializados en proyectos "llaves

mano".

Automatización Zaragoza

28 La Pinada Lab

LABORATORIO DE INNOVACIÓN

ABIERTA PARA LA

SOSTENIBILIDAD DEL ENTORNO

URBANO

Tecnología de diseño Valencia

29 Mosaik Urban

System

soluciones residenciales integradas en

las que la sostenibilidad y la

experiencia de usuario diferenciales

Realidad Virtual Valencia

30 Urbytus

Software en la nube para la

administración de

comunidades. Soluciones para

presidentes de comunidades y

administradores de fincas.

Software Fuengirola/Málaga

31 Gorilia Digital Software y aplicaciones de monitoreo

de empresas Software Andalucia

32 Quitiweb LTD

Web App Development, API REST,

Machine Learning, AI and Web

Scrapping.

Software Malaga

33 Ogun Ogun es una plataforma colaborativa

para la industria de la construcción. Mercado en linea Barcelona

34 Recircular

Plataforma activa que conecta

empresas para la valorización de

residuos como materia prima

Mercado en linea Getxo, Vizcaya



20

35 Flexidao es un proveedor de software del sector

energético Software Barcelona

36 NNERGIx

web software focused in the energy

industry using machine learning to

combine weather and energy data

Software Barcelona

37 Engidi diseño de tecnología portátil para la

seguridad de los trabajadores en obra. Análisis de riesgos/monitoreo Barcelona

38 Alchemy ML

una herramienta de inteligencia

artificial que ayuda a acelerar las

diferentes etapas del ciclo de vida de

los datos

Análisis de Datos Donostia-San

Sebastián

39 Recognai Software de procesamiento de datos de

alta gama para empresas constructoras Software Madrid

40 Matmap

MatMap es la nueva plataforma online

de compra-venta de materiales

cerámicos para la construcción de

ocasión

Mercado en linea Alicante

41 Koduz Interiorismo online asequible Realidad Virtual Barcelona

42 civigner

aplicación WEB CAD GIS 3D, con

capacidades de diseño, cálculo y

visualización 3D para ingeniería civil

Software Gijon Asturias

43 Bezzier

Sistemas CAD-CAM, Fabricación

Aditiva, Híbrida, Robótica Industrial,

Automatización, Consultoría

Tecnológica

Robotica Gijon Asturias

44 Be More 3D Construcción de edificación mediante

impresión 3D con hormigón Impresión 3D Valencia

45 ARCHITEChTURES El diseño de edificios basado en

inteligencia artificial Inteligencia Artificial y software Malaga

46 4DOMO proyectos de manera virtual para que el

usuario pueda visualizar lo que compra Realidad Virtual Valecia

47 ROOM2030

proyecto de I + D + i liderado

por ARCELORMITTAL con el

objetivo de crear la habitación del

futuro.

Realidad Virtual Avilés, Asturias

48 housfy

inmobiliaria del futuro, sin comisiones.

Combinamos la experiencia local con

digitalización y Big Data/Proptech

Proptech Barcelona

49 Citysens diseño de productos para espacios

verdes Cleantech Tarragona España

50 bigle legal

transformando la forma en que las

empresas gestionan sus documentos

legale

legal Barcelona

51 Clikalia venta directa de viviendas y el pago

inmediato al propietario / Proptech Proptech Madrid

52 Neinor Homes inmoviliaria con visitas virtuales Proptech/realidad Virtual Bilbao

53 EPC tracker

Developments

EPC Tracker es un software de

construcción que erradica el caos en la

obra gracias a su potente captura del

dato

Software Jerez de la Frontera

54 Trucksters

transporte único gracias un innovador

sistema de relevos y la mejor

tecnología.

Transporte Madrid



21

55 RKL integral Transformación digital, ciberseguridad

ICS OT Dberseguridad ICS Bilbao

56 Scaled Robotics

diseña y construye robots que escanean

el terreno de las obras para detectar

errores

Robotica Barcelona

57 Sadako Technologies Start-up de Inteligencia Artificial para

la Industria de Residuos y Reciclaje Inteligencia Artificial Barcelona

58 energioT

Desarrolla microgeneradores para

recolectar energía ambiental para

sensores inalámbricos inteligentes,

haciendo posible un Internet de las

cosas para la construccion

Cleantech Bellaterra,

Barcelona

59 Helix-North

Mapker es un multirrotor de alto

rendimiento, pensado para realizar todo

tipo de trabajos en el ámbito de la

fotogrametría/Drones

Drones Navarra

60 Ledmotive Smart Lighting es un área de tecnología

de iluminación heterogénea Instalaciones Barcelona

61 Floorfy Plataforma de virtualización 3D de

propiedades y carteras inmobiliarias. Proptech Barcelona

62 AgLa4D COMOS

primera empresa especializada en la

creación de juegos serios para

optimizar proyectos complejos

Realidad Virtual Getxo, Bizkaia.

63 Graphenstone

Nacidos del compromiso de crear

materiales de construcción no

contaminantes

Tecnologia de diseño Andalucía

64 Spotahome Realidad virtual para compra y venta de

propiedades Proptech Madrid

65 011h servicio de construcción “llave en

mano”, construtech Tecnologia de diseño Barcelona

66 Holalucas / Lucas Startup de proptech, compra y venta de

propiedades Proptech Madrid

Tabla 4. Listado de startups españolas activas de construcción 2020

2.5. Startups, el modelo de negocios y la creación de valor

2.5.1. Startups

Cada startup está respaldado por una idea que busca simplificar procesos y trabajos

complicados, con el objetivo de que el mercado tenga una experiencia de uso moderna, rápida,

fácil y útil. Al hablar de startups generalmente se hace referencia al tipo de negocios que quieren

innovar, desarrollar tecnologías y diseñar procesos digitales. Principalmente, son empresas de

capital-riesgo, además que no todos deben o tienen la oportunidad de trabajar en grandes

empresas, y ese es el grado de importancia que tiene un startup.

El principal objetivo de un Startup es encontrar la cosa correcta para construir y ofrecer,

que debe ser aquello que posibles clientes quieran y estén dispuestos a pagar, en el menor tiempo

posible.

Como se menciona con anterioridad, un startup es una institución diseñada para crear un

nuevo producto o servicio, bajo condiciones de extrema incertidumbre. (Ries., 2011). Basándose

en esta definición, aquí están los principales componentes de una Startup:

• Institución. Al hablar de una startup, se refiere al hecho de construir una institución. Esto

incluye el manejo de actividades de reclutamiento de personal, coordinación, cultura, etc.



22

• Innovación. Lo que hace una startup diferente a otros negocios es que la innovación se

convierte en el principal conductor para que la compañía llegue a ser exitosa.

• Incertidumbre extrema. Un startup trabaja siempre en situaciones de extrema

incertidumbre. El camino hacia el futuro no está claro, no solo del producto o servicio a

ofrecer, sino también del mercado al que se va a encarar la solución.

• Juventud e inmadurez. Normalmente por todo lo que compromete la idea de un startup,

sus fundadores son jóvenes e inexpertos, inmaduros en conocimientos de procesos de

desarrollo y manejo de organizaciones.

• Recursos limitados. Los recursos disponibles para el desarrollo de la idea suelen ser

bastante estrechos en comparación con las grandes firmas, por ello se deben buscar

sociedades o alianzas externas y promotores.

• Múltiples influencias. En la etapa temprana, una compañía de este estilo, tiene presión,

tanto como interna (Inconsistencia de equipo o del personal de trabajo) y externa

(Inversores, posibles clientes, competencia).

La creación de nuevas empresas siempre será vista como un proceso difícil, complejo y

riesgoso. Uno de los grandes factores con los que se asocia el riesgo y los startups es la gran

necesidad de tratar con la incertidumbre en diferentes perspectivas: mercado, producto

competitividad, personal, finanzas. En este sentido el mayor riesgo que podría tener un

emprendedor es el de ofrecer al mercado un producto o servicio que nadie quiera o necesite

(Eisenmann, 2011). Toda esta incertidumbre hace que los inversores, potenciales empleadores,

proveedores y compradores duden al momento de proveer recursos para la creación de una

Startup. Tal cuestión conduce a otra característica ligada a este tipo de organización, que es que

se inicia casi siempre teniendo limitadas fuentes económicas y personales, y muy pocos recursos

de inicio, por lo tanto, dichos recursos deben ser implementados y administrados de manera

efectiva.

Estas condiciones contribuyen de gran manera a las tasas de falla de los startups. Además

de los factores ya mencionados, la mayor causa del fracaso de un Startup es la falta de un proceso

estructurado, para descubrir y entender a qué mercado se quiere llegar, identificar los posibles

clientes y validar las hipótesis en cuestión en los estados tempranos de diseño. Sin embargo, estos

errores pueden ser evitados o al menos se podrían reducir algunos costos si los gerentes de las

nuevas ideas basadas en innovación empezarían a utilizar las herramientas apropiadas para el

control y la planificación de sus procesos. (McGrath, 2000)

Ash Maurya, reconocido asesor y mentor de reconocidas Startups en su famoso libro

Running Lean: cómo iterar de un plan A a un plan que funcione, muestra las tres fases que

atraviesa la Startup, como se muestra en la Figura 8.

Figura 8. Fases principales de un Startup (Murya, 2014)

- Fase 1: Ajuste problema/solución: consiste en determinar si realmente se

tiene un problema que valga solucionar antes de invertir tiempo y esfuerzo



23

para desarrollar una solución. Se puede resumir esta fase en dos cuestiones:

¿Está interesado el cliente realmente en el producto? Y ¿pagaría por ello?

- Fase 2: Ajuste producto/mercado: se debe comprobar que se consigue

tracción, es decir, que la gente demanda ese producto.

- Fase 3: Escala, ya que es necesario enfocarse en la aceleración del

crecimiento.

Las empresas establecidas ejecutan modelos de negocio donde se conoce al cliente, sus

problemas y las características de los productos que demandan, se sigue un crecimiento lineal y

casi siempre se obtienen buenos resultados, mientras que un startup, necesita operar siempre en

forma de búsqueda y validando sus hipótesis, para de esa manera poder aprender de los resultados,

que genere un modelo de negocio escalable y rentable en el tiempo.

2.5.2. Modelo de negocios

Es muy importante entender primero la importancia que tiene el modelo de negocios dentro

de una Startup, ya que de este proceso dependerá casi todo el éxito o fracaso de lanzar la nueva

idea hacia un posible mercado emergente.

El término “Bussiness model” o modelo de negocios, ha sido parte del mundo de los

negocios desde mucho tiempo atrás, es por eso que ha sido estudiado más cuidadosamente

después de la segunda mitad del 1990 y después se ha vuelto un tópico recurrente en los estudios

académicos y artículos científicos de revistas de ese ámbito. Uno de los factores que

contribuyeron al crecimiento de la importancia de esta expresión es el crecimiento del internet y

su gran impacto en las estrategias en el mundo empresarial, dentro de las nuevas tecnologías que

esto engloba.

Después de numerosos estudios no existe una sola definición de un concepto de modelo

de negocios como tal, pero podemos empezar diciendo que un modelo de negocios debería ser

una representación de cómo opera una compañía, contando y esquematizando cada proceso, desde

el inicio de la idea hasta la salida del producto al mercado, además que un modelo de negocios es

una regularización que demuestra la conexión entre el desarrollo tecnológico y la creación de

valor económico. Siendo prácticamente la manera en cómo la compañía conduce sus negocios,

para crear propuestas de valor económico para sus clientes.

2.5.3. Creación de valor

La manera de entender en como un emprendedor puede crear valor, puede ser un camino

bastante tedioso y largo de recorrer, y requiere un enorme campo de investigación, así que primero

lo que se debe analizar la manera en cómo un emprendedor cree que se creará valor con su idea,

esa puede ser una manera un poco más sencilla para encontrar el camino del éxito. Un

acercamiento para llegar a esto es simplemente revisando la literatura escrita por emprendedores

exitosos, o revisar sus fuentes de las cuales ellos hayan extraído y estudiado los métodos que

practican.

Algunos emprendedores son evidentemente más capaces creando valor que otros. Si lo que

ellos lograron hacer sería mejor entendido, comunicado, enseñado y aprendido, entonces tal vez

las grandes cuestiones del emprendimiento sean mejoradas ampliamente. (Nightingale, 2013).

Incluso si solo se habla de mejorar las tasas de sobrevivencia de las nuevas firmas o proyectos de

emprendimiento en empresas ya establecidas en pocos porcentajes, el impacto puede ser

significativo sobre la sociedad en conjunto.



24

Hoy en día existen un sinfín de marcos de referencia, métodos e incluso filosofías

diseñadas para guiar el desarrollo del producto al cual se quiere llegar, esto con el fin de encarar

la realidad desde el inicio y trabajar con el proceso y no tanto enfocándose solamente en el

producto final, de estas filosofías, aquí van las más destacadas: Customer Development (Blank

2003), Lean Startup (Ries 2011), Design Thinking (Brown 2009), Pivot (Arteaga and Hyland

2013), Business Model Canvas (Osterwalder and Pigneur 2010), Entrepreneurial Operating

System (Wickman 2011), The $100 Startup (Guillebeau 2012), Lean Canvas (Maurya 2012),

Value Proposition Design (Osterwalder et al. 2014), Agile Development (Shore andWarden 2008)

and E-Myth (Gerber 2001). Muchos de estos procesos, muestran a sus lectores la estrategia exacta

que llevó a los autores al éxito de sus ideas y a conseguir mayores ganancias, aclaran paso a paso

los procesos que aseguran la subsistencia a largo plazo de un startup.

2.5.4. Innovación en un modelo de negocios

Innovación es un tema bastante grande para entrar en discusión, pero se puede resumir en

que la innovación en los nuevos modelos de negocios significaría que es el cambio en las

perspectivas internas y externas ya establecidas en orden para crear nuevo valor.

En adición a esto, innovación generalmente dirige a la prosperidad, y esto tiene efectos

potencialmente disruptivos, e impredecibles. Por lo tanto, debe ser un proceso pensado para ser

de prueba y error, donde su implementación defina el éxito, esto resulta en un proceso netamente

iterativo.

Figura 9. Fase de innovación en un modelo de negocios (Camps, 2018)

Un modelo de negocio está constituido por diferentes elementos:

- Propuesta de Valor: describe los productos y servicios que una empresa ofrece, y los

beneficios que estos aportan a sus clientes.



25

- Entrega de valor: formado por los segmentos de clientes, los canales de distribución y la

relación con los clientes.

- Creación de valor: recursos, actividades y alianzas clave para poder crear los productos

y servicios ofrecidos por la empresa.

- Captura de valor: fuentes de ingresos y estructura de costes.

El objetivo es combinar los diferentes elementos de tal manera que se refuercen

mutuamente entre sí. De este modo, es posible crecer y es difícil ser copiado por los competidores.

La innovación del modelo de negocio, es la modificación, respecto a la situación tradicional, de

alguno o varios de estos bloques. (Camps, 2018)

2.6. Lean Startup (LS)

La metodología Lean Startup es básicamente un conjunto de prácticas utilizadas para

ayudar y guiar a los emprendedores a incrementar las posibilidades que tienen de crear startups

de éxito (Ries., 2011).

2.6.1. Antecedentes de la metodología Lean Startup.

El método Lean Startup toma su nombre de la revolución del Lean manufacturing o

producción ajustada, como se denominó en un principio, que Taiichi Ohno y Shigeo Shingo

desarrollaron en Toyota. El pensamiento Lean altera radicalmente la forma de organizar las

cadenas de oferta y los sistemas de producción. Entre sus principios, está el de ser un modelo que

trata de entregar el máximo valor a los clientes, utilizando el mínimo de los recursos necesarios

(Womack J. P., 1993), además entran en juego el diseño del conocimiento y la creatividad de los

trabajadores, la reducción de las dimensiones de los lotes, la producción “just-in-time” y el control

de inventarios, y la aceleración del tiempo del ciclo. Enseña al mundo la diferencia entre las

actividades que crean valor y el derroche, y muestra cómo incorporar calidad a los productos.

(Blank S. G., 2006)

2.6.2. Gestión ágil

Ries por su formación y desempeño como ingeniero de desarrollo de software, incorpora

las metodologías de desarrollo ágil en su metodología Lean startup. Los métodos ágiles –

adaptativos, en contraposición con los métodos clásicos denominados cascada, predictivos-,

tienen la visión general del producto o servicio, pero sin especificar el resultado final, ya que se

generarán unas hipótesis, que darán lugar a un prototipo del producto que se usará para explorar

el mercado y validar dichas hipótesis o modificarlas, en un continuo ensayo de prueba y error que

va adaptando el producto. (Womack J. , 2003)

Con los métodos agiles, se desarrollan proyectos en unidades de tiempo llamadas

iteraciones. Cada iteración incluye un ciclo de desarrollo del producto que se entrega en un

periodo de tiempo y que va añadiendo funcionalidades, de tal forma que las entregas se van

convirtiendo en prototipos que permiten evaluar la funcionalidad del producto en colaboración

con el cliente e incorporar cambios continuamente sin esperar la entrega final de dicho producto

(Álvarez, 2012). Este modelo busca la agilidad a través de valorar la interacción entre las

personas, la colaboración, comunicación y la flexibilidad al cambio.

2.6.3. Enfoque de clientes

Blank critica la forma tradicional de crear empresas centradas en el desarrollo del

producto, donde se conceptualiza la idea del producto o servicio: se desarrolla, se prueba y se

lanza al mercado (Blank S. y., 2013).



26

El problema es que la mayoría de los Startups fracasan porque no tienen clientes. Frente a

este enfoque, se propone centrar la atención en el cliente y todo lo que esto conlleva, este proceso

inicia con el establecimiento de una hipótesis, unas suposiciones, que deben validarse desde el

contacto directo con las necesidades e inquietudes que tiene el cliente, conocer si realmente este

tiene una necesidad y está dispuesto a pagar por ella, para que después a través de un mínimo

producto viable, ver si realmente demandaría este producto. Posteriormente, se procede a hacer

la transición de lo que fue solo una idea inicial enfocada al aprendizaje y validación hacia la

creación de una compañía enfocada en la ejecución del negocio, que se ha encontrado viable, tal

y como se lo ve en la Figura 10.

Figura 10. Fase de desarrollo de clientes (Blank y Dorf, 2013)

En síntesis, se podría decir que los tres pilares esenciales en los que se fundamenta la

metodología Lean Startup son:

I) Crear valor para el cliente, entendido como la eliminación de desperdicio, ofreciéndole

lo que realmente demanda, con la calidad correspondiente.

II) Desarrollar el producto desde la óptica del cliente, aprendiendo y validando desde el

continuo punto de vista de este.

III) Desarrollar ese producto de una forma ágil, flexible, iterativa, incorporando nuevas

funcionalidades a medida que se desarrolla.

2.6.4. Lean Startup como metodología

El circuito crear – medir – aprender es el núcleo central de la metodología Lean Startup

(Ries., 2011).

Ries (2012), es considerado el padre de la metodología Lean Startup, expone en este

método, la manera de cómo crear empresas de éxito, utilizando la innovación continua. Afirma

que el éxito de los startups no radica necesariamente en que el producto ofrecido esté en el lugar

y en el momento adecuado, sino que, este logro llega siguiendo el proceso correcto de desarrollo,

para llegar a este producto.

La secuencia metodológica se inicia con el primer elemento indispensable en un

planteamiento básico de negocio que llegaría a ser la hipótesis, que es nada más que el conjunto

de ciertas suposiciones sobre las que el emprendedor fundamenta la viabilidad de su idea. Para

comprobar dichas hipótesis, el emprendedor se basará primeramente en un PMV con el que

experimentará, y sobre todo aprenderá de su público objetivo la aceptación que tiene su oferta.

Pero para que este aprendizaje sea riguroso y fundamentado, es indispensable medirlo y como

consecuencia, tomar las decisiones oportunas que implicarán correcciones sobre las hipótesis



27

iniciales, reestructurando el modelo de negocios (pivotar) o perseverando si se han visto solo

conclusiones positivas del producto ya que por lo contrario si los datos aconsejan persistir, la

iteración continua con la creación de versiones incrementales sobre a misma base ideal, que se

puedan ir validando desde la experiencia del cliente.

Todo este aprendizaje permitirá medir el progreso del startup y asegurar que esta cuenta

con las características fundamentales que debe tener un startup antes de convertirse en una

empresa ya consolidada.

Figura 11. Secuencia del planteamiento del negocio (Ries., 2011)

2.6.5. Validación de la hipótesis

Antes de llevar a cabo una idea en concreto, todo parte siempre de una intuición y una

necesidad que se descubre y debe ser cubierta, muchas veces ese presentimiento es el de éxito,

para poder embarcarse en la aventura del emprendimiento. Lastimosamente es muy poco el

porcentaje de éxito de una idea. Lo duro de emprender en cualquier proyecto, sobre todo cuando

es algo innovador, es la incertidumbre que esta conlleva. Los proyectos se plantean sobre la base

de una serie de suposiciones, denominadas hipótesis y que es vital que se comprueben antes de

lanzar el negocio, porque se podría correr el riesgo de llegar a desperdiciar tiempo y recursos

valiosos.

Muchos autores proponen que, a la hora de emprender, se parta de un pequeño modelo de

negocios que ayude a establecer primero las hipótesis y probar los supuestos de los que se parten.

Hoy en día existen muchas herramientas que ayudan a los emprendedores a validar sus posibles

hipótesis, una de la más recomendadas es el lienzo o Canvas de Osterwalder, y utilizarlo como

punto de partida.



28

Básicamente consiste en visualizar y diseñar un modelo de negocio dinámico y visual,

plasmado en un lienzo. Está dividido en cuadrículas, cada una dedicada a un aspecto fundamental

del modelo de negocio: propuesta de valor, ingresos, gastos, canales de adquisición, entre otros

En estas cuadrículas se van añadiendo y quitando ideas continuamente hasta tener una versión

final. Figura 12.

Figura 12. Modelo de lienzo de Osterwalder (Osterwalder y Pigneur,2011)

Como se pudo ver, esta es una herramienta muy interesante y útil para probar las hipótesis

más arriesgadas que ponen en juego la viabilidad del negocio. Se siga esta herramienta o cualquier

otra, los creadores del negocio necesitan transformar las hipótesis o los supuestos en hechos tan

pronto como sea posible, para que de esta manera se puedan modificar rápidamente o de manera

más eficaz aquellas que estuvieran yendo por vía equivocada.

2.6.6. Producto viable mínimo PMV

Una de las mejores formas de validar las hipótesis es a través de la construcción de un

PMV, que viene a ser la versión del producto a escala, que permite dar la vuelta entera al circuito

crear – medir – aprender, al ser escala este producto entra en juego con un mínimo esfuerzo, en

un mínimo de tiempo e implicando los menores recursos posibles para su desarrollo. El PMV es

una de las técnicas más importantes del LS.

Para Ries, el PMV llegaría a ser una versión de un nuevo producto que permite a un equipo

recoger la máxima cantidad de aprendizaje validado, a cerca de sus clientes, con el mínimo

esfuerzo. (Ries., 2011).

Blank y Dorf (2013) afirman que el PMV consiste en “Una síntesis concisa del conjunto

más pequeño posible de características que podrían funcionar como producto independiente

resolviendo al menos el problema principal y demostrando el valor del producto”.

Dicho todo esto se puede decir que el PMV al llegar a ser un prototipo, es un producto

muy básico, con las funcionalidades esenciales, para poder visualizar la reacción que tiene nuestro



29

público objetivo. Con lo aprendido de esta experiencia, se reconstruye y mejora el producto y se

lanza una nueva versión, para realizar el mismo proceso. Así varias veces para ir puliendo el

producto entorno a lo que el cliente demanda, identificando el interés del cliente hacia la ofrecido,

viendo si se necesita cambiar de estrategia para mejorar los resultados obtenidos.

Entonces el PMV muestra a los emprendedores el camino de lo que se debe hacer y de lo

que no, empezando con el proceso de aprendizaje lo más rápidamente posible para probar las

hipótesis fundamentales del negocio.

El primer producto de un Startup no está dirigido a satisfacer al público en general. Un

Startup generalmente no puede permitirse crear un producto piloto que contenga todas las

características desde un inicio, pues para empezar estas aun no está del todo claras todavía y, por

eso, los primeros esfuerzos se centran en un objetivo puntual y pequeño, que está dispuesto a

adoptar el producto o servicio ofrecido en sus fases iniciales, estos llegarían a ser clientes

visionarios, con interés en el producto. (Rogers, 2003).

Se debe tener en cuenta que, para construir un producto viable mínimo, no hay una receta

exacta. Lo importante es que ese producto mínimo haga posible al emprendedor conocer su

viabilidad; dicho de forma más sencilla, permitir saber si el producto tiene futuro o no.

Hay muchas maneras de realizar un PMV, muchas pruebas son bastante populares en el

mundo del emprendimiento: landing page, la prueba del conserje, la creación de prototipos, la

prueba del crowdfunding o la prueba del Mago de Oz. Todas estas son muy útiles dependiendo

lo que se quiera probar.

2.6.7. Medir: Lean Analytics

En general, las empresas usan la contabilidad para medir su objetivo principal: el

crecimiento. Este depende básicamente de la rentabilidad que se obtiene del cliente, los costes

que supone obtener a dicho cliente y la tasa de repetición en la compra.

La contabilidad de un startup es muy distinta, pues el objetivo es que los números

demuestren cuan sostenible es el negocio que se está construyendo, a esto se le llama contabilidad

de innovación (Ries., 2011), que está claramente explicada en tres etapas:

I) Usar un MVP para recopilar datos reales y analizar en qué punto se encuentra la

empresa en el momento actual.

II) El Startup hace todos los cambios y las optimizaciones del producto.

III) El emprendedor toma la decisión de perseverar porque está aprendiendo propiamente

y por tanto está haciendo un buen progreso, o si se concluye que se necesitan más

cambios, se debe pivotar comenzando el proceso de nuevo.

Para poder llevar a cabo este proceso de la contabilidad de la innovación, del aprendizaje

y tomar decisiones rigurosas, es necesario ser capaces de medirlo. Si bien esta claro que cada

modelo de negocios y cada tipo de producto requiere un servicio de métricas distinto, el objetivo

casi siempre será el mismo y es el de que los clientes compren un producto o un servicio y eso

implica seguir la ruta de los pasos que sigue el cliente hasta que genera ingresos al startup.

Existen varias herramientas para seguir los ingresos de una empresa, pero hay una forma

clara, típicamente usada en estas situaciones, y es la de seguir la ruta mediante el embudo de

conversión definido por métricas piratas. Estas fueron acuñadas por Dave McClure (2010)

miembro integrante de los fundadores de 500 Startups, una de las principales aceleradoras de

Estados Unidos y de gama mundial. Se definen asi, porque las iniciales de los cinco bloques del



30

embudo en ingles son AARRR (acquisition, activation, retention, referral, revenuee), como el

supuesto berrido de un pirata.

Figura 13. Métricas piratas, embudo de conversión (McClure,2010)

Por un lado, las métricas piratas son un sistema sencillo de análisis cuantitativo de un

modelo de negocios comúnmente aceptado por la mayor parte de Startups (Esteve, 2015), por

otro lado, los costes de ir llevando al cliente potencial a cerrar una venta, vinculan el modelo de

generación de ingresos con una de las partes más importantes de la estructura de costes de

Startups, que es la inversión en captación de clientes.

De forma práctica, el embudo de las métricas piratas de McClure, seguiría la siguiente

secuencia:

- Adquisición: Es la manera en cómo llega el cliente o usuario a conocer la

oferta del negocio, identificando los canales promotores y de marketing.

- Activación: Se trata de convertir a un potencial interesado en un cliente

potencial recurrente de la idea. Midiendo el porcentaje de potenciales

interesados que han hecho la acción necesaria para convertirse en cliente

potencial. (J., 2013)

- Retención: En este paso se ve cuan recurrente vuelve a ser el cliente

potencial, si busca volver a usar el producto. En este paso es muy importante

entender el porqué de la fidelidad del cliente o su abandono.

- Referencia: Esta parte métrica, indica el número de clientes que vienen por

recomendación o por un medio secundario. Usualmente, el cliente referido

no tiene un coste y eso influye directamente en la disminución del coste de

adquisición de clientes y aumente las ganancias de potenciales nuevos

clientes.

- Conversión: Este indicador permite saber a qué porcentaje de clientes se

conseguido vender del total del público al que se ha logrado interesar. Es una

métrica muy importante porque permite conocer al emprendedor si es capaz

de monetizar, y, por tanto, hacer rentable su modelo de negocio. Para calcular

el porcentaje de conversión, se debe dividir el número de clientes convertidos



31

o que adquieren el producto, que lo han comprado, entre los clientes

solamente interesados.

A la hora de medir es fundamental conocer las métricas más importantes para el devenir

de la empresa, ya que son aquellas que permitirán tomar decisiones en un negocio, más allá de la

intuición.

Se debe tener conciencia que no hay una métrica concreta que se deba seguir desde la

concepción de la idea del negocio, sino que en cada momento se enfocará en una métrica distinta

a la que se concederá más importancia. Entonces se afirma que la única métrica que

verdaderamente importa es aquella que ayude a encontrar el producto adecuado y el hueco de

mercado antes de que se acabe el dinero o los recursos para hacerlo.

2.6.8. Aprendizaje validado

Todo lo anteriormente mostrado es solo para llegar a concluir si todo lo que se ha ido

realizando hasta este punto está llegando al progreso esperado para que de esta manera se llegue

a creer que la hipótesis estratégica original es correcta, o se necesita realizar un cambio o reajuste

en sus características, esto pasa para cambiar la estructura de la hipótesis fundamental a cerca del

producto la estrategia o el proceso del servicio, para que de esta manera estos cambios sean

nuevamente puestos a prueba, repitiendo cíclicamente el proceso anterior.

Básicamente hasta este punto lo que se debe realizar es poner en marcha los pasos

anteriores una vez más ya con un producto o servicio mejorado, obteniendo cada vez críticas más

ajustadas, para perfeccionar un producto final óptimo, llamando a esto un ciclo repetitivo de

procesos clave, Es fundamental saber escuchar a todos los stakeholders (Personas implicadas

directa o indirectamente en el producto/servicio) e incorporar su feedback.

Fallar es un prerrequisito para aprender, lo importante es identificar rápidamente los

factores que están conduciendo a esta falla para cambiarlos y probar nuevamente el prototipo de

prueba con estos nuevos ajustes, para buscar un mayor aprendizaje validado, al momento de

pivotar no solo se refiere a cambiar el producto, un pivote significa una modificación de

cualquiera de los factores del modelo de negocios: la propuesta de valor, la generación de

ingresos, el canal, la segmentación o cualquier componente de lienzo. (Blank S. , 2014).

Un concepto y objetivo clave en los estados iniciales de un startup, Vitalmente consiste en

confirmar o descartar hipótesis a través de experimentos, llamando a esto aprendizaje validado,

cuyo resultado puede caer en cuatro categorías: Pivotar, iterar, escalar o descartar por completo.

- Pivotar: Después de conducir un experimento y descartar una hipótesis,

pivotar es la acción de un cambio radical de una o mas dimensiones dentro

del modelo de negocios en orden de formular una nueva hipótesis y probarla

en nuevos experimentos. Por lo tanto se pivota como consecuencia de un

aprendizaje en el que el emprendedor se da cuenta de que tiene que darle un

nuevo giro a su propuesta inicial si no quiere quedarse estancado,

consumiendo los recursos, mientras el negocio corre el peligro de no crecer

o incluso perecer.

- Iteración: Iterar es un cambio menos radical que el pivotar, gracias al

conocimiento validado adquirido, este consiste en promover uno o más

cambios en el modelo de negocios o producto para poner a prueba una nueva

hipótesis. Generalmente, las iteraciones tienen un valor positivo en este



32

proceso, como ellas significan que el startup se está acercando a un modelo

de negocios viable.

- Escalar: es la situación en la cual los emprendedores creer que han

encontrado un modelo de negocios sustentable y están dispuestos a invertir

más en el negocio para crear una organización funcional y obtener economías

de escala.

- Renunciar: ocurre cuando las pruebas y experimentos muestran que la visión

del negocio dada no es capaz de generar un modelo de negocios sustentable.

Entonces se afirma que, el ciclo iterativo es lo que genera el aprendizaje validado para una

nueva empresa de innovación.

Figura 14. Aprendizaje validado (Roberto Touza,2017)

2.7. Design Thinking (DT)

Ser exitoso hoy en día, que los estándares de competitividad a nivel mundial están bastante

altos, requieren de personas, empresas o equipos de trabajo que utilicen y desarrollen un conjunto

de habilidades nuevas, nunca antes vistas. Una de estas habilidades hoy en día, es llamada el

Design Thinking, tema que ha sido extensamente considerado para ser la actividad central que

distinga a la ingeniería sobre las otras ramas. (Simon, 1996). También es importante saber que las

nuevas corrientes de negocios y de ingeniería independientemente el tema de que se traten deben

ser efectivos al momento de generar soluciones para las necesidades sociales de su entorno. De la

misma manera que solucionar problemas, el diseño en general es normal y ubicuo en todas las

actividades humanas. Las necesidades y la insatisfacción en muchas cosas combinados con la

determinación de avanzar en nuevas ideas conducirán a la búsqueda de soluciones, ahí es donde

empieza el proceso de diseño. (Kolko, 2011)



33

Cuando hablamos de innovar, se debe entender que este proceso está estrechamente ligado

a dejar la zona de confort, encarando muchos procesos de riesgo e incertidumbre, en ese punto es

vital el identificar las necesidades que se deben afrontar y crear soluciones apropiadas. El Design

Thinking puede llegar a ser una herramienta vital al momento de encarar nuevos desafíos en el

ámbito de negocios, que, aunque no sigue la corriente Lean directamente, su propósito final

inicialmente puede llegar a ser bastante similar, puede ser considerado como el uso de un proceso

de pensamiento sistemático para resolver problemas con soluciones innovadoras, no es un

concepto nuevo, ya que dentro de la ingeniería y arquitectura tiene ya mucha trayectoria.

A diferencia de los típicos procesos de creación y diseño, que usualmente consisten en un

proceso individual e intuitivo, el DT consiste en una secuencia flexile de pasos a seguir y bucles

de iteración, que incluyen una gama de herramientas que resultan diferentes artefactos. Desde esta

perspectiva, se debe ver como una corriente multidisciplinaria (Martin , 2009)

2.7.1. Antecedentes de la metodología Design Thinking.

La frase “Design Thining” fue introducida en un inicio por Rowe en 1987 y el Primer

Simposio de investigación acerca de esta nueva metodología se dio recién el año 1992, y fue

utilizada para referirse a una metodología para diseñadores que tenían en mente diseños nuevos,

la Consultora de diseño IDEO, fue la primera en utilizarla de manera más tangible, dándole forma

y mostrando verdaderos resultados tras su desarrollo, a partir de esto esta corriente ha ido ganando

fama en las escuelas de negocios a nivel mundial y es aplicada en los departamentos R&D de

compañías de innovación.

IDEO no es una consultora de diseño al uso. Es una de las empresas más innovadoras del

mundo. La empresa mantiene vínculos muy estrechos con la Universidad de Stanford, e incluso

hay quien asegura que IDEO es uno de sus proyectos derivados (spinoff); constituye, sin embargo,

otro gran ejemplo del papel único que la universidad ha desempeñado en el ecosistema de la

innovación que conocemos por Silicon Valley. La clave del éxito de IDEO es un método de

innovación denominado «design thinking». En pocas palabras, el «design thinking» es una lente

a través de la cual se pueden observar los retos y solucionar los problemas. Tim Brown, director

ejecutivo de IDEO, define el «design thinking» como «un enfoque que utiliza la sensibilidad del

diseñador y sus métodos de resolución de problemas para satisfacer las necesidades de las

personas de un modo tecnológicamente factible y comercialmente viable. En otras palabras, el

«design thinking» es una innovación centrada en la persona» (Brown, 2010).

El «design thinking» se concentra en el proceso de diseño, más que en el producto final, e

integra conocimientos técnicos del diseño, las ciencias sociales, la empresa y la ingeniería. Forma

sólidos equipos multidisciplinares para:

• Adquirir conocimientos básicos sobre los usuarios y sobre la situación o el problema

general (Comprender).

• Lograr empatía con los usuarios mirándolos de cerca (Observar).

• Crear un usuario típico para el cual se está diseñando una solución o un producto (Definir

el punto de vista).

• Generar todas las ideas posibles (Idear).

• Construir prototipos reales de algunas de las ideas más prometedoras (Construir

prototipos).

• Aprender a partir de las reacciones de los usuarios a los distintos prototipos (Probar).



34

Mediante ese proceso iterativo, los equipos pueden adquirir una nueva percepción a partir

de la observación continua y la elaboración de prototipos, y en ocasiones pueden llegar a

replantearse el problema de una manera completamente nueva.

Con el paso de los años, los equipos multidisciplinares de IDEO, integrados por psicólogos

cognitivos, antropólogos, ingenieros, masters en administración de empresa, doctores, sociólogos

y otros expertos, se han unido a sus clientes para diseñar algunos de los productos más

innovadores, como el primer ratón de ordenador (Apple Inc.), la Palm V Personal Digital

Assistant/PDA (Palm Inc.) o el LifePort Kidney Transporter (Organ Recovery Systems Inc.). Tras

ir más allá de los productos y tras haber aplicado la metodología a los servicios y los procesos

organizativos, como la modernización de los turnos de enfermería en los hospitales Kaiser

Permanente, los diseñadores de IDEO están aplicando el «design thinking» para abordar algunos

de los retos más destacados y complejos del mundo, como la pobreza, la salud pública, el agua

potable, la potenciación de la economía, la reforma de la educación, el acceso a los servicios

financieros y la necesidad de servicios básicos. (Martin , 2009)

Muchos modelos de Design Thinking se han ido desarrollado desde entonces, basados en

diferentes formas de ver situaciones de diseño, utilizando diferentes herramientas metodológicas

para diseñar soluciones. Juntas todas estas corrientes de investigación han ido creando una rica y

variada fuente de conocimiento de una realidad humana bastante compleja. Hoy en día, “Design

Thinking” se identifica como un paradigma excitante, para afrontar problemas en muchos rubros,

de los que se destacan la Información Tecnológica IT y principalmente también en el área de

negocios. (Thoring & Roland, 2011)

El fuerte interés en adoptar y aplicar estas nuevas prácticas de diseño en otros campos ha

creado una reciente gran demanda por aclarar y definir el verdadero conocimiento del

pensamiento de diseño como tal. Hay muchas razones para implementar el diseño y

consecuentemente muchos empresarios han adoptado muchas maneras diferentes de Design

Thinking en su uso, pues cabe rescatar que esta metodología no es solamente para diseñadores,

es para todos aquellos que buscan cambios en sus ideas de innovación, ya que las áreas de diseño

pueden estar inmersas en ingeniería, educación, negocios, medicina y arquitectura.

Estudiar la manera en la que diseñadores trabajan y adoptan prácticas de diseño, es un

campo muy estratégico para implementarlo en el desarrollo de las nuevas empresas y más aquellas

que son de innovación como las Startups, ya que este tipo de organizaciones lidian en su día a día

con problemas complejos que, si son bien identificados, el diseño creativo podría hacerles frente

sin problema. (kelley & Littman, 2001)

2.7.2. Design Thinking como metodología

El método DT no es solo una manera de pensar. Es integrativa y multidimensional, es la

combinación de numerosas y diferentes maneras de afrontar la realidad con imaginación Hoy en

día existen numerosas visualizaciones de los procesos de diseño.

El modelo de Design Thinking sugerido por HPI D_School (Figura 15) es una de las

versiones más usadas en el proceso del uso del DT como una filosofía de desarrollo de negocios

y nuevas ideas. Este proceso consiste en seis pasos consecutivos que son (Entender, Observar,

Punto de Vista, Idear, Prototipar y Probar), dentro de estos pasos se proponen bucles iterativos

para afinar el diseño. Lo que es cierto es que para cada idea los bucles e iteraciones son subjetivos

y no tienen un comportamiento único, sin embargo, se generaliza de tal manera que siguiendo

estos pasos se llegue a una secuencia ordenada de resolución de ideas.



35

Figura 15. Modelo de Design Thinking (HPI, 2009)

I) Observación

El primer paso en este desarrollo consiste básicamente en el entendimiento del

problema. El que analiza debe familiarizarse con él y analizar que situaciones hay afuera en

el mundo para evitar la copia o duplicación de ideas. El diseño empieza con una idea vaga de

cómo se verá el producto final o el trabajo final.

II) Síntesis (Consolidación)

Toda la información obtenida debe ser interpretada de manera que nos de parámetros

de enfoque y estudio con significado útil.

III) Lluvia de ideas

En esta parte del proceso se generan innumerable cantidad de ideas de solución al

problema utilizando una lluvia de ideas y otras técnicas para el manejo de nuevas formas de

encarar los problemas que resultaron de los pasos anteriores, se debe tener el número máximo

de ideas posibles para hacerlas tangibles.

IV) Prototipo (Consolidación)

Para poder hacer tangible las ideas se necesitan construir ciertos prototipos

experimentales, esto involucra el desarrollo de crear representaciones en 2D o 3D

dependiendo las necesidades de representación de las ideas generadas. Este es uno de los

pasos que puede generar los mayores costos del proceso.

V) Prueba

Cuando se va realizando las pruebas a los prototipos generados, se va aprendiendo las

debilidades y fortalezas del producto.

VI) Iteración

Este último paso engloba la identificación y modificación de aquellos problemas

encontrados en los prototipos, para que estos sean probados nuevamente, esto tiene que ver

con el cambio, eliminación o reemplazo de lo que no está funcionando en el producto para

que este salga a flote, es un proceso que lleva tiempo ya que es un proceso iterativo riguroso.

2.7.3. El proceso modelo del Design Thinking

Si bien es sabido que existen muchos modelos de procesos de Design Thinking, el enfoque

de negocios que ha traído mayores cambios positivos, es el propuesto por el HPI D-School. Para



36

tener un mejor detalle se utilizarán los símbolos de la Figura 16 que forman parte del subconjunto

del Bussiness Process Modeling Notation (BPMN).

Figura 16. Simbolos utilizados en BPMN (Elaboración propia en base al modelo BPMN)

Figura 17. Proceso Modelo de Design Thinking (Thoring & Müller, 2011b).)



37

Pasos Objetivo ¿Cómo? Entrada de datos Salida de datos

1. Understand

(Entender el

problema)

Recolectar

información

existente, como

punto de partida y

dominar esta

información.

Investigación

Secundaria (desk) Briefing, media

Materiales colectados,

impresos y

documentos

2. Observe

(Observar)

Reunir toda la

información a

cerca las

necesidades de los

clientes objetivo.

Investigación

Cualitativa

(Entrevistas, Simple

observación)

Definición del

problema, Desafío de

diseño,

cuestionarios, El

tema de proyecto

(Producto o servicio

específico).

Fotografías, videos,

entrevistas transcritas,

documentos,

grabaciones de audio,

notas.

3.1 Narración

Traer a un

miembro de cada

equipo del mismo

nivel e

intercambiar

resultados de

investigación.

Narración

(Verbal/reporte,

escrito por alguno de

los miembros)

Percepciones a cerca

de las necesidades de

los clientes

(fotografías,

documentos, audios,

notas, etc.)

Escribir los insights y

bosquejos en notas.

3.2 Agrupamiento

de percepciones

Estructurar todas

las percepciones

Agrupar las

percepciones

similares, encontrar

título para cada grupo.

Ideas y bosquejos en

notas.

Reorganizar ideas y

percepciones

agrupándolas en notas.

3.3 Síntesis

Condensar las

ideas en

representaciones

visuales a cerca de

las necesidades del

usuario,

identificando

puntos de falla,

para su futura

mejora.

Agrupación,

alineación visual de

conocimientos

como

un estereotipo de

usuario

Perspectivas escritas

y bosquejos en notas.

Marco de referencia o

persona

3.4 Punto de vista

Micro teoría a

cerca de las

necesidades de

usuario

Búsqueda de analogías

y metáforas.

Marco de referencia

o persona

Punto de vista bajo la

perspectiva de un

usuario metafórico.

4.1 Brainstorming

o lluvia de ideas

Generar lluvia de

ideas que dirijan

directamente el

problema

previamente

definido a cerca de

la necesidad del

usuario.

Brainstorming, no hay

un método formal. Punto de vista.

Preguntas clave,

sacadas de la lluvia de

ideas, “¿Cómo

podríamos…?

4.2 Ideación

Generar ideas para

posibles

soluciones del

problema definido

Lluvia de ideas.

Preguntas de la lluvia

de ideas escritas en

notas.

Muchas ideas y

bosquejos escritas en

notas.

4.3 Agrupamiento

de ideas

Estructurar todas

las ideas

Agrupar las ideas de

acuerdo un criterio

especifico.

Ideas y bosquejos en

notas.

Reorganizar ideas y

percepciones

agrupándolas en notas.



38

4.4 Votación

Decidir la idea que

se desarrollara más

a fondo

Realizar una votación

con todos los

miembros del equipo.

Todas las ideas. Una idea en específico.

5. Prototipo

Una versión auto

explicativa del

concepto

Prototipo,

modelaciones,

simulaciones,

roleplaying, etc.

Ideas, herramientas y

materiales

seleccionados.

Prototipo

6. Prueba

Reunir la

retroalimentación

de los usuarios y

stakeholders a

cerca del prototipo

que está a prueba.

Mostrar el prototipo a

usuarios potenciales y

stakeholders; dejar que

lo prueben y que

trabajen con él.

Prototipo y posibles

cuestionarios.

Retroalimentación y

comentarios negativos

y positivos,

documentación de la

prueba realizada.

Tabla 5. Descripción general de la meta, los procedimientos, la entrada y el resultado de

cada paso del proceso del DT (Thoring & Roland, 2011)

Como se ve en la Tabla 5, el proceso empieza con ciertas instrucciones que marcan el

primer acercamiento hacia las necesidades del cliente, esto lo dan los mismos clientes objetivos

que pueden ser reales o simulados, usualmente siendo una descripción muy general y muy poco

precisa de un tema en específico o un determinado problema, pero sin determinar cuál es el

problema exacto en sí. Ya que aún no se tiene una clara idea, el primer paso será volverse un

experto en el tema que se quiere tratar. Esto quiere decir que todos los miembros del equipo

reúnan toda la información necesaria posible acerca del tema.

El segundo paso tiene como objetivo recopilar información de los posibles usuarios. A

través de una investigación cualitativa, el equipo recopila hechos y datos de los usuarios y trata

de interpretarlos, la meta de este paso es llegar a reunir esta información sin tener que preguntar

directamente a los usuarios sus necesidades, ya que se puede llegar a malentender los resultados,

pues muchas de las veces, ni ellos están seguros de lo que realmente necesitan, el punto aquí está

en observar su comportamiento.

El paso más complejo en este proceso llegaría a ser el tercero, ya que el objetivo es llegar

a un punto de vista POV, que se trata nada más que una micro - teoría para afrontar el área del

problema y las necesidades del usuario. El camino hacia un POV involucra una serie de sub –

procesos: el equipo comienza con la narración de historias, lo que significa que se comparten los

conocimientos de la investigación anterior, con todos los miembros del equipo. Luego, estos

conocimientos se agrupan en temas específicos, con el fin de identificar ciertos patrones. Durante

la síntesis, estas ideas se condensan en un marco visual. Esto luego se transforma en el punto de

vista, que es una descripción (a veces metafórica) del problema específico identificado y contiene

una micro teoría sobre las necesidades del usuario. A partir de esto, se genera un estado de lluvia

de ideas, que aborda exactamente la necesidad del usuario. Este proceso de lluvia de ideas, suele

comenzar con "¿Cómo podríamos ...?", todo para apuntar a una solución orientada a la generación

de una idea, en esta fase de ideas, estas son generadas usando las clásicas técnicas de lluvia de

ideas, para después ser ordenadas por grupos de afinidad, para que estas sean ordenadas

posteriormente.

El siguiente paso llega a ser el llegar a un acuerdo mediante votación de todo el equipo

para desarrollar una sola idea más a fondo, de esta idea se construye un prototipo en específico

para ser probado, este prototipo puede ser un modelo físico o un juego de roles si se trata más de

un servicio, o hasta una simulación. Este prototipo debe ser capaz de comunicar el concepto al



39

que se quiere llegar en orden de probar la idea principal. Esto se logrará solamente mostrando el

prototipo a los posibles usuarios del mismo con el fin de conseguir retroalimentación que servirá

para iterar el prototipo, mejorar el concepto e ir puliendo más los detalles para un mejor

acercamiento a una solución que cubra todo lo que el mercado busca, hasta tener un feedback

totalmente positivo de los usuarios.



40

3. Comparación de las metodologías Lean Startup y Design

Thinking En este apartado se muestran las diferencias y similitudes que presentan ambas

metodologías, desde el punto de vista bibliografico.

Figura 18

Figura 18. LS y DT pasos y herramientas de desarrollo



41

De acuerdo a la bibliografía anteriormente mencionada se identifican 8 y 14 pasos para el

LS y DT respectivamente, así como 29 y 63 herramientas identificadas para LS y DT. Como se

observa en la Figura 18 en el proceso de afianzar una idea de innovación, el enfoque de Design

Thinking, empieza mucho antes, ya que la fase de entendimiento, comienza para centrar de

manera correcta en primer instancia la idea y el problema, sin embargo, si se habla de LS, este ya

supone que se parte de una idea bien definida, es por eso que el punto de partida de este enfoque

se centra en establecer la solución directa a este problema. A simple vista también se puede ver

que en la metodología LS, se parte con un modelo de negocios establecido, sin embargo, el

método del DT es más abierto y no tiene definido esto, hasta el final del proceso.

Para una mejor comprensión y comparación, después de realizar una descripción completa

de cada metodología que se dio por la revisión bibliográfica encontrada, se procede a realizar una

comparación un poco más objetiva, para esto es necesario realizar una comparación de procesos

abstractos encontrados en algunas fuentes bibliográficas, en este caso se realiza la comparación

del proceso planteado por Plattner et al. (2009) y el “Lean Learning Cicle” o ciclo de aprendizaje

Lean (Ries., 2011). Esto con el fin de comparar amas estrategias de una manera más general y

entendible: El número de procesos, el orden de pasos, alineamiento, nombres, frecuencias y

dirección de las diferentes actividades, unas en frente de las otras.

Figura 19. Comparación de modelos de procesos abstractos para DT (izquierda)

y LS (derecha). (Plattner, Meinel, & Leifer , 2011); (Ries., 2011)

En la Figura 19 se ve claramente que ambos modelos se resumen en 6 procesos, pero la diferencia

más significativa es que el ciclo LS se desempeña de una manera circular, en cambio el proceso

DT, se muestra de una manera más lineal en sus procesos. Esto sugiere que DT debe ser ejecutado

en secuencia de pasos, mientras el LS es más flexible en ese aspecto. A diferencia del proceso DT

que empieza necesariamente en a fase del entendimiento, en la parte de LS, no tiene un inicio o

final claro, el alineamiento circular de pasos sugiere que esta metodología puede ser ejecutada de

manera continua y repetitiva, cuantas veces sea necesaria.

Analizar de esta manera las dos metodologías, también permite poder ver los usos a los que van

enfocados cada una de estas corrientes, por ejemplo el LS puede ser fácilmente aplicado en

diferentes niveles de un proyecto, viéndolo de una manera más general, este puede ser aplicado a

procesos enteros desde su inicio, o analizándolo de una manera más puntual, este proceso puede

ser aplicado a detalles específicos dentro de un proceso, esto significa que es posible hacer zoom

en diferentes subprocesos y ejecutar LS incluso en pequeñas decisiones de diseño. Sin embargo,

si hablamos del modelo de proceso DT, solo puede ser aplicado a un problema entero y no así a

específicos subproblemas.

A continuación, se muestra una comparación detallada de las dos estrategias innovadoras, se

comparan importantes aspectos del LS y DT respectivamente, el acercamiento que tienen, los



42

métodos, pasos específicos dentro del proceso, y los grupos objetivo que tienen cada una de estas

filosofías.

Tabla 6. Comparación de aspectos relevantes entre LS y DT

En la Tabla 6 se puede ver algunas similitudes y diferencias en términos generales de

algunos aspectos que han presentado estas dos corrientes en la bibliografía ya mencionada.

3.1. Similitudes

A continuación, se presentan similitudes encontradas en la comparación bibliográfica de

las dos metodologías:

- Ambos conceptos tienen el mismo objetivo, el cual es fomentar a la

innovación.

- Tanto LS como DT, están centrados bajo la perspectiva de los usuarios y

otros stakeholders, para enfocarse en pruebas de usuario exhaustivas que

esten en constante mejora de sus respectivos conceptos.

- En el momento de hablar de prueba del prototipo, ambas corrientes tratan de

recolectar el feedback de los posibles usuarios lo antes posible, en etapas

Campo Lean Startup Design Thinking

Objetivo Innovación Innovación

Enfoque/alcance Innovación de alta tecnología para

Startups Innovación en general

Acercamiento Centrada en el cliente Centrada en el usuario

Incertidumbre problemas de clientes poco claros Resolver problemas de alto grado

Prueba

El pivote es el núcleo del concepto de

"fallar rápido". Cuanto antes se dé

cuenta de que una hipótesis es

incorrecta, más rápido se mejorará y

volverá a ser probado.

Fallar lo antes posible para tener

éxito lo antes posible

Iteración Si (Pivotear) Si (Iterar)

Idea

La ideación no es parte del proceso, la

visión inicial del producto es dada por

la cabeza de la compañía desde el

inicio.

La ideación forma parte del

proceso, las soluciones son

generadas en el proceso.

Métodos Cualitativos No Si

Métodos Cuantitativos Si No

Modelo de negocios Si No

Adaptación e implantación Método de los 5 ¿Por qué? No

Métodos Típicos

Entrevistas cualitativas, Smoke test,

prototipado en papel, Accounting,

Split (A/B)

Tests, Cohort Analysis, Funnel

Metrics, Business

Model Canvas

Shadowing, entrevistas

cualitativas, prototipado en papel,

lluvia de ideas (con reglas

específicas), Síntesis, etc.

Prueba de hipótesis Si No

Prueba de prototipo Si Si

Iteración Rápida Si Si

Grupo objetivo

Clientes (Distinguiendo entre

usuarios, Compradores económicos,

encargados de toma de decisiones).

Usuarios (usualmente usuarios

finales, algunas veces stakeholders)



43

tempranas del proceso, en orden de reducir lo mas posible la perdida de

recursos, creando productos que nadie quiera.

- La iteración rápida, para ambas estrategias es muy importante, ya que la

solución del problema no esta del todo clara desde el inicio, trabajando ambas

bajo extrema incertidumbre, el desarrollar prototipos de prueba, es un

proceso que muchas veces requiere iteraciones extensas, entonces por para

ambas metodologías es vital, identificar lo antes posible las fallas que

presentan las ideas para estas ser subsanadas rápidamente, lo que hará que se

ahorre tiempo y dinero en lo máximo posible.

3.2. Diferencias

Existen bastantes diferencias que se las muestra a continuación:

- Mientras para LS el campo de aplicación está centrado casi completamente

en las Startups, el DT busca las áreas de ideas de innovación en general, no

necesariamente Startups.

- La idea inicial de negocios dentro de LS ya esta puesta desde el inicio del

proceso, para que después esta sea probada, para ver la validez que tiene y de

esa manera poder ser cambiada durante todo el proyecto. En DT, sin

embargo, el proyecto empieza con un desafío, no con una idea inicial,

típicamente llamado, un problema a resolver, esto quiere decir que el

problema no esta definido y que la idea se va generando y validando en el

proceso.

- En la parte de iterar/pivotar, ambas estrategias identificaron la necesidad de

modificar ideas o prototipos según a los comentarios de los usuarios. La

"iteración" en el DT comienza generalmente después del paso de "prueba",

hacia el final de todo el proceso, y se realiza en el prototipo. Sin embargo, en

lean startup "Pivotar" podría aplicarse mucho antes. Incluso se prueban las

primeras hipótesis, no sólo la idea ya construida. Por tanto, es posible

determinar rápidamente un problema o si la necesidad del usuario es correcta

o no, incluso antes de que se cree un prototipo. Esto podría significar un

ahorro en tiempo y recursos. En el DT esto se da solo al final del proceso,

poniendo en riesgo todo el desarrollo y tener que empezar de cero.

- En la parte del modelo de negocios en sí, LS sugiere desde un inicio un

modelo de negocios claro, sin embargo, en DT no sugiere en ningún

momento el enfoque de un modelo de negocios en ningún momento de la

idea.

- DT tiene un enfoque mucho más cualitativo al momento de realizar sus

pruebas sistemáticas, por lo contrario LS es mas cuantitativo en sus análisis.



4. Desarrollo de la encuesta

5.1. Objetivo de la encuesta

Al tratarse de un estudio cualitativo y específicamente basado en métodos teóricos, para

llegar a cubrir lo que realmente se necesita conocer a cerca del modelo de desarrollo utilizado en

el proceso de generación de ideas de un startup, es importante la recolección de datos específicos

de esta misma, por ello se debe encontrar una herramienta para identificar la información

requerida en el estudio. El objetivo es diseñar una encuesta lo más precisa posible para que el

proceso de recolección de datos sea fácil, rápido y preciso.

5.2. Rol del investigador

En este estudio el rol del investigador es el de diseñar preguntas basándose netamente en

la revisión bibliográfica, creando una encuesta online que recolecte solamente datos específicos

y útiles para el trabajo en curso.

5.3. Consideraciones básicas de la encuesta

Como se trata de un análisis que engloba situaciones de estrategias de empresas

específicas, la investigación se garantizará siempre y cuando exista protección de derechos de

autor y seguridad de que la información dada por los participantes sea para fines netamente

académicos tomando las siguientes consideraciones:

1) Se trata de una investigación objetiva, que se la realizara de la manera más clara y corta

posible para entendimiento de los participantes.

2) La información recolectada será con fines principalmente académicos y tomará todas las

medidas de protección de datos, anonimizando en mayor medida, sin entrar en

profundidad de datos personales.

3) Se escogerán participantes específicos, que representen a las Startups de construcción en

España.

4) Los participantes de este estudio, tendrán libre acceso a todos los resultados y discusiones

que se generen en esta línea de investigación, después de finalizado el trabajo.

5.4. Elaboración de la encuesta

La encuesta será desarrollada tomando en cuenta los diferentes pasos y herramientas

identificados previamente en la revisión bibliográfica de ambas metodologías de desarrollo, del

Lean Startup y Design Thinking respectivamente.

La encuesta se encuentra descrita completamente en el ¡Error! No se encuentra el origen

de la referencia., fue preparada con preguntas cerradas en su mayoría, siguiendo tres principales

pasos metodológicos que se muestran a continuación:

1) Como primer paso se recolectan los datos generales de la Startup en cuestión, como la

descripción de datos generales del Startup – Año de fundación, desarrollo de producto o

servicio, tipo de Startup (e. g. manejo de datos, cadenas de suministro, proyectos de

consultorías).

2) En el segundo paso, todo dependerá de la metodología elegida, primero se presenta un

resumen de ambas metodologías, de las cuales el entrevistado debe elegir cuál de las dos

metodologías se utilizó para el desarrollo de su producto/servicio de innovación, de esta

manera será automáticamente dirigido al apartado que corresponde a dicha metodología,

para responder las preguntas relacionadas con el paso a paso.



45

3) Como tercer y último paso, es importante la obtención de datos sociodemográficos del

Startup, como experiencia y estudios previos del entrevistado, para conocer un poco más

del trasfondo de sus decisiones.

Debido a que nos encontramos atravesando una crisis sanitaria a nivel mundial, muchas

líneas de investigación se han visto perjudicadas con bastantes restricciones, y este caso no será

la excepción, sin embargo, las encuestas online representan una solución para este tipo de

situaciones, más aún cuando se trata de muchos participantes en cuestión. Entonces de esta

manera utilizando Google forms (Figura 20), se arma una encuesta online, de tal manera que los

participantes puedan responder fácilmente en cualquier momento y en cualquier lugar donde se

encuentren, ingresando a las preguntas mediante el link de acceso.

Figura 20. Formato encuesta Google forms

Se calculó aproximadamente el tiempo de duración de la encuesta, estimado de 10

minutos, lo que muestra una participación corta pero precisa al momento de brindar información

por parte de los participantes.

5.5. Población objeto de estudio y selección de la muestra

La población objeto de estudio fueron las Startups españolas en el sector de la

construcción, debido a que no se encuentra una fuente especifica estadística de las Startup, se

realizó una búsqueda exhaustiva de muchas fuentes empresariales que se encuentran en el ámbito

emprendedor.

En la Tabla 4 se puede ver el listado con las 66 startups más importantes a nivel nacional

en el sector de la construcción, este banco de información se lo obtuvo del listado del ranking de

las 100 Startups más innovadoras en España del año 2019, datos informativos del South Summit

2020 , fuentes de LinkeIn y del website informativo https://www.cbinsights.com/research/construction-

tech-startup-market-map/. Se maneja varias fuentes, por temas de que no se cuenta con una en concreto

de la cual se pueda extraer esta información.

En un principio se realizó una búsqueda en Linkedin de posibles CEO’s de las Startups

mencionadas en la Tabla 4, se contactó con la totalidad de ellos mediante esta plataforma,

informándoles el propósito e invitándoles a participar del mismo. Una vez aceptada la solicitud

se les envió el link de la encuesta ya sea por esa misma vía o por correo electrónico proporcionado.

Asimismo, se contactó con la Asociación Española de Startups para solicitar su

colaboración con el propósito de difundir también la encuesta entre algunos de sus asociados.

Pero no se obtuvo ninguna respuesta de esta sociedad.

https://www.cbinsights.com/research/construction-tech-startup-market-map/

https://www.cbinsights.com/research/construction-tech-startup-market-map/



46

El número final de empresas participantes se redujo a 35 empresas, que de acuerdo a lo

calculado utilizando la fórmula 1 de tamaño de muestra, para una población de 66 empresas y

con un nivel de confianza de 90% se obtiene una muestra de 35 empresas, asegurando una

participación de aproximadamente el 50% de todas las Startups activas en construcción en

España, siendo una taza considerable de respuesta por parte de los participantes.

Tabla 7. Listado de contacto de las Startup de construcción en España

N° Nombre Startup Cargo

1 Alias Robotics CEO

2 SAALG Geomecanics CEO

3 Nymiz CEO

4 Mesural CEO

5 Stupendastic CEO

6 Greenspot COO

7 Hogami CEO

8 Aquiles Solutions CEO

9 Bitskout CEO

10 Brick Bro COO

11 Aerial Insight COO

12 Kiwi Homes CEO

13 Stimat/plan reforma CEO

14

PMMT forward

thinking CEO

15 Honext CEO

16 Ogun CEO

17 Recircular CEO

18 Flexidao COO

19 Engidi CEO

20 Recognai CEO

21 Matmap CEO

22 civigner CEO

23 Be More 3D CEO

24 ARCHITEChTURES CEO

25 ROOM2030 CEO

26 housfy RRHH

27

EPC tracker

Developments CEO

28 Sacled Robotics CEO

29 Ledmotive CEO

30

Floorfy Realidad

Virtual Inmobiliaria CEO

31 Graphenstone COO

32 Check to Build C2B CEO

33 spotahome CEO

34 011h CEO

35 Holalucas / Lucas COO



47

Una vez recibidas las respuestas, se procedió a tabular todo lo obtenido en el programa de

Microsoft Excel, para que posteriormente se analizaran estos mismos, elaborando graficas

comparativas para facilitar el entendimiento y análisis.



6. Resultados de la encuesta y discusión

Se procede a la muestra y análisis de resultados obtenidos a través de la encuesta.

Si bien la comparativa de las dos metodologías en general, no puede darse de manera

paralela porque las herramientas que estas utilizan son diferentes, a lo largo de su desarrollo hay

puntos de comparación que son muy importantes.

Para un mejor entendimiento de los resultados y tener los datos recopilados de una manera

más organizada, este capítulo se ha dividido de la siguiente manera:

✓ Datos básicos de las Startups y situación sociodemográfica de los entrevistados

✓ Estado de desarrollo de la Startup

✓ Clasificación de metodologías

✓ Planteamiento del problema para ambas metodologías

✓ Modelo de negocios e hipótesis para LS

✓ Desarrollo de la idea DT.

✓ Desarrollo de la solución para ambas metodologías LS y DT

✓ Prueba de la solución para ambas metodologías LS y DT

✓ Retroalimentación de los posibles usuarios de la solución para ambas

metodologías LS y DT

✓ Proceso de pivotear (LS) o Iterar (DT)

✓ Proceso de lanzamiento del producto al mercado para ambas metodologías LS y

DT.

6.1. Datos básicos de las Startups y situación sociodemográfica de los entrevistados

En este apartado se resumen los datos básicos recolectados de las empresas, como ser

descripción general de las startups, clasificación, ubicación, perfil de los entrevistados,

experiencia previa.

N° Nombre Startup Clasificación Descripción de la startup de construcción

1 Alias Robotics

Frontier tech/

Robotica Drones y seguridad virtual

2

SAALG

Geomecanics

Software de

colaboración

Software de monitoreo geotécnico y optimización de proyectos de

construcción para reducir incertidumbres de ámbito geotécnico

3 Nymiz

Software de

colaboración Software que anonimiza información de empresas para su protección

4 Mesural

Software de

colaboración

Software que permite controlar el comportamiento estructural de los

edificios en tiempo real y de forma remota.

5 Stupendastic

Frontier tech/

Robotica

Seguimiento audiovisual de obras, rehabilitación de espacios y

mantenimiento de infraestructuras de ingeniería civil.

6 Greenspot

Tecnologías

de diseño

Aplicación que impulsa el desarrollo de Smart Cities mediante el

aparcamiento inteligente

7 Hogami

Mercado en

línea

Servicios para tu hogar, local u oficina. Profesionales seleccionados con el

compromiso de Leroy Merlin

8 Aquiles Solutions

Software de

colaboración

Empresa dedicada al desarrollo de soluciones informáticas (Software) para

la automatización y optimización de procesos industriales y en el ámbito de

la ingeniería.

9 Bitskout

Software de

colaboración

Software que crea modelos de IA para sus propias pequeñas tareas a través

de la interfaz de usuario para automatizar su trabajo y crear nuevos procesos.

10 Brick Bro

Proptech/

inmobiliaria Plataforma para compra y venta de propiedades

11 Aerial Insight

Frontier tech/

Robotica

Ortofotos, nubes de puntos, delineaciones, levantamientos cartográficos, etc.

en una fracción de tiempo. / drones



49

12 Kiwi Homes

Tecnologías

de diseño Off Site Construction - Viviendas Modulares

13 Stimat/plan reforma

Software de

colaboración

Programa de presupuestos y herramienta de ventas para obras y reformas

conectado a distribuidores y fabricantes

14

PMMT forward

thinking

Tecnologías

de diseño

Innovación aplicada a la arquitectura para mejorar la calidad de vida de las

personas.

15 Honext

Mercado en

línea

Material recuperado de alta gama para una vida circular, todo hecho a partir

de residuos de celulosa.

16 Ogun

Mercado en

línea Plataforma colaborativa para la industria de la construcción.

17 Recircular

Mercado en

línea

Plataforma activa que conecta empresas para la valorización de residuos

como materia prima

18 Flexidao Cleantech Proveedor de software del sector energético

19 Engidi

Analisis de

riesgos /

Seguridad y

salud Diseño de tecnología portátil para la seguridad de los trabajadores en obra.

20 Recognai

Software de

colaboración

Software de procesamiento de datos de alta gama para empresas

constructoras

21 Matmap

Mercado en

línea

MatMap es la nueva plataforma online de compra-venta de materiales

cerámicos para la construcción de ocasión

22 civigner

Software de

colaboración

Aplicación WEB CAD GIS 3D, con capacidades de diseño, cálculo y

visualización 3D para ingeniería civil

23 Be More 3D

Tecnologías

de diseño

Ingeniería española dedicada a la construcción principalmente de edificación

mediante impresión 3D con hormigón

24 ARCHITEChTURES

Frontier tech/

Robotica

El diseño de edificios basado en inteligencia artificial es una plataforma de

diseño de edificios basada en la nube para aumentar la productividad del

diseño, reduciendo los tiempos de ejecución de meses a minutos.

25 ROOM2030

Tecnologías

de diseño Proyecto de I + D + i con el objetivo de crear la habitación del futuro.

26 housfy

Proptech/

inmobiliaria

Inmobiliaria del futuro, combina la experiencia local con digitalización y Big

Data

27

EPC tracker

Developments

Software de

colaboración

Software de construcción que erradica el caos en la obra gracias a su potente

captura del dato

28 Scaled Robotics

Frontier tech/

Robotica Robots que escanean el terreno de las obras para detectar errores

29 Ledmotive

Instalaciones Smart Lighting es un área de tecnología de iluminación heterogénea, que

integra, entre otras, tecnología de sensores y control, así como tecnología de

información y comunicación

30 Floorfy

Proptech/

inmobiliaria Plataforma de virtualización 3D de propiedades y carteras inmobiliarias.

31 Graphenstone

Mercado en

línea Materiales de construcción no contaminantes

32 Check to Build C2B

Software de

colaboración

Servicio de inspección autónomo, paso a paso, en grandes proyectos de

construcción.

33 Spotahome

Proptech/

inmobiliaria Industria Realstate, inmobiliaria del futuro

34 011h

Tecnologías

de diseño Una constructora de nueva generación

35 Holalucas / Lucas

Proptech/

inmobiliaria Visitas virtuales guiadas a pisos reformados sin comisión

Tabla 8. Descripción de las Startups de construcción en España



50

De acuerdo con lo recolectado en la encuesta se tiene la siguiente clasificación:

Figura 21. Clasificación Startups de construcción en España

En la Figura 21, se puede observar que la clasificación que tuvo mayor participación es el

de Software de colaboración, con un total de 26% que son 10 empresas relacionadas, después en

el ámbito de la innovación le siguen la parte de Frontier Tech, tecnologías de diseño y mercado

en línea respectivamente.

Figura 22. Ubicación de las Startups de construcción en España

La región de Cataluña es la que encabeza la lista de emprendimiento, ya que, de todas las

empresas encuestadas, el 54% pertenecen a esta región, seguida de Andalucía y Madrid con un

14% y 11% respectivamente, esto se da por el gran espacio innovador que tienen estas regiones y

por la variedad de ecosistemas emprendedores que dan oportunidad a estas nuevas ideas, por

26%

14%

20%

17%

3%

3%11%

6%

Clasificación Startups de construcción

Software de colaboración

Mercado en línea (alquileres deequipos, maquinaria, etc.)Frontier Tech & Robotics (drones,VR, IoT))Tecnologías de diseño

Análisis de riesgos, equipos deseguridad y monitoreo Analisis de datos (Big Data)

Gestión Financiera y planificaciónde obraInstalaciones (dispositivosinteligentes, automatización)Prop Tech, Inmobiliaria

Cleantech y energia

54%

11%

14%

6%6%

9%

Ubicación de las Startups de construcción

Cataluña

Madrid

Andalucia

Comunidad valenciana

Asturias

Pais vasco



51

ejemplo si hablamos de esto, es fácil identificar a las ciudades del futuro, en el Ranking de

innovación en Startups, lanzado el 2020, que muestra a Barcelona como la octava y a Madrid

como la undécima ciudad entre las ciudades más prometedoras para las empresas emergentes.

Dichos rankings e informes miden el potencial económico, el atractivo de la innovación, la

rentabilidad, el entorno de inicio, la inversión en talento y la cantidad de empresas emergentes.

Figura 23. Año de fundación de las Startups de construcción en España

El 2016 y el 2020 han sido años importantes para el emprendimiento Español en el ámbito

de las Startups de construcción, representando al 41.2 % en conjunto. Se puede argumentar que

en el 2020 por temas de la pandemia, los emprendedores se han visto en la obligación de

reinventar y proponer nuevas ideas de innovación, por eso que se ve que este año, ha sido un año

favorecedor al momento de presentar ideas en el aspecto remoto para la construcción.

En cuestión a cantidad de empleados, si bien las Startups empiezan con solo los socios al

momento de afianzar las ideas, estas, mientras más consolidadas se encuentran, necesitaran mayor

plantel colaborativo, es por eso que las Startups con mayor recorrido temporal son las que tienen

mayor número de empleados, como se lo muestra a continuación:

Figura 24. Número de empleados de las empresas que han participado en el

estudio

2 2

3

4

7

2

6

2

7

2011 2012 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Año de fundación de las Startups

23%

34%3%

20%

8%3%

9%

Cantidad de empleados

1 a 5

6 a 10

11 a 15

16 - 30

31 - 50

51 a 100

>100



52

La Figura 24 muestra el número de empleados de las empresas que han colaborado con el

estudio. La gran mayoría tiene entre 6 a 10 empleados, representando el 34% del total.

En cuestión al perfil sociodemográfico de los participantes, la imagen mostrada a

continuación muestra que el puesto de la gran mayoría de los representantes de las Startups que

participaron en el estudio son CEO´s (80%) que son los directores ejecutivos.

Figura 25. Puesto de los representantes de las Startups participantes

En cuanto al nivel de educación de los participantes, un 68% tiene al menos un máster

cursado, como lo muestra la siguiente imagen:

Figura 26. Nivel de educación de los representantes de las Startups participantes

Si se habla en temas de experiencia de los participantes, una gran mayoría de los

participantes afirma que si fue parte de otras Startups en el pasado.

80%

17%3%

Puesto de los participantes

CEO

COO

RRHH

9%

68%

23%

Nivel de educación

Grado

Máster

Doctorado



53

Figura 27. Experiencia previa de los representantes de las Startups participantes

Hablando de años de experiencia previa se pudo observar que los emprendedores

participantes de este estudio, en su mayoría tienen más de 3 años de experiencia en el área de

Startups, como lo muestra la Figura 28.

Figura 28. Años de experiencia previa de los representantes de las Startups

participantes

Es importante ver la tendencia de innovación que nos muestran estos resultados, pues de

acuerdo con los datos recabados, se le da gran importancia a la experiencia previa que tengan los

emprendedores al momento de querer lanzar una nueva idea al mercado y el nivel de estudios que

estos tengan, pues si bien para trabajos convencionales, no es necesaria una especialización, el

nivel de master o doctorado en un perfil emprendedor es gran potenciador en este rubro, así como

la experiencia precia que se tuvo en otras startups.

6.2. Estado de desarrollo de las Startups de construcción

Es muy importante la evaluación del estado de desarrollo en la que se encuentran las

Startups de construcción que están participando en la presente investigación, si bien muchas de

estas ya se encuentran completamente consolidadas en el mercado, es bueno identificar también

74%

26%

Experiencia previa en Startups

Si

No

3%20%

77%

Años de experiencia en Startups

Menos de 1 año

1 a 3 años

Mas de 3 años



54

aquellas que se encuentran en el proceso de validación, tanto de la hipótesis, del problema o como

de los clientes en sí.

Figura 29. Estado de desarrollo de las Startup participantes del estudio

En este caso como bien lo muestra la Figura 29 el mayor número de Startups participantes

de la encuesta se encuentran ya en la fase de recolección de clientes, representando un 56% de

toda la muestra, esto quiere decir que ya se pueden hablar de compañías completamente

consolidadas, que ha reducido en gran manera el riesgo de la idea inicial, esto es importante ya

que los resultados obtenidos en el análisis serán representativos al hablar de ideas exitosas en este

rubro.

6.3. Clasificación de las metodologías

En este paso lo importante primero fue identificar la familiaridad que tienen las empresas

con las metodologías de desarrollo de un Startup como ser Lean Startup y Design Thinking

respectivamente.

Figura 30. Familiaridad de las empresas participantes con las metodologías

propuestas

De acuerdo con las respuestas recolectadas, solamente una de las 35 empresas no tiene

familiaridad con ninguna de las 2 metodologías propuestas en este estudio, representando un 3%

de toda la muestra que desconoce estos procesos y que llevaron a cabo su idea de manera intuitiva

3%

29%

12%

56%

Estado del desarrollo de la Startup

Validación de la solución

Validación del problema

Validación de mercado

Recolección de clientes

97%

3%

Familiaridad con las metodologias LS y DT

Si

No



55

hacia el mercado, tal como se puede observar en la Figura 30. Entonces solo para este caso, la

encuesta terminó en ese punto.

Después de identificar la familiaridad de las empresas que tienen con las metodologías de

desarrollo, se procedió a la identificación de cuál de estas dos metodologías es la más usada por

las Startups de construcción en España.

Figura 31. Metodología utilizada de las empresas participantes del estudio

De las 34 empresas que respondieron afirmando la familiaridad que tienen con las

metodologías mencionadas en el estudio, el 59% utilizó la metodología de Lean Startup en el

desarrollo de su idea de innovación, en frente del 41% que utilizó la metodología de Design

Thinking.

Figura 32. Metodología utilizada por cada clasificación de las Startups

Si se agrupan las respuestas de acuerdo a la clasificación de las startups, podemos ver la

inclinación de cada clasificación por cada una de las metodologías propuestas.

En la Figura 32 se observa que cuando se refiere a startups que ofrecen Softwares de

colaboración, tienen una tendencia de un 70% hacia el uso de DT como metodología de desarrollo

de producto, por otro lado, si hablamos de Startups que van en el rubro de tecnologías de diseño,

startups de frontier tech, o Proptech, la preferencia es mayor para la metodología LS con un 67%

y 70% aproximado del total de todas estas empresas que pertenecen a este grupo respectivamente.

59%

41%

Metodología utilizada

LS

DT

100%

80%

75%

71%

0

67%

30%

0%

20%

25%

29%

100%

33%

70%

ANALISIS BIG DATA

MERCADO EN LINEA

PROPTECH

FRONTIER TECH

MONITOREO REMOTO

TECNOLOGIAS DE DISEÑO

SOFTWARE

Metodologia utilizada por cada clasificacion de las Startups

LS DT



56

Por otro lado, las startups que trabajan en el área de monitoreo remoto en la construcción

mostraron un 100% de preferencia a la metodología DT, esto se debe a que esta clasificación

habla mas del pulido de ideas, contrario a aquellas startups que trabajan con Big Data, que se

encargan más del trabajo en el proceso de resultados.

6.4. Planteamiento del problema para ambas metodologías LS y DT

Si bien la comparativa de las dos metodologías en general, no puede darse de manera

paralela porque las herramientas que estas utilizan son diferentes, a lo largo de su desarrollo hay

puntos de comparación.

Figura 33. Porcentaje de startups que establecieron o no el problema desde un

inicio

En la Figura 33 se ve claramente que una gran mayoría de las Startups participantes en

este estudio, tuvo claro desde el principio el problema y la posible solución a desarrollar en la

Startup, sin embargo, la mayoría de la media de las empresas que optaron por LS, ya tenia un

problema y una hipótesis definida, puesto a que este es un requisito para el uso de esta

metodología tal y como lo dice la bibliografía revisada.

Figura 34. Nivel de dificultad en la identificación del problema a desarrollar

De acuerdo al diagrama de cajas mostrado en la Figura 35 las empresas que utilizaron LS,

tienen una dificultad media de 3.65 al momento de identificar el problema, por otro lado, para las

empresas que utilizaron DT, la identificación del problema tuvo una dificultad media aproximada

de 3 en la escala de Likert, mostrando que aproximadamente un 50% de las empresas encontraron

un nivel de dificultad entre 2 a 4 en el rango, esto pasa ya que el método DT, tiene la ideación en

10%

90%

29%

71%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

NO

SI

Problema establecido en un inicio

DT LS

3.65

3.07



57

todo el desarrollo del proceso, es por eso que e problema y la solución no están establecidos desde

el inicio.

Si bien ambas medias son relativamente parecidas, se nota que, al momento de identificar

el problema, las empresas que utilizaron LS como metodología, muestran una mayor dificultad,

ya que la mayoría de las respuestas de estas empresas, se encuentran por encima del rango 3 de

dificultad, teniendo muy poca dispersión y mayor tendencia hacia los valores mayores de la

escala, mostrando también una asimetría negativa en frente a una simetría por parte de las que

utilizaron DT.

Figura 35. Herramientas utilizadas para la identificación del problema

Como se aprecia en la Figura 35, las herramientas más utilizadas en el momento de la

identificación del problema y planteamiento de posibles soluciones son para la metodología Lean

Startup la interacción con clientes directamente, representando un 52.6%, y para la metodología

de Design Thinking, la herramienta más utilizada es la lluvia de ideas o brainstorming con un

42.9%, del total de empresas que utilizaron esta metodología.

6.5. Modelo de negocios y formulación de la hipótesis en las Lean Startups

Cuando se habla de modelo de negocios es importante identificar la dificultad de los

elementos por la cuales se debe atravesar en esta etapa del desarrollo.

10%

16%

21%

53%

29%

35%

7.14%

7.14%

22%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

INVESTIGACIÓN SECUNDARIA DE …

BRAINSTORMING

MAPA DE STAKEHOLDERS

INTERACCIÓN CON LOS CLIENTES

REPLANTEO DEL PROBLEMA

Herramienta utilizada para la identificacion del problema

DT LS

15%

20%

35%

10%

5%5%

5%5%

Área de mayor dificultad al momento de armar el modelo de negocios

Asociaciones Clave

Actividades clave

Propuestas de valor

Relación con los clientes

Segmento del cliente

Recursos clave

Canales de distribución

Flujos de ingresos



58

Figura 36. Área de mayor dificultad al momento de armar el modelo de negocios

La figura anterior muestra que los participantes al momento de definir el modelo de

negocios, encuentran mayor dificultad en la parte de generar las propuestas de valor

representando un 35% del total.

Esto pasa ya que normalmente resulta un reto el demostrar que la idea que se presenta es

mejor que las de la competencia, o mostrar un producto final único, capaz de llenar las

expectativas y necesidades de los posibles clientes, Con el crecimiento de la tecnología digital, la

propuesta de valor se volvió más relevante para las empresas. Al visitar un sitio, el consumidor

busca comprender cómo esa idea puede ayudarlo. Dado esto, la propuesta debe ser accesible y

muy visible para que pueda ser fácilmente encontrada y esta debe estar centrada en el cliente, para

ser más exitosa.

Las propuestas de valor son parte importante en el proceso de nacimiento de una idea, ya

que se debe tener muy en cuenta a donde se quiere llegar.

6.5.1. Formulación de la hipótesis

De acuerdo con las respuestas de los participantes de LS, la dificultad de formular la

hipótesis tiene una media aproximada de 3.4 en la escala de Likert, lo que representa a que el 50%

de las Startups calificó dentro de los rangos de 3 – 4 , mostrando datos bastante simétricos(Ver

Figura 37). Y la herramienta que se utilizó en mayor magnitud es la de propuestas de modelo de

negocios o más popularmente conocido como Bussiness model canvas con un porcentaje de

aceptación del 42.1%, esto se da porque este es una herramienta bastante utilizada con

anterioridad que ha traído muy buenos resultados a sus usuarios, por ejemplo las grandes empresas

como Starbucks o Amazon, utilizaron esta herramienta en sus inicios de descubrimiento, sin

embargo resulta interesante ver que también hay cierta preferencia en la herramienta que es el

Lean canvas con un 30%, que si bien tiene características parecidas al Bussiness Model canvas,

esta primera esta más enfocada al emprendimiento como tal, siendo más específica para este

estudio y teniendo una buena aceptación por las Startups.

Figura 37. Nivel de dificultad en la formulación de la hipótesis

3.40



59

Figura 38. Herramientas utilizadas en la formulación de la hipótesis

6.5.2. Prueba de la hipótesis y primera propuesta de solución

Al momento de probar la hipótesis los participantes debieron identificar las herramientas

que utilizaron tanto para realizar la prueba de la hipótesis planteada, como para marcar el grado

de dificultad que atravesó su idea de innovación en esta etapa de prueba.

Figura 39. Herramientas utilizadas en la Validación de la hipótesis

Se puede observar en la anterior figura que la herramienta más utilizada al momento de la

validación de la hipótesis es la de entrevistas personales a los clientes, representando un 37% del

total estudiado, esto se da porque se obtienen respuestas más rápidas y precisas en esta parte del

desarrollo del producto.

40%

30%

25%

5%

Herramienta utilizada en la formulacion de la hipotesis

Bussiness model canvas

Lean Canvas

Propuesta de Valor

Arqueotipos para clientes

37%

21%

16%

26%

Herramientas utilizadas en la Validación de la hipótesis

Entrevistas personales

Observación delcomportamiento del cliente

Encuesta o formulario online

Observar el comportamientodel cliente



60

Figura 40. Dificultad al momento de realizar la prueba a la hipótesis

Se tiene una media de 3.3 en dificultad al momento de identificar los riesgos de la prueba

de la hipótesis y una media de 3.3 también en la búsqueda de posibles clientes capaces de realizar

las pruebas correspondientes de la hipótesis, sin embargo, se puede ver que aproximadamente el

50% de las empresas encontró una mayor dificultad en el proceso de búsqueda de clientes capaces

de realizar pruebas a sus hipótesis, esto porque los datos obtenidos para esta situación, se

encuentran más concentrados en los rangos de 3 a 4 en la escala de Likert, teniendo mayor

inclinación a los valores mayores de esta escala.

Figura 41. Herramientas en la búsqueda de posibles clientes para la prueba de la

hipótesis

Las dos herramientas más utilizadas en el momento de identificar posibles clientes que

sean capaces de realizar pruebas a la hipótesis de las empresas estudiadas, son las Test card y las

tablas de validación.

32%

26%

32%

5%5%

Herramienta en la busqueda de posibles clientes para la prueba de la hipotesis

Test card

Tarjeta de aprendizaje

Tabla de validación

Producto minimo viable

Ninguno



61

Figura 42. Prototipo vs. MVP

De todos los participantes, un 68% realizó primero el desarrollo de un prototipo antes del

MVP.

En esta parte los usuarios de LS se ven mas abiertos a las posibilidades de prototipos

virtuales y físicos.

6.6. Desarrollo de la idea para las empresas de Design Thinking

6.6.1. Generación de ideas

En esta etapa de la investigación, fue importante medir el nivel de dificultad que tuvieron

las empresas en el proceso de generar ideas y saber si todos los miembros de las startup

participaron en la generación de ideas.

Figura 43. Dificultad en el proceso de idear

68%

32%

Elemento que se desarrollo primero

Prototipo

MVP

3.29

2.50



62

Figura 44. Participación en la generación de ideas

De acuerdo al diagrama de cajas de la Figura 43 el nivel de dificultad medio en el proceso de

generación de ideas es de 2.5 en la escala de Likert, tomando en cuenta también (Figura 44) que

una mayoría del 86% afirma que todos los miembros de su equipo participaron en este proceso

de desarrollo de la idea.

Figura 45. Herramientas utilizadas en la generación de ideas

Como se observa en la anterior figura, la herramienta más usada por las startups de construcción

que utilizan DT, es la lluvia de ideas, con un 43% de preferencia.

6.6.2. Pulido de ideas

La dificultad en el proceso de pulido de ideas tiene una media aproximada 3.2, (ver

Figura 43) mostrando muy poca dispersión de datos, pero teniendo una asimetría inclinada hacia

el valor más alto de la escala, quiere decir que cuando se habla de idear, el proceso más

dificultoso llegaría a estar en el pulido de la idea, más que el solo el generarla.

86%

14%

Participación en la generacion de ideas de todos los miembros que forman parte

Si

No

7%

43%

15%

14%

7%

14%

Herramientas utilizadas en la generacion de ideas

Números

Lluvia de ideas

Co creaciones

How Might We

Escritura de ideas

Mapa mental y conceptual



63

Figura 46. Herramientas utilizadas en el proceso de pulido de ideas

Para el pulido de ideas, las dos herramientas más utilizadas son la de propuestas de valor

y la de Bussiness model canvas.

6.6.3. Idea de solución

Después de tener pulida la idea, se plantean soluciones.

Figura 47. Grafica de SI/NO hubo más de una solución a la idea

De acuerdo con las respuestas obtenidas, se tiene que un 93% de las startups, tuvo más

de una solución para la idea propuesta.

21%

36%7%

36%

Herramientas para el pulido de ideas

Menú de ideas

Propuestas de valor

Estructura de vias decrecimiento

Bussiness Model Canvas

93%

7%

Más de una solución a la idea

Si

No



64

Figura 48. Herramienta desarrollada para la idea pulida

Las herramientas más usadas que se desarrollaron primero al tener la idea completamente

pulida, son las del prototipo digital y prototipo de servicio, teniendo ambas un porcentaje de 29%

cada una, sobre el total de empresas que realizan el DT.

6.7. Desarrollo de la solución para ambas metodologías LS y DT

Lo primero que se pregunto es el valor comercial de las propuestas de solución posibles.

Figura 49. Valor comercial de la solución

De acuerdo con la Figura 49, un 84% tuvo una solución con valor comercial en la parte

de las LS, y un 100% en la parte de las empresas que usaron DT.

29%

14%

14%

29%

7%7%

Herramienta desarrollada para la idea

Papel Visual y prototipodigital

Bosquejo

Role-play

Prototipo de servicio

Modelado 3D

Prototipo de material

84.20%

15.80%

100%

00.00%

10.00%

20.00%

30.00%

40.00%

50.00%

60.00%

70.00%

80.00%

90.00%

100.00%

SI NO

¿La solución tuvo valor comercial?

LS DT



65

Figura 50. Tiempo en desarrollar la primera solución

El tiempo que se tardó en lanzar la primera solución para ser probada varía entre 1-3 meses

con un 57.90% para la metodología de Lean Startup y 3-6 meses para la metodología de Design

Thinking con un 57.10% respectivamente. Resultando que el método de DT es el que más tarda

en tiempo, al momento de desarrollar una primara solución, esto puede darse debido a que el

método DT es una metodología mucho mas abierta, no sigue un patrón establecido en cuanto a la

definición del problema desde un inicio, esto retrasa el proceso de determinar soluciones.

Figura 51. Dificultad en el proceso de determinar cuándo la solución estaría lista

para ser puesta a prueba

La dificultad en determinar cuando la solución estaría lista para poder ser puesta a prueba,

para la parte de la metodología de LS tiene una media de 3.55 y para la parte de la metodología

DT tiene una media de dificultad de 4.14 en la escala de Likert. Si bien para ambas metodologías

las medias aproximadas de dificultad están cercanas, la Figura 51 muestra claramente que las

Startups LS tuvieron una menor dificultad en esta parte del proceso, en cambio las empresas de

57.90%

31.60%

10.50%

21.40%

57.10%

21.40%

1-3 MESES 3-6 MESES 6 MESES O MÁS

Tiempo que se tardó en desarrollar la primera solución

LS DT

3.55

4.14



66

DT, si bien muestran un menor rango de dispersión de datos, tienen una asimetría mucho mas

inclinada al valor más alto de dificultad en la escala.

6.8. Prueba de la solución para ambas metodologías LS y DT

Es importante la comparación del tiempo necesario que se tardaron las pruebas en ambas

metodologías.

Figura 52. Tiempo de duración de la prueba a la solución

Para las empresas que utilizan lean Startup como metodología de desarrollo, las pruebas

duraron entre 1 a 3 meses, con un porcentaje de 52%, en cambio para La metodología de Design

Thinking, las pruebas tuvieron una duración mayor, de 3 a 6 meses con un 42.9% como lo

muestra la Figura 52.

Figura 53. Escala de dificultad en la búsqueda de posibles clientes para poner a

prueba la solución.

Como se puede apreciar en la Figura 53 la dificultad en la búsqueda de posibles clientes

que estén dispuestos a probar la solución, tanto para la metodología LS como para DT, es muy

52.60%

21.10%26.30%

42.90% 42.90%

14.30%

1-3 MESES 3-6 MESES 6 MESES O MÁS

Tiempo de duración de la prueba a la solución

LS DT

2.78

.

3.05

.



67

similar, teniendo valores de medias aproximadas de 3 y 2.78 respectivamente para cada uno, sin

embargo, se puede ver también que a pesar de tener una distribución de datos bastante pareja, en

la parte de LS, se tiene una ligera inclinación de la media más cercana al valor 4, esto quiere

decir que fue más difícil para LS que para DT, esta parte del proceso.

Figura 54. Tipo de prueba realizada.

De acuerdo con lo recolectado un 64.3% de las empresas que utilizan LS en el proceso de

desarrollo de sus ideas realizó pruebas cualitativas a su solución, por otro lado, para aquellas

empresas que utilizaron el DT muestran también una mayoría de un 57.9% de utilización de

pruebas cualitativas en su proceso, siendo la mayoría en comparación con pruebas cuantitativas.

En este caso para la metodología de DT se analizó también las herramientas utilizadas para

poner a prueba la solución, teniendo los siguientes resultados:

Figura 55. Herramientas utilizadas para probar la solución en DT.

La herramienta más utilizada por las empresas que manejan el DT es a prueba directa de

uso de la solución, representando un 36% del total de clientes que pusieron a prueba la solución.

42.10%

57.90%

35.70%

64.30%

PRUEBA CUANTITATIVA

PRUEBA CUALITATIVA

Tipo de prueba realizada

DT LS

36%

14%14%

7%

29%

Herramienta utilizada para poner a prueba la idea en DT

Prueba de uso

Prueba de Mago de Oz

Prueba de división

Iteración Constructiva

Prueba de Hipotesis

Prototipo en vivo

Experimentos en campo

Evaluación Heurística



68

6.9. Retroalimentación de los posibles usuarios de la solución para ambas metodologías

LS y DT

La dificultad en el proceso de entender la opinión de los clientes a cerca de la solución

puesta a prueba para ambas metodologías se la muestra a continuación.

Figura 56. Nivel de dificultad en el proceso de entender la opinión de los clientes

a cerca de la solución puesta a prueba.

En promedio, la dificultad obtenida en el proceso de entendimiento de la

retroalimentación de los posibles usuarios de solución para aquellas empresas que utilizan el LS

en sus procesos es de 3.26, y para aquellas empresas que utilizan el DT es de 3.07 en la escala

de Lickert respectivamente, mostrando una dispersión similar para ambos procesos. (ver Figura

56)

Figura 57. Nivel de dificultad en la interpretación del Feedback de los posibles

clientes que probaron la solución.

Como se puede apreciar en el diagrama de cajas de la Figura 57 el nivel de dificultad en la

interpretación de la retroalimentación de los posibles clientes que probaron la solución de las

3.07 3.26

3.26

2.62



69

empresas que utilizan la metodología LS, es de 3.26, y para aquellas que utilizan el DT, es de

2.61, de la gráfica podemos rescatar que existe una mayor dispersión para aquellos datos de las

empresas LS y una mayor asimetría inclinada hacia los valores mayores de la escala de Lickert,

mostrando que este proceso tuvo una mayor dificultad para las Startups que utilizaron LS como

metodología de desarrollo.

Figura 58. Feedback obtenido

La figura anterior muestra que para ambas metodologías LS y DT, se obtuvo un feedback

cualitativo en mayoría con un 57.9% y un 78.6% respectivamente.

Figura 59. Herramientas utilizadas para recolectar el feedback de la solución

(LS)

42.10%

57.90%

21.40%

78.60%

PRUEBA CUANTITATIVA

PRUEBA CUALITATIVA

Tipo de feedback obtenido

DT LS

10%5%

53%

16%

16%

Herramientas utilizadas para recolectar el feedback de la solución LS

Analisis Funnel

Cohort analisis

Intervención de usuarios

Tabla de asesoramiento declientes

Metricas procesables



70

Figura 60. Herramientas utilizadas para recolectar el feedback de la solución

(DT)

En la Figura 59 se puede observar que la herramienta más utilizada para recolectar el

feedback de los usuarios en la metodología de LS es la de intervención de usuarios con un 53%,

por otro lado, para el DT la herramienta más utilizada es la de entrevistas directas, que representa

un 50% de todos los posibles clientes que probaron la idea dentro de esta metodología.

6.10. Conocimiento validado en LS y aprendizaje de resultados DT

Figura 61. Nivel de dificultad de obtener el conocimiento validado

(LS)/aprendizaje de resultados (DT)

La Figura 61 muestra un diagrama de cajas comparando la dificultad al momento de

obtener conocimiento validado en la parte de las LS y el aprendizaje de resultados en las DT, si

bien estos procesos son similares, muestran niveles de dificultad distintos para cada metodología,

para las LS se tiene una media de dificultad de 2.37, mostrando unos datos bastantes simétricos

inclinados a rangos menores de dificultad, sin embargo cuando hablamos de las DT, se puede

apreciar que los datos están mucho más dispersos, resultando una simetría con mayor inclinación

a los rangos mayores de la escala de Lickert en dificultad, concluyendo parcialmente que este

50%

14%

29%

7%

Herramientas utilizadas para recolectar el feedback de la solución DT

Entrevistas

Observación

Encuestas

Dashboards

2.38

3.08



71

proceso represento más dificultoso para todas aquellas startups que siguieron la metodología DT

en su desarrollo.

Figura 62. Herramientas se utilizaron para obtener el conocimiento (LS)

En el proceso de obtención de conocimiento validado, la herramienta más utilizada fue la

de tablas de progreso con un porcentaje de 42% sobre el total.

6.11. Pivotear (LS) e iterar la solución (DT)

Figura 63. Cantidad de pivotes (LS) / Iteraciones de la solución (DT)

Se puede observar en la Figura 63 que para la metodología LS la mayoría de las empresas

tuvieron que pivotear entre 3 a 5 veces con una mayoría del 53%, para las empresas que utilizaron

DT de igual manera tuvieron que iterar la solución entre 3 a 5 veces representado un 50%

En la parte de la metodología del DT se preguntó en la encuesta que si realizaron el cambio

de solución y del problema que plantearon desde un principio.

37%

42%

10%

11%

Herramientas se utilizaron para obtener el conocimiento (LS)

Responsabiidades

Tablas de progreso

Los 5 ¿Por qué?

Ninguna/otra

0

47.40%

53%

0%0

42.90%

50%

7.10%

NIGUNA 1 A 3 3 A 5 MÁS DE 5

Cantidad de pivotes/Iteraciones de la solución

LS DT



72

Figura 64. Porcentaje de empresas que SI/NO cambiaron de solución

.

Figura 65. Porcentaje de empresas que SI/NO cambiaron de problema

De acuerdo con la Figura 64 el 100% de las empresas que utilizaron DT como metodología

de desarrollo, no vio la necesidad de cambiar de solución para realizar sus iteraciones, por otro

lado, un 93% de estas mismas empresas tampoco cambio el problema con el que iniciaron su idea.

Esto quiere decir que

Figura 66. Dificultad para identificar el momento de pivotar/iterar la solución.

0%

100%

Cambio de solución

Si

No

7%

93%

Cambio de problema

Si

No

3.21

1.85



73

El diagrama de cajas de la Figura 66, muestra la comparación en nivel de dificultad al

momento de definir cuando se va a pivotear/iterar la solución, y si bien para ambos casos (LS y

DT) se ven datos bastantes simétricos y con muy poca dispersión, se ve claramente también que

para aquellas startups que usaron LS, la media en dificultad es de 3.2, en frente al valor de 1.48

para DT, afirmando que este fue un proceso más complicado en la metodología LS.

6.12. Lanzamiento del producto/servicio al mercado

Cuando se habla del lanzamiento del producto/servicio al mercado, es importante

analizar el tiempo y la dificultad que tuvieron las empresas en este proceso.

Figura 67. Tiempo en lanzar la solución definitiva al mercado

Como se puede observar en la Figura 67, para aquellas empresas que utilizaron el LS como

metodología, les tomó entre 1 a 3 meses el lanzar la solución definitiva al mercado, con una

mayoría del 53%, por otro lado, de las Startups que siguieron la metodología DT tardaron entre 3

a 5 meses en realizar este proceso, con un 50% de empresas que eligieron esta opción.

Figura 68. Dificultad en el proceso de lanzar la solución al mercado

53.00%

42%

5%

14.30%

50%

35.70%

1 A 3 MESES 3 A 5 MESES MÁS DE 5 MESES

Tiempo en lanzar la solución al mercado

LS DT

3.86 3.84



74

Es muy importante evaluar el nivel de dificultad por el que pasaron las Startups al

momento de lanzar el producto final al mercado, la Figura 68 muestra un diagrama de cajas en el

que indica que la media en dificultad de este proceso para las startups LS, es de aproximadamente

3.84, y para las DT es de 3.85. Si bien ambas medias son bastante parecidas, se puede apreciar

también que para las LS los datos son simétricos, tienen un mayor rango (un 50% de estas

empresas están entre los valores de 3 y 5 en la escala) y muestran una mayor dispersión, por otro

lado, para las DT, se ven datos asimétricos positivos con menor dispersión. Por lo tanto, esto

quiere decir que este proceso tuvo una mayor dificultad para aquellas startups que siguieron la

metodología LS.

Figura 69. Herramienta para lanzar el producto/servicio al mercado

La herramienta más utilizada por las Startups que utilizaron LS es la estrategia de fondos con una

predominancia de 40% del total, en cambio, la herramienta más utilizada en este proceso, por las

Startups que siguieron con DT es la asociación con otras firmas, con un 48%.

6.13 Resumen de resultados de la encuesta

Después de lo analizado, se tiene que, del total de las startups participantes, un 97% tiene

experiencia y familiaridad con una de las dos metodologías presentadas en el presente estudio, de

las cuales un 59% opto por la utilización de la metodología de LS, puesto a que todas estas

Startups contaban ya con una idea definida desde un principio, por otro lado, el 41% restante que

utilizó la metodología DT, trabajó hasta el final definiendo la idea con todos los miembros del

equipo comprometido.

Los emprendedores españoles en el área de construcción, están apostando en mayor

manera a las ideas de Software de colaboración, Frontier Tech / robótica, Mercado en línea y

tecnologías de diseño, cada una de estas clasificaciones tiene una tendencia diferente en el uso de

las metodologías. Para aquellos que están en el área de Software de colaboración, la metodología

que mejor se adaptó a sus requerimientos fue la de DT, por otro lado, la tendencia que adoptaron

los emprendedores en las áreas de Robótica, Mercado en Línea y tecnologías de diseño esta

inclinada hacia la metodología LS.

La media de las empresas que optaron por la metodología LS tenía definida ya la idea y el

problema desde el inicio, estas no siguen un patrón en cuanto a la definición del problema en sí,

lo que resulta una dificultad al momento de identificar posibles falencias en el proceso para ser

subsanadas en las pruebas, resultando retrasos en la validación de las posibles soluciones.

Contrario a todo esto, la media de los participantes que optaron por el uso de DT como

metodología, muestran procesos más flexibles al momento de generar sus ideas, puesto que, en

38%

22%

40%

48.00%

16.30%

35.70%

ASOCIACIÓN CON OTRAS FIRMAS

ROAD MAP

ESTRATEGIAS DE FONDOS

Herramienta para lanzar el producto/servicio al mercado

LS DT



75

cualquier momento del proceso, se puede seguir proponiendo ideas y cambiando la idea principal

para ser validada.

En cuestion de analisis de conocimiento validado, de acuerdo a los datos recopilados, para

todas aquellas startups que utilizaron la metodologia LS, se centraron en un enfoque cuantitativo,

basado en las herramientas mayormente usadas, que son los analisis metricos, matrices y

Bussiness model canvas. Hablando de las startups que usaron DT en el desarrollo de su idea, estas

tuvieron un enfoque más cualitativo, utilizando en su mayoria herramientas como la observación,

propuestas de valor y lluvia de ideas, donde todos los miembros de las startups participaron

completamente

Si bien no hay una mejor metodología que otra, se ha visto que, en tiempos de desarrollo

en un primer momento, la media de las empresas que ha utilizado el método de LS, tiene menores

tiempos al momento de lanzar su producto/servicio al mercado, pero son las que han

experimentado un mayor número de pivotajes al momento de realizar sus pruebas, esto

comprueba que a pesar de que ya se tiene una idea bien establecida desde el inicio, los ciclos de

iteración dificultan de mayor manera el proceso de lanzar el servicio al mercado, por ser un

método más riguroso.



76

7. Conclusiones y recomendaciones

De todos los ecosistemas de emprendimiento español, se tuvo la participación de un total

de 35 startups de construcción en la actualidad, lo cual representa aproximadamente un 50% de

startups en construcción activas en toda España.

Las metodologías Lean Startup y Design Thinking respectivamente, en estos últimos años,

se han vuelto imprescindibles al momento de desarrollar una idea, si bien muchas de las startups

inician sus ideas de una manera más intuitiva, sin ningún procedimiento de desarrollo en concreto,

hoy en día el 97% de las startups de construcción que han participado en este estudio afirman

tener familiaridad con una de estas dos filosofías y que su aplicación ha tenido un impacto

significativo positivo en el desarrollo de sus ideas, reduciendo tiempos y recursos en todo el

proceso.

En términos generales, la metodología más utilizada por las startups españolas en el área

de construcción, es la de Lean Startup, representado una mayoría de 59% de los participantes.

El método LS tiene un alcance más enfocado a las Startups, y este puede ser aplicado en

diferentes niveles del proyecto, así como a todo el proceso en general o a algún subproceso en

específico, sin embargo, el DT, puede ser utilizado no solo para Startups, sino para ideas generales

de innovación, pero solo es aplicable a un problema entero.

De acuerdo comparación realizada, se identifican 8 y 14 pasos para el LS y DT

respectivamente, así como 29 y 63 herramientas y se comparan 6 procedimientos principales entre

ambas metodologías.

Los emprendedores españoles en el área de construcción, están apostando en mayor

manera a las ideas de Software de colaboración, Frontier Tech / robótica, Mercado en línea y

tecnologías de diseño, cada una de estas clasificaciones tiene una tendencia diferente en el uso de

las metodologías.Para aquellos que están en el área de Software de colaboración, la metodología

que mejor se adaptó a sus requerimientos fue la de DT, por otro lado, la tendencia que adoptaron

los emprendedores en las áreas de Robótica, Mercado en Línea y tecnologías de diseño esta

inclinada hacia la metodología LS.

En cuestion de analisis de conocimiento validado, de acuerdo a los datos recopilados, para

todas aquellas startups que utilizaron la metodologia LS, se centraron en un enfoque cuantitativo,

basado en las herramientas mayormente usadas, que son los analisis metricos, matrices y

Bussiness model canvas. Hablando de las startups que usaron DT en el desarrollo de su idea, estas

tuvieron un enfoque más cualitativo, utilizando en su mayoria herramientas como la observación,

propuestas de valor y lluvia de ideas, donde todos los miembros de las startups participaron

completamente.

Se recomienda que, si un emprendedor ya cuenta con una idea de negocios definida y

trabajada, la cual desea lanzar al mercado, el método de LS podría ser el que mejor se adapte a

sus necesidades, por otro lado, el método DT, llega a ser una mejor estrategia para aquellos

emprendedores que todavía están en la búsqueda de una idea de emprendimiento para abrir un

negocio y que el problema no esté del todo claro desde el inicio.

Uno de los desafíos no solo para este tipo de estudios, sino que afectó de manera general

y directa a muchos ámbitos académicos, es la pandemia que se está atravesando actualmente. Este

estudio se centró principalmente en las empresas emergentes y muchas de estas están en proceso

todavía de completa consolidación, es lógico pensar que, tras la crisis, un gran número de

empresas se ve en la situación de cerrar sus puertas o reinventar sus opciones, lo que resultó una

importante reducción de participación en el estudio.



77

7.1 Futuros trabajos

Debido a que este estudio representa un primer acercamiento a los startups de construcción

en España, este servirá como punto de referencia y comparación para futuras investigaciones,

tanto a nivel nacional, como internacional.

Al realizar la comparación bibliográfica de estas dos metodologías, se revela que a pesar

de que ambas tengan metas similares, no se citan ni refieren una con la otra. Esto muestra una

gran oportunidad de análisis donde ambas estrategias puedan llegar a beneficiarse entre sí,

proponer una metodología combinada y poder adaptarla hacia los startups de construcción, puede

ser un interesante y nuevo camino hacia futuras investigaciones.

Analizar posibles casos de estudios específicos en el ámbito de las startups de construcción

en España, para poder aplicar estrategias combinadas de ambas metodologías o bien comparar

experiencias concretas, y analizar el impacto tanto económico, como temporal del uso en

específico de estas metodologías, para así proponer estrategias de mejora en la implementación

de esta nueva metodología propuesta.



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Maria Lucía Cuellar Bustamante Nuria Forcada Matheu PhD