Como defendemos há alguns anos, as Deep Techs, tecnologias que surgem com grande relacionamento com pesquisa e profundidade acadêmica, possuem um potencial de impacto enorme. Ainda assim, executá-las é um desafio. E é por isso que, nos programas que executamos aqui na Wylinka, colocamos um super esforço e investimos muito tempo para que os projetos e times (i) resolvam problemas reais e relevantes, (ii) proponham soluções tecnologicamente factíveis e que sejam cientificamente comprovadas e, (iii) possuam um modelo de negócio sustentável.
Já falamos por aqui sobre exemplos como esse no contexto de healthtechs, ou esse no contexto biotechs, mas também é comum vermos muitos casos de fracasso, e é sobre um emblemático caso de fracasso que iremos falar hoje: o caso Theranos. Theranos é a famosa startup de análise de sangue que prometeu muito, mas pouco (para não dizer nada) entregou. Através de uma abordagem stage-gate, preparamos esse texto que identifica e aborda práticas e posturas que poderiam ter evitado o fracasso estrondoso que foi a empresa. Esperamos que pessoas empreendedoras e investidoras em Deep Tech possam se beneficiar com a reflexão sobre a jornada. Vamos lá?
Fonte: Straker, Karla et al. “Designing a dangerous unicorn: Lessons from the Theranos case.” Business Horizons (2021): n 64. pag 525-536.
Elizabeth Holmes, de 19 anos, abandonou o curso de Engenharia Química na Universidade de Stanford, quando cursava seu segundo ano, para criar a Real-Time Curse, cujo nome foi em seguida alterado para Theranos - startup com proposta de analisar até 70 testes sanguíneos utilizando apenas uma gota de sangue, devido ao seu medo de seringas, a um custo menor e rapidez maior do que os serviços disponíveis na época.
<aside> ⚠️ No mundo dos algoritmos, existem muitos casos de dropouts que deram certo: Bill Gates, Mark Zuckenberg, e Steve Jobs - este considerado o maior ídolo por Holmes. Porém, dentro do contexto da saúde, seja em health ou biotech, o nível de expertise dos fundadores (principalmente, dos tomadores de decisão) é associado às chances de sucesso do negócio, já que se trata de tecnologias desenvolvidas com fundamentos tecnico-científicos, o que apenas pode ser alcançado ao se conhecer profundamente os mecanismos e nuâncias da tecnologia. A escolha de Elizabeth foi, portanto, um passo errado e precipitado, pois limitou seu entendimento sobre o método científico e a base técnico-científica fundamental para a viabilidade da ideia. Uma boa análise sobre o perfil de fundadores de Deep Techs é esse excelente post/livro chamado Super Founders. Perceba que o range de Chief Scientific/Medical Officers é ocupado por pessoas bem mais seniores.
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Após mostrar a ideia para diversos professores/experts da universidade, dentre as áreas da engenharia à medicina, os quais a advertiram de que a ideia não funcionaria (dentre outras razões, pelo tipo de amostra/material disponível para a análise - apenas uma gota de sangue -, pela falta de estudos sobre o diagnóstico de diversas doenças, e pela limitação tecnológica de hardwares), Holmes conseguiu o apoio de apenas um professor, seu orientador. Esse, sem considerar a falta de fundamentação técnico-científica que respaldasse a ideia de Holmes, e o posicionamento dos colegas docentes sobre o assunto, tornou-se o primeiro membro do conselho da Theranos e a introduziu a investidores. Detalhe: segundo report da Nature e outras fontes, nenhum dos investidores possuía experiência com healthcare ou biotech.
<aside> ⚠️ Novamente, empresas de biotecnologia ou as demais cujas soluções se apoiem em comprovações científicas ou tecnológicas (e muito mais aquelas que estão relacionadas à saúde) precisam passar por uma revisão dos pares, a fim de avaliar as premissas que fundamentam a tese da ideia, assim como avaliar os testes realizados e resultados obtidos até então.
Por outro lado, a publicação de uma pesquisa (desde congressos a revistas científicas) com potencial de aplicação implica na impossibilidade de obter proteção intelectual, pois a publicação a torna de domínio público. Nesse cenário, novos processos regulatórios poderiam eliminar essa lacuna, e possíveis estratégias seriam: (i) avaliação de um painel científico independente, sob contratos de NDA que, se com aprovação, poderia se tornar um ativo para marketing futuro, e (ii) o requerimento de informação e base científica durante a solicitação da patente ou outras formas de propriedade industrial (até mesmo para obtenção de proteção via segredo industrial).
De toda forma, esta fase é necessária porque uma falha aqui compromete: (i) a veracidade que sustenta a aplicabilidade da ideia, (ii) a praticabilidade tecnológica, podendo implicar na impossibilidade de implementação da ideia, (iii) todos os recursos investidos, tanto humanos quanto financeiros, gerando perdas desnecessários que prejudicam a possibilidade de criação de uma solução que funcione, e mais importante (iv) a vida de seres humanos que se submetem à tecnologia.
Em suma, quanto mais complexo um dispositivo médico for, maiores serão os riscos de falhas e estas podem prejudicar todos os atores envolvidos, principalmente os usuários/pacientes. E foi justamente o que aconteceu, Holmes não só não ouviu os experts como também não foi aberta a peer review, e isso abriu espaço para posteriores atitudes fraudulentas, utilizando o “segredo industrial” como um domo protetor, numa forma de ocultar os dados da inexistência da tecnologia da maneira como era vendido em seu marketing.
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Em 2004, com um ano de Theranos, Holmes captou U$6 milhões, e captaria ainda mais U$700 milhões ao longo da trajetória. Em todas as rodadas de investimento, os investidores investiam em uma ideia e em uma narrativa - eles não tinham acesso aos dados reais e informações que permitissem entender a tecnologia na qual eles estavam investindo, nem mesmo o estágio em que esta se encontrava. O mais intrigante é que ao longo dos anos, mesmo sendo o funcionamento da tecnologia e dados da acurácia dos testes uma caixa-preta, a empresa chegou a valer U$9 bilhões.
<aside> ⚠️ Todos sabem que o pitch tem como principal função captar a atenção de investidores, é vender o peixe, é pra comprar a ideia. E Elizabeth usou em sua narrativa algo muito utilizado como validação de mercado - a logo de duas grandes farmacêuticas (Pfizer e Schering-Plough) como parceiras. O primeiro problema é que era uma informação falsa e, o segundo, é que foi utilizada para passar sensação de credibilidade e criar um hype da marca Theranos. Eis mais um passo de má fé da Holmes.
Por outro lado, os investidores cometeram um erro crasso: não realizaram due diligence pré-investimento, ou seja, a coleta e análise de informações sobre a Theranos, além do potencial econômico que o pitch tentou vender. Especificamente para DeepTechs, uma análise da comprovação científica é fundamental. Na Wylinka, por exemplo, temos um modelo de Diligência de Inovação que vai bastante fundo em elementos como estágio dos requisitos para o funcionamento da tecnologia, desafios tecnológicos, entre outros. Você pode conhecer um pouco mais da ferramenta nesse artigo publicado pelos nossos gestores no Future Studies Research Journal.
Do ponto de vista científico-tecnológico, esse é o momento de analisar qual o estágio de maturidade da tecnologia a fim de avaliar o quanto ela está pronta ou não para ser inserida no mercado, avaliando: qual seu funcionamento, se é baseada em pesquisas científicas fundamentadas, se ela possui os ativos/recursos necessários para seu desenvolvimento, quais suas barreiras ou desafios tecnológicos, quais as tecnologias similares, quais os próximos passos (temporais, estratégicos e clínicos), e qual o perfil do time de desenvolvimento.
Do ponto de vista mercadológico, além de identificar o mercado potencial e sua dinâmica, é importante entender quais as barreiras de entrada, assim como quais são os aspectos legais e regulatórios, e quais são as parcerias essenciais para a viabilidade comercial do projeto, para então avaliar a viabilidade do modelo de negócio.
Um exemplo de medtech na área de cardiologia que transmitiu confiança aos investidores foi a Loma Vista Medical. Alex Tilson, um dos fundadores da startup diz que “muitos empreendedores pensam que VCs financiam boas ideias. Eles o fazem, mas normalmente esperam que essa ideia seja apoiada por uma longa lista de marcos*/milestones*”. Segundo o pesquisador, ele não poderia contatar investidores sem antes ter alcançado alguns marcos, como (i) obtenção de registro de patente, (ii) dados de bancada promissores, e (iii) dados de testes em animais ou humanos. E dois anos após a concepção da ideia em 2006, tais marcos foram de fato apresentados aos investidores. Ao longo de 7 anos a empresa captou mais de U$10 milhões em rodadas (series A,B,C e D) até que obteve seu exit em 2013, sendo vendida à empresa Bard por U$40 milhões.
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O slogan da Theranos foi sempre solution-driven, muito apegada ao tipo de amostra a ser analisada: “uma gota pequena muda tudo” (“one tiny drop changes everything”). Após descartar a ideia de um adesivo de pele, Holmes insistiu em qual e como o produto seria - “um laboratório em uma máquina” que faria a leitura de substâncias disponíveis em uma gota de sangue. Assim, a partir de 2005 a empresa iniciou a construção do primeiro protótipo da Theranos, o Theranos 1.0, em seguida o Edison e por fim, a partir de 2010, o MiniLab. Porém, além dos resultados não serem precisos, nenhuma das versões conseguiu analisar o sangue para mais do que 11 testes, enquanto Holmes alegava já ser possível para até 40 testes.
As causas para tais insucessos se resumem em dois pontos: primeiro, o hardware não tinha capacidade mecânica para avaliar uma grande quantidade de testes; e segundo, nem uma e nem algumas gotas de sangue possuem concentrações (de diversas moléculas) o suficiente para serem identificadas e lidas pela máquina. Apesar disso, durante o pivot da empresa, em vez de repensar o processo como um todo, incluindo o tipo (ou quantidade) de amostra inserida na máquina, apenas foram alteradas questões de design e adicionadas features à máquina.
<aside> ⚠️ Na metodologia para desenvolvimento de dispositivos médicos da Universidade de Stanford (veja aqui nosso guia completo sobre o Biodesign), a identificação e entendimento da necessidade médica/problema é proporcional ao sucesso da inovação, pois norteia o desenvolvimento da solução alinhando-a aos interesses de todos os atores envolvidos. Segundo o Biodesign, “a necessidade/problema é o DNA de uma inovação de sucesso” e portanto deve ser bem caracterizada. Assim como essa metodologia, o Customer Development, trás uma abordagem “get out of the building” (”saia do escritório”) como forma de alcançar o real entendimento do usuário, no qual suposições são validadas através de interações com stakeholders afetados pelo problema.
Nesse contexto, a Theranos poderia ter partido de “uma forma de resolver o medo/desconforto de agulhas nas análises de sangue”, ao invés de “uma pequena gota muda tudo”, pois esta visão a forçou a um caminho específico de desenvolvimento do produto, limitando-o a poucas oportunidades, reduzindo o escopo de pivotagem e diminuindo a abertura a pivotar no conceito da solução. Porém, ao invés de entender a natureza da problemática de testes de sangue, associando-a com o mercado e barreiras tecnológicas, a empresa se fixou em obter um produto específico e definido.
Em última análise, se apaixonar pela solução é perigoso, e ainda mais quando a solução envolve uma tecnologia não viável/factível. Associado a mentalidades inflexíveis dos tomadores de decisão em um negócio de base tecnológica, os efeitos desse erro resultam na morte da startup.
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Durante 10 anos, Elizabeth manteve a Theranos em stealth mode, longe da mídia e PR, com o objetivo de passar desapercebido pela concorrência e críticos. **Em 2013, inseriu um espaço de análises de sangue da Theranos na rede nacional de farmácias Walgreens, por meio de uma parceria firmada após apresentar um relatório que falsamente apontava duas grandes farmacêuticas como parceiras. No entanto, como esperado, o MiniLab não possuía acurácia em seus testes, além de apresentar muitos problemas de funcionamento durante a realização do testes pelos usuários.
Tal situação, aliada à insistência de Holmes no tipo de amostra e produto se manteve e fez com que tomasse outra decisão errada: enviou as amostras para serem testadas em empresas convencionais enquanto atribuía seus resultados ao trabalho do MiniLab. Nesse período, a fundadora estampava a capa de diversas revistas, como Forbes. Eis que, no final de 2015, a bomba estourou: Carreyrou, jornalista do The Wall Street Journal, ao perceber que a veracidade tecnológica dos testes aumentava a cada dia, teve acesso a dados internos da empresa e publicou as más notícias sobre a falsidade do produto e o encobrimento da empresa. A partir de então, tudo foi por água abaixo para o sonho de Holmes, que foi acusada de fraude e atividades criminosas, tendo sido condenada, em 2021, a cumprir 20 anos atrás das grades.
<aside> ⚠️ Na cultura do Silicon Valley, e muito presente em startups de software, o mantra “fingir que faz até conseguir fazer” (ou, fake it until you make it) tem sido a forma de vender o sonho, vender o o futuro, vender o que a startup pode se tornar, num momento em que esta ainda não alcançou o objetivo de solução, não possui o produto finalizado. No entanto, no desenvolvimento de produtos médicos ou biotecnológicos, no qual o impacto na saúde (ou sua gestão) é direto, o resultado de tal mentalidade é nociva, pois implica em sérios riscos para os usuários.
O sistema Stage-Gate, assim como o Biodesign, poderiam ter sido útil no processo de desenvolvimento do produto - desde a concepção da ideia até o lançamento no mercado -, na medida em que em cada etapa tarefas específicas e resultados esperados são definidos, a fim de mitigar riscos associados à viabilidade da solução como um todo.
Uma estratégia para mitigar riscos-chave de P&D é a criação e definição de pontos de controle (ou milestones), como: (i) prova de conceito, (ii) primeiro protótipo para um modelo de bancada, (iii) primeiro protótipo para um modelo em animais, (iv) e em humanos. Dentro de cada ponto, desafios técnicos antecipados podem ser identificados e priorizados, e com isso, pode-se projetar um roadmap do trabalho tecnológico, de recursos necessários, de metodologias para testagem, e do tempo necessário para resolver tais desafios. Michael Ackermann, CEO da Oculeve, uma medtech na área de oftalmologia que captou U$32 milhões, diz que “Você tem que se perguntar: o que você precisa provar para si mesmo, para seus potenciais investidores e para o público? Muitas vezes, essas coisas não são exclusivamente relacionadas a P&D, mas exigem P&D para serem alcançadas”.
No contexto americano, para provar eficácia de um dispositivo médico, os requisitos da FDA (equivalente à ANVISA no Brasil) dependem do risco associado ao mesmo - um dispositivo com o risco mínimo está isento de apresentar evidências (via testes laboratoriais e clínicos) para entrar ao mercado, enquanto que um dispositivo que trata uma condição de risco para a saúde precisa passar por testes clínicos de larga escala para ser aprovado. Segundo tal norma, a Theranos não precisaria de uma evidência (via testes clínicos, por exemplo) para poder ser comercializada, e isso contribuiu para a sustentação do hype da Theranos e aumentou ainda mais o peso da falta de dados ou pesquisas peer-reviewed. O pior pecado de Holmes foi vender o que não tinha, enquanto escondia as inviabilidades técnicas e mentia que vendia algo verdadeiro.
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Como demonstrado nesse texto, a trajetória e fim da Theranos se deve a, mais do que tudo, falhas de caráter e atividades criminais da fundadora, que omitiu falhas dos dispositivos e encobriu perda de acurácia dos resultados dos testes de diagnóstico e fraudou investidores, empresas parceiras e, em ultima instância, os usuários dos testes da Theranos. Apesar disso, também analisamos a trajetória da empresa sob a perspectiva das falhas administrativas e operacionais, a fim de apresentar boas práticas que mitigam falhas na criação e construção de uma startup de base científica.
Durante o desenvolvimento de soluções, os negócios de base tecnológica tendem a enfrentar muitos desafios que podem diminuir as chances de sucesso do negócio. Incertezas tecnológicas, além de nem sempre estarem alinhamentos com a necessidade e desejos do usuário/cliente, ou ainda terem produtos que dependem de diversos atores ou de uma cadeia complexa para ser absorvida e implementada, são alguns exemplos desses desafios. Além disso, DeepTechs (principalmente as health e biotechs) necessitam de grandes recursos financeiros para seu desenvolvimento e demandam muito tempo para o lançamento de suas soluções. Por último, riscos associados a modelos de negócios não sustentáveis podem se somar às demais dificuldades, como gastos excessivos em áreas ou features que não impactam na criação de valor.
Para saber mais sobre processos de criação de empresas de base tecnológica, veja: como evitar ideias ruins que parecem boas, Robert Langer: o professor rejeitado que ficou bilhonário durante a pandemia.